毕业设计（论文）-城市公交资源优化配置

毕业（论文）-城市公交资源优化配置 城市公交资源优化配置 摘要:中国城市化的迅速发展 ,迫切要求城市公共交通的合理规划。特别是正常工作日，由于发车频率的不合理，造成人们对于出行上班的需求得不到很好满足。如何建立合理的发车时刻表，能对城市公交资源配置进行有效优化。文章选择具有代表意义的郑州市公交公司29路公交车，针对公交线路规划设计的特点与目标 ,基于优化理论,结合 SPSS数据统计技术 ,对收集到的 2011年 4月4日到4月8日(周一到周五)正常工作日郑州市29路公交线路客流数据进行统计处理和发车时刻的优化。在对发车时刻表生成方面，思路为对公交客流高峰数据进行spss聚类分析,将正常上班时间一天之中的时间按聚类分析的类别进行重新划分并分别计算各类别的发车频率。文章在维持29路公交车原有线路和原有站点不变的情况下，依据该路公交客流分布在时间上的不均匀性特点和车型定员，主要从城市公交发车频率方面着手 ,分析郑州市29路公交车目前公交线路存在的问 ,并针对以上方面进行优化计算和分析 ,得到郑州具体公交车发车时刻表,能从实际应用角度为该市公共交通规划提供一定的支持 ,真正意义上节省线路规划中的人力物力 ,提高优化效果。 关键词:优化;公交;调度 - I - Abstract: With the rapid development of Zhengzhou's urbanization, the requirement of reasonable planning of urban public transportation is in urgent need. Especially on normal weekday ,as the bus passenger flow unreasonable，making the need of people to work cannot be satisfied. How to formulate a reasonable departure time-table,can optimize the resource of bus. This article choose a meaningful exemple ,29 bus of bus company in Zhengzhou and base on Optimization theory and SPSS to analysis passenger flow data of zhengzhou 29 bus line ,which is collected on April 4, 2011 to April 8 (Monday to Friday, normal weekday). About How to formulate it,the idear is Use Cluster Analysis to deal with the date in the peak of passenger flow, dividing the time of one normal work day by Cluster Analysis and calculating departure frequency of all categories . Under the condition of 29 bus original lines and sites no change,according to characteristics and models of uneven bus passenger flow, Analyzing the problems of zhengzhou 29 bus current bus lines from departure frequency and vehicle number division two aspects,then optimizing and calculating these two aspects, at last get the bus timetables of zhengzhou and vehicle number division to offer support on transportation planning in Zhengzhou. These will enhance the operating efficency and save manpower and resource . Keyword:optimize;bus ;dispatch - II - 目 录 摘要: .................................................................. I Abstract: .............................................................. II 1 绪论 ................................................................. 1 1.1 选题背景及意义 ..................................................... 1 1.1.1 选题的背景 .................................................... 1 1.1.2 选题的意义 .................................................... 1 1.2 研究的技术路线与方法 ............................................... 2 1.2.1 研究的技术路线 ................................................ 2 1.2.2 数据统计方法及工具 ............................................ 3 1.3 主要内容及结构 ..................................................... 4 2 公交设计研究现状 ..................................................... 6 2.1 国外主要设计方法概述 ............................................... 6 2.2 国内主要设计方法概述 ............................................... 7 3 单线路公交线路优化与数据调查 .......................................... 8 3.1 单线路公交路线设计简述 ............................................. 8 3.2 公交29路基本情况 ................................................. 10 3.3 数据采集 .......................................................... 11 4 单线路公交发车时间优化分析 .......................................... 13 4.1 客流量的基本描述统计 .............................................. 