城市公交快递配送中的公交线路匹配问题研究

针对中小城市公交系统面临的客流下降和运力闲置问题,以及末端快递配送在“最后一公里”面临的运力挑战,提出了一种创新的快递-公交线路匹配模型。该模型以提高线路快递配送量与需求量的匹配率为优化目标,同时确保不影响公交正常运营和乘客体验。研究通过满载率筛选、距离计算、服务半径设定等方法,综合考虑了公交车辆的配送能力和需求点的服务需求,构建了目标规划模型。以湖南益阳桃江县公交配送网络为例,实证分析验证了模型的有效性,为城市公交快递配送提供了科学决策支持和实用价值的路线规划工具。该研究不仅提升了公交物流配送能力利用率,增加了公交企业收入,降低了快递企业的运输成本,还为缓解城市交通压力和推动公交行业转型升级提供了新思路和解决方案。

基于多源数据的公交线路可靠性评价

文中融合公交GPS数据和乘客IC卡数据,对公交线路可靠性进行评价分析。首先提取公交线路及站间行程时间,引入缓冲时间指数、行程时间指数和计划时间指数评价公交线路行程时间可靠性。进一步提取乘客在站点的公交搭乘率及平均候车时间,从站点层面评价公交运行可靠性。以上海市奉浦快线为案例进行研究,结果表明:低密度交叉口有利于公交行驶过程中保持较高的可靠性;站点乘客搭乘率随站序增加而降低,平均候车时间随站序增加而升高。

基于LSTM神经网络的公交线路可靠性评估

公交线路可靠性是保证公交正常调度、提升乘客出行体验的前提和基础.本文将失效概率作为公交线路可靠性的评估指标,通过解析线路行程时间与可靠性之间的关联,建立基于窄界限理论的LSTM神经网络评估模型,评估宜兴市常规公交的26条线路,并进一步应用多元线性回归分析方法探究宜兴市高峰期不同站点可靠性的特点和规律.结果表明:本方法与蒙特卡洛法相比拟合速度更快,与BP神经网络模型相比,MSE降低了3.5%,MAE降低了2.9%;对公交线路站点分析发现,运营可靠性与站点所处的车道数量、路口信号灯数量、线路数量均有显著关系,车道数量与可靠性呈正相关,而路口信号灯数量、线路数量与可靠性呈负相关.

基于栅格法的公交线路优化建模与强化学习

公交线路的布线和优化工作一直是城市规划建设中极为重要的一部分,目前在上海市,这一工作下沉到区级建设和交通委员会实施,但该项工作的落实不仅耗费人力,还往往缺乏科学性,不能满足居民出行需求。针对这一现实问题,将公交线路解构成站点选址和线路生成两部分。首先,通过栅格法对区域地图和各类数据进行量化建模,使用MATLAB对各类影响公交站点分布的数据进行处理后生成最优公交站点分布;然后,使用Python通过遗传算法生成一组最优化公交路线,并使用强化学习优化算法运行速度,实现了区域内部的公交线路科学性布线优化工作,提高了相关工作的效率。

宁波市开通L4级自动驾驶公交线路分析

随着科技的发展,自动驾驶技术已经从理论走向了实践。自动驾驶技术可以提高运输效率,减少人为错误和事故,降低交通拥堵和能源消耗等。在全球范围内,许多国家和地区都在对自动驾驶车辆进行研发和应用。中国也在积极推动自动驾驶技术的发展,其中广州、郑州等省会城市早已在公共交通领域开展相关探索,离宁波较近的浙江省绍兴市也开展了相关项目应用,绍兴市已经开通了不带方向盘的L4级自动驾驶公交线路(这是亚运会明星线路,同时也是浙江首个在城市公共道路上运行的自动驾驶公交线路)。

基于改进粒子群算法的城市交通公交线路优化方法

针对当前城市交通公交线路上站点数量过多、无法实现对需求点的全覆盖且线路整体偏长的问题,引入改进粒子群算法,进行城市交通公交线路优化方法研究。建立城市交通公交站点选择优化模型,并对模型求解;利用改进粒子群算法,优化生成城市交通公交线路。实验结果表明,新方法规划的公交线路在减少站点数量的同时,提高了乘客乘车需求点的覆盖率,且线路整体缩短,适应度更高,规划更合理。

东阳惠民公交校企公交线路文明共建活动启动仪式顺利举行

为营造“绿色出行、优选公交”的浓厚氛围,增强小朋友们文明交通的意识,做到安全文明出行,4月6日,由少先队东阳工作委员会、市党群服务中心主办,市惠民公交和吴宁二校、实验小学承办的“小手牵大手共创文明城”校企公交线路文明共建活动启动仪式在蒋店首末站顺利举行。启动仪式上,惠民公交为市实验小学教育集团和吴宁第二小学两所代表学校颁发了“共建公交线路”牌。

