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题名考虑换乘站点时间权重的公交时刻表优化
被引量:6
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作者
张姚
曹振宇
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机构
西南交通大学
综合交通大数据应用技术国家工程实验室
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出处
《交通运输工程与信息学报》
2020年第1期77-82,98,共7页
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基金
重庆市交通运输工程重点实验室开放基金(2018TE04)
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文摘
不同公交线路间的有效换乘是提高城市公共交通系统运行效率、减少乘客换乘等待时间的重要环节,其核心是确定合理的公交发车时刻表。首先,针对国内外公交时刻表优化设计现状进行分析,提出不同出行目的乘客出行时间效用值不同的概念,将其与换乘站点重要度结合考虑,构建出了考虑换乘站点时间权重的最小化乘客换乘等待时间的优化设计模型,并利用遗传算法对算例中的公交时刻表进行优化。与现有模型比较分析可知所建立的优化模型能减少公交网络总换乘等待时间,且换乘站点的时间权重越大,该站点的换乘等待时间就越小,与实际情况相符。
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关键词
交通工程
换乘等待时间
公交时刻表优化
遗传算法
站点时间权重
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Keywords
traffic engineering
transfer waiting time
bus schedule optimization
genetic algorithm
time-weight transfer station
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分类号
U491.51
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于交通指数预测的公交发车频率优化方法研究
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作者
吴烁
肖煜
祁东曜
何一鸣
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机构
武汉科技大学汽车与交通工程学院
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出处
《电脑知识与技术》
2022年第27期36-39,共4页
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文摘
随着城市经济发展,城市出行人口数量急剧上升,交通拥堵现象日益严重。由于公众对城市公共交通认识不足,公共交通使用率较低,无法达到缓解交通拥堵的目的。因此,科学地引导人们选择公交出行对提高城市道路资源利用率、解决城市交通拥堵等意义重大。基于上述问题,提出基于道路交通拥堵指数预测的公交发车频率优化的改进方法。将武汉市34路公交车的运营线路作为研究对象,通过百度地图后台获取数据,将数据因素分类,并进行数据集预处理,发现存在多维度因素对交通指数产生影响。根据这一特性,使用神经网络构造预测模型,该模型能有效预测出未来某时刻交通拥堵指数,通过交通指数预测值,修正公交发车时刻表、优化公交发车频率,引导私家车通勤者向公交转移,倡导公众选择便捷快速的公交出行,进而很大程度上缓解交通拥堵的问题。
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关键词
交通拥堵指数预测
多影响因素集
神经网络模型
公交时刻表优化
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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