公交专用车道效益评价方法探讨

对于设置公交专用车道的城市道路,其核心功能是满足人的出行需求。因此公交专用车道的评价应以人为单位,而并非以车辆为单位。本文提出的公交专用车道效益评价方法主要从单点交叉口的交通效益、通道的综合效益进行。文章的最后,运用该理论对广州市某路段公交专用车道及相关道路进行了评价和分析,验证了该方法的可行性。     

城市道路交叉口公交预信号控制方法及其应用研究

综述了公交预信号的国内外技术现状,提出城市道路交叉口公交预信号设置条件,给出了公交预置区车道布局方式,通过实验修正了公交专用候驶区长度计算模型,并给出了交叉口区域停车线、车道分布及公交优先检测器的布设。以上海市鲁班路复兴中路路口为应用对象,调查了公交预信号可实施条件,并计算了第二停车线设置位置,计算出车道灯先红先绿信号控制时间,论文基于PA-RAMICS仿真评估表明1 h内该路口公交车等待时间减少了28%,社会车辆平均等待时间增加了6%,达到公交信号优先的目的。     

北京市三环公交专用车道实施效果分析

在以北京市2014年底在三环快速路部分路段上施划的公交专用车道为例,通过对公交专用车道施划前后公共交通的通行量、满载率、载客量、私人交通的服务水平等方面的调查、统计与分析,从公共交通通行效率、私人交通服务水平、公共交通对社会车辆通行的影响等方面,研究在城市快速路施划公交专用道可能产生的实际效果,并为今后城市快速路公交专用车道的施化与完善提出有效借鉴.     

道路拥堵程度对公交行程时间可靠性的影响研究

为了解决日趋严重的城市交通拥堵问题,进一步提高公交车辆的服务水平,本文结合国内外的研究经验从路段平均行程速度、交叉口饱和度、路段饱和度以及交叉口平均排队时间4个道路拥堵程度评价指标出发,构造了一个系统的多因素综合评价模型,建立了道路拥堵程度评价体系.在分析道路拥堵的基础上,建立了基于道路拥堵程度的公交行程时间可靠性的预测模型.通过采集实际的交通流数据以及公交车站点间的行程时间,讨论不同道路拥堵程度下的公交行程时间可靠性,验证了该模型.研究结果表明:道路拥堵程度对公交行程时间可靠性有较大的影响.     

信号交叉口左转专用可变车道设置研究

针对某些城市信号交叉口各流向交通流量分布不均导致的左转车道拥挤问题,为减少交叉口的道路资源浪费,提出在交叉口出口道设置左转专用可变车道的交通组织方法.结合已有理论研究,归纳出左转专用车道的静态和动态适用条件,并确定左转可变车道的长度、开关时间等参数的计算模型.以威海市某信号交叉口为例,通过交通调查与分析,提出设置西进口左转专用可变车道的可行性,并使用Vissim微观仿真的方法对左转可变车道的应用效果进行模拟分析,最后给出该交叉口的交通管理设施设置方案.方案实施前后仿真结果表明,可变车道设置后的20个周期内,左转车流的延误降低51%,排队长度降低72%,左转效率得到了极大提升.      

基于模糊综合评价的公交专用道的交通效益评价

公交专用道的设置是为了提高公交车的运行效率,促使城市交通结构日趋合理化。然而,公交专用道的设置在考虑公交车交通效益的同时,还应兼顾小汽车的权益。现实中公交车道利用率低的情况屡见不鲜,不利于城市整体交通系统的发展。从交叉口人均延误、路段人均行程时间、无效交通量、车道均衡系数和公交停靠站对其他车流干扰强度五个方面构建设置公交专用道的评价体系,确定合理权重,进而采用模糊综合评价的方法对设置公交专用道的交通效益进行评价,以此提出对现有公交专用道进行优化的策略。     

基于VISSIM的公交停靠站点优化研究

介绍了微观交通仿真软件VISSIM在公交停靠站点改善和优化中的应用,采用仿真结果中的行程时间、平均延误、排队长度等作为评价指标,根据评价结果确定最优改善方案;以天津市华苑路公交停靠站设置为例,通过对现状调查数据的统计分析,从站点设置形式和位置设计优化方面提出了多个公交停靠站优化方案,利用VISSIM交通仿真软件对各方案进行仿真评价,从中选择出最优方案。     

公交到站时间预测研究现状与发展趋势

实时的公交到站时间预测是智能公交的重要组成部分,准确的预测有利于帮助居民进行出行规划和减少等待时间.通过研究公交到站时间预测的原理和方法,系统总结了基于GPS、APC等数据的统计学方法和分析模型.对历史平均法、神经网络、卡尔曼滤波、支持向量机和基于概率的预测模型等几种典型方法的预测原理进行了介绍,从预测精度、实时性、计算复杂性等几个方面对模型的优缺点进行了比较.分析了公交到站时间预测发展趋势,提出了该领域需要进一步研究的问题.      