郑州公交线路党支部——企业高质量发展的战斗堡垒

基层是党的执政之基、力量之源。习近平总书记指出,党的力量来自组织,党的全面领导、党的全部工作要靠党的坚强组织体系去实现。郑州公交集团党委坚持“经营管理难点就是党建工作重点”的理念,激发基层党建工作活力,突出以高质量党建引领企业高质量发展,以公交线路党支部建设为依托,建设基层一线党组织思想政治工作体系,把思想政治工作的政治优势融入线路建设当中,推动思想政治工作与业务工作深度融合,提升基层党支部建设规范化水平,让基层党支部“最后一公里”更通畅、更优质。

公交线路运行不稳定性画像方法及其应用

为探究公交线路运行稳定性的影响因素及评估方法,精准提高公交线路的服务品质及客流吸引力,文中聚焦站点乘客候车时间和全程运行时间波动性,提出公交线路运行不稳定性的分级方法。以上海为例,选取中心城和嘉定新城共135条公交线路,将其划分为4类开展应用研究,发现中心城和嘉定新城两项运行稳定性指标均“好”和两项运行稳定性指标均“差”的线路比例基本相同,不受空间区位影响,运行稳定性指标一“好”一“差”的线路则表现出差异性。对4类线路采用线路长度、站间距、平均每日百公里人次、线路非直线系数、途经公交专用道里程比、途径主干道里程比、沿线人口密度、沿线POI密度等指标进行一次和二次画像,结合多次画像结果,考虑中心城、嘉定新城的空间区位差异性,针对性地提出优化运营调度、增设公交专用道、改善新城主干道等优化策略。文中研究结果可为精准提高公交线路的服务品质提供决策支持。

公交线路发车频率优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心。提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。本文分别从公交乘客利益和公交企业利益角度分析了公交线路调度问题,建立了以企业效益满意程度最高、乘客等待抱怨程度最低、乘客拥挤抱怨程度最低为目标的公交车辆发车频率的多目标优化模型,兼顾了乘客和企业经营者双方利益。进一步结合南京市公交调查数据进行了优化计算,证明模型具有较强的实用性。

基于综合评价指数的城市公交线路选择优化模型

为了提高公众出行效率,针对城市公交线路的选择问题,提出了公众出行的任意两站点间公交线路优化选择模型,给出了相应的模型实现算法。通过设置权重因子α,综合考虑换乘车次数、乘车时间和乘车费用3个主要因素,在换乘车次数不超过两次的情况下,将乘车费用和时间融合成一个综合评价指数,建立了线路优化选择模型,并以北京公交的线路选择为实例,得出了直达、一次换乘车和两次换乘车的具体结果。给出α取值为1时的建议性线路,从而验证了模型和算法的合理性和实用性。依据此模型的每次线路选择,都能反映公众出行时需要考虑的3个主要因素,在上述条件下该模型具有一定的通用性。

公交线路OD反推的结构化模型研究

分析了公交乘客下车的行为,指出站点的用地性质对乘客的下车情况有很大影响;引入吸引权系数,提出了由上下车人数推算单条公交线路OD量的结构化模型算法,并举实例进行了验证.结果表明:该方法方便简单,易于实现,可靠性高.

公交线路发车频率优化模型及求解方法

发车频率优化在公交调度中是非常重要的.提出一个发车频率优化模型,为车辆规模固定的公交线路设计合适的发车频率.该模型以乘客总费用最小为目标.由于该模型属于NP-hard问题,采用了一种新的启发式算法-SCE-UA算法,对该模型进行求解.通过大连市408路公交线路的数据,对该模型和算法进行了测试,结果显示该模型和算法是合理有效的.

信息影响下区分潜在类别的公交线路选择模型

为分析实时公交运行信息和用户自身偏好对公交用户路径选择行为的影响,引入三角分布描述公交信息的不确定性,并使用前景函数替代效用函数描述出行者决策的不完全理性,建立基于前景函数的选择概率模型。为进一步区分不同出行者偏好差异,在前景模型的基础上结合潜在类别模型,构建区分出行者潜在类别的前景概率模型。利用2013年北京市的实际调查数据进行参数估计并检验。结果表明:a)出行者的选择行为受自身的偏好影响;b)基于景函数的选择模型比传统的效用函数模型拟合度更好、更贴合实际选择行为;c)区分潜在类别模型的统计学特征更优秀;d)多数公交用户对等车时间更敏感。通过各种措施缩短等车时间或直觉等车时间比提高公交运行速度更能吸引乘客。