13 4.2 客流量的聚类分析 .................................................. 13 4.2.1 聚类分析方法 ................................................. 13 4.2.2 利用spss确定客流高峰时段 .................................... 14 4.2.3 合并相同类别时间段 ........................................... 18 4.2.4 计算时间段总长度及客流总数 ................................... 19 4.3 确定发车频率 ...................................................... 19 4.4 制定发车时刻表 .................................................... 20 4.5 对城市公交资源优化配置的参考价值 .................................. 21 5 总结 ................................................................ 22 参考文献 ............................................................... 23 附录一: 英文原文 ...................................................... 24 附录二: 中文译文 ...................................................... 28 致谢 ................................................................... 30 1 绪论 1.1 选题背景及意义 1.1.1 选题的背景 公共汽车作为一种常见的交通工具，拥有机动性好、投资少、回报值大、可操作性强、管理方便等特点，相比之下，出租车及私家车运输效率低且对道路交通资源占有量大，地铁虽然运输量大、污染小，但投资巨大且需要配合其他方式集散乘客。公共汽车在建设和使用成本上比其他几种交通方式都有优势。 公交系统的优势使得在目前我国的绝大多是城市仍以公交作为地面客运的主力军。近几年各地也纷纷提出了优先发展公共交通事业的政策。针对公交客运的各方面研究也从来都是交通研究的热点。 随着我国城市化建设的快速发展，城市交通拥堵现象日益严重，日益增长的城市居民公交出行需求同相对落后的交通基础及管理手段之间的矛盾是城市交通系统发展的主要矛盾。 对于大部分城市而言，乘客往往对公交系统存在不满心理。等车时间过长，乘车太挤或者挤不上车是乘客对公交系统经常反应的问题。如何使用有限的公交资源满足更多的乘车需求是公交系统面临的课题之一。分析其原因，以郑州市为例，乘客以上班工作人员为主，这就造成了在上班时间段内有大量的乘客需要出行，而非上班时间段内，乘客往往较少。而大部分的公交车是按相同发车频率进行发车的，这就造成了公交资源的浪费。如果能按客流规律制定合理的发车时刻表，能有效缓解城市公交的压力，为城市公交资源的优化配置提供一定的支持。 1.1.2 选题的意义 中国是一个人口大国，根据统计，中国城市人均道路面积低于欧洲城市人均道路面积的70%;中国人均石油、天然气资源占有量低于世界人均占有量的80%以上;选择比小汽车节约能耗80%、降低污染物排放86%以上的公共交通作为优先发展的城市交通主体，无疑是遵循了效率优先的原则和节约能源、环境友好发展战略的要求。 但是在执行公交优先政策的过程中遇到了很多问题。在公交资源有限的条件下，由于 第 1 页 共30页 对公交资源的经营管理不善，存在着大量对于公交资源的不合理利用。非但没有节约本来就有限的能源和人力资源，也造成了乘客利益的损失，使时间成本等隐性成本也相应增加。 基于对公交资源不合理方面的研究，本文主要从如何编制城市公交发车时刻表着手 ,分析郑州市目前公交线路存在的问题,并针对此进行优化计算和分析,得到郑州市具体公交车行车,得到具体的发车时刻表,能从实际角度为郑州市公共交通规划提供一定的支持,真正意义上的节省线路规划中的人力物力,提高规划效果，能更好的为城市公交资源的优化配置提供支持。 1.2 研究的技术路线与方法 1.2.1 研究的技术路线 本文在对国内外公交设计的主要研究方法综述的基础上，提出了单线路公交路线设计优化的方法，即单线路公交时刻表编制生产流程步骤。然后，以郑州29路公交车为具体研究对象，进行通过公交资源优化配置的实例研究。最后根据聚类分析结果，为29路的公交发车时刻进行了优化，从而编制出满足乘客需求，同时也能使得公交公司运营效益最大的时刻表。 根据本文主题思路，依照第三章关于单线公交路线设计的主体概念，文章的技术路线图如图1-1: 第 2 页 共30页 公交车客流数据 客流量描述统计分析 客流高峰人数聚类分析 各类别时间总长 各类别高峰人数总和 各类别发车频率 合并相同类别且相邻时间 具体发车时刻表 图1-1 技术路线图 1.2.2 数据统计方法及工具 本文的重点是对数据的统计和处理，对大量数据的处理过程中，用到的方法是聚类分析。 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 在对数据进行聚类分析的过程中，选用常见的分析工具SPSS. 第 3 页 共30页 SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。是一种集成化的计算机数据处理应用软件，是目前世界上流行的三大统计软件之一，除了适用于社会科学之外，还适用于自然科学各领域的统计分析。 交通、通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、SPSS软件被广泛运用于 科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。将其应用于市场调查统计分析的过程，能使研究者以客观的态度收集并分析有关研究数据。在这些方面， SPSS技术的应用为市场调查实证研究中的定量分析提供了支持与保障，特别是它的易用、易学、 [4]功能强大等特点是其他方法所无法替代的。 1.3 主要内容及结构 此论文分为六章内容: 第一章 概述，介绍此论文的背景意义及论文的结构，同时对于本文研究的技术路线和数据处理方法及工具进行介绍。 第二章 介绍公交设计的主要研究方法，结合区域公交线路设计的模型，简要说明国外及国内公交设计的研究方法。在本章对公交时刻表的编制方法进行了介绍，包括对行车计划与时刻表生成的计算方法的简要介绍。 第三章 在本章中，首先对于单线路公交编制流程进行介绍，然后根据本文研究方向，通过对郑州市29路公交车基本情况的描述，确定将具有代表性的郑州市29路公交车作为研究对象。在本章的最后部分，对郑州市29路公交车的客流情况进行统计，为下一章节的处理提供原始资料。 第四章 本章是论文的最主要部分。首先对于上一章节的郑州公交29路车的原始客流数据进行简单的描述统计，然后根据绪论所述的技术路线，利用 SPSS软件对每班次时间内车上人数最大值进行逐步聚类分析，通过这种方法将各时间段分为五个类别。将各个类别数据分别代入相关的公式，得到得到郑州市29路公交车的各类别的发车频率，结合各类别的发车时间段长度得到合理发车时刻表。在本章的最后，总结本章对于郑州市29路公交车的研究方法对于城市公交资源优化的参考意义。 第五章 全文进行总结，概括本文的设计方法和主要工作。