军警ETC车道布局对收费站服务水平的影响研究

为有效利用车道资源,提高ETC车辆的通过率,部分省份将军警车道升级改造成前置式军警ETC车道或后置式军警ETC车道,但不同军警ETC车道布局对收费站服务水平的影响程度尚不明确.文中以广韶高速太和收费站为研究对象,运用Vissim交通仿真软件进行仿真建模,对比分析不同军警ETC车道布局下ETC车辆、军警车辆、人工半自动收费(MTC)车辆等车种的平均行程时间、平均延误时间、平均排队长度等评价指标.仿真结果表明:经升级改造后,ETC车辆的各项评价指标改善显著,军警车辆受到较小的影响,MTC车辆未受到影响;在低峰、平峰时段中,2种军警ETC车道布局模式下收费站的各项评价指标差别较小,在高峰时段中,与前置式布局模式相比,后置式布局模式下ETC车辆和军警车辆的平均行程时间均提高了9.6%、平均延误时间均降低了12.8%、平均排队长度均减少了26.7%.因此,建议交通流量较大的大型收费站采用后置式军警ETC车道布局模式,交通流量较小的小型收费站可采用前置式或后置式军警ETC车道布局模式.      

基于VISSIM仿真的沥青路面养护效率评价

为了定量分析沥青路面不同养护措施的养护效率,通过采用VISSIM交通仿真的方法建立不同的养护方案模型,对交通量、工作区长度及时间的不同变量水平进行交通仿真,得出行程延误、排队长度等指标并进行分析。分析发现采用新型养护技术,可以缩短工作区长度及封闭车道时间,降低车辆延误,缩短排队长度,能够达到快速养护的目的,同时,VISSIM仿真也为养护效率的定量评价提供了方法。     

专用道条件下电动公交线路静态无线充电设施布局优化

为了减少电动公交线路静态无线充电设施的布设成本，从而提高时间控制点的有效利用率，提出了考虑时间控制点影响的静态无线充电设施布局优化方法。首先建立电动公交车运行状态表达模型，提出乘客出行时间成本增加量计算方法；随后在总松弛时间、电池剩余电量、准点率的约束下，将每个站点是否布设静态无线充电设施、是否设置为时间控制点以及对应的松弛时间作为优化变量，将充电设施总布设成本与乘客出行时间成本增加量最小以及站点有效利用率最大作为优化目标，建立专用道条件下静态无线充电设施布局优化模型，并采用嵌入随机模拟技术的麻雀搜索优化算法进行求解；最后以一条实际线路为例进行案例分析，并对电池容量、充电功率进行敏感性分析。研究结果表明：在满足不同班次电量需求的前提下，充电设施的总布设成本、乘客出行时间成本增加量随着电池容量或者静态无线充电功率的增加而减少，且充电设施的总布设成本呈阶梯形状变化。     

基于乘客主观感知的公交客流拥塞量化表征模型

为了综合量化表征公交走廊客流承载设施及工具的空间拥挤性和客流运送时间效率,并科学评价客观技术指标和主观乘客感知对公交系统运行状态的敏感度,提出客流拥塞的概念,并用客流拥塞指数量化表征公交系统运行状态。通过解析客流拥塞与出行时效的关联,并分析公交出行阶段特征,基于“时效延长”思想构建客流拥塞量化表征模型,用于系统量化乘客对出行时间和空间拥挤的主观感知;选取影响出行时效的核心要素作为特征变量（车厢客流密度、站台乘客密度、区间乘车时间和站点候车时间）,采用直观类比打分SP调查法获取数据用于估计模型参数;基于北京西三环公交走廊实测数据,分析全天区间客流拥塞指数时空分布特征和走廊客流拥塞指数动态演化趋势。研究结果表明：北京西三环公交走廊客流拥塞高峰阈值为0.193 9,客流拥塞状态存在明显的方向特征,下行方向客流拥塞高峰状态更显著且持续时间更长;4个特征变量灵敏度系数均值分别为0.449 2,0.165 2,1.427 1和0.408 3,即区间乘车时间为客流拥塞指数最显著的影响因子,而站台乘客密度的影响程度最小,模型识别公交客流拥塞成因的能力得以体现;该模型能够综合全面地反映公交走廊客流拥塞时空分布和动态演化趋势,并能够应用于公交运行状态改善措施研究。     

基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

为了给公交优先信号配时系统提供足够的"思考"时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明：组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。     

Bus travel time modelling using GPS probe and smart card data: A probabilistic approach considering link travel time and station dwell time

