基于可达性的城市多模式公交线网优化

发布时间：2021-08-27 01:12

　　随着城市规模发展扩大,城市公共交通的规划发展面临新的挑战和任务。传统的以机动化为目标的交通发展规划已不能满足城市发展需求,以可达性为导向的规划思路更适合解决现代城市交通发展面临的困境。本文首先根据多模式公交网络的组成对网络结构特征进行分析,基于多模式公交网络的特点,提出多模式公交网络可达性的概念并分析其主要特征及影响因素;接着基于经典的可达性模型,结合效用最大化理论构建以效用模型为主体结合空间相互作用模型的可达性测算组合模型,考虑多模式公交网络下居民出行特征及出行模式多样性提出组合模型变量指标及计算方法;以城市多模式公交网络数据源为基础,利用可达性测算组合模型计算网络中各区域的可达性水平,实现对组合模型的合理性验证和应用。为提高多模式公交网络的可达性水平,结合现有的网络优化方法,本文提出对多模式网络进行分层优化,通过站点可达性指标对其进行等级划分,并根据站点等级对线网进行分层,结合各层次线网的运行特征和衔接关系,以提高可达性为原则,提出干线网络的优化目标为降低出行负效用,支线网络的优化目标为增加线网覆盖率,以提高多模式公交线网的吸引力,并针对各层线网的优化模型提出相关约束条件;最后,结... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

公交网路换乘基本方式示意图

第三章 多模式公交网络可达性测算模型的构建括站点类型、站点位置、站点所属公交线路等数据。（4）周边环境数据：周边环境数据主要指城市区域划分、土地利用布局、与居民出行相关数据。本文通过 Python 程序从网页获取多模式公交线路和站点相关数据，城市道路网络数据和周边环境数据则通过数字地图及相关年鉴及报告中获取。

图 3.11 公交出行路径分析代码另外，需要线路和站点的属性数据对出行路径的直达与否进行判断，为可达性模型中乘车时间及换乘附加时间的测算做准备。具体过程如下：由站点属性数据确定每一条路径所经过的站点所属的公交线路，通过对比公交线路的 ID 判断该条出行路径是否有换乘，若路径上所有站点都具有相同的线路 ID,则表示该条路径有直达公交，若没有共同的线路 ID 则要对各站点之间的所在线路 ID 进行逐一对比，并记录无共同线路 ID 的站点之间的距离作为换乘步行距离。对出行路径换乘性测算通过 Python 编程实现，测算代码见附录 A，得到各出行路径上的出行阶段，从而计算换乘时间及乘车时间，结果如下表：表 3.15 换乘及乘车时间测算结果小区 ID A B C D E F G H I J K L M N O P换乘次数 23 12 18 12 15 19 17 17 11 23 18 18 18 23 23 10换乘距离 1.92 2.4 2.4 2.4 2.28 2.16 2.04 1.56 1.8 1.44 1.8 2.04 1.68 2.88 1.92 1.92


本文编号：3365341