全文的立足点是公交客流量在时间上的不均匀性，在此基础上确定不同的发车频率，以期更合理的发车时刻表，希望对城市公交资源的优化配置提供一定的参考意义。在文章的最后，对全文的局限及不 第 4 页 共30页 足之处进行说明。 第 5 页 共30页 2 公交设计研究现状 2.1 国外主要设计方法概述 70年代国外已经开始对给定交通网络的时刻表进行协调和优化，并在近几年取得了相对成熟的研究成果，主要分为混合整数规划模型和多目标决策模型两大研究方向。下面结合区域时刻表的研究历史对国外的研究情况进行综述。1976年Rapp和Gehnert使用了一个用于最小化交通网络中换乘延迟的图形化交互工具。在一定的运营成本约束下，这一工具通过对原始发车时间进行一系列的调整，对整个交通网络系统的时刻表进行了协调和优化。优化过程考虑了多条线路不同的发车间隔和首末站停车时间。Nelsont在80年代提出了两辆公交车同时到达某一换乘站点的目标，并给出了四种换乘方式。但是这些方法的应用仅限于非高峰时段，或在小范围区域内使用。1984年Ceder给出了四种不同发车频率确定方式，其中有两种方式是基于在某个站点某个时间段统计得到的乘客到达数量来确定，用客流量最大的那个时间段的某个站点乘客到达的数量，除以所期望的公交载客量就得到了发车频率(这也是目前我国公交公司普遍采用的确定发车间隔的方法)。另外两种方法是用某个时间段内整个线路乘客的周转量来确定，用线路通过的乘客周转量除以所期望的载客量得到的发车频率。这四种方法为Ceder开展进一步的区域调度时刻表研究奠定 [11]了基础。 1987年Mohring等人首次从乘客和时刻表编制者两个不同角色的角度出发来考虑区域时刻表生成的问题。在研究中指出乘客在等待时通常感觉时间是平常的两倍，强调了换乘等待时间的重要性。对乘客而言，如果在换乘时无需等待，公共交通的服务质量就得到了极大的提高，这就要求时刻表编制者在制定行车计划时，就能同时考虑多条线路的发车时刻。另一方面，为了达到同步换乘的效果，时刻表编制者往往需要对原始时刻表进行很多调整，而这又不得不付出偏离原始客流调查依据的代价。因此，时刻表编制者必须考虑， [11]用一定程度的偏离来换取同步换乘的效果，是不是值得的。早期的这些研究成果对区域调度的时刻表问题进行了探索，并对公共交通的客流规律和统计方法、行车组织方式等重要因素进行了研究，为以后的研究奠定了坚实的基础。 第 6 页 共30页 2.2 国内主要设计方法概述 近年来，对于公交运营计划的编制问题，国内的研究方向主要是通过建立数学模型并结合运筹学等学科的相关知识，并借助计算机，利用各种算法来确定各个时段的发车次数、发车间隔，从而建立公交时刻表。而由于国内的公交运营模式为单线调度模式，因此对于区域调度这部分的研究，大都处于理论摸索和学习阶段，其科研成果主要集中在近几年。文献主要专注于区域公交时刻表的编制问题，但大都参照了Ceder的0-1规划模型，因此 【1】在实际应用时，也具有和此模型一样的缺陷，不能满足国内公交企业的实际需要。 2004年，尹相勇重点分析了区域调度涉及的问题和应对措施，在此基础上建立了研究的整体框架，提出并建立了公交区域行车计划模型和公交区域调度局部优化模型。以实际运营与行车计划偏差量最小为调度目标，提出并分析了发车时间间隔、司售人员工作时间、发车次序、客流量变化4类偏差量的特点，建立了基于行车计划的公交区域调度局部 【7】优化模型并设计了算法。在时刻表编制这一子问题中，模型强调首末站行车时刻表中不同时段的公交车辆发车时间、发车时间间隔等因素满足该时段最大断面客流量所需的配车数等参数。 2007年，石琴等建立了以车辆相遇次数最大为第一目标，以多辆车同时相遇机会最大为第二目标的双目标优化模型。采用启发式算法对模型进行求解，得出具有最大同步性的发车时刻表。该模型实现了同时到达网络中换乘点的公交车的数量最大，从而使乘客在最短的等待时间内在换乘点从一条线路转到另一条线路。这两位学者的研究是在Ceder模型的基础之上改进得出的。同年，邹迎对区域行车计划的编制方法进行了研究，研究过程中以多条公交线路的区域调度为对象，建立了以社会总体效益最优为目标，即综合乘客等车、车内费用及公交公司成本最小，对多条线路的车辆调度形式和发车时刻同时进行优化的模型，提出了“逐条配班，优化成网”的求解思想，侧重于节省运营车辆、运营时间，减小公交公司的成本。 第 7 页 共30页 3 单线路公交线路优化与数据调查 3.1 单线路公交路线设计简述 在对单线路公交路线设计的过程中，公交时刻表编制是最关键的工作。公交时刻表编制也历来是公交调度研究工作中的热点问题，它既关系到乘客对公交的满意度，也关系到公交公司的运营效益。对于公交时刻表编制的研究，目的就是编制出满足乘客需求，同时也能使得公交公司运营效益最大的时刻表。 国内外的专家学者在研究单线时刻表问题时，主要有三种优化方式，对应三种不同的优化目标。第一种是单独考虑由客流数据生成时刻表:Ceded说明了两种客流调查统计的方法，一是在特定站点统计乘客客流(Point Check)，另一种是统计线路乘客的周转量(Ride Check)，基于这两种方法给出了四种发车间隔的确定方法。第二种是将时刻表编制和车辆调度的问题结合起来，这类办法既满足了车辆容量的约束，又同时考虑了公交企业发车成本以及乘客得到的公交服务水平两方面的优化目标。第三种是将公交调度计划的后三步 [10]结合起来，结合时刻表编制、车辆调度和劳动排班三步来完成调度计划的编制。 单线路公交时刻表编制生产流程如图1-2所示: ( 第 8 页 共30页 主要输入 主要输出 目的 原有路线 编制时刻表 确定发车时间 高峰客流数据车 辆定员满载率 车辆数目 编制车辆调度计确定具体发车车 划计划计划 辆 乘务情况 安排乘务人员 安排具体乘务人 员 完成行车计划 图1-2 单线路公交设计流程 [11]图中给出了在实际工作中，单条线路时刻表的设计流程: 第一步，根据调查时间段内客流量、车型定员和计划满载率求出线路在 不同时段应有的发车间隔; 第二步，在线路配车数的基础之上，结合各非高峰时段的线路单程行驶时间 和首末站停站时问来，并进一步计算线路一天的配车数，就能得到一天的发车时刻表; 第三步，根据调度计划的四步原理，继续下一步的车辆调度和劳动配班，在这两步过程中，计划编制者有可能根据实际情况对第二步形成的发车时刻表进行微调，以获取调度计划的整体优化。 以上是单线路公交设计的大致过程，总体看来，关于公交时刻表编制问题的研究路线 第 9 页 共30页 主要是围绕如何确定合理的发车频率来展开，通过各种不同的方法合理确定发车频率进行时刻表优化。无论哪种方法，都离不开以线路客流数据为基础。但是某些理论成果目前由于具体情况的复杂，在国内的实际工作中并没有使用。大多属于理论研究,而且数据采集较难。对此 ,本文主要是从应用角度 ,利用强大的SPSS软件 ,结合实地采集的公交线路数据 ,对城市公交路线的合理规划提出一种最优化分析的方法 ,有助于为未来城市公交的科学发展和线路优化提供辅助决策支持。 3.2 公交29路基本情况 通过以上对于单线公交路线设计的简述，结合本文是以研究由于上班高峰期造成的公交资源在发车时刻上的不合理性的主体思想，根据本文研究路线及方法，选郑州市公交公司29路公交车为研究对象。以下是郑州市公交29路车的基本情况。 