面向服務中斷的公交多模式調度與仿真驗證
發(fā)布時間：2021-01-24 07:01
優(yōu)先發(fā)展公交可以有效地解決日趨嚴重的城市交通擁堵問題。近年來,隨著政府對公交優(yōu)先發(fā)展的重視,以及“公交都市”政策的實施,如何提高公交調度水平、公交服務質量已然成為公交公司與行業(yè)研究人員關注的熱點。在公交線路實際的運營中,首末站會存在長時間內沒有車輛資源執(zhí)行行車計劃的問題,這種情況即為公交服務的中斷。公交服務的中斷,一方面會損壞公交企業(yè)形象與增加企業(yè)管理難度,另一方面會造成站點乘客候車時間過長的后果�？梢�,服務中斷問題的解決對公交服務質量的提高非常重要。為此,本文從公交企業(yè)與乘客利益兩方面考慮,建立免于服務中斷的多模式調度模型,并根據(jù)廣州實際公交數(shù)據(jù)對調度模型進行分析。首先,根據(jù)廣州市176線路的實際刷卡數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù),分別對站點客流到達規(guī)律、公交行駛時間進行分析,并將分析得到的結果輸入到eM-Plant仿真模型。根據(jù)仿真模型統(tǒng)計得到的指標,分析出該線路在早晚高峰期間出現(xiàn)較為嚴重的公交服務中斷問題。其次,預測公交車輛的返場時間是解決公交服務中斷至關重要的一步,本論文利用卡爾曼濾波方法來預測公交車輛總行程時間,從而預測車輛的返場時間。在此基礎上,建立公交服務中斷預判方法。然后,從客流到達...
【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省
【文章頁數(shù)】：79 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
技術路線
靜態(tài)的行車計劃是公交企業(yè)以歷史的客流規(guī)律為主要依據(jù)而制定，動態(tài)的調度方案是在突發(fā)事件（如因路況等原因導致在線車輛長時間內無法回到站場）背景下做出的策略。本章主要通過仿真模擬線路運行的方法，利用公交 IC 卡與 GPS 歷史數(shù)據(jù)，從乘客等待時間、站間行程時間、公交車輛軌跡等方面，對廣州市 176 公交線路的運營情況進行分析，總結該線路存在的運營問題。2.1 線路基本情況概述廣州市 176 公交線路首末站為同德圍總站與黃沙總站，上行線路總長度為 12.公里，下行線路總長度為 11.5 公里。行駛的主干道為西灣路、南岸路、黃沙大道等，其中途徑西場立交橋、中山八路立交橋等主要交叉路口。該線路運行軌跡如下圖 21 所示。
圖 2-2 IC 卡數(shù)據(jù)格式Figure 2-2 IC card data format上圖為 176 公交線路 IC 卡數(shù)據(jù)的具體內容，數(shù)據(jù)總量為 183242 條。其中，“99”表示上行線路，“0”表示下行線路。通過分析、統(tǒng)計各個站點的客流人數(shù)及規(guī)律，輸入到仿真模型里面，統(tǒng)計乘客的等待時間，從而可以進一步地分析該線路的乘客等待時間情況。（2）公交 GPS 數(shù)據(jù)。176 線路公交車輛在進出站的時候，車輛載有的 GPS 裝置會與公交站點位置進行匹配，從而實時地上傳車輛的位置、進出站時間等相關信息，具體內容格式如圖 2-3 所示。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]卡爾曼濾波算法研究[J]. 毛秀華,吳健. 艦船電子對抗. 2017(03)
[2]關于泊松分布及其應用[J]. 趙瑛. 遼寧省交通高等�？茖W校學報. 2009(02)
[3]基于灰色關聯(lián)分析的路段行程時間卡爾曼濾波預測算法[J]. 溫惠英,徐建閩,傅惠. 華南理工大學學報(自然科學版). 2006(09)
[4]基于機會約束的公交調度研究[J]. 宋瑞,趙航. 數(shù)學的實踐與認識. 2005(01)
[5]城市公交線網多目標優(yōu)化的建模及其求解[J]. 胡啟洲,常玉林. 江蘇大學學報(自然科學版). 2003(06)
[6]公交車調度問題的研究[J]. 董強,劉超慧,馬熠. 工程數(shù)學學報. 2002(S1)
[7]基于準實時信息的公交調度優(yōu)化系統(tǒng)[J]. 楊新苗,王煒. 交通與計算機. 2000(05)
[8]公共交通實時調度控制方法研究[J]. 黃濺華,關偉,張國伍. 系統(tǒng)工程學報. 2000(03)
[9]公交調度中發(fā)車間隔的確定方法的探討[J]. 孫芙靈. 西安公路交通大學學報. 1997(S1)