一种基于GIS的公交线路规划方法

城市化快速推进导致的城市扩张,使新增公交线路成为城市公共交通服务中的重要工作。基于公交线路规划中常考虑的约束条件及GIS网络分析功能,提出了一种考虑交通状况、服务人口及现有公交线网布局等约束件的公交线路规划约束模型。以其计算结果作为目标函数,基于Dijkstra算法进行最短路径分析,实现单条公交路线规划的方法。实例验证结果表明:该方法可根据公交线路服务特点,同时兼顾交通状况、服务人口和已通行公交线路等多个约束条件,在考虑现有公交网络并保障服务人口尽可能多的前提下,合理避让交通拥堵路段,有效提高乘客出行效率。与经验判断法相比,该方法可基于GIS实现公交线路规划相关空间数据的定量分析,能够显著提高工作效率,增强公交线路规划的科学性,可为城市新增公交线路规划提供参考。

基于双种群遗传算法的公交线路发车间隔优化

提出一个公交线路发车间隔优化模型,以公交系统的社会总效益最大化为目标,兼顾乘客和运营者双方利益,设计公交网络中各条线路的发车间隔.该模型在车辆资源不变的约束下,通过线性加权法衡量乘客和运营者的利益,以达到系统最优目的.为求解该模型,开发了一个双种群的遗传算法,该算法可有效保持遗传算法进化过程中的多样性,提高优化质量.以大连市主城区公交系统的数据对该模型和算法进行检验,结果表明,若整合大连市公交车辆资源,可改善整个系统的服务水平,且降低系统总成本.

公交线路调度优化模型的研究

合理有效的公交线路调度模型是改善公交服务、增加公交吸引力的关键。文章在建立优化模型的基础上,根据乘客的满意度受等车时间和舒适度两方面影响,应用层次分析法对其分析处理,建立了乘客和公交公司满意度最优组合下的公交线路调度模型,并给出了量化后的满意度,最后采用长春市4路公交线路的调查数据对该模型进行验证,实验表明该模型可行且易于操作。

基于BCC模型的常规公交线路绩效评估方法

资源的有限性和社会对公交服务需求的日益增长,决定了公交线路的绩效对于整个公交系统的运营和发展具有重要意义.为对常规公交线路网络中的单条公交线路进行绩效评估,本文基于城市公交的属性,即公益性和经营性,构建了单条公交线路绩效评估概念框架.将单条公交线路的服务实现过程分为两个阶段,利用数据包络分析中的面向产出的BCC模型(Banker Charnes Cooper model),计算单条公交线路的运营效率和服务效益.从公交企业和乘客两个角度评估公交线路功能的实现程度,为公交线网的优化设计及政府决策提供参考.最后以泰州市的10条公交线路为例进行了实践应用.

基于数据包络分析和随机前沿分析的公交线路绩效的外部运营环境影响分析

为了分析外部运营环境对公交线路绩效的影响,提出了对公交线路的运营效率和质量效率进行独立评价的模型框架。采用基于数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)模型的更为精确的两阶段分析方法,从微观层面引入4个表征影响公交线路绩效的外部运营环境指标,并构建了绩效评价指标体系。实证分析表明,采用独立评价的模型框架具有一定的合理性,外部运营环境对运营效率特别是对质量效率有显著的影响,平均交叉口密度和平均每站的停靠时间的值越大,越不利于提高运营效率和质量效率;而公交专用道的比例和平均纯运送速度的值越大,越有利于提高运营效率和质量效率;线路长度和平均停靠站密度的值越大,越有利于提高运营效率,但越不利于提高质量效率。

基于K-means聚类组合模型的公交线路客流短时预测

预测公交线路短时客流是实现公交动态调度的关键技术.文中通过分析客流特性,构建了基于K-means聚类算法的组合预测模型.首先利用K-means算法将短时客流数据按照时变特征的相似度划分为不同聚类,然后为每类客流数据分别建立最小二乘支持向量机、BP神经网络、自回归滑动平均模型,并考虑天气因素的影响,用遗传算法优化模型参数,对比预测结果,从中选择每个聚类的最佳预测模型构成组合模型.最后以长沙市104路公交客流数据作为实例进行预测分析,结果显示:客流数据时变特征对模型具有选择性,K-means聚类组合模型能够更好地根据不同时段客流数据的时变特征进行分类,因而有利于提高预测绩效;考虑了天气因素的K-means聚类组合模型能进一步提高公交线路的短时预测绩效.