线路名称:29 所属公司:二公司 首末班时间:6:00-21:30 起始站:公交二公司 终点站:火车站 原有发车间隔:10min 沿途站点:郑州海洋馆(公交二公司)--国基路陈砦花卉市场--四月天--丰庆路庙李--北环路江山家纺城--北环路洛阳路站--北环路陈寨--陈寨蔬菜批发市场--北环路徐寨--省广播电视中心--长途客运北站--郑州市动物园--花园路关虎屯--花园路丰产路站--花园路红专路站--花园路黄河路站--花园路口--紫荆山--紫荆山路东里路站--紫荆山路商城路站--紫荆山路东大街站--紫荆山路城南路站--紫荆山路陇海路站--陇海路南关--长途客运南站--锦荣商贸城--福寿街大同路站--火车站 因为本文只研究上行路线，为方便统计，现将沿途各个站点编号为1,28号，如郑州海洋馆编号1，北环路陈砦9，火车站28。 由以上可以看出，郑州29路公交车大致行走路线为北环路——花园路——紫荆山路，基本都为郑州市交通主干道。沿途经过陈砦、关虎屯等居民聚集地，有长途客运北站、郑州市动物园、火车站等客流集散地。对郑州市29路公交车的优化能提高公交服务水平，为沿途市民提供安全、方便、快捷、经济的交通服务，照顾了居民利益，让更多的人得到 第 10 页 共30页 得到更好的服务。 对郑州市29路乘客的人员构成观察发现，乘客以上班职员为主。为服务于绝大部分乘客，本文只研究正常上班时间(周一至周五)公交时刻的优化问题。 通过以上对于郑州市29路公交车的基本情况的描述，可以发现郑州市29路公交车基本符合本文所要研究方向，具有一定的代表意义。 3.3 数据采集 在本文中，我们需要分析的数据是车上最高峰人数及对应的时间段。这里需要对每班 【14】车每个站点上下车的人数和到站时间进行统计。在此基础上，我们可以选择三种数据统计的方式:每班车上安排一个观察员，对于每辆汽车的情况统计;每个站点安排一个观察员，对每个站点的上下车情况进行统计;调出公交公司的监控录像，对每辆汽车的运营情况统计。需要说明的是，随着本文统计过程的进行，我们对以上三种方法都有运用。这里只详细介绍第一种统计方法。 表3-1 客流信息统计表 周一第一班车 站点 到达时间 上车人数 下车人数 车上人数 郑州海洋馆(公交二公司) 6:30 6 0 6 国基路陈砦花卉市场 6:32 2 0 8 四月天 6:34 2 0 10 丰庆路庙李 6:38 3 0 13 北环路江山家纺城 6:40 4 0 17 北环路洛阳路站 6:42 4 1 20 北环路陈砦 6:45 8 1 27 陈寨蔬菜批发市场 6:47 3 0 30 北环路徐砦 6:50 3 2 31 省广播电视中心 6:54 5 1 35 长途客运北站 6:55 9 3 41 郑州市动物园 6:59 3 5 39 花园路关虎屯 7:05 3 7 35 花园路丰产路站 7:07 4 6 33 花园路红专路站 7:08 3 3 33 花园路黄河路站 7:10 2 3 32 花园路口 7:13 3 2 33 紫荆山 7:16 3 9 27 第 11 页 共30页 紫荆山路东里路站 7:23 1 2 26 紫金山路商城路站 7:26 3 3 26 紫荆山路东大街站 7:28 4 1 29 紫荆山路城南路站 7:29 1 2 28 紫荆山路陇海路站 7:32 2 3 27 陇海路南关 7:33 2 5 24 长途客运南站 7:36 1 6 19 锦荣商贸城 7:39 0 2 17 福寿街大同路站 7:41 0 2 15 火车站 7:44 0 15 0 应用上述统计表，统计一周内每班次29路公交车的运行情况。因为本文只研究上行 路线，各个站点的顺序是固定的，在统计期间只需要在汽车到站的时间记录上车下车人数 即可确定车上最高峰人数。 第 12 页 共30页 4 单线路公交发车时间优化分析 4.1 客流量的基本描述统计 上一部分收集的周一到周五每天每班车基本公交数据是粗略统计29路各站点的车上人数最大值情况 ,为研究方便，现在将周一到周五时间内每一天的样本数据导入Excel里 ,将周一到周五时间内每班车到各站点的时间和车上最高峰人数进行平均处理，得到每班车的发车时间和车上最大乘客数的平均值。为便于观察，将统计的车上乘客最大值进行简单的描述统计。统计的结果如图: 30 客流最大值出现次数统计图 25 20 15 系列1次数 10 5 0 21-3031-4041-5051-6061-7071- 客流高峰人数 图4-1 客流最大值描述统计图 通过图中可以看出，车上乘客最大值出现大部分出现在31-40这个区间，在61人以上只出现很小的频率，通过以后的研究可以发现，这是该路公交只在上下班时间客流过大的原因造成的。 4.2 客流量的聚类分析 4.2.1 聚类分析方法 聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象 【4】有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。因而聚类分析又称群分析， 第 13 页 共30页 是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。 4.2.2 利用spss确定客流高峰时段 利用 SPSS软件对以上数据分别进行逐步聚类分析。将周一到周五时间内按每班次时间段最高峰人数聚类后生成5个类别。 由于数据过于庞大，树状图部分图4-2如下: 图4-2 聚类分析树状图 为本文下一步的研究，需要将每班次的聚类情况进行记录，由SPSS生成的聚类成员 第 14 页 共30页 表如表4-1。 表4-1 聚类成员表如下: 聚类成员 案例号 聚类 距离 1 3 4.222 2 2 4.706 3 4 .833 4 4 6.167 5 5 2.500 6 5 2.500 7 4 4.167 8 4 2.833 9 2 5.706 10 2 4.294 11 2 1.294 12 3 1.222 13 3 1.778 14 3 .222 15 1 1.333 16 1 .667 17 3 2.778 18 1 3.333 19 1 5.667 20 1 4.667 21 1 .667 22 1 1.667 23 3 4.778 24 3 3.778 25 3 .222 26 1 2.333 27 3 .778 28 3 4.778 第 15 页 共30页 29 2 2.294 30 2 .294 31 2 4.294 32 3 5.222 33 3 3.222 34 2 1.706 35 2 2.706 36 2 4.706 37 3 2.222 38 3 4.222 39 3 1.222 40 3 .778 41 1 2.333 42 1 1.667 43 1 .667 44 3 1.778 45 3 .778 46 3 5.222 47 3 1.778 48 3 .778 49 3 3.778 50 3 .222 51 1 1.333 52 1 .333 53 1 4.333 54 3 3.778 55 1 1.667 56 1 .667 57 3 2.778 58 1 .667 59 1 2.667 60 1 5.667 61 1 .667 第 16 页 共30页 62 1 1.333 63 1 .333 64 1 .333 65 1 .333 66 1 4.333 67 3 3.778 68 3 4.778 69 1 3.333 70 1 2.333 71 3 1.778 72 3.222 3 73 2 1.294 74 4 2.833 75 2 3.706 76 4 3.833 77 2 1.706 78 2 2.294 79 2 1.294 80 3 1.222 81 3 2.222 82 3 5.222 83 2 3.294 84 3 2.222 85 3 1.778 86 3 .222 87 2 4.294 88 3 5.222 根据聚类分析的结果，将各班次分为5类对归类后的5个类别,将各聚类后生成的类 别分别计算时间段总长度及客流量总数结果如表4-2(部分)。 