基于SUMO的需求响应式公交排班改善探讨

近年来,受新冠疫情的影响,城市公交亏损日益加剧,公交服务水平逐渐降低。针对公交运营亏损问题,提出基于乘客需求响应式的公交排班优化方案。该需求响应模式为旅客到达车站前通过网络预约的方式向调度中心发送乘车需求,包括上车站点、下车站点、到达上车站点时间等。基于开源交通仿真软件SUMO建立微观虚拟仿真,通过宏观统计对现有线路的发车班次进行优化。相较于固定发车频率,需求响应式发车具有满载率高,旅客等待时间短等优点。本文以广州某公交线路为案例,结合大数据分析,通过微观仿真和宏观统计,制定不同时段公交线路的排班方案,并提供相关科学知识。