【摘要】：公交調(diào)度作為公交運營管理的核心內(nèi)容,在一定程度上決定了公交系統(tǒng)的運營成本、工作效率和服務(wù)水平。如今,GPS,AVL以及GIS等智能公交技術(shù)的廣泛應(yīng)用為公交調(diào)度提供更準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)支持。然而,傳統(tǒng)調(diào)度方法在信息應(yīng)用、處理、反饋方面存在一定的時間差和計算瓶頸。因此,有必要開展公交運營調(diào)度優(yōu)化方法研究,以提升公交運行效率、提高公交服務(wù)質(zhì)量,促進公交的發(fā)展。本文以常規(guī)公交為研究對象,基于公交GPS運營數(shù)據(jù)挖掘與分析,建立考慮隨機行程時間的公交發(fā)車間隔優(yōu)化模型,提出改進的公交動態(tài)滯站調(diào)度策略。研究的主要內(nèi)容及結(jié)論如下:首先,介紹公交GPS運營數(shù)據(jù)的采集原理和處理方法,在對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,運用聚類分析和分布擬合兩種數(shù)據(jù)挖掘方法對公交運行特性進行分析。結(jié)果表明公交車輛行程時間具有一定的隨機波動性,對數(shù)正態(tài)分布模型能夠較好地擬合不同時段的公交行程時間數(shù)據(jù)分布。其次,鑒于現(xiàn)有研究對公交行程時間的隨機性考慮不足,以乘客和公交企業(yè)成本期望值與其平均偏差值加權(quán)和最小為優(yōu)化目標(biāo),建立考慮隨機行程時間的公交發(fā)車間隔優(yōu)化模型,并采用模擬退火-粒子群混合算法以及隨機模擬方法對模型進行求解。算例分析結(jié)果表明:相比實驗線路現(xiàn)狀的調(diào)度方案和確定性模型計算得到的調(diào)度方案,優(yōu)化模型得出的調(diào)度方案具備更強的抗干擾能力,能夠更好地貼近實際運營情況,提高公交服務(wù)可靠性,表明了該模型的合理性和可行性。最后,以滯站調(diào)度策略為研究重點,結(jié)合最小二乘支持向量機回歸算法,提出了一種基于短時行程時間預(yù)測的動態(tài)滯站策略。與以往的滯站策略不同,該策略既考慮了車輛在當(dāng)前站點和下一站點的準(zhǔn)點情況,又考慮了站點條件的影響,將滯站站點的通行能力和公交車輛到達率作為滯站條件的主要考量因素,以降低對其他公交車流和社會車輛的影響。并利用仿真實驗進行有效性檢驗和敏感性分析。仿真結(jié)果表明,該策略可以有效改善公交運行的均勻性,減少乘客平均等待時間,對預(yù)防串車與大間隔現(xiàn)象、提高城市公交的運行可靠性具有顯著的效果,能夠為實際運營調(diào)度工作及乘客出行提供科學(xué)合理的決策參考。
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U491.17

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