發(fā)布時間：2017-04-15 13:24

  本文關(guān)鍵詞：面向換乘樞紐的公交車輛動態(tài)調(diào)度研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：換乘樞紐站點對于公交網(wǎng)絡(luò)中的作用類似于大動脈對于人之生命的作用,其良好的協(xié)調(diào)性直接影響公交系統(tǒng)服務(wù)水平的好與壞。只有高效、便捷、舒適的公交服務(wù)水平才有利于公交在交通出行方式所占比例的提高,使出行者將公交作為首選出行方式。如何在公交車輛到站時間已知的基礎(chǔ)上,動態(tài)調(diào)度換乘站點涉及線路上的公交車輛,以達到其良好的銜接能力成為本文研究的重點。首先,分析了公交調(diào)度的不同形式,結(jié)合公交換乘樞紐站點公交調(diào)度的特點,給出了在換乘樞紐站點實施動態(tài)調(diào)度的必要性,介紹了公交調(diào)度的不同標(biāo)準(zhǔn)的分類。分析了公交線路之間的銜接方式不同導(dǎo)致不同的換乘方式,從而選擇本文中換乘站點的乘客采用的換乘方式(同站臺換乘)。其次,由于公交車輛易受到道路交通的突發(fā)狀況影響,使公交調(diào)度問題變成一個非常復(fù)雜的問題。通過實時的公交調(diào)度策略可以將此類干擾對正在運行的公交車輛的影響降到最低,使公交車輛的運營可以恢復(fù)至原先的正常運營水平中。本文根據(jù)公交車輛實時運行信息直接決定了調(diào)度策略的有效性的特點,提出了基于動態(tài)貝葉斯的最小二乘支持向量機的公交到站時間預(yù)測模型,并利用增減樣本的方法及時更新數(shù)據(jù),使得輸入的數(shù)據(jù)能夠更好、更準(zhǔn)確的反映當(dāng)前的公交狀況。對蘭州公交15路的到站時間進行動態(tài)預(yù)測,得出的結(jié)果同傳統(tǒng)的LS-SVM進行對比,分析顯示,基于動態(tài)Bayes的LS-SVM到站時間預(yù)測方法可以得到精度相對較高的結(jié)果。最后,準(zhǔn)確、快速、協(xié)調(diào)的完成換乘樞紐站點涉及線路時間的換乘工作,對提高換乘樞紐站點的功能和服務(wù)質(zhì)量起著至關(guān)重要的作用,可以達到以最低的投入換來站點的運輸效率最大的目的。本文中所建立的公交動態(tài)調(diào)度模型是在公交到站時間和離站時間已知基礎(chǔ)(通過動態(tài)Bayes的LS-SVM預(yù)測分析獲得)上建立起來的,以獲得出行等待時間、換乘時間和公交運營成本總和最小的目的。并且對公交到站時間、始發(fā)站點公交發(fā)車的松弛時間、公交車的發(fā)車頻率給出模型的約束,確保線路之間的協(xié)調(diào)調(diào)度,針對模型的特殊性,給出了基于NSGA-Ⅱ算法求解該模型的方法。最后給出了蘭州存在換乘關(guān)系的5條線路的換乘樞紐站點的動態(tài)調(diào)度模型,結(jié)果分析顯示,在實施動態(tài)調(diào)度后比按原時刻表運行線路費用上節(jié)省了16.9%。
【關(guān)鍵詞】：調(diào)度策略 動態(tài)貝葉斯 最小二乘支持向量機 NSGA-Ⅱ算法
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491.17
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-18
• 1.1 研究的背景和實踐意義9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 公交調(diào)度問題11-14
• 1.2.2 到站時間預(yù)測14-16
• 1.3 研究的內(nèi)容與技術(shù)路線16
• 1.3.1 研究的主要內(nèi)容16
• 1.3.2 論文的技術(shù)路線16
• 1.4 本章小結(jié)16-18
• 2 公交車在換乘樞紐站的動態(tài)調(diào)度分析18-27
• 2.1 面向換乘樞紐的公交調(diào)度理論分析18-21
• 2.1.1 面向換乘樞紐的公交調(diào)度存在的問題18-19
• 2.1.2 公交車輛動態(tài)調(diào)度的必要性19-21
• 2.2 城市公交調(diào)度的分類21-24
• 2.2.1 公交調(diào)度措施種類21-22
• 2.2.2 公交車輛發(fā)車間隔種類22-24
• 2.3 換乘方式的分類24-26
• 2.3.1 發(fā)車間隔長度的種類24-25
• 2.3.2 換乘站點的站臺位置的種類25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 3 公交車輛到站時間的預(yù)測分析27-42
• 3.1 公交車輛到站時間預(yù)測傳統(tǒng)模型27-34
• 3.1.1 自回歸滑動模型 (ARMA)28-29
• 3.1.2 卡爾曼濾波預(yù)測模型29-30
• 3.1.3 BP網(wǎng)絡(luò)30-31
• 3.1.4 支持向量機預(yù)測模型31-34
• 3.2 基于動態(tài)貝葉斯的最小二乘支持向量機模型34-41
• 3.2.1 最小二乘向量機34-35
• 3.2.2 LS-SVM回歸的算法35-37
• 3.2.3 貝葉斯推斷理論37-41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 4 面向換乘樞紐公交動態(tài)調(diào)度模型的建立42-51
• 4.1 基于換乘站點的公交車輛動態(tài)調(diào)度的基本方法42-43
• 4.2 面向換乘站點公交車輛的動態(tài)調(diào)度模型43-50
• 4.2.1 模型的描述43-44
• 4.2.2 模型的假設(shè)44-45
• 4.2.3 符號說明45-46
• 4.2.4 模型的建立46-47
• 4.2.5 模型的求解的算法47-50
• 4.3 本章小結(jié)50-51
• 5 實例分析51-61
• 5.1 公交到站時間預(yù)測實例分析51-55
• 5.1.1 蘭州公交15路公交線路的基本信息51-53
• 5.1.2 蘭州公交15路公交到站時間預(yù)測分析53-55
• 5.2 面向換乘樞紐的公交車輛動態(tài)調(diào)度模型實例分析55-60
• 5.2.1 實例的背景及其基本數(shù)據(jù)55-56
• 5.2.2 實例模型中的參數(shù)設(shè)定56-58
• 5.2.3 實例模型各線路到達、離開換乘站點的時間確定58-59
• 5.2.4 實例結(jié)果與結(jié)果分析59-60
• 5.3 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-63
• 致謝63-64
• 參考文獻64-67
• 附錄A 附錄內(nèi)容名稱67-68
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果68

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本文編號：308517