城市公交事件预测及事件下实时调度方法研究

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3.0 侯斌 2024-11-19 4 4 2.3MB 65 页 15积分
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摘 要
随着交通拥堵、空气污染、噪声等城市交通问题日益严重，直接影响城市居
民的生活质量，而城市公共交通由于人均占地面积小、污染低及能源消耗少等优
势重新受到了市民的青睐。居民决定是否乘坐公交车除了与经济能力、出行距离、
公交线网布设是否合理、公交线网密度等因素密切相关外，公交车运营服务水平
是其中的重要影响因素，等待时间过长、拥堵、车内满载率过高等都是影响服务
水平的几个关键指标，而公交服务水平与行车计划的制定是否合理，公交调度能
否及时处理实时运营中遇到的问题是密切相关的。
本文研究了公交事件的实时调度方法，定义了晚点、大间隔和串车三类公交
事件。首先分析了导致公交事件产生的影响因素；其次，介绍了通过监控沿线公
交运营车辆的行驶轨迹实现公交事件的自动识别和报警，接着在采集公交站点客
流量数据及道路交通状态参数的情况下，采取基于模糊聚类分析的方法研究公交
事件产生原因及位置的识别方法；再次，采用动态模糊神经网络的方法研究在给
定站点客流量数据及道路交通状态参数的情况下，预测串车、大间隔和晚点公交
事件的发生，为公交事件的实时调度奠定基础；最后建立公交事件实时调度模型，
并设计算法、并进行模拟仿真。
关键词：公共交通事件 事件分类 事件实时预测 事件实时调度方法
ABSTRACT
With traffic congestion, air pollution, noise as traffic congestion, air pollution,
noise and other growing problem of urban transportation in cities such as the growing
problem of traffic, Directly affect the quality of life of urban residents, The per capita
urban public transport as small footprint, low pollution and low energy consumption
and other advantages by people of all ages. Residents decide whether to take the bus in
addition to economic capacity, travel distance, public transportation network layout is
reasonable, public transportation network is closely related to the density and other
factors outside, The level of bus service operation is one of the important factors, Wait
too long, congestion, high rate of car are all full impact of several key indicators of
service standards, The bus service levels and driving the development plan is reasonable,
timely processing real-time bus scheduling problems in operation are closely related.
In this paper, real-time bus scheduling of events, define the late, great string of
vehicle spacing and three bus incident.First analyzes the impact of events led to public
transportation factors; Secondly, the introduction of the bus operators by monitoring the
vehicle along the track to achieve automatic recognition of the event bus and alarm, and
then the site traffic data in the acquisition of public transport and road traffic condition
parameters of the case, adopt the method based on fuzzy distance analysis of Gongjiao
cause and location of the event recognition method; again, using dynamic fuzzy neural
network method of data at a given site traffic and road traffic condition parameters of
the case, prediction Chuan vehicles, large spacing and the late bus incident, the bus
incident laid the foundation for real-time scheduling; Finally, a bus scheduling model
for real-time incident, and design algorithms, and conduct simulation.
Key words: Public Transport Incident，incident Categories，Incident
Prediction，Incident Realtime-dispatch
I
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 .......................................................1
§1.1 课题的来源 ................................................. 1
§1.2 研究意义 ................................................... 1
§1.3 国内外研究现状 ............................................. 3
§1.3.1 国外研究现状 ............................................ 3
§1.3.2 国内研究现状 ............................................ 5
§1.4 主要研究内容 ............................................... 7
§1.5 研究技术路线 ............................................... 8
