基于微观仿真的公交运行特性分析与管控策略设计

发布时间：2020-09-30 18:28

　　路面公共交通具有高承载、低能耗等特点,是居民出行的主要方式之一。这一交通方式仍存在诸如运行速度缓慢,站台及车内拥挤情况较严重,公交车运行时间不确定性较大等问题。如何提高公共交通的运行效率与服务水平是城市规划与公共交通运营者关注的重点问题。解决上述问题的一个关键是减少公交运行中的不必要干扰或延误,例如公交车之间的串行(即公交集簇)现象和公交车的不必要站点停靠等。为了实现这一目标,本论文在掌握公交线路中乘客出行需求分布特征,以及社会车辆对公交车、公交车对公交车干扰机理的基础上设计出最优化的车辆调控策略,同时充分理解公交乘客的出行特征和影响因素,进而设计和评估交通管控策略。本文结合仿真手段与优化方法,综合利用交通工程学、运筹学和计算机科学等学科的专业知识,对公交运行理论模型、公交车运行机制及相关现象的产生机理、公交控制策略设计与优化、乘客出行行为等问题进行研究,相关研究成果可为路面公共交通的规划、设计以及运营管理提供理论基础。本论文的主要研究工作展开如下:(1)提取并匹配了公交车运行相关数据进而研究验证了公交线路运行模型,分析了公交车的运行特征。本部分将公交车GPS数据、乘客IC卡刷卡数据和公交站点相关数据等多源数据进行了关联和匹配,确定了公交车运行的相关信息如停车时间、乘客上车时间和乘客下车时间,进一步利用这三类属性设计了基于Logit方法的站点停靠时间估计算法,最终用于公交线路模型的参数拟合。研究发现基于多源数据的分析可以更好地反映公交线路中各路段的车辆运行状态,并且此拟合方法的结果对公交线路模型的真实刻画具有重要的理论指导意义。(2)构造了基于双运营方向的A/B跳站策略的公交运营优化模型。本部分针对典型的公交专用道上的单线双向公交线路提出了综合考虑客流分布的跳站策略。为了简化策略的实施,本研究采用A/B跳站策略:站点分为A、B和AB三类,车辆分为A、B两类,且A(或B)车在A(或B)站和AB站停靠。本研究假定每个乘客在出发前已经确定了起点和终点,并会在跳站运营模式下直达或者换乘到达目的地。基于以上假设,本部分提出了考虑乘客OD特征的A/B跳站策略的公交车辆控制优化模型,并设计了解决站点停跳问题的遗传算法,该算法旨在求解最小化乘客平均出行时间的最优跳站模式。通过实际公交线路分析可以看出,双向实施跳站策略比单向实施跳站策略的效果好,能够更大程度的减少乘客的出行时间。此外,双向实施跳站策略可以有效地减少车辆集簇现象、改善车内拥堵环境并提高车辆运行稳定性。研究同时发现乘客可能会因为公交运营模式改变其出行行为,而这一现象又会反向影响当前的控制策略模式。(3)小汽车和公交车混行的公交系统下的公交线路建模及控制策略设计与评估。本部分主要考虑了当前城市公交系统中小汽车与公交车普遍混合行驶的情况,建立了不同类型车辆相互作用的双车道元胞自动机模型。该模型中小汽车可以在两侧道路上换道运行,而公交车只能在一侧道路上行驶。为了改善公交车运行中的集簇现象,文章提出了基于阈值的驻站和限人数的组合控制策略,主要在公交车车头时距过大或过小时对后车实施限人数或驻站策略。本部分还进一步基于实际线路数据标定了模型中的相关参数。研究结果表明不同拥堵条件下的最优控制策略的模式不同,合适的公交控制模式不仅可以减少乘客平均出行时间,降低公交车的平均运行时间,还可以改善小汽车的运行环境,并且越拥堵的环境该控制策略的改善效果越好。(4)研究了跳站策略下的早高峰公交通勤者出行时间选择行为。本部分对比了采用A/B跳站模式和采用无控制策略的公交通勤者费用,并提出了考虑不同全局信息比例的基于后悔值最小的Q学习算法,用以描述通勤者在早高峰出行过程中的强化学习特征。通过一条理想的多起点-单讫点公交线路仿真验证了该算法的有效性,并分析了不同全局信息比例对乘客的出行行为的影响,并探究了在跳站控制下跳站位置布局、公交车容量以及站点数量对公交通勤者的出行时间选择及其通勤收益的影响。本研究补充了控制策略对乘客出行行为特征影响的理论分析。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.9;U491.17
【部分图文】：

