本文關(guān)鍵詞：基于突發(fā)事件的智能公交車輛的動態(tài)調(diào)度

  更多相關(guān)文章： 智能公交 運營異常 短時車速預(yù)測 動態(tài)調(diào)整 蟻群算法

【摘要】：隨著城市智能交通的快速發(fā)展,更加合理、科學(xué)、完善的公交調(diào)度系統(tǒng)成為公交運營領(lǐng)域一個重要問題�，F(xiàn)階段我國有關(guān)智能公交的調(diào)度研究主要根據(jù)客流情況劃分為高、中、低峰,進而依據(jù)各峰段的客流調(diào)整發(fā)車間隔、增減班次,調(diào)度過程往往忽略運營異常情況,而公交實際運營過程中各種突發(fā)狀況在所難免,所以基于突發(fā)事件的智能公交車輛的動態(tài)調(diào)度研究具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文以合肥市公交系統(tǒng)為研究背景,對公交運營異常檢測方法,以及車輛晚點到站、故障異常、線路嚴(yán)重阻塞情況下的調(diào)度方案進行了研究,具體如下：(1)建立公交車輛運營異常檢測模型。首先選取徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial-Basis Function, RBF)對短時公交車速進行預(yù)測,然后構(gòu)造預(yù)測值與實際值的偏差序列,最后運用偏差分析算法進行異常判別,并對短時公交車速預(yù)測進行Matlab仿真。(2)針對車輛晚點到站和故障異常建立在線調(diào)整調(diào)度方案。建立以倒序發(fā)車偏差量最小為目標(biāo)函數(shù)的公交車輛晚點到站異常調(diào)度模型,以調(diào)整后發(fā)車時刻表與計劃發(fā)車時刻表的發(fā)車間隔偏差最小為目標(biāo)函數(shù)的車輛故障異常調(diào)度模型,并分別進行實例驗證。(3)針對線路嚴(yán)重阻塞異常建立路徑調(diào)整調(diào)度方案。建立以公交車輛調(diào)整調(diào)度時間最小和調(diào)整路徑最短為目標(biāo)模型的異常調(diào)度模型,并利用蟻群算法對模型進行求解,得出路徑調(diào)整方案。實驗表明,運用公交車輛運營異常檢測模型可以對公交車輛運營過程中的異常情況進行快速檢測,車輛晚點到站、故障異常、線路嚴(yán)重阻塞情況下的調(diào)度模型可以有效提高公交車輛調(diào)度效率。
【關(guān)鍵詞】：智能公交 運營異常 短時車速預(yù)測 動態(tài)調(diào)整 蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U492.22
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-18
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意義12
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點16
• 1.4.1 主要研究內(nèi)容16
• 1.4.2 本文創(chuàng)新點16
• 1.5 結(jié)構(gòu)安排16-18
• 2 公交突發(fā)事件的分類及調(diào)度方案18-25
• 2.1 公交突發(fā)事件的分類18-19
• 2.2 公交突發(fā)事件的檢測方法19-20
• 2.3 突發(fā)狀況下的公交調(diào)度方法20-24
• 2.3.1 線路動態(tài)調(diào)度21-23
• 2.3.2 局域動態(tài)調(diào)度23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 3 公交運營異常檢測25-37
• 3.1 公交運營異常檢測參數(shù)的選擇25-26
• 3.1.1 交通參數(shù)的種類25
• 3.1.2 參數(shù)的選擇原則25-26
• 3.1.3 異常檢測參數(shù)的選擇26
• 3.2 公交車速的預(yù)測26-30
• 3.2.1 現(xiàn)有預(yù)測模型26-27
• 3.2.2 公交車速預(yù)測模型的選取27
• 3.2.3 基于RBF的短時公交車速預(yù)測27-30
• 3.3 公交運營狀況的檢測算法30-32
• 3.3.1 現(xiàn)有檢測算法30
• 3.3.2 基于偏差分析法的公交運營異常檢測30-32
• 3.4 公交運營異常檢測綜合模型32-33
• 3.5 實驗分析33-36
• 3.5.1 數(shù)據(jù)采集33-34
• 3.5.2 車速預(yù)測34-36
• 3.5.3 判別異常36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 4 在線調(diào)整調(diào)度方案37-45
• 4.1 晚點到站情況下的動態(tài)調(diào)整37-41
• 4.1.1 目標(biāo)函數(shù)37-38
• 4.1.2 約束條件38
• 4.1.3 模型匯總38-39
• 4.1.4 模型的求解39
• 4.1.5 實驗分析39-41
• 4.2 車輛故障情況下的動態(tài)調(diào)整41-44
• 4.2.1 目標(biāo)函數(shù)41
• 4.2.2 約束條件41-42
• 4.2.3 模型匯總42-43
• 4.2.4 模型的求解43
• 4.2.5 實驗分析43-44
• 4.3 本章小結(jié)44-45
• 5 路徑調(diào)整調(diào)度方案45-54
• 5.1 模型的建立45-47
• 5.1.1 目標(biāo)函數(shù)45
• 5.1.2 約束條件45-46
• 5.1.3 模型匯總46-47
• 5.2 調(diào)度算法的選取47-48
• 5.2.1 蟻群算法基本原理47-48
• 5.2.2 蟻群算法基本步驟48
• 5.3 基于蟻群算法的線路阻塞情況下的調(diào)度模型48-50
• 5.4 實驗分析50-53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 6 總結(jié)54-55
• 參考文獻55-58
• 作者簡歷58-60
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集60

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本文編號：714649