第二章 城市公交事件定义、分类及影响因素分析 ...................... 10
§2.1 城市交通突发事件的概述 ..................................... 10
§2.2 公交事件的定义及分类 ....................................... 11
§2.3 导致公交事件的影响因素分析 ................................. 12
§2.3.1 客流突增或突减 ........................................ 12
§2.3.2 公交线路沿线道路交通状态突变 .......................... 12
§2.3.3 道路交通事故 .......................................... 12
§2.3.4 其他影响因素 .......................................... 13
第三章 基于模糊聚类的公交事件识别方法研究 ......................... 14
§3.1 概述 ....................................................... 14
§3.2 公交事件的自动检测 ......................................... 14
§3.2.1 公交事件的定义 ......................................... 14
§3.2.1 公交事件的自动检测 ..................................... 15
§3.3 公交事件识别方法研究 ....................................... 16
§3.3.1 模糊聚类分析 ........................................... 17
§3.3.2 公交事件识别评价指标 ................................... 18
§3.3.3 公交事件识别仿真 ....................................... 19
§3.4 本章小结 ................................................... 22
第四章 基于模糊神经网络的公交事件实时预测方法研究 ................. 23
§4.1 概述 ...................................................... 23
§4.2 站点客流量数据的采集 ....................................... 24
§4.3 道路交通状态判别方法研究 ................................... 25
§4.3.1 模糊 C 均值聚类的步骤 ................................... 25
§4.3.2 交通状态判别实现 ....................................... 27
§4.4 动态模糊神经网络预测公交事件 ............................... 27
§4.5 仿真研究 ................................................... 29
II
§4.6 本章小结 ................................................... 32
第五章 公交事件下实时调度模型优化 ................................. 33
§5.1 公共事件在线调度策略 ....................................... 33
§5.1.1 公共事件调度的两个关键影响参数 ......................... 34
§5.1.2 公共事件调度的一对矛盾 ................................. 35
§5.1.3 公共事件调度解决策略 ................................... 35
§5.1 公共事件在线调度模型构建 ................................... 36
§5.1.1 前提假设 ............................................... 36
§5.1.2 数学模型 ............................................... 36
§5.1.3 优化模型 ............................................... 38
§5.2 公交调度模型求解算法设计 .................................. 39
§5.3.1 遗传算法简介 ........................................... 39
§5.3.2 遗传算法的设计及改进 ................................... 40
§5.4 仿真算例分析 ............................................... 44
§5.4.1 仿真算例分析 ........................................... 45
§5.4.2 算法参数 ............................................... 47
§5.4.2 仿真结果分析 ........................................... 47
第六章 结论与展望 ................................................. 57
§6.1 论文的主要研究成果 ......................................... 57
§6.2 论文的创新点 ............................................... 58
§6.3 论文的不足之处暨有待于进一步研究的问题 ..................... 58
参考文献 .......................................................... 59
攻读硕士期间参与的课题与取得的成果 ................................ 62
一、发表论文 .................................................... 62
二、申请专利 .................................................... 62
三、科研项目 .................................................... 62
致 谢 ............................................................. 63
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
§1.1 课题的来源
本论文所依托上海市科委重点攻关项目：上海市《公交智能调度系统综合集成示
