【摘要】：隨著我國城市人口及私人小汽車擁有量的增加,道路交通擁堵問題日趨嚴(yán)重。作為一種大運(yùn)量客運(yùn)方式,公共交通的發(fā)展有利于緩解交通擁堵問題。然而由于受到道路隨機(jī)因素的干擾,地面公交系統(tǒng)的服務(wù)水平亟待提高。公交集結(jié)現(xiàn)象是地面公交系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定的外在表現(xiàn),這種現(xiàn)象在運(yùn)行線路長、發(fā)車頻率高的線路中更加明顯�；诖吮疚睦霉籊PS大數(shù)據(jù),深入研究了單線路公交集結(jié)運(yùn)行特性和控制策略。本文以西安市600路公交GPS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),首先對公交站點(diǎn)車頭時(shí)距的時(shí)空分布特征、站點(diǎn)車頭時(shí)距的概率分布進(jìn)行了研究。同時(shí)將車頭時(shí)距作為公交集結(jié)現(xiàn)象的特征變量,定義了站點(diǎn)集結(jié)程度的評價(jià)指標(biāo),并分析了600路站點(diǎn)集結(jié)程度的變化趨勢。其次將相鄰公交車輛的運(yùn)行狀態(tài)劃分為五種,即公交集結(jié)態(tài)、集結(jié)過渡態(tài)、正常狀態(tài)、大間隔過渡態(tài)、大間隔態(tài),分別通過站點(diǎn)車頭時(shí)距的概率分布特性和K-Means算法研究了公交車輛各種運(yùn)行狀態(tài)車頭時(shí)距的閾值,并分析了其演變特性。同時(shí)在站間行程時(shí)間方面,研究基于卡爾曼濾波算法建立了區(qū)間行程時(shí)間預(yù)測方法。通過研究發(fā)現(xiàn),公交站點(diǎn)的集結(jié)程度越來越嚴(yán)重。基于車頭時(shí)距概率分布和K-Means算法的兩種狀態(tài)閾值確定方法均有一定的實(shí)用性,能夠用來劃分公交車輛的運(yùn)行狀態(tài),并且各個(gè)運(yùn)行狀態(tài)之間是相互轉(zhuǎn)化的;同時(shí)卡爾曼濾波算法能夠較好的反映車輛的區(qū)間行程時(shí)間特性,可以用來預(yù)測區(qū)間行程時(shí)間。最后文章基于公交車輛的運(yùn)行狀態(tài)識別和卡爾曼濾波區(qū)間行程時(shí)間預(yù)測方法,構(gòu)建了公交集結(jié)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U491.17

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2646022