基于IC卡数据的公共自行车使用特性与动态调度优化研究

发布时间：2017-07-15 13:12

  本文关键词：基于IC卡数据的公共自行车使用特性与动态调度优化研究

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【摘要】：随着城市交通问题日益突出,发展公共交通系统已成为共识,为解决制约公共交通服务发展的“最后一公里”问题,不少城市引进了公共自行车系统。然而实际运营中,站点公共自行车租还车次的不均衡问题制约着系统的健康发展。为提高系统的运营效率,本文依托于国家重点基础研究发展计划(973计划子课题)“公交主导型多方式交通网络的协同机理与耦合理论”,基于公共自行车IC卡的数据支撑,探究公共自行车系统的交通特性和站点需求变化规律,进而深入研究站点短时需求预测和动态调度优化方法。首先,本文在对IC卡数据进行了格式优化和数据清洗的基础上,从时间和空间的角度统计分析并归纳公共自行车的租还车特点,利用聚类分析方法,将公共自行车站点划分为5类,探讨不同类型站点的需求变化规律。其次,根据预测方法的适用性和站点需求变化特点,选用BP神经网络时间序列预测方法对公共自行车站点需求进行预测,利用站点需求变化时间上的相关性,对5类站点实例分别进行短时需求预测。进而,探讨了公共自行车动态调度优化方法,确定公共自行车调度需求的求解思路,并以调度车辆运输成本最低和用户满意度最大为目标,构建多目标约束调度路径优化模型,并建立了乘客满意度与时间延误惩罚之间的函数关系。针对模型特点,设计通过遗传算法来对模型进行求解。最后,以宁波市公共自行车系统为例,对公共自行车动态调度问题进行应用研究,结果证明,本文所研究的模型和算法适用于公共自行车动态调度优化,且较好的均衡了调度成本和用户满意度间的矛盾,提高了公共自行车的调度效率。
【关键词】：公共自行车 IC卡数据 使用特性 动态调度 需求预测
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.225
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 公共自行车特性研究11-12
• 1.2.2 公共自行车需求预测12
• 1.2.3 公共自行车调度优化模型12-13
• 1.2.4 国内外研究现状综述13-14
• 1.3 研究内容14-18
• 1.3.1 研究目标与研究内容14
• 1.3.2 研究方法与技术路线14-18
• 第二章 基于IC卡数据的公共自行车使用特性分析18-32
• 2.1 IC卡数据分析与预处理18-20
• 2.1.1 IC卡数据结构18
• 2.1.2 IC卡数据预处理18-20
• 2.2 使用特性分析20-31
• 2.2.1 时间分布20-21
• 2.2.2 站点相似性21-26
• 2.2.3 潮汐性26-27
• 2.2.4 周期性27-28
• 2.2.5 区域流动性28-31
• 2.3 本章小结31-32
• 第三章 公共自行车站点短时需求预测方法32-42
• 3.1 预测方法概述32-33
• 3.2 BP神经网络原理33-37
• 3.2.1 BP神经网络结构33
• 3.2.2 BP神经网络算法33-36
• 3.2.3 BP神经网络参数选择36-37
• 3.3 预测实例37-40
• 3.3.1 数据样本分析38
• 3.3.2 网络训练38-39
• 3.3.3 预测结果分析39-40
• 3.4 本章小结40-42
• 第四章 公共自行车动态调度优化模型42-56
• 4.1 公共自行车动态调度问题分析42-45
• 4.1.1 动态调度问题描述42
• 4.1.2 动态调度影响因素分析42-43
• 4.1.3 动态事件类型43-44
• 4.1.4 动态调度主要内容44-45
• 4.2 公共自行车动态调度优化模型45-50
• 4.2.1 调度需求确定思路45-46
• 4.2.2 调度车辆路径优化模型46-50
• 4.3 模型求解50-55
• 4.3.1 算法概述50-51
• 4.3.2 求解思路51
• 4.3.3 算法实现51-55
• 4.4 本章小结55-56
• 第五章 公共自行车动态调度实例分析56-62
• 5.1 调度区域概况56-57
• 5.2 参数设定57-58
• 5.3 求解结果58-61
• 5.3.1 滚动时域设置58-59
• 5.3.2 初始方案生成59
• 5.3.3 调度方案优化59-60
• 5.3.4 结果分析60-61
• 5.4 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-64
• 6.1 研究成果和主要结论62
• 6.2 主要创新点62-63
• 6.3 研究展望63-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-68
• 附录A 公共自行车站点需求预测模型代码68-71
• 附录B 遗传算法求解动态调度优化模型代码71-77
• 作者简介77

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本文编号：544020