表4-2 非周末时间(周一到周五)各班次客流信息及聚类情况 班次 出发时间 到达时间 最高峰人数 分类结果 时长 周一1班 6:30 7:44 41 3 74 周一2班 6:40 7:58 52 2 78 第 17 页 共30页 周一3班 6:50 8:10 60 4 80 周一4班 7:00 8:21 67 4 81 周一5班 7:10 8:39 78 5 89 周一6班 7:20 8:47 73 5 87 周一7班 7:30 8:59 65 4 89 周一8班 7:40 9:04 58 4 84 周一9班 7:50 9:12 53 2 82 周一10班 8:00 9:21 43 2 81 周一11班 8:10 9:29 46 2 79 周一12班 8:20 9:40 38 3 80 周一13班 8:30 9:44 35 3 74 周一14班 8:40 9:57 37 3 77 周一15班 8:50 10:04 28 1 74 4.2.3 合并相同类别时间段 对所有样本数据进行重新整理 ,把同一类别的数据合并到一组 。对时间段进行整理， 按聚类分析的类别，将时间整合，结果如表4-3。 表4 -3 整理后基本信息表 发车时间段 乘客人数最大值 分类结果 6:30,6:40 41 3 6:40,6:50 52 2 6:50,7:10 60 4 7:10,7:30 78 5 7:30,7:50 65 4 7:50,8:20 53 2 8:20,8:50 38 3 8:50,9:10 28 1 9:10,9:20 34 3 9:20,10:10 30 1 10:10,10:40 32 3 10:40,11:55 29 1 10:50,11:10 36 3 11:10,11:40 45 2 11:40,12:00 42 3 12:00,12:30 49 2 12:30,13:10 39 3 13:10,13:40 29 1 13:40,14:50 35 3 第 18 页 共30页 14:50,15:20 28 1 15:20,15:50 33 3 15:30,16:37 25 1 15:40,16:46 26 3 15:50,17:30 34 1 17:30,17:50 33 3 17:50,18:10 30 1 18:10,18:30 35 3 18:30,19:50 46 2 18:40,19:10 58 4 18:50,20:16 51 2 19:00,20:25 57 4 19:10,19:40 49 2 19:40,20:10 38 3 20:10,20:20 44 2 20:20,20:50 39 3 20:50,22:04 43 2 21:00,22:13 42 3 4.2.4 计算时间段总长度及客流总数 分别对各类别进行观察 ,计算出每个类别里的时间段的总和与车上最高峰人数的总和，并各计算时间段总和与各最高峰人数的比值(方便观察客流量高低峰及下步的计算)，结果如表4-4。 表4-4 时间总长及客流高峰总人数统计表 类别 1类 2类 3类 4类 5类 时间段总长 270 170 360 60 20 客流总人数 728 804 1316 365 151 比值 0.3709 0.2114 0.2736 0.1644 0.1325 通过比值可以清楚的看出，周一到周五时间内类别5为高峰时段，即7:10,7:30类别,1为低峰时段，即8:50,9:10等时间段。 4.3 确定发车频率 发车间隔是指线路运行中，车与车之间的相隔时间。它是由客流量、车型定员、满载率要求等决定的。发车间隔的确定，是时刻表编制的基础。 第 19 页 共30页 (1)相关计算公式 在进行行车计划的编制时，发车间隔日。一般采取以下的公式计算: VV*P*mii发车间隔 Ph,,iT/P*mTii 其中:表示聚类后第i类客流量总量; Ti 表示第i类时间段长度; Vi 示车型定员; P表 m表示计划满载率。 现设定车型定员为60人，满载率为80% 通过计算类别1的发车间隔 =270*60*0.8/728=17.80，各个类别的发车间隔如表Ph1 4-5所示。 表4-5 各类别发车频率 类别 1类 2类 3类 4类 5类 270 170 360 60 20 时间段总长 728 804 1316 365 151 客流总人数 0.3709 0.2114 0.2736 0.1644 0.1325 比值 16.96 10.15 13.13 7.00 6.36 发车频率 经取整处理，各类别的发车间隔如表4-6所示。 表4-6 取整发车频率 类别 1类 2类 3类 4类 5类 17 10 13 7 6 取整发车间隔(min) 通过以上对统计数据的处理，可以得到各个类别时间段内的发车频率，为下文确定发 车时刻表做出了关键性工作。 4.4 制定发车时刻表 经过以上计算可以确定每个时间段的发车频率，结合各个类别时间段长度，可以确定 周一到周五时间发车时刻表。如表4-7所示: 第 20 页 共30页 表4-7 发车时刻表 发车时刻表(首发6:30，末发21:00) 6:47 6:57 7:04 7:11 7:17 7:23 7:29 7:36 7:43 7:50 8:00 8:10 8:20 8:33 8:46 9:03 9:16 9:33 9:50 10:07 10:20 10:33 10:46 10:59 11:12 11:22 11:32 11:42 11:55 12:05 12:15 12:25 12:38 12:51 13:04 13:21 13:38 13:51 14:04 14:17 14:30 14:43 15:00 15:17 15:30 15:43 15:56 16:13 16:30 16:47 17:04 17:21 17:38 17:51 18:04 18:17 18:30 18:43 18:50 18:57 19:04 19:11 19:21 19:31 19:41 19:54 20:07 20:17 20:27 20:37 20:47 21:00 经过改进后的发车时刻表，由于是按照客流分布情况确立的，在客流高峰时段和客流低峰时段发车发车的频率有所不同，可以在公共汽车数目不变的情况下，更好的为乘客服务，同时，在客流低峰的时间段，发车频率的降低可以减少公交公司的作业量。由此可以实现对该路公交的优化。 4.5 对城市公交资源优化配置的参考价值 在我国，大部分乘客感觉出行紧张，由此而造成的城市公交资源的浪费，原因在于乘客出行往往集中于某一时间段，大部分公交线路往往呈现客流量的五峰现象，即上下班时间段为客流高峰时段，其余时间段为客流低峰时段，即为客流量的时间不均匀性，这也造成了城市公交资源配置的不合理性。而我国大部分公交线路采取的是平均时间间隔发车的模式，如果能在高峰时段和低峰时段确定不同的发车频率，从而生成发车时间表，将有效缓解因上下班客流高峰造成的城市 公交资源不足的压力，从而得到城市公交资源的优化配置。 郑州市29路公交车所走路线大多为郑州市主干道，沿途各站点的乘客集散量较大，因为乘客以上班人员为主，客流量的时间不均匀性较大。对郑州市公交29路车的研究对城市公交资源的优化配置具有现实的参考意义。 第 21 页 共30页 5 总结 对城市公交资源优化配置的研究，重点在于研究如何使用有限的公交资源满足更多出行乘客的需求。本文立足于对公交线路客流量在时间上的不均匀性，在客流量大的时段确定更大的发车频率，反之确定小的发车频率。在对城市公交客流时间不均匀性的分析中，确定造成的原因是上班人员大致在同一时间段乘车。基于此，本文选取具有代表意义的郑州市公交公司29路公交车作为研究对象。 