【摘要】：公共交通系統(tǒng)作為城市可持續(xù)發(fā)展中不可缺少的環(huán)節(jié),是城市決策者長期關(guān)注的重點;已建成的多元化公共交通系統(tǒng),為日間通勤者提供了更大的出行便利和更好的機動性。然而,受運營時間的制約,城市中的深夜出行群體,如學生、環(huán)衛(wèi)工人、個體經(jīng)營者,卻難以從現(xiàn)有公共交通系統(tǒng)中獲益;他們中的大多數(shù)人受惡劣工作環(huán)境和低收入困擾,卻仍需在返家時支付額外的夜間出租車費用,且時常遭遇打車難、黑車加價等亂象。隨著城市夜間經(jīng)濟的進一步繁榮,建立安全、廉價、穩(wěn)定運營的夜間公交系統(tǒng),成為市民共識,并被越來越多的城市提上日程。反思中國城市夜間公交運營的歷程,諸多項目因無法避免空載率過高造成的運營虧損,在有限的運營周期后宣告終止;相比之下,充足證據(jù)表明,為具有相似夜間出行需求的用戶群體提供區(qū)域間直達的定制公交服務(wù)是平衡市民夜間出行權(quán)益與公交公司良性收益的最佳選擇。然而,新的問題由此產(chǎn)生:當居民出行調(diào)查面對夜間交通現(xiàn)象變得效率低下而成本高昂,我們將通過何種方式深入理解夜間群體性出行需求?在已獲知出行需求的基礎(chǔ)上,又如何設(shè)計夜間公交系統(tǒng),使之獲得市民出行權(quán)益與系統(tǒng)收益的雙贏目標,并實現(xiàn)系統(tǒng)的永續(xù)發(fā)展?智慧城市語境下的“城市計算”——通過大數(shù)據(jù)普適計算優(yōu)化城市系統(tǒng)的新興方法論——為本文啟發(fā)了針對以上問題的新的解決思路。當現(xiàn)有的大多數(shù)公交系統(tǒng)在深夜停止服務(wù),出租車幾乎成為夜間出行的唯一選擇,因此可認為群體性出行需求由“城市感知”的出租車軌跡進行映射;在此基礎(chǔ)上,通過“智慧提取”與“服務(wù)產(chǎn)出”,將出租車軌跡表征的夜間出行ODT特征,轉(zhuǎn)化為夜間公交系統(tǒng)“城市計算”框架的輸入數(shù)據(jù)源,并通過合理的模型與算法,對最優(yōu)的夜間公交系統(tǒng)方案進行求解�；谏鲜鏊悸�,本文構(gòu)建了以最優(yōu)NBS(Night-time Bus Service)系統(tǒng)為產(chǎn)出的城市計算框架T2NBS(Taxi to Night-time Bus Service)。該框架包括1)合理的數(shù)學模型(出行需求估計MNL與決策目標MINLP),其在同步優(yōu)化NBS系統(tǒng)設(shè)計質(zhì)量(站點、路徑、運行時刻表、人車匹配)與服務(wù)質(zhì)量(步行可達性、時間匹配度、出行時長、出行費用)的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)NBS系統(tǒng)的收益最大化;2)求解該模型“超級綜合NP-Hard”難題的分階段順序型啟發(fā)式算法,包括第一階段挖掘群體性出行需求的時空間密度聚類算法、第二階段提取步行可達性最佳的最少站點的站點部署算法、第三階段探查收益最大化的路徑與時刻表的動態(tài)搜索算法。本文對T2NBS城市計算框架在虛擬Sioux Falls網(wǎng)絡(luò)中進行實驗分析,結(jié)果表明,與盲目搜索算法相比,T2NBS能夠以萬級的計算效率求得最優(yōu)性高于90%的近似最優(yōu)解。在西安市的真實城市情景中,通過與三種基準算法(最熱站點算法HSD、等時間距算法ETI、非精簡算法NSL)的對照實驗,驗證了T2NBS計算所得的最優(yōu)NBS系統(tǒng),不僅可以取得更高的整體收益,亦可以提供更好的步行可達性和更精準的用戶時間匹配;與出租車出行相比,用戶選擇NBS服務(wù)造成的出行時長的適度增加可以通過出行費用的大幅節(jié)省來彌補,因此NBS可以充分滿足經(jīng)濟、社會弱勢群體的夜間出行需求。
【圖文】：

