本文關(guān)鍵詞：基于GPS的公交實時調(diào)度優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國人民生活質(zhì)量及需求水平的不斷提升,人們的出行率越來越高,導(dǎo)致城市車輛數(shù)和交通流量大幅度增長。公交企業(yè)為了滿足乘客快捷、舒適的出行需求,在相關(guān)政府部門的配合下,不斷地增加公交運力和公交線路的投入。但是,由于我國物價大幅度提升、進而影響到公交公司對公交車輛的運營成本隨著物價的提升也在提升,這是一對相互制約的矛盾,然而解決它的唯一方法就是通過使用先進的技術(shù)手段來進行運營調(diào)度。從目前的情況可以看出,優(yōu)先發(fā)展公交是解決城市交通擁堵問題的最為有效的方法,但是公共交通的優(yōu)先發(fā)展不能僅僅局限在各個交通優(yōu)先道或者專用道的優(yōu)先。為了更好的發(fā)展公交優(yōu)先,本論文從我國公交調(diào)度的實際情況出發(fā),通過GPS實時獲取的公交線路上公交車輛的實時信息為背景,對公交車發(fā)車頻率進行優(yōu)化研究。本文主要做了以下幾個方面的研究工作:(1)首先對公交車輛運行的相關(guān)參數(shù)和公共交通在調(diào)度中所涉及的各種問題進行了總結(jié)研究。然后從公交GPS數(shù)據(jù)的傳送方式和公交GPS車載系統(tǒng)兩個方面對利用車載GPS終端對公交車輛定位進行總結(jié)分析。最后對公交車GPS數(shù)據(jù)的特點進行分析以及對車載GPS在公交調(diào)度中的應(yīng)用進行總結(jié)研究。(2)從公交車營運可靠性的角度出發(fā),通過優(yōu)化乘客出行時間成本和公交企業(yè)的收益成本這兩個目標,建立公交發(fā)車頻率優(yōu)化模型。借助于智能算法,即“遺傳-模擬退火算法”,對模型進行算法設(shè)計及其求解;(3)本文將車載GPS應(yīng)用于公交運營調(diào)度,很好的解決了公交車輛運行實時信息采集困難的問題,通過車載GPS在�？空军c的時間變化并結(jié)合車載APC系統(tǒng),得到實時客流數(shù)據(jù),對公交發(fā)車間隔(發(fā)車頻率)進行實時調(diào)整。
【關(guān)鍵詞】：GPS 遺傳-模擬退火算法 客流量 公交優(yōu)先
【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9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的研究內(nèi)容及流程圖12-13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 2 公共交通實時調(diào)度研究14-20
• 2.1 城市公共交通實時調(diào)度綜述14
• 2.2 城市公共交通的車輛運行相關(guān)參數(shù)14-18
• 2.2.1 車輛調(diào)度形式14-15
• 2.2.2 車輛運行定額及路線運行參數(shù)15-18
• 2.3 公共交通實時調(diào)度涉及的問題18-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 3 基于GPS的公交調(diào)度優(yōu)化分析20-33
• 3.1 關(guān)鍵技術(shù)介紹20-21
• 3.1.1 自動乘客計數(shù)技術(shù)20-21
• 3.1.2 全球衛(wèi)星定位技術(shù)21
• 3.1.3 移動通信技術(shù)21
• 3.2 基于GPS的公交車輛定位21-26
• 3.2.1 公交GPS數(shù)據(jù)信息定義22-23
• 3.2.2 公交GPS數(shù)據(jù)的傳送方式23-24
• 3.2.3 公交GPS車載系統(tǒng)24-26
• 3.3 公交車GPS數(shù)據(jù)的特點26-27
• 3.4 車載GPS在公交調(diào)度中的應(yīng)用綜述27-29
• 3.5 客流數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理29-32
• 3.5.1 客流數(shù)據(jù)的采集30-31
• 3.5.1.1 客流數(shù)據(jù)的采集方式30
• 3.5.1.2 自動乘客計數(shù)技術(shù)30-31
• 3.5.1.3 客流數(shù)據(jù)采集方式比較31
• 3.5.2 客流數(shù)據(jù)的站點匹配31-32
• 3.6 本章小結(jié)32-33
• 4 公交實時調(diào)度優(yōu)化研究33-48
• 4.1 實時調(diào)度模型綜述33-34
• 4.2 發(fā)車頻率優(yōu)化研究34-40
• 4.2.1 影響因素分析34-35
• 4.2.2 模型構(gòu)建思路與假設(shè)35
• 4.2.3 參數(shù)含義35-36
• 4.2.4 優(yōu)化目標36-38
• 4.2.5 發(fā)車頻率優(yōu)化模型38-39
• 4.2.6 模型整合39-40
• 4.3 基于遺傳-模擬退火算法的模型求解40-47
• 4.3.1 算法介紹40-43
• 4.3.2 編碼方案的確定43
• 4.3.3 約束條件的處理43-44
• 4.3.4 適應(yīng)度函數(shù)的確定44-45
• 4.3.5 遺傳操作的設(shè)計45-46
• 4.3.6 程序編寫步驟46-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 5 實例研究48-57
• 5.1 北京市1路公交現(xiàn)狀48
• 5.2 北京市1路公交實時數(shù)據(jù)采集48-51
• 5.2.1 公交站點經(jīng)緯度數(shù)據(jù)的采集49-50
• 5.2.2 APC數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)的時間匹配50-51
• 5.3 APC數(shù)據(jù)的站點匹配51-52
• 5.4 公交實時調(diào)度步驟52
• 5.5 發(fā)車頻率優(yōu)化52-56
• 5.6 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論與展望57-59
• 結(jié)論57
• 展望57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻60-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果63

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