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基于多源数据考虑换乘的公交时刻表优化研究

发布时间:2017-08-14 20:22

  本文关键词:基于多源数据考虑换乘的公交时刻表优化研究


  更多相关文章: 时刻表优化 多源数据融合 换乘 粒子群算法


【摘要】:随着我国社会经济的发展,城市规模不断扩大,私人汽车保有量逐年增长,造成城市交通拥堵日益严重,影响居民的出行质量。通过引导城市居民从私家车出行转向公共交通出行,可以有效缓解交通拥堵,因此许多城市都以“公交优先”作为城市交通发展的基本战略,大力推动公共交通基础设施建设,提高公共交通运营管理水平。公交时刻表编制是制定公交运营计划的重要环节,优化公交时刻表本质上是对有限的公交资源进行合理分配,为实现乘客和公交运营企业利益双赢提供了解决思路。目前国内外针对公交时刻表优化问题已做了大量的研究,包括单线路公交时刻表优化和多线路时刻表协调优化。这些相关研究提供了许多值得参考的思路和方法,同时不可避免地存在着一些局限,集中体现在三个方面:1、研究使用的客流数据与实际情况存在偏差,导致研究结果不能直接用于公交系统的改善。2、在考虑换乘问题时,将“换乘”概念局限于地面公交系统,未考虑轨道交通与地面公交之间的换乘。3、仅以换乘站点的乘客为研究对象,忽视了整条线路中非换乘乘客与换乘乘客的协调以及乘客与公交运营企业的利益分配。本文针对以上三个问题展开研究。首先对公交时刻表编制理论进行系统介绍,对其编制的原则、依据和方法进行了详细分析,并初步确定了以建模寻优法求解最优发车间隔从而实现公交时刻表优化的研究思路。接着详细阐述了使用多源数据获取线路运行状态数据和客流数据的过程。本文使用的多源数据包括公交GPS数据、公交IC卡数据和线路站点的地理数据,经过原始数据采集、预处理、数据融合等步骤,为公交时刻表优化提供基于实际运营的数据支持。接着针对现有研究方法的局限,结合国内外研究现状,本文提出了一种考虑与轨道交通换乘的公交时刻表优化模型。该模型以各时段发车间隔为决策变量,以系统总成本最小为目标函数,综合考虑了非换乘乘客的候车时间成本、换乘乘客的候车时间成本和公交运营企业的运营成本。在该模型的基础上,本文选用了近年来快速发展的粒子群算法对模型进行求解。最后以深圳市376路公交上行线路为案例,进一步验证了论文理论方法的合理性和可行性,并对案例的计算结果进行了分析,取得了较好的效果。
【关键词】:时刻表优化 多源数据融合 换乘 粒子群算法
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U491.17
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 1 绪论9-16
  • 1.1 研究背景9
  • 1.2 研究目的及意义9-10
  • 1.3 国内外研究现状10-14
  • 1.4 研究内容与创新点14
  • 1.5 组织结构安排14-16
  • 2 公交时刻表编制理论16-20
  • 2.1 公交调度基础理论16
  • 2.2 公交时刻表编制理论16-19
  • 2.2.1 公交时刻表的分类17-18
  • 2.2.2 公交时刻表的编制原则18
  • 2.2.3 公交时刻表的编制依据18-19
  • 2.2.4 公交时刻表的编制方法19
  • 2.3 本章小结19-20
  • 3 公交相关数据获取20-37
  • 3.1 原始数据采集20-24
  • 3.1.1 公交GPS数据采集20-21
  • 3.1.2 公交IC卡数据采集21-23
  • 3.1.3 地理数据采集23-24
  • 3.2 数据预处理24-27
  • 3.2.1 公交GPS数据预处理25-26
  • 3.2.2 公交刷卡数据预处理26
  • 3.2.3 轨道交通刷卡数据预处理26-27
  • 3.3 线路运行数据获取27-32
  • 3.3.1 车辆运行方向判断27-28
  • 3.3.2 车辆到站数据获取28-30
  • 3.3.3 车辆行程时间获取30-32
  • 3.4 客流数据获取32-36
  • 3.4.1 乘客上车站点获取32-35
  • 3.4.2 乘客下车站点获取35
  • 3.4.3 乘客换乘行为判断35-36
  • 3.5 本章小结36-37
  • 4 考虑换乘的公交时刻表优化模型37-45
  • 4.1 建模思路37
  • 4.2 模型建立37-42
  • 4.2.1 模型假设37
  • 4.2.2 参数定义37-39
  • 4.2.3 约束条件39
  • 4.2.4 目标函数39-42
  • 4.3 模型求解算法42-44
  • 4.3.1 粒子群算法概述42
  • 4.3.2 粒子群算法原理42-44
  • 4.4 本章小结44-45
  • 5 案例分析45-55
  • 5.1 案例背景45-50
  • 5.1.1 研究线路现状45-46
  • 5.1.2 研究线路基本参数46-47
  • 5.1.3 线路运行状态分析47-49
  • 5.1.4 线路客流量统计49-50
  • 5.2 时刻表优化50-52
  • 5.2.1 时段划分50-51
  • 5.2.2 模型求解及时刻表生成51-52
  • 5.3 优化结果对比52-54
  • 5.4 本章小结54-55
  • 结论55-56
  • 参考文献56-59
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况59-60
  • 致谢60-61

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