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基于城市公交大数据的公交调度优化研究

基于城市公交大数据的公交调度优化研究

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作者：陈亮亮河南理工大学

学位级别：硕士

提高公交服务水平是促进城市公交优先发展、缓解城市交通拥堵问题的有效途径。随着各城市纷纷建立起城市交通大数据中心系统,并着重于发展智能公交,因此在公交运营过程中产生的大量公交数据将直接存储在系统数据库中。通过对这些数据进... 详细信息

提高公交服务水平是促进城市公交优先发展、缓解城市交通拥堵问题的有效途径。随着各城市纷纷建立起城市交通大数据中心系统,并着重于发展智能公交,因此在公交运营过程中产生的大量公交数据将直接存储在系统数据库中。通过对这些数据进行处理、分析和挖掘,能够获得有效的客流数据和公交运行信息,将这些信息服务于公交调度排班中,制定更加科学合理的发车间隔,对提高公交运营效率、服务水平和乘客满意度将带来积极的作用。本文首先对公交IC卡数据和GPS数据进行数据源分析,接着对这些原始数据进行预处理,以方便后续的数据挖掘分析。在数据挖掘阶段,依据客流情况对客流相关指标进行了统计分析;对乘客出行时间分布的研究,采用了费歇有序聚类算法对划分客流时段,最终将公交客流分布划分为五个时段;对乘客上下车站点判别的研究,采用了站点吸引权的OD分布概率模型,推算得到各站点下车乘客数及断面客流量;对公交客流的短时预测研究,采用了灰色理论预测模型预测出同时段内的客流值。基于上述的数据挖掘分析,展开对公交的调度优化研究。本文将发车间隔作为模型决策变量,通过引入加权系数,将公交企业的车辆运营收益最大、乘客站点等待时间成本最小作为目标函数,并设置车辆满载率、发车间隔为约束条件,建立最终的公交发车间隔优化模型。然后在遗传算法中引进灾变算子进行算法改进,模拟自然界中生物灭绝现象,以消除传统的遗传算法在模型求解时具有早熟且易陷入局部最优解的特点,并采用Matlab编程对模型进行设计求解。最后本文选取平顶山市某公交线路进行实例分析,进行数据挖掘分析和最佳发车间隔的求解。根据改变加权系数侧重不同利益主体,得到了各种情况下,每个时段对应的最佳发车间隔。研究结果表明,侧重不同利益主体对各时段公交发车间隔、乘客站点等待时间、公交企业营运利润均有不同影响。该公交调度优化的研究,可为公交企业实施精细化的公交调度管理提供决策支持,为缓解城市交通问题、改善交通环境带来积极的意义。图28幅,表12个,参考文献64篇。

关键词：公交大数据调度优化费歇聚类算法灾变遗传算法发车间隔

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