Abstract

Path travel time estimation for buses is critical to public transit operation and passenger information system. State-of-the-art methods for estimating path travel time are usually focused on single vehicle with a limited number of road segments, thereby neglecting the interaction among multiple buses, boarding behavior, and traffic flow. This study models path travel time for buses considering link travel time and station dwell time. First, we fit link travel time to shifted lognormal distributions as in previous studies. Then, we propose a probabilistic model to capture interactions among buses in the bus bay as a first-in-first-out queue, with every bus sharing the same set of behaviors: queuing to enter the bus bay, loading/unloading passengers, and merging into traffic flow on the main road. Finally, path travel time distribution is estimated by statistically summarizing link travel time distributions and station dwell time distributions. The path travel time of a bus line in Hangzhou is analyzed to validate the effectiveness of the proposed model. Results show that the model-based estimated path travel time distribution resembles the observed distribution well. Based on the calculation of path travel time, link travel time reliability is identified as the main factor affecting path travel time reliability.     

公交联动发车模型的研究

乘客的候车时间可分为2部分(在出发站点的等待时间及在换乘站的换乘时间),仅考虑换乘时间最短的区域公交协调调度模型无法降低乘客在出发站点的等待时间。针对此问题,提出了公交联动发车的概念及需满足的条件。在对乘客类型分类的基础上,分析了弹性乘客候车时间的计算方法,统计了各类型乘客的各部分候车时间,以所有乘客总的候车时间最短为目标建立公交联动发车模型。针对模型变量多的特点,选用遗传算法进行了求解。采用实例对模型的有效性进行了验证。结果表明,在维持发车间隔不变的基础上,联动发车模型较区域协调调度模型在降低乘客候车时间方面具有明显的优势,乘客候车时间降低了15.2%。      

基于站点群体聚集性客流的公交串车调度优化

为提升城市公交准点率、减少延误，解决车辆串车问题，研究基于站点群体聚集性客流的公交调度优化方法。以乘客出行意愿、乘车属性、到站规律等标识公交客流变化特征，以车辆载客限制、站点延误、到达率、下车率等描述串车形成场景。考虑准时性、客流需求、调控策略等约束，采用实时混合控制策略，实现车头时距偏差与乘客总行程时间最小的多目标优化。提出的公交串车调度方法，考虑到乘客到达率的不确定性，并通过调控公交车辆站点驻站时间以及路段平均行驶速度，可满足站点时段性群体聚集公交客流出行需求，防范潜在的公交串车。在模型求解上，考虑到双目标优化视角的差异性，运用超车规则对串车场景下的出站车辆重新排序，设计基于NSGA-II的求解算法，以拥挤距离标定序度关系，以精英策略获取新种群，改进交叉算子，并基于TOPSIS法对获取的Pareto解集择优。最后，以实际公交线路为例进行案例分析，结果表明：基于站点群体聚集性客流的公交串车优化调度模型，系统考虑了乘客乘车属性与车辆载客限制，能够输出最优的车辆滞站与车速调整方案，并且能运算得出车辆离站时间、车头时距偏差、准点率、乘客等待时间以及乘客行程时间等多项运营指标。优化前后对比表...     

A hybrid model based method for bus travel time estimation

Providing accurate information about bus arrival time to passengers can make the public transport system more attractive. Such information helps the passengers by reducing the uncertainty on waiting time and the associated frustrations. However, accurate estimation of bus travel time is still a challenging problem, especially under heterogeneous and lane-less traffic conditions. The accuracy of such information provided to passengers depends mainly on the estimation method used, which in turns depends on the input data used. Hence, developing suitable estimation methods and identifying the most significant/appropriate input data are important. The present study focused on these aspects of development of estimation methods that can accurately estimate travel time by using significant inputs. In order to identify significant inputs, a data mining technique, namely the k-NN classifying algorithm, was used. It is based on the similarity in pattern between the input and historic data. These identified inputs were then used in a hybrid model that combined exponential smoothing technique with recursive estimation scheme based on the Kalman Filtering (KF) technique. The optimal values of the smoothing parameter were dynamically estimated and were updated using the latest measurements available from the field. The performance of the proposed algorithm showed a clear improvement in estimation accuracy when compared with existing methods.     

基于多源数据的公交专用道效能评价方法与影响模型

施画公交专用道是落实公交优先策略、改善公交服务质量,提升交通系统效率的重要策略.近年来,如何提高公交专用道设置的科学性、提升服务效能受到广泛关注.为科学定量评价公交专用道设置的正、负效能,建立基于多维运行影响的公交专用道效能评价指标体系,提出基于主观层次分析法和客观离差最大化法相结合的组合评价方法,实现对公交专用道效能...