近幾年來,軌道交通修建大規(guī)模興起,逐步形成了以軌道交通為骨架、小運量的地面公交為補充的公共交通運輸體系。如何充分發(fā)揮各自優(yōu)勢,彌補各自缺點,提高換乘效率,實現(xiàn)有效地接駁協(xié)調(diào),成為亟需研究的問題。本論文以此為背景,根據(jù)軌道交通系統(tǒng)和公交系統(tǒng)協(xié)調(diào)的基本理論,通過協(xié)調(diào)微公交的發(fā)車間隔,提高城市軌道交通與微公交的換乘效率。本文首先系統(tǒng)地分析了乘客走行時間的分布規(guī)律。通過城市軌道交通、微公交和常規(guī)公交三者的交通特性對比分析,確定了三者在公共交通體系中的定位和各自的作用,得到換乘的類型、原理和方法,又根據(jù)乘客走行時間的影響因素,對乘客走行時間分布規(guī)律進行擬合和參數(shù)估計,得到了乘客走行時間的正態(tài)分布函數(shù)。在此基礎上,通過對乘客換乘時間和微公交平均滿載率兩個目標的分析,構(gòu)建了一個多目標優(yōu)化模型。第一個目標從乘客的角度出發(fā),分析了乘客的換乘時間,考慮了與微公交重疊度高的一條常規(guī)公交線路的影響,分別討論了四種換乘情況,構(gòu)建了換乘總時間目標模型。第二個目標從公交企業(yè)的角度出發(fā),分析了微公交的平均滿載率,在重疊線路地影響下,討論了就近到站的僅為微公交和微公交與常規(guī)公交同時到站兩種情況下,每趟微公交的客流及滿載...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
主要符號說明
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究對象
    1.3 研究意義
    1.4 國內(nèi)外研究成果綜述
        1.4.1 國外研究成果綜述
        1.4.2 國內(nèi)研究成果綜述
    1.5 研究內(nèi)容和技術(shù)路線
第二章 換乘乘客走行時間分布規(guī)律分析
    2.1 城市公共交通換乘系統(tǒng)分析
        2.1.1 城市公共交通運輸工具
        2.1.2 交通特性對比
        2.1.3 交通功能定位
        2.1.4 城市公共交通換乘類型、原理和方法
    2.2 換乘走行時間的影響因素
    2.3 換乘走行時間的數(shù)據(jù)采集
    2.4 數(shù)據(jù)處理分析
        2.4.1 樣本選取
        2.4.2 樣本容量的確定
        2.4.3 數(shù)據(jù)采集方法
    2.5 參數(shù)估計與參數(shù)檢驗
        2.5.1 正態(tài)分布和對數(shù)正態(tài)分布
        2.5.2 極大似然估計法
        2.5.3 換乘乘客走行時間分布擬合
    2.6 截尾樣本下數(shù)據(jù)的處理
    2.7 本章小結(jié)
第三章 接駁地鐵的微公交發(fā)車間隔優(yōu)化模型及求解
    3.1 環(huán)境假設
    3.2 換乘總時間目標模型的構(gòu)建
        3.2.1 乘客換乘時間分析
        3.2.2 乘客換乘時間
        3.2.3 總換乘時間目標模型的構(gòu)建
    3.3 微公交平均滿載率目標模型的構(gòu)建
        3.3.1 車輛滿載率
        3.3.2 微公交平均滿載率
        3.3.3 微公交平均滿載率目標模型的構(gòu)建
    3.4 多目標優(yōu)化模型
    3.5 模型求解及遺傳算法優(yōu)化設計
        3.5.1 多目標優(yōu)化模型求解方法
        3.5.2 多目標模型求解
        3.5.3 遺傳算法設計
    3.6 本章小結(jié)
第四章 算例分析
    4.1 算例說明
        4.1.1 地鐵線路、地鐵站及公交站情況介紹
        4.1.2 雙港站換乘乘客走行時間分布函數(shù)
    4.2 模型參數(shù)標定
    4.3 優(yōu)化結(jié)果
        4.3.1 不同權(quán)重對目標函數(shù)解的影響
        4.3.2 微公交發(fā)車間隔的確定
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 研究主要結(jié)論
    5.2 創(chuàng)新點
    5.3 研究展望
參考文獻
附錄A 遺傳算法主程序代碼
附錄B 目標函數(shù)代碼
個人簡歷在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文
致謝



本文編號：3889472