本文選題：通行能力 + 濾波組合逼近法　； 參考：《預(yù)測(cè)》2017年04期

【摘要】：針對(duì)高峰值多峰公交線路因配車多且發(fā)車頻率高所引發(fā)的線路運(yùn)轉(zhuǎn)效率相對(duì)低下等問(wèn)題,本文提出濾波組合逼近法,旨在優(yōu)化公交線網(wǎng)以提升城市公交通行效率。借助IC卡、RFID技術(shù)、圖像識(shí)別等現(xiàn)代信息技術(shù),以及OD客流調(diào)查,獲取高峰值多峰公交線路的站點(diǎn)客運(yùn)量值,采用Matlab多項(xiàng)式曲線擬合真實(shí)客流數(shù)據(jù)獲取客流量函數(shù)。通過(guò)濾波消除多峰高峰值站點(diǎn),綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)高峰值多峰公交線路站點(diǎn)客運(yùn)量與原線路實(shí)現(xiàn)魏爾斯特拉斯逼近。最后以成都市二環(huán)高架BRT為例,驗(yàn)證和測(cè)度濾波組合逼近法對(duì)BRT線網(wǎng)提檔升級(jí)的可操作性和高效性,據(jù)此提出既能保證原線路客流的全覆蓋,還能減少換乘次數(shù)、降低發(fā)車頻次等切實(shí)可行的線網(wǎng)優(yōu)化舉措。
[Abstract]:In order to solve the problem of low efficiency caused by high peak and multi-peak bus lines with high distribution and high departure frequency, this paper proposes a filter combination approximation method to optimize the bus network in order to improve the transit efficiency of the city. With the help of modern information technology, such as IC card RFID, image recognition and OD passenger flow investigation, the passenger volume value of high peak multi-peak bus line is obtained, and the Matlab polynomial curve is used to fit the real passenger flow data to obtain the passenger flow function. The multi-peak and high-peak stations are eliminated by filtering and the method of data mining is used to realize the Weierstras approximation between the passenger volume and the original line of the high-peak and multi-peak bus lines. Finally, taking Chengdu second Ring Viaduct BRT as an example, the feasibility and efficiency of filtering combined approximation method for upgrading BRT line network are verified and measured. Based on this, it is proposed that it can not only guarantee the full coverage of the original line passenger flow, but also reduce the number of transfer. Reduce train frequency and other feasible network optimization measures.
【作者單位】： 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)學(xué)院;成都市社會(huì)科學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(15XJY008,15XZZ011)
【分類號(hào)】：U491.17

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1826602