在对郑州市公交公司29路公交车的研究中，本文从实际出发 ,对郑州市公交进行实地考察 ,对公交数据进行抽样收集 ,运用聚类分析处理数据，对公交车的发车频率进行了计算 ,得到了每个时段具体发车次数，从而得到相对合理的发车时刻表，为城市公交资源优化配置提供一定的参考意义。但是城市公交的规划涉及的内容较多 ,我们需要进一步提高获取数据的质量和数量 ,追求更进一步的优化。 第 22 页 共30页 参考文献 [1]吕林.城市公交站点优化设计方法研究[D].东南大学硕士学位论文, 2006. [2]陈强.公交车调度优化模型[J].四川师范学院学报(自然科学版), 2002. [3]王炜,徐吉谦,杨涛等.城市交通规划理论及其应用[M].南京:东南大学出版社,1998. [4]卢纹岱,朱一力,沙捷等.SPSS for Windows从入门到精通[M].北京:电子工业出版社，1997. [5]王松桂，张忠占，程维虎，高旅端.概率论与数理统计[M].北京:科学出版社,2006. [6]牛学勤,陈茜,王炜.城市公交线路调度发车频率优化模型[J].交通运输工程学报 ,2003. [7]陈强.公交车调度优化模型[J].四川师范学院学报,2002. [8]杨兆升.城市智能公共交通系统理论与方法[M].北京:中国铁道出版社 , 2004 . [9]王玲玲,周纪芬.常用统计方法[M].上海:华东师范大学出版社,1995. [10]严大思,奚砚涛,潘玲玲.滁州市城市公交线路最优化分析.中国矿业大学资源与地球科学学院硕士学位论文2009.11. [11]陈石.区域公交时刻表生成的模型与方法研究.北京交通大学硕士学位论文,2009.6. [12] 滕靖.杨晓光 大城市公共交通多模式协调调度体系研究会议论文2006. [13] 牛学勤 城市公交车辆调度优化理论与方法学位论文2004. [14]袁卫，庞皓，曾五一，贾俊平.统计学[M].北京:高等教育出版社,2005. 第 23 页 共30页 附 录 附录一: 英文原文 Fundamentals of Intelligent Public Transportation Dispatching Systems Planning Abstract:An urgent problem facing urban management epartments and public transport enterprises has been how to dispatch and manage public transit vehicles in an efficacious way and how to develop the Strategy of Public Transport Priority in China. For the purpose of upgrading public transportation service and shortening the travel time of passengers, great importance should be attached to studies on the urban intelligent public transportation dispatching system. For this objective, this paper, by means of comprehensively applying advanced communication technologies, computer network technologies and transit operation and management methods, and with the use of theoretical knowledge of Systems Engineering, builds up a framework system for urban intelligent public transportation dispatching system and analyzes the functional objective of the system as well as information flow lying behind the intelligent dispatching system. In addition, by meticulous examination of feasible dispatching methods particular to China’s practical situation in public transportation system, this paper construes the determination of real-time dispatching mode as a sort of Pattern Recognition and further provides ways based on BP Neural Network to determine real-time dispatching modes of public transit vehicles. Such research results will serve as reference and basis for the development and application of urban intelligent public transportation dispatching system. Keywords- public transportation; intelligent dispatching; neural network; system design INTRODUCTION Ever since the 1980’s, western developed countries had begun to take vigorous initiatives in studies on intelligent public transportation systems. Among such moves, the Urban Mass Transportation Administration (UMTA) of America took the lead in researching on Advanced Public Transportation Systems (APTS) primarily oriented towards Bus Real Time Dispatching Method and Real Time Information Publication Technology, along with studies of enhancing 第 24 页 共30页 public transportation efficiency andservice level with the application of advanced electronic and communication technology. During the 1990’s, Tokyo Metropolitan Government Bureau of Transportation developed Centralized Transit Control System (CTCS) which could provide real-time information for passengers and staff in public transportation operation, perform