【摘要】：近年來,隨著公交優(yōu)先發(fā)展政策實(shí)施和公交都市的建設(shè),公交調(diào)度日益成為公交企業(yè)、行業(yè)管理部門關(guān)注的熱點(diǎn)。公交發(fā)車時(shí)刻表作為公共交通運(yùn)營的基礎(chǔ),其優(yōu)劣不僅影響著乘客的出行,同時(shí)也影響著公交企業(yè)的運(yùn)營成本。由于客流、路況等不確定性因素的影響,導(dǎo)致客流高峰期易發(fā)生同線路車輛服務(wù)間隔過長情況(或稱斷位),斷位問題是公交行業(yè)管理中的重點(diǎn)監(jiān)管對(duì)象,也是影響公交企業(yè)日常運(yùn)營的痛點(diǎn)。為此,本文從客流和路況不確定的角度出發(fā),對(duì)廣州市實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了特性分析,并根據(jù)客流求和道路擁堵狀況進(jìn)行了公交運(yùn)營時(shí)段劃分,并采用隨機(jī)規(guī)劃方法建立了多目標(biāo)發(fā)車時(shí)刻表模型,并進(jìn)行了實(shí)例對(duì)比分析;對(duì)于車輛故障、交通事故等非常規(guī)因素導(dǎo)致的長時(shí)間斷位情況給出了動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。首先,對(duì)城市公交服務(wù)體系進(jìn)行了描述,并對(duì)公交調(diào)度系統(tǒng)及其存在問題進(jìn)行了分析;然后對(duì)目前公交客流數(shù)據(jù)采集方式和客流類型做了對(duì)比分析,并利用公交IC卡數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)分析了公交客流到站分布規(guī)律和行程時(shí)間分布規(guī)律;根據(jù)公交客流需求與道路交通擁堵狀態(tài)的時(shí)變特征,采用K-means聚類分析方法,對(duì)公交運(yùn)營時(shí)間進(jìn)行劃分。基于隨機(jī)規(guī)劃方法,在最大發(fā)車間隔和最小發(fā)車間隔的約束條件下,考慮乘客等待成本、線路準(zhǔn)時(shí)率、公交滿載率和公司利潤等多個(gè)目標(biāo),建立了單路公交線路的發(fā)車時(shí)刻表優(yōu)化模型。并采用了一種基于隨機(jī)模擬將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相結(jié)合的混合智能算法,求解數(shù)學(xué)模型。最后,利用廣州市176公交線路實(shí)際數(shù)據(jù)求解該模型。對(duì)于車輛故障、交通事故、碰瓷等非常規(guī)因素造成的長時(shí)間公交車輛斷位情況,本文提出斷位異常情況下的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。采用滯站調(diào)度和越站調(diào)度的方式,適當(dāng)對(duì)原計(jì)劃調(diào)度進(jìn)行調(diào)整,使得調(diào)整后的車輛運(yùn)營對(duì)后續(xù)車輛秩序的影響達(dá)到最小。結(jié)果表明,本文提出的發(fā)車時(shí)刻表模型能夠很好的應(yīng)用于公交實(shí)際運(yùn)營中,證明了在不同時(shí)段采用不等發(fā)車間隔更有利于降低公交斷位問題的發(fā)生概率,提高了總線運(yùn)行的魯棒性。
【圖文】：

技術(shù)路線圖

圖 2-1 公交規(guī)劃過程結(jié)構(gòu)圖Figure 2-1 Bus operation planning process structure chart公交車輛調(diào)度是整個(gè)公交規(guī)劃過程中非常重要的組成部分和環(huán)節(jié)，，是公交企業(yè)運(yùn)營中的重要參照，這部分是目前我國各城市在公交調(diào)度中需要解決的主要部分
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)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

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2696712