[10]公共交通線路組合調度模型[J]. 蔣光震,何顯慈. 系統(tǒng)工程. 1985(02)
博士論文
[1]APTS下公交車輛區(qū)域調度問題研究[D]. 何迪.西南交通大學 2009
碩士論文
[1]面向高峰期首末站斷位問題的公交調度優(yōu)化研究[D]. 謝忠振.廣東工業(yè)大學 2018
[2]基于公交動態(tài)客流OD的車輛調度優(yōu)化模型研究[D]. 趙安嶺.重慶交通大學 2014
[3]基于BP神經網絡的公交智能實時調度模型研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 陳鵬.北京交通大學 2008
本文編號：2996808
【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省
【文章頁數(shù)】：79 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
技術路線
靜態(tài)的行車計劃是公交企業(yè)以歷史的客流規(guī)律為主要依據(jù)而制定，動態(tài)的調度方案是在突發(fā)事件（如因路況等原因導致在線車輛長時間內無法回到站場）背景下做出的策略。本章主要通過仿真模擬線路運行的方法，利用公交 IC 卡與 GPS 歷史數(shù)據(jù)，從乘客等待時間、站間行程時間、公交車輛軌跡等方面，對廣州市 176 公交線路的運營情況進行分析，總結該線路存在的運營問題。2.1 線路基本情況概述廣州市 176 公交線路首末站為同德圍總站與黃沙總站，上行線路總長度為 12.公里，下行線路總長度為 11.5 公里。行駛的主干道為西灣路、南岸路、黃沙大道等，其中途徑西場立交橋、中山八路立交橋等主要交叉路口。該線路運行軌跡如下圖 21 所示。
圖 2-2 IC 卡數(shù)據(jù)格式Figure 2-2 IC card data format上圖為 176 公交線路 IC 卡數(shù)據(jù)的具體內容，數(shù)據(jù)總量為 183242 條。其中，“99”表示上行線路，“0”表示下行線路。通過分析、統(tǒng)計各個站點的客流人數(shù)及規(guī)律，輸入到仿真模型里面，統(tǒng)計乘客的等待時間，從而可以進一步地分析該線路的乘客等待時間情況。（2）公交 GPS 數(shù)據(jù)。176 線路公交車輛在進出站的時候，車輛載有的 GPS 裝置會與公交站點位置進行匹配，從而實時地上傳車輛的位置、進出站時間等相關信息，具體內容格式如圖 2-3 所示。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]卡爾曼濾波算法研究[J]. 毛秀華,吳健. 艦船電子對抗. 2017(03)
[2]關于泊松分布及其應用[J]. 趙瑛. 遼寧省交通高等�？茖W校學報. 2009(02)
[3]基于灰色關聯(lián)分析的路段行程時間卡爾曼濾波預測算法[J]. 溫惠英,徐建閩,傅惠. 華南理工大學學報(自然科學版). 2006(09)
[4]基于機會約束的公交調度研究[J]. 宋瑞,趙航. 數(shù)學的實踐與認識. 2005(01)
[5]城市公交線網多目標優(yōu)化的建模及其求解[J]. 胡啟洲,常玉林. 江蘇大學學報(自然科學版). 2003(06)
[6]公交車調度問題的研究[J]. 董強,劉超慧,馬熠. 工程數(shù)學學報. 2002(S1)
[7]基于準實時信息的公交調度優(yōu)化系統(tǒng)[J]. 楊新苗,王煒. 交通與計算機. 2000(05)
[8]公共交通實時調度控制方法研究[J]. 黃濺華,關偉,張國伍. 系統(tǒng)工程學報. 2000(03)
[9]公交調度中發(fā)車間隔的確定方法的探討[J]. 孫芙靈. 西安公路交通大學學報. 1997(S1)
[10]公共交通線路組合調度模型[J]. 蔣光震,何顯慈. 系統(tǒng)工程. 1985(02)
博士論文
[1]APTS下公交車輛區(qū)域調度問題研究[D]. 何迪.西南交通大學 2009
碩士論文
[1]面向高峰期首末站斷位問題的公交調度優(yōu)化研究[D]. 謝忠振.廣東工業(yè)大學 2018
[2]基于公交動態(tài)客流OD的車輛調度優(yōu)化模型研究[D]. 趙安嶺.重慶交通大學 2014
[3]基于BP神經網絡的公交智能實時調度模型研究及系統(tǒng)實現(xiàn)[D]. 陳鵬.北京交通大學 2008
本文編號：2996808
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