Operation Monitoring and Control and effectuate Dynamic Dispatching for public transit buses. In contrast with these developed countries, China bears a comparatively low level of intelligent public transportation as can be seen from the fact that the traditional operation methods are still in use in the vast majority of public transportation field. With China’s accelerating process of urbanization, the ever expanding city size and the incessantly increasing urban population, public transportation system is subject to problems of even greater pressure, constant decrease in operating speed and continuous deterioration of reliability and level of service. Under such context, the intelligent public transportation system emerges as a powerful tool to solve these problems and therefore deserves more intensified efforts of study in this field. In the intelligent public transportation system, the development and application of intelligent dispatching system which integrates technologies of GIS, GPS and GSM have been given more and more emphasis and have demonstrated tremendous benefits in spheres of technology, economy and the society (Carstensen, 1998). By carrying out research on the development of urban intelligent public transportation dispatching system, this paper makes analysis on the functional needs of the system, suggests a basic structure for intelligent public transportationdispatching system and elaborates on key technologies involved in the development process of urban intelligent public transportation dispatching system, all of which can provide reference and basis for the development and application of China’ intelligent public transportation dispatching system in urban areas. SYSTEM FUNCTIONS The intelligent public transportation dispatching system is intended to realize the functions of effectuating passenger volume forecast, optimizing and adjusting operation dispatching plans in real time by way of monitoring and controlling the operation status of public transportation system, collecting and analyzing relevant information in an effort to upgrade the level of service in public transportation 第 25 页 共30页 system and improve the travel conditions for citizens. Specific functions to be actualized can be detailed as follows: A. Bus Monitoring and Control By employing GIS and GPS technology together with in-vehicle devices, we are able to ensure comprehensive, visualized and real-time monitoring, controlling and trackingover the operation status of public transit vehicles and to gain grasp of urban road transportation. With the use of video and audio technology, the operation trails and information concerning the public transit vehicles can be displayed. B. Data Collection and Communication Passenger information can be acquired via passenger information collection device installed on public transit bus stops and vehicles, and such data will be transmitted back to the data center. Moreover, positioning of vehicles in operation can be achieved through in-vehicle devices and GPS technology and again, the corresponding data will be sent back to the data center. By means of modern wireless communication, real-time communication can be linked between the vehicles inoperation and the dispatching center. C. Passenger