發(fā)布時間：2020-05-16 04:20

【摘要】：公交停靠站是供公交車輛�？恳苑⻊粘丝蜕舷萝嚭蛽Q乘的場所。公交�？空军c和站點間路段組成公交運營線路,整個公交線路的運行時間一般由公交車輛站點�？繒r間、路段行駛時間、交叉口延誤時間組成。因此,準確預測公交車輛在站點的�？繒r間是預測公交運行時間、實施公交優(yōu)先信號控制、構建智能公交系統的關鍵環(huán)節(jié)。通過對公交�？空緯r間的準確預測,可以提高公交運行時間預測的精度,提高站點處信息服務的準確性和可靠性,保障智能化公交調度系統的良好運營,從而提高乘客對公交服務水平的滿意度,增加公交出行方式的吸引率。本文將公交進站�？窟^程分為減速進站、�？糠⻊蘸图铀俪稣救齻�階段,分析了公交車輛在進站停靠過程中的時間構成及其影響因素。應用GPS技術采集公交車輛運行和停靠信息,針對GPS原始數據存在的缺陷,提出了數據預處理的方法,得到公交車輛的進出站數據,進而提出公交車輛站點�？繒r間的獲取算法并對其進行了檢驗。通過實例分析可知,基于GPS數據獲取的公交車輛站點�？繒r間與實際值誤差在允許誤差范圍內,可以作為公交車輛站點�？繒r間預測方法的數據來源。根據基于GPS數據獲取的的公交車輛站點停靠時間,分析了公交車輛在站點�？繒r間的總體分布特征并給出了分布擬合函數;通過對其時段特性、周期性、空間特性及其影響因素的相關性的詳細分析,選取公交車輛歷史�？繒r間與實時數據作為公交車輛在站點停靠時間預測模型的輸入變量。最后,分別建立了基于BP神經網絡和基于GA-BP神經網絡的公交車輛站點停靠時間預測模型,分析了模型的關鍵結構、學習過程及其預測效果評價方法,以實際公交車輛站點停靠時間為依據,應用MATLAB軟件對本文所構建的公交車輛站點�？繒r間預測模型進行了仿真驗證。仿真結果表明,相較于傳統BP神經網絡,應用遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡算法具有較高的預測精度,較強的穩(wěn)定性和可靠性,能夠更準確的預測公交車輛在站點的�？繒r間。
【圖文】：

公交�？空镜脑O置形式主要為港灣式和直線式。港灣式公交停靠站是在公交站點范逡逑圍內占用部分人行道將局部車行道適當拓寬，將公交�？坎次辉O置在正常行駛的機動車逡逑道之外，乘客候車站臺一般設置在人行道上，，從而形成港灣式公交站點［２４］，如圖２－１所逡逑示。港灣式公交�？空镜脑O置形式可以有效減少公交車作為移動瓶頸�？繒r對其他社會逡逑車輛帶來的影響，提高道路運行效率。但同時需要公交車輛從主路分流進站�？恳约跋蝈义现髀穮R入而形成交織從而增加公交車輛在站點的�？繒r間。逡逑公交車輛｜邐｜逡逑邐｜邐泊位１邐｜邋｜邐泊位２邐｜邐，邐逡逑＾邐邐邐邐＾’逡逑人行道邐逡逑圖２－１港灣式公交�？空惧义现本�式公交�？空臼菍⒐煌？坎次恢苯釉O置在機動車道上，乘客候車站臺一般設逡逑置在人行道上，如圖２－２所示。直線式公交站點的設置形式使公交車作為移動瓶頸在機逡逑動車道上停靠，影響該車道后續(xù)車輛的正常行駛，交通量較大情況下，造成該路段交通逡逑擁塞。但公交車不需要換道從主路交通流分流和匯入，相對港灣式公交站點，很大程度逡逑上減少了公交在站點的停靠時間，是城市道路上最傳統和普遍的一種公交站點設置形式。逡逑－８－逡

在某些公交線路多，乘客流量大，道路條件受限的城市道路上，常規(guī)公交�？空倦y以承逡逑擔較大的客流量時，以一定間隔連續(xù)設置直線式公交站點，形成“多站臺式”直線式公逡逑交�？空�，如圖２－３所示。與常規(guī)公交�？空鞠啾龋岸嗾九_式”公交站點能夠通過減少逡逑公交進站排隊長度和車輛之間的相互干擾，從而有效減少公交在站點的停靠時間。逡逑｜公交車輛｜邋｜邋泊位邋１邐｜邋泊位邋｜邐１逡逑邐站臺１邐站臺２邐逡逑圖２－３邋“多站臺式”公交停靠站逡逑（２）公交�？空静荚O位置逡逑根據設置位置的不同，公交站點可分為交叉口上游公交�？空�、路段公交停靠站和逡逑交叉口下游公交�？空�。逡逑交叉口上游公交�？空臼侵冈O置在交叉口上游區(qū)域內進口道上的公交站點。該類公逡逑交站點受其下游交叉口信號燈和進口道社會車輛排隊長度的影響。但距離交叉口相對較逡逑近，可減少乘客換乘步行時間，同時在設置合理的情況下，車輛可利用交叉口紅燈時間逡逑進行乘客上下車服務，很大程度上提高了公交系統運行效率。逡逑路段公交�？空臼侵冈O置在兩交叉口之間，距上下游交叉口具有一定距離的路段上逡逑的公交站點。此時公交車輛的進站�？啃袨椴皇芙徊婵谝蛩赜绊�，能夠以最短�？繒r間逡逑順利完成乘客上下車服務，是最理想的公交站點布設位置。逡逑交叉口下游公交�？空臼侵冈O置在交叉口
【學位授予單位】：東北林業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U491.17

【參考文獻】

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本文編號：2666161