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基于GPS運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的公交調(diào)度優(yōu)化方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-03-22 19:59
【摘要】:公交調(diào)度作為公交運(yùn)營(yíng)管理的核心內(nèi)容,在一定程度上決定了公交系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)成本、工作效率和服務(wù)水平。如今,GPS,AVL以及GIS等智能公交技術(shù)的廣泛應(yīng)用為公交調(diào)度提供更準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)支持。然而,傳統(tǒng)調(diào)度方法在信息應(yīng)用、處理、反饋方面存在一定的時(shí)間差和計(jì)算瓶頸。因此,有必要開展公交運(yùn)營(yíng)調(diào)度優(yōu)化方法研究,以提升公交運(yùn)行效率、提高公交服務(wù)質(zhì)量,促進(jìn)公交的發(fā)展。本文以常規(guī)公交為研究對(duì)象,基于公交GPS運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)挖掘與分析,建立考慮隨機(jī)行程時(shí)間的公交發(fā)車間隔優(yōu)化模型,提出改進(jìn)的公交動(dòng)態(tài)滯站調(diào)度策略。研究的主要內(nèi)容及結(jié)論如下:首先,介紹公交GPS運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的采集原理和處理方法,在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,運(yùn)用聚類分析和分布擬合兩種數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)公交運(yùn)行特性進(jìn)行分析。結(jié)果表明公交車輛行程時(shí)間具有一定的隨機(jī)波動(dòng)性,對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型能夠較好地?cái)M合不同時(shí)段的公交行程時(shí)間數(shù)據(jù)分布。其次,鑒于現(xiàn)有研究對(duì)公交行程時(shí)間的隨機(jī)性考慮不足,以乘客和公交企業(yè)成本期望值與其平均偏差值加權(quán)和最小為優(yōu)化目標(biāo),建立考慮隨機(jī)行程時(shí)間的公交發(fā)車間隔優(yōu)化模型,并采用模擬退火-粒子群混合算法以及隨機(jī)模擬方法對(duì)模型進(jìn)行求解。算例分析結(jié)果表明:相比實(shí)驗(yàn)線路現(xiàn)狀的調(diào)度方案和確定性模型計(jì)算得到的調(diào)度方案,優(yōu)化模型得出的調(diào)度方案具備更強(qiáng)的抗干擾能力,能夠更好地貼近實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況,提高公交服務(wù)可靠性,表明了該模型的合理性和可行性。最后,以滯站調(diào)度策略為研究重點(diǎn),結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)回歸算法,提出了一種基于短時(shí)行程時(shí)間預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)滯站策略。與以往的滯站策略不同,該策略既考慮了車輛在當(dāng)前站點(diǎn)和下一站點(diǎn)的準(zhǔn)點(diǎn)情況,又考慮了站點(diǎn)條件的影響,將滯站站點(diǎn)的通行能力和公交車輛到達(dá)率作為滯站條件的主要考量因素,以降低對(duì)其他公交車流和社會(huì)車輛的影響。并利用仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行有效性檢驗(yàn)和敏感性分析。仿真結(jié)果表明,該策略可以有效改善公交運(yùn)行的均勻性,減少乘客平均等待時(shí)間,對(duì)預(yù)防串車與大間隔現(xiàn)象、提高城市公交的運(yùn)行可靠性具有顯著的效果,能夠?yàn)閷?shí)際運(yùn)營(yíng)調(diào)度工作及乘客出行提供科學(xué)合理的決策參考。
【學(xué)位授予單位】:福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:U491.17

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