Flow Analysis and Forecasting Based on Neutral Network Model, short-term passenger flow on public transportation routes can be forecasted, theresults of which will serve as the input data in real-time dispatching. D. Real-Time Dispatching With the data collected and result forecasted on passenger flows, the computer system can optimize vehicle departure timetable, scheme out real-time vehicledispatching plan and automatically deliver dispatch order to drivers, following certain dispatch rules and calculation methods. In case of an accident, an emergency plan can be deployed in a timely manner and thus a dispatch plan under unexpected occurrences will be implemented. E. Statistics and Analysis Through analysis of the collected information, data reports and statements for different purposes can be enerated, such as labor use statement, statistical chart and table on passenger flows of each route, cost and expense statement of different operational companies, table on vehicle driving mileage, statistical table on contingencies and analytical 第 26 页 共30页 statement of malfunction maintenance, among others. 第 27 页 共30页 附录二: 中文译文 智能公共交通调度系统规划简述 摘要:城市的管理部门和公共交通企业一直面临一些紧迫的问题，这些问题包括如何用有效地方法调度和管理公交车辆和如何发展中国的公交优先战略。为了改善公共交通服务和缩短乘车时间，管理部门应高度重视城市智能公交调度系统的研究。为了达到改善的目的，本文基于系统工程理论知识和城市公交调度模式，应用先进的通信技术、计算机网络技术和交通运营的管理方法，通过对信息流的处理以及分析系统工程功能达到改善目的。此外，根据中国特定的现实情况，通过详细检验可行的调度方法，本文利用实时调度模式作为一种模式识别的测定方法，进一步提出了基于BP神经网络的方法来确定公交车辆调度模式。这些研究结果将作为参考和城市智能公共交通调度系统中的应用与发展的基础。 关键字公共交通工具 ;智能调度 ;神经网络 ;系统的设计 简介 自十九世纪八十年代以来，西方国家已经开始采取积极主动行动来实现对智能公共交通系统的研究。在此期间，关于城市大众运输管理方面，美国的率先研究对高级公共运输系统 (APTS) ，主要对面向总线实时调度方法和实时信息发布技术进行研究，应用先进的电子和通信技术的研究来提高公共交通效率规定水平。在九十年代，东京的运输大都市政府局制定集中交通控制系统 (验车) 可以乘客及公共运输操作人员提供实时信息，执行操作监视和控制，并贴息公交巴士的动态调度。 与这些发达国家相比中国承担智能公共交通的较低的水平，从传统的操作方法是仍在使用中绝大多数的公共交通领域的事实可以看出。中国加速过程中的城市化、不断扩大城市规模和城市人口不断增加，公共交通系统是可靠性的压力的受到更大，面临运行速度和持续恶化和服务水平不断下降的问题。根据这种情况下，智能公共交通系统成为一个强大的工具来解决这些问题，因此值得在这一领域进行更进一步的研究。智能公共交通系统、发展和应用于一体的地理信息系统技术的智能调度系统，全球定位系统和GSM 得到了越来越多的重视，并在技术、 经济和社会表现出极大的好处(卡斯滕森的领域1998年)。 在进行城市智能公交调度系统的研究中，本文对系统的功能需求进行分析、 表明智能公共 transportationdispatching 系统的基本结构，并阐述城市智能公交调度系统的开发 第 28 页 共30页 过程中涉及的关键技术，所有这些都可以为智能公交调度系统在城市地区在中国的应用与发展提供参考和依据。 智能公交系统通过调整操作功能和收集分析相关信息，来实现客运量预测、调度计划实时测试与控制，由此提升公共交通系统的服务水平，为提高公民出行条件做出贡献。实施特定的函数详情如下: 1 总线监控和利用地理信息系统和全球定位系统技术，连同车载设备的控制，我们都能够确保全面的、 可视化的和实时监测、 控制和 trackingover 的公交车辆的运行状况，并获得的城市道路交通的把握。使用视频和音频技术，可以显示的运行轨迹和有关公共交通工具的信息。 2 .数据收集和传播客运信息还可以获得通过客运信息收集设备安装在公交车站和车辆，与此类数据将传播到数据中心。此外，定位车辆的操作可以通过车载设备、 GPS 技术和再次，相应的数据将发送回数据中心。现代的无线通信的方式可以将实时通信链接车辆公家与调度中心。 3 客流分析和预报神经网络模型，公共交通路线的短期旅客流量可以被预测，涉足，将作为输入的数据的实时调度。 4 实时调度与收集的数据和结果预测客流，对计算机系统可以优化车辆离开时间表，实时 vehicledispatching 计划的计划和自动发送到驱动程序，之后一定的调度规则和计算方法的调度指令。发生意外，可以及时部署紧急应变计划，因此将实施意外事件调度计划。 5 统计和分析通过分析收集到的信息，数据的报告，并作不同用途的语句可以是 enerated，如劳动使用语句、 统计图表和表上每个路线、 成本和费用的语句的不同运营公司的客运量对车辆行驶里程、 突发事件和分析语句的故障维修，除其他外的统计表格的表。 第 29 页 共30页 致谢 在本文的成稿过程中，首先，我要感谢我的指导老师卢亚丽老师。在我对论文的写作迷茫的时候，是她交给我们写作的方法，特别要提到的是，在我最初的论文写作中，由于对论文写作流程的不熟悉，感觉写出的论文思路不是很清楚，在这个时候是卢老师给我描述了本篇论文的结构框架和行文思路。我清楚地记得，在论文的创作过程中，卢老师一共提出过三次关于论文结构框架的修改意见，当然，关于具体细节的修改提到的意见更多。在论文基本确定后，卢老师依旧面对面修改过多次，再次表示对卢老师的感谢。 其次，我要感谢马歆、郭洁、赵玉东、李栓柱、陈国栋、祁丽霞、王红娜等管理与经济学院的教授、老师们，这篇论文在写作过程中我运用了各位老师教给我们的知识，更重要的是教给了我们做研究的方法以及严谨的研究态度。 最后，我要感谢我的同学和朋友们，是他们在我收集整理资料、查询文献及参考资料过程中给予了巨大的帮助。他们在我学习过程中还给予了真切的关怀和鼓励，让我有时间、有信心坚持完学业。 最后祝大家工作顺利、学业有成～ 第 30 页 共30页