对比图,小汽车,公交车,乘客

经济和环境问题严重制约着城市的健康发展。逡逑大力发展城市公共交通系统是目前最受广泛认可的解决城市交通拥堵的方逡逑案。２０１６年（如图１－１所示），深圳市公共交通管理局进行了邋“公共汽车与小汽车逡逑资源占有率大比拼”的活动，并用无人机设备进行了高空拍照［２］。实验表明，同样逡逑载有９０名乘客，６０辆小汽车在一条道路上排列长达３００米，占用道路面积达到了逡逑１６００平方米；而一辆长达１２米的公交车只占地面积６５平方米。显然，在承载相逡逑同的乘客时，公交车在道路资源的占有率、消耗燃油和尾气排放等方面均远远小逡逑于小汽车。由此可见，优先发展公共交通不仅可以缓解城市交通拥堵问题，还可逡逑以有效地改善环境污染等现状。逡逑ＨＢ逡逑（ａ）逦（ｂ）逡逑图１－１邋（ａ）小汽车和（ｂ）公交车承载相同乘客的资源占有率的对比图［２］逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋１－１邋Ｔｈｅ邋ｒｅｓｏｕｒｃｅ邋ｏｃｃｕｐａｎｃｙ邋ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ邋ｂｅｔｗｅｅｎ邋（ａ）邋ｃａｒｓ邋ａｎｄ邋（ｂ）邋ｂｕｓｅｓ邋ｗｈｅｎ邋ｌｏａｄｉｎｇ逡逑ｔｈｅ邋ｓａｍｅ邋ｎｕｍｂｅｒ邋ｏｆ邋ｐａｓｓｅｎｇｅｒｓ逡逑虽然近年来我国已经加大了对公共交通的投入，但其运行效率与服务水平还逡逑远未达到令乘客满意的程度。主要表现为：公交车的运行速度缓慢；站台及车内逡逑

示意图,区域,示意图,错误数据

基于ＧＰＳ数据和１Ｃ卡刷卡数据的公交运行特性分析逦逡逑（１）邋ＧＰＳ数据逡逑数据错误、数据重复以及数据缺失是ＧＰＳ数据中常见的三类问题。逡逑①错误数据。当ＧＰＳ设备收到外界强信号的干扰时，会造成获取的经纬度信逡逑远远偏离真实值的情况。例如，经度为０（或６１１４．１４８）度，纬度为０（或４１９．７５８１邋）逡逑。由于本章的研宄对象是北京市公交线路，可以在地图上任意选定Ａ、Ｂ两个点逡逑成一个矩形大致包含北京区域，将坐标不在矩形内的ＧＰＳ数据定义为错误数据逡逑行删除。例如图２－２中所选的Ａ、Ｂ两点的坐标（／ａＧ，／ｏ；＾）、分别逡逑（１１５．２６６，邋４１．０８２）、（１１７．４５５，３９．４９０），设任意邋ＧＰＳ邋点的坐标为（／0ｎ，．），贝ｌｊ逡逑效站点的判断依据为：逡逑ｌａｔｊ邋＞ｌａｔ４＾邋ｌａｔｔ邋＜邋ｌａｔＢ邋ＷＬ邋ｌｏｎｔ邋＜邋ｌｏｎＡ邋＾邋／0？，．邋＞邋ｌｏｎＢ．逦（２１）逡逑

站点,公交线路,序号

（２）邋ＩＣ卡刷卡数据的里程站号转化为实际物理站号逡逑本部分的内容是基于站点计价编号表，乘客上、下车时间，以及算法１处理逡逑的车次ＧＰＳ数据的对应情况，将１Ｃ卡刷卡数据中的里程站点编号转化为实际的逡逑理站点编号。其主要流程算法见表２－７中介绍的算法２，主要包括车辆运行车次逡逑匹配、上车站点获取和下车站点获取三个步骤。逡逑步骤１旨在将１Ｃ卡刷卡数据与ＧＰＳ数据获取的车辆运行车次进行匹配，其关逡逑点是同一辆车在两种原始数据中的编码相同（Ｆｅ／ｆ邋＝邋Ｆｅ／ｆｓ）。在同一辆车中寻逡逑对应的行程，本研宄定义的条件是乘客上车时间或乘客下车时间在车辆运行车逡逑的时间范围［ｒ／ｍｅｋ°，７７ｍｅｋＥ］内。采用“或”而不是“与”的关系是考虑到ＧＰＳ数逡逑丢失可能造成部分站点数据丢失，上车时间和下车时间对应的站点ＧＰＳ数据同逡逑丢失的概率较小。如当前１Ｃ卡刷卡数据）未成功匹配到车次，则记为执％．邋＝－１邋，逡逑继续依据站点里程计价编号完成站点匹配，具体规则将在下面内容详细说明。逡逑表２－７算法２：某一线路的刷卡数据中的里程站点编号转化为实际物理站点编号过程逡逑Ｔａｂｌｅ邋２－７邋Ａｌｏｒｉｔｈｍ邋２：邋Ｔｈｅ邋ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ邋ｆｒｏｍ邋ｍｉｌｅａｅ邋ｓｔｏｎｕｍｂｅｒ邋ｏｆ邋ｓｍａｒｔ邋ｃａｒｄ邋ｄａｔａ邋ｔｏ邋ａｃｔｕａｌ逡逑

【参考文献】