城市公交车辆驻站时间特征分析及预测

为准确分析公交车辆的驻站时间特征,并对其进行预测,本文对公交车辆驻站过程中的时间构成进行分析,引入了驻站服务时间的概念,用于量化车辆驻站过程中乘客上、下车的时长。根据人工调查数据分析,得出上车时间与下车时间是驻站服务时间与驻站时间的影响因素;与下车时间相比,上车时间与驻站服务时间、驻站时间的相关性更强,且两者的最大值与驻站服务时间、驻站时间的相关性最强。分析了车内拥挤状态对乘客上车时间、下车时间的影响,同时分析了乘客的付费方式、年龄、负重情况对上车时间的影响。引入车辆停靠偏离距离的概念,分析了驻站过程中车辆停靠偏离程度、上车人数对上车延误损失时间的影响,以及车辆待启时长对出站启步延误损失时间的影响。基于上述分析结果,构建了具有8个输入层的BP神经网络的驻站时间预测模型,模型的训练结果和预测结果的拟合优度分别为0.915和0.955,具有良好的预测作用。

专用道公交优先干线协调控制研究现状及展望

公交信号优先干线协调具有实施方便、效果突出等特点,在公交专用道连续性得到提升的前提下,进一步研究干线优先控制方法将具有更强的实际应用价值。在收集国内外交织区大量研究文献的基础上,从公交驻站时间预测、公交信号优先干线协调控制子区划分、公交信号优先干线协调控制、间歇式公交专用道等四个方面对国内外研究现状加以综述和分析,并针对后续可进一步工作研究的内容进行了展望。