收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

城市公交系统模型与算法研究

于滨  
【摘要】:优先发展城市公共交通系统是解决大、中城市交通问题的最佳途径。近年来,城市公交系统的智能化已经成为公共交通领域研究的主要方向。本文以大连市公交系统为工程背景,研究了蚁群算法、SCE-UA算法以及支持向量机等智能算法在公共交通规划和调度中的应用。城市公交系统是一个巨系统,其相关的模型和方法都非常复杂,为此,本文引入了高性能计算来提高智能算法的优化质量和收敛速度。本文的主要内容如下: 1)公交线路网是城市公共交通系统的根本和基础,其设置得是否合理会直接影响乘客的出行时间、换乘以及系统运营成本。本文提出了以直达客流密度最大为目标的公交线网优化模型。该模型综合考虑了乘客和运营者双方的利益,通过一种模拟进化算法——蚁群算法,来优化该模型。为了提高蚁群算法的搜索效率,采用了综合考虑全局和局部信息的信息素增量更新策略:ANT-Weight策略和基于粗粒度模型的并行方案。以大连市主城区的公交数据对该模型和算法进行了检验,与大连市现状的公交网络相比,基于本文模型优化的公交网络的效率更高。另外,结果还表明ANT-Weight策略和粗粒度模型可以提高蚁群算法的效率。 2)发车频率的制定是公交系统日常运营工作的核心,它决定了运行时刻表、车辆调度以及分派司机等其它的日常调度工作。本文提出了一个双层规划模型来优化公交线路发车频率,该模型可以反映运营者(供给者)和出行者(需求者)之间的相互作用。其中,上层模型以整个公交系统总成本最小为目标,通过进化算法——SCE-UA算法来优化公交线路的发车频率;下层模型基于最优出行策略,进行公交客流分配。以大连市主城区的公交系统为计算实例分析了该双层模型及其解法的效率,结果表明,该双层模型可以有效地节省系统的总成本。 3)开发能准确预测公交车辆到站时间的方法,是提高公交车辆准时性,减少乘客等待时间,从而提高公交吸引力的重要手段。本文提出了一种基于支持向量机(SVM)和Kalman滤波的混合模型,来预测公交车辆到站时间。在该混合模型中,SVM模型基于历史数据预测路段的基线运行时间;基于Kalman滤波的动态算法结合基线时间和最新的车辆运行信息,预测车辆到达各站点的时间。以大连市开发区7路公交线路的数据对该方法进行了检验,实例分析表明,与SVM模型相比,该混合模型的稳定性和预测精度都较高。 4)实时调度策略就是利用先进的技术手段,动态地获取实时交通信息,实现对车辆的实时监控和调度。本文主要研究了实时调度中最常用的滞站调度策略,提出了两种滞