范应用研究》（项目号：072112007）的子项目“公交事件应急决策支持系统开发应
用”、“智能公交系统调度模型和算法研究”。
§1.2 研究意义
城市公共交通系统是城市重要基础交通设施之一，是城市交通结构的重要组
成部分，对城市功能的正常运转、社会的发展、经济的繁荣、方便城市居民生活
起着全局性和先导性的作用。
城市公共交通系统是一个多目标、多层次、多因素的复杂大系统，包含城市
公共电汽车、城市轨道交通（地铁、轻轨）、出租车以及水上客运等，本论文研究
对象是公交车辆事件下的实时调度方法研究，主要包含公交事件的识别技术和公
交事件的调度方法两个部分。
19 世纪初，法国首次第一次出行服务城市居民的租乘公共马车，从此诞生了
城市公共交通，开劈了城市公共交通的新纪元。近 180 多年来，城市公共交通的
发展历程经历了发展、兴旺、衰退和现在的复兴阶段。欧洲和美洲等经济发达国
家在发展城市公共交通方面也曾走过一些弯路，20 世纪六十年代以后，城市小汽
车发展过量，公共交通不断萎缩，造成城市道路交通拥挤、交通事故增加以及城
市空气质量下降、噪声质量日趋严重等现象，使得城市交通陷入了混乱的状态。
因此，日益恶化的城市交通迫使发达国家回到发展公共交通的轨迹。在认识到通
过单存建设大规模路网难以满足日益增长的交通需求，规划师们致力于采用高新
技术改造现有道路交通管理体系，以寻求达到提高路网通行能力及服务水平的目
的欧洲 10 多个国家在 20 世纪 60 年代就投入 50 多亿美国，一起实施了较为完善
城市道路交通计划，以方便公共交通的管理，达到方便乘客快速快速出行的目的。
日本与美国在 20 世纪 90 年代初就将智能交通系统（ITS）应用于公共交通领域，
提供公交出行信息、路线出行时间和换乘车次等各种服务功能，在采集公交车辆
的位置、速度等信息（车载车辆自动定位系统（GPS）、乘客自动计数系统（PAS）、
城市公交事件预测及实时调度方法研究
2
公共交通路口优先系统）、传输信息（有线、无线通信系统）、显示信息（地理信
息系统和大屏幕显示技术）、处理信息（区域调度平台）和乘客信息服务等方面都
使用了先进的智能交通技术，总体上实现了公交管理的现代化 [1-4]。
我国人口数量庞大、密度高、居民出行量产生量大、机动车保有量逐年不断
增长，城市道路建设赶不上城市机动车辆的增长速度，供给与需求的矛盾无法解
决，人均道路面积仅为发达国家的 1/2~1/3，中小城市还未形成自己的干道网及快
速路网系统，大城市需求大于供给，交通拥堵的城市病逐渐出现。解决我国城市
交通拥堵、改善城市交通环境、提高居民生存质量的出入是大力发展“公共交通”。
公交系统具有运送效率高、能源消耗低、载客量大、污染小和运输成本低、人均
占用道路面积小等优点，是缓解交通拥堵的有效途径。公交优先”是一项可持续
发展战略。实践证明，建立先进的公通系统 APTS 可以提高道路的通行能力及公
交运营服务水平。APTS 采用先进的卫星定位导航技术（GPS）、信息传输技术、
地理信息系统和计算机处理技术将公交车辆的实时信息传送到调度指挥中心，为
调度人员进行科学调度管理提供原始信息和决持，提高公交车辆有效利用水平，
改善城市公交系统的服务质量，解决城市公交系统中出现的问题。在 ITS 的各个
子系统中，APTS 具有重要地位，APTS 的优越性已经得到欧美乃至世界各国的普
遍认同，开始在公共交通行业推用。如：英国曼切斯特、美国的圣地亚哥、德国
汉堡、法国巴黎、日本的东部已先后建成和使用 APTS。
公共交通系统事件可以描述为：导致公交运力下降或运输需求不正常升高的
非周期性发生的情况。
事件是可预测或不可预测。公共交通事件管理是指系统地、有计划地、协调地
使用人力、法规、救援设备和技术手段来减少事件的持续时间和事件的影响。本
论文所研究的事件是指对公交系统的正常运营产生影响的事件。事件发生后如果
按照原先调度计划执行调度将与实际交通状况不符，导致运营服务水平降低，而
实时在线调度是一种准实时在线调度，能够最大限度地校正运营偏差，使得调度
计划大体符合实际情况，因此该技术的研究能够弥补现有的手工调度及静态调度
的缺陷，具有现实意义。
第一章 绪论
3
§1.3 国内外研究现状
§1.3.1 国外研究现状
计算机辅助公共交通运营。是一个看似简单，实则具有相当难度的课题。自
二十世纪五十年代末期以来，西方各国不惜投入大量的人力、物力和财力进行研
究，并先后召开专题国际学术会议，经过四十多年的艰苦努力，终于使这项技术
走上基本实用的阶段。近年来，通过在公共交通日常运营调度中引入智能交通系
统技术[1-4]。开发了智能化运营调度系统。使这项工作又向前迈出一大步。该系统
在公共交通车辆上安装定位技术设备和通信设备，通过移动通信传输到调度中心，
并在调度中心对运营车辆进行实时跟踪监控。对车辆发生的异常情况进行实时处
理，使行车计划尽快恢复正常，实现了对公共交通车辆的动态调度，使公共交通
调度系统的实时性更为增强。公交运营组织主要采用区域运营模式。在法国巴黎、
日本横滨、美国亚特兰大和新加坡等城市得到成功的应用。近年来，国外研究的
主要领域为：
S．
Bonora[5]
（1996）、
okunieff[6]
（1997）的论文论述了在车辆自动定位系统（AVL
Automatic Vehicle Location）中应用 GPS 等技术实现控制中心对公共交通车辆的自
动跟踪，并借助无线通信技术建立公共交通车辆司机与控制中心调度员的通信联
系、保证了调度措施的及时实施。在车辆跟踪的基础上，借助公共交通实时位置
及状态信息，对公共交通车内到站显示、公共交通路口优先、车辆运营中途调度、
行车计划的修改、电子站牌（显示车辆到达信息）等方面进行了开发。改善了乘
客信息提供的准确性、实时性，使乘客和司机的安全性得到进一步改善。
Maged 论文[7]（1999）论述了三种自动车辆定位（AVL）装置：信标及里程表
（SO）、全球卫星定位系统（GPS）及无线导航（Radio Navigation）的优缺点及在
公共交通调度中的作用。通过移动通信设备，实时在电子地图上显示运营车辆的
实际位置和在行车计划中的位置，确定车辆偏离行车计划的程度，预测车辆到达
运行前方站的时间，使调度员便于及时采取调度措施。论文针对大间隔（大约 12-13
分钟）的公共交通线路进行研究，这些线路的公共交通行车计划一般都显示在公
共交通站牌上，因此乘客可在车辆到达前，到公共交通车站候车，以减少等车时
间。论文将乘客分为两种类型，一种是了解行车计划的乘客，可按车站的行车计
划到公共交通车站等车；一种是不了解行车计划，当车辆按行车计划行车时，他
们在公共交通车站等待时间最短。但当运营公共交通车辆发生异常，造成车辆晚
点，如何使车站上的乘客等待最少，是调度员所要解决的问题。借助 GPS 等车辆
定位装置，调度员可以掌握车辆运营状况，由于大多数公共交通行车计划的运行
摘要：

摘要随着交通拥堵、空气污染、噪声等城市交通问题日益严重，直接影响城市居民的生活质量，而城市公共交通由于人均占地面积小、污染低及能源消耗少等优势重新受到了市民的青睐。居民决定是否乘坐公交车除了与经济能力、出行距离、公交线网布设是否合理、公交线网密度等因素密切相关外，公交车运营服务水平是其中的重要影响因素，等待时间过长、拥堵、车内满载率过高等都是影响服务水平的几个关键指标，而公交服务水平与行车计划的制定是否合理，公交调度能否及时处理实时运营中遇到的问题是密切相关的。本文研究了公交事件的实时调度方法，定义了晚点、大间隔和串车三类公交事件。首先分析了导致公交事件产生的影响因素；其次，介绍了通过监控沿线...

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