隨著交通供需矛盾的日益加重,公交優(yōu)先戰(zhàn)略的深入實(shí)施迫在眉睫,采用先進(jìn)的公交調(diào)度技術(shù)成為提升公交核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑。目前,我國(guó)城市公交公司基本上仍采用“定點(diǎn)發(fā)車,兩頭卡點(diǎn)”的單線調(diào)度模式,這種模式制約了公交資源的合理配置,限制了先進(jìn)的公交系統(tǒng)（APTS）中各種新技術(shù)在公共交通發(fā)展中的推廣,導(dǎo)致乘客等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、車輛載客率不均衡等問(wèn)題,公交服務(wù)水平和運(yùn)營(yíng)效益都普遍不高。相較于單線運(yùn)營(yíng)模式,區(qū)域調(diào)度模式下公交的運(yùn)營(yíng)效率可以提高8%²0%。本文從區(qū)域調(diào)度的角度,充分挖掘和利用公交乘客出行信息,對(duì)公交調(diào)度優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行了研究,旨在為公交公司推行高效的區(qū)域調(diào)度模式提供理論和決策依據(jù)。本文以智能公共交通系統(tǒng)為背景,利用公交IC卡、公交GPS、公交站點(diǎn)等各種公交信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合和挖掘,確定了公交刷卡乘客上車、下車、換乘站點(diǎn)的判斷方法,結(jié)合哈爾濱市某公交線路對(duì)公交客流時(shí)空分布特性進(jìn)行了分析。在分析公交短時(shí)客流特性的基礎(chǔ)上,提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的公交短時(shí)客流預(yù)測(cè)方法,應(yīng)用實(shí)例對(duì)模型預(yù)測(cè)精度進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果表明模型預(yù)測(cè)誤差較小,另外對(duì)比各類型輸入變量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響,發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

哈爾濱市公交IC卡數(shù)據(jù)樣本(部分)

公交 GPS 數(shù)據(jù)包含了公交車輛調(diào)度信息及實(shí)時(shí)位置信息，這些信息公家 IC 卡數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)公交刷卡乘客上車、下車、換乘站點(diǎn)的判定。要包含公交線路上下行情況、公交車到站、離站時(shí)刻、相鄰站點(diǎn)運(yùn)行息。哈爾濱市公交 GPS 數(shù)據(jù)見(jiàn)圖 2-2，主要數(shù)據(jù)字段含義見(jiàn)下表 2-3

圖 2-4 四種數(shù)據(jù)源字段關(guān)聯(lián)關(guān)系站點(diǎn)確定方法的詳細(xì)過(guò)程如下：過(guò) IC 卡數(shù)據(jù)和車輛信息表數(shù)據(jù)匹配將刷卡乘客的乘坐線路時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)一；過(guò)公交 GPS 數(shù)據(jù)和站點(diǎn)信息表數(shù)據(jù)匹配得到各線路不同車

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]區(qū)域公交調(diào)度時(shí)刻表優(yōu)化研究[D]. 宋同陽(yáng).華中科技大學(xué) 2013
[4]基于換乘價(jià)值的城市公交區(qū)域調(diào)度方法研究[D]. 楊麗.西南交通大學(xué) 2011
[5]基于隨機(jī)機(jī)會(huì)約束的公交實(shí)時(shí)調(diào)度研究[D]. 張琳琪.北京交通大學(xué) 2009
[6]區(qū)域公交時(shí)刻表生成的模型與方法研究[D]. 陳石.北京交通大學(xué) 2009
[7]基于公交IC信息的公交數(shù)據(jù)分析方法研究[D]. 戴霄.東南大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3218556