的日間公交和地鐵系統(tǒng)，已經(jīng)為大多數(shù)人提供了便捷廉價的交通方式和通達城市主要區(qū)域的流動權(quán)利。然而，深夜返家或出行的學生和工人，如衛(wèi)生工作者、夜班工人、夜間活動場所的從業(yè)者，卻難以從現(xiàn)有的公共交通系統(tǒng)中獲益。他們中的大多數(shù)人受惡劣的工作條件和低工資的困擾，但他們乘坐出租車返家時仍需支付夜間昂貴的額外費用，或是乘坐私人交通工具而承擔夜間交通的安全風險。在深夜及凌晨的城市繁華地段，打車行為屬于完全的“賣方市場”，運營的出租車數(shù)量遠遠小于有打車需求的乘客數(shù)量[38]。在這樣的供需失衡下，出租車索取額外費用、拒載及非法運營的現(xiàn)象屢屢發(fā)生，不僅給出行者帶來不便，也給城市治理造成困擾。騰訊智庫聯(lián)合國家發(fā)改委做出的《中國智慧城市全景報告》顯示，黑車安全問題、打車難和價格高成為當前中國城市居民夜間出行面臨的三大難題[39, 40]。圖 1.1 展示了 2018 年 12 月某工作日 16 時，，西安市以鐘樓為起點，公交出行與出租車出行的等價圈；等價圈描述了在給定的出行成本限制下，出行者所能到達的空間范圍；數(shù)據(jù)采樣點橫縱間隔各 500 米，采樣基于高德地圖開放平臺。

6圖 1.2 西安市居民活動熱力圖Figure 1.2 Heat maps of human activities in Xi’an City作為對比，韓國首爾市自2013年開始運營的夜間公交項目“貓頭鷹巴士（”O(jiān)wlBus），以完全不用于西安舊夜間公交的正面案例給予本文諸多啟示——貓頭鷹巴士的線路有別于日間公交的線路，其路徑用于串聯(lián)從手機信令數(shù)據(jù)中挖掘的夜間活動熱點區(qū)域，其運營時間表來自于夜間活動者的尋車呼叫記錄；貓頭鷹巴士展示了一種大數(shù)據(jù)情景下的需求導向型公交雛形，它不以路網(wǎng)或時段覆蓋率為目標，也不以 TOD 為價值取向，而是純粹的服務(wù)于夜間出行利益共同體。事實證明，貓頭鷹巴士在運營收益、用戶滿意度甚至政治反饋上都達到了極高的水平[30]。1.1.3 城市計算中的規(guī)劃方法論變革夜間公交的實踐案例，折射出長期存在于我國規(guī)劃方法論中的頑疾。近三十年來，
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U491.17

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 龍瀛;沈堯;;數(shù)據(jù)增強設(shè)計——新數(shù)據(jù)環(huán)境下的規(guī)劃設(shè)計回應(yīng)與改變[J];上海城市規(guī)劃;2015年02期

2 胡金東;桑業(yè)明;;汽車社會交通問題及共同體合作治理思路[J];長安大學學報(社會科學版);2015年01期

3 趙東保;劉雪梅;郭黎;;網(wǎng)格索引支持下的大規(guī)模浮動車實時地圖匹配方法[J];計算機輔助設(shè)計與圖形學學報;2014年09期

4 劉昱崗;安冬冬;;數(shù)據(jù)挖掘在公交調(diào)查數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究[J];公路工程;2014年02期

5 桂智明;向宇;李玉鑒;;基于出租車軌跡的并行城市熱點區(qū)域發(fā)現(xiàn)[J];華中科技大學學報(自然科學版);2012年S1期

6 唐爐亮;常曉猛;李清泉;SHAW S L;;基于蟻群優(yōu)化算法與出租車GPS數(shù)據(jù)的公眾出行路徑優(yōu)化[J];中國公路學報;2011年02期

7 唐進君;劉芳;;基于路徑預測的不確定性推理組合地圖匹配算法[J];測繪學報;2010年05期

8 趙慧;劉希玉;崔海青;;網(wǎng)格聚類算法[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2010年09期

9 盧文濤;周銀東;梅順良;尚銘;;基于拓撲結(jié)構(gòu)的地圖匹配算法研究[J];測控技術(shù);2010年06期

10 劉志明;鄧衛(wèi);郭唐儀;;基于RP/SP調(diào)查的非集計模型在交通方式分擔率預測的應(yīng)用[J];交通運輸工程與信息學報;2008年03期

本文編號：2659853