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 ;气体激光器[J];中国光学与应用光学文摘;1999年01期
2 ;征稿启事[J];大连理工大学学报(社会科学版);2000年02期
3 ;征稿启事[J];大连理工大学学报(社会科学版);2003年03期
4 ;大连理工大学电子与信息工程学院[J];通信学报;2009年06期
5 韩印;;基于遗传算法的智能公交发车频率优化研究[J];计算机工程与应用;2008年33期
6 晏烽;广晓平;;基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法[J];兰州交通大学学报;2008年06期
7 曹亦文;巨永锋;陈锋;;城市公交车发车频率优化模型[J];安徽大学学报(自然科学版);2007年02期
8 唐诗扬 ,林华;汕头市公交线路的优化方案[J];网络科技时代;2004年06期
9 刘闯,韩印;基于遗传算法的智能化公交网络优化方法研究[J];计算机工程与应用;2003年34期
10 刘闯;姚嘉;江丽炜;;公共交通智能化调度系统实时网络优化模型与方法的研究[J];佳木斯大学学报(自然科学版);2008年01期
11 白子建;宋瑞;贺国光;林建新;;快速公交线路组合频率优化的禁忌模拟退火算法仿真[J];计算机应用研究;2008年02期
12 ;大连理工大学出版社有限公司简介[J];中学课程资源;2008年03期
13 ;大连理工大学出版社有限公司简介[J];中学课程资源;2008年07期
14 石俊飞;李通;张振;;公交线路选择的模型与算法[J];计算机与数字工程;2008年07期
15 ;大连理工大学出版社[J];人民论坛;2002年09期
16 邹智军;TJTS仿真系统的应用[J];中国公路学报;2001年S1期
17 韩光;付谦;;基于GPS系统的公交车发车频率研究[J];交通标准化;2010年17期
18 黄忠文;;数字散斑相关法测量微小位移的模型与算法研究[J];数字技术与应用;2011年08期
19 ;大连理工大学 聚焦光纤[J];每周电脑报;2001年30期
20 尤楠;;数据挖掘技术综述[J];硅谷;2008年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;科技公交、绿色公交、人文公交[A];2011中国城市公共交通学会技术专业委员会年会资料集[C];2011年
2 李曙光;;多模式动态交通分配模型在公交专用车道评估中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
3 陈学武;葛宏伟;芦方强;;公交停靠站点站位优化设计方法[A];第九次全国城市道路与交通工程学术会议论文集[C];2007年
4 黄溅华;葛芳;;基于神经网络的公交线路交通量的预测方法[A];系统工程与可持续发展战略——中国系统工程学会第十届年会论文集[C];1998年
5 陈寅;;公交网络最优路线的查询模型与算法(英文)[A];中国运筹学会第九届学术交流会论文集[C];2008年
6 ;大连理工大学化工学院[A];面向21世纪的中国化工——纪念中国化工学会成立80周年[C];2002年
7 郭崇慧;陆玉昌;唐焕文;;支持向量机优化问题的熵优化方法[A];2006年中国运筹学会数学规划分会代表会议暨第六届学术会议论文集[C];2006年
8 龚全洲;邹志云;;大型公交停靠站优化设计研究[A];第二届湖北省力学学会青年学术研讨会论文集[C];2006年
9 秦琼;张放;刘海英;许鹏远;王志平;;复杂网络理论在大连公交网络中的应用[A];2006全国复杂网络学术会议论文集[C];2006年
10 ;征稿启事[A];全国高校价值工程研究会2001学术年会优秀论文、大连理工大学2001届MBA优秀论文专辑[C];2001年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 于滨;城市公交系统模型与算法研究[D];大连理工大学;2006年
2 郭淑霞;基于时变二源数据的城市公交调度协调模型与算法[D];北京交通大学;2010年
3 宋晓梅;常规公交网络运行可靠性多层次评价模型与算法[D];北京交通大学;2010年
4 刘好德;公交线网优化设计理论及实现方法研究[D];同济大学;2008年
5 刘志刚;城市公共交通区域运营调度系统协同优化问题研究[D];北京交通大学;2009年
6 赵航;城市公交系统网络运能计算与优化整合理论及方法研究[D];北京交通大学;2009年
7 朱永刚;城市公交网络设计与优化方法研究[D];吉林大学;2010年
8 孙传姣;快速公交调度优化研究[D];长安大学;2008年
9 陈维亚;基于智能技术的城市公交服务可靠性研究[D];中南大学;2010年
10 李周清;大规模突发事件救援物资联动调运优化模型与算法研究[D];西南交通大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王岩;石家庄市城郊公交线路运营优化研究[D];河北科技大学;2011年
2 洪荣卿;地铁施工期间公交线路及站点调整模型与算法研究[D];华东交通大学;2012年
3 付成;基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价优化研究[D];中南大学;2009年
4 韩光;基于GPS的公交运营调度优化模型研究[D];西南交通大学;2010年
5 曹亦文;城市公交线网的优化与仿真研究[D];长安大学;2007年
6 胡兴华;公交线路运力配置方法研究[D];西南交通大学;2007年
7 颜德刚;公交发车计划的仿真研究[D];武汉理工大学;2012年
8 苗齐壮;哈尔滨市主要商业区公交线路优化与仿真研究[D];东北林业大学;2012年
9 罗湘;公交线网规划的模型与算法[D];中南大学;2012年
10 蒋涛;启发式公交网络设计方法[D];西南交通大学;2006年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 记者 李博;北京公交“柔性”应对[N];首都建设报;2011年
2 燕志华;南京公交线路酝酿特许经营[N];新华日报;2004年
3 记者 幸琦昕 邹会江 张玉琴 李宪锋 通讯员 张晓颖 任宣 协宣;广州应重新布局公交线路[N];信息时报;2003年
4 董诗波朱延青 记者 陈桂娟;到2010年新开15条公交线路[N];大连日报;2007年
5 记者  张艳 通讯员  陈忠;沪郊扭转交通发展滞后局面[N];文汇报;2007年
6 陈慧;86条公交线伴你潇洒出行[N];中山日报;2006年
7 记者 马志亚 通讯员 范伟义;5条公交线路通到咱小区[N];连云港日报;2007年
8 阮春生;三年内市区将新开12条公交线路[N];丽水日报;2008年
9 记者 杨东溟;沈阳首推双刷IC卡公交线路[N];辽宁日报;2008年
10 记者 隋先春;我市交通彻底告别破车破道[N];牡丹江日报;2008年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978