基于短時客流預(yù)測的公交區(qū)域調(diào)度優(yōu)化研究.pdf

1、隨著交通供需矛盾的日益加重，公交優(yōu)先戰(zhàn)略的深入實施迫在眉睫，采用先進(jìn)的公交調(diào)度技術(shù)成為提升公交核心競爭力的重要途徑。目前，我國城市公交公司基本上仍采用“定點發(fā)車，兩頭卡點”的單線調(diào)度模式，這種模式制約了公交資源的合理配置，限制了先進(jìn)的公交系統(tǒng)(APTS)中各種新技術(shù)在公共交通發(fā)展中的推廣，導(dǎo)致乘客等待時間過長、車輛載客率不均衡等問題，公交服務(wù)水平和運營效益都普遍不高。相較于單線運營模式，區(qū)域調(diào)度模式下公交的運營效率可以提高8％~20%。

2、本文從區(qū)域調(diào)度的角度，充分挖掘和利用公交乘客出行信息，對公交調(diào)度優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行了研究，旨在為公交公司推行高效的區(qū)域調(diào)度模式提供理論和決策依據(jù)。
　　本文以智能公共交通系統(tǒng)為背景，利用公交IC卡、公交GPS、公交站點等各種公交信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和挖掘，確定了公交刷卡乘客上車、下車、換乘站點的判斷方法，結(jié)合哈爾濱市某公交線路對公交客流時空分布特性進(jìn)行了分析。
　　在分析公交短時客流特性的基礎(chǔ)上，提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的公交短時

3、客流預(yù)測方法，應(yīng)用實例對模型預(yù)測精度進(jìn)行評估，結(jié)果表明模型預(yù)測誤差較小，另外對比各類型輸入變量對預(yù)測結(jié)果的影響，發(fā)現(xiàn)預(yù)測模型對輸入變量類型選取的依賴性較低。
　　設(shè)計了基于換乘時間窗的公交調(diào)度策略，該策略能有效的發(fā)揮智能公交系統(tǒng)的技術(shù)優(yōu)勢，彌補目前調(diào)度方式限制科技應(yīng)用的弊端?；趽Q乘時間窗的設(shè)置，構(gòu)建了區(qū)域動態(tài)時刻表優(yōu)化模型，模型以區(qū)域內(nèi)各線路公交車輛發(fā)車時刻和其在換乘站點的滯站時間為決策變量，以區(qū)域內(nèi)所有公交出行者的等待時間最小