基于平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)：方法、模型與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義隨著城市化進(jìn)程的不斷加速，城市人口數(shù)量急劇增長，居民機(jī)動(dòng)車保有量也在持續(xù)攀升。這一現(xiàn)象導(dǎo)致城市交通在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中面臨著日益突出的供需矛盾，交通擁堵問題愈發(fā)嚴(yán)重。在許多大城市，早晚高峰時(shí)段道路上車流量巨大，車輛行駛緩慢，嚴(yán)重影響了居民的出行效率和生活質(zhì)量。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，北京、上海、廣州等一線城市，居民在工作日的平均通勤時(shí)間常常超過1小時(shí)，部分路段的擁堵指數(shù)甚至高達(dá)8以上，處于嚴(yán)重?fù)矶聽顟B(tài)。與此同時(shí)，常規(guī)城市公共交通的弊病也逐漸顯現(xiàn)出來。換乘不便使得乘客在出行過程中需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力來轉(zhuǎn)乘不同的公交線路；乘車環(huán)境擁擠，尤其是在高峰時(shí)段，公交車內(nèi)人滿為患，乘客的舒適度極低；公交車服務(wù)質(zhì)量也難以令人滿意，準(zhǔn)點(diǎn)率不高、車輛老舊等問題時(shí)有發(fā)生。這些問題使得公共交通在面對(duì)居民日益增長的出行需求時(shí)，逐漸失去了原有的吸引力。為了響應(yīng)公共交通服務(wù)對(duì)象的呼聲，提升公交出行方式的競(jìng)爭(zhēng)力，定制公交運(yùn)營方式應(yīng)運(yùn)而生。定制公交充分利用網(wǎng)絡(luò)等傳播媒介的優(yōu)勢(shì)，通過網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營平臺(tái)收集乘客的出行需求數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包含了乘客的出發(fā)地、目的地、出行時(shí)間等詳細(xì)信息，能夠真實(shí)反映乘客的出行需求。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的深入分析和處理，定制公交可以識(shí)別客流情況，整理出具有相同層次以及相似需要的人群信息，為其提供專門的定制服務(wù)。定制公交能夠提供門對(duì)門無換乘服務(wù)，這大大減少了乘客的出行時(shí)間和換乘的麻煩，提高了出行效率。定制公交還能優(yōu)化乘車環(huán)境，通常采用中小型客車，座位更加寬敞舒適，部分車輛還配備了空調(diào)、娛樂設(shè)施等便利設(shè)施，為乘客提供更好的出行體驗(yàn)。定制公交采用專用道快捷服務(wù)，進(jìn)一步提升了出行的速度和準(zhǔn)時(shí)性。定制公交還能分散乘車時(shí)間，有效緩解交通擁堵狀況，減少私家車的使用，降低空氣污染和碳排放量，對(duì)城市交通的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。在定制公交的發(fā)展過程中，站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。合理的站點(diǎn)選址能夠確保公交站點(diǎn)接近客流集散點(diǎn)，如大型商場(chǎng)、辦公樓、醫(yī)院、學(xué)校等，方便乘客上下車，提高公交的使用效率。同時(shí)，站點(diǎn)選址還需要考慮與其他公共交通方式的銜接，如地鐵、輕軌等，形成良好的換乘體系，便于乘客快速轉(zhuǎn)乘?？茖W(xué)的線路設(shè)計(jì)則需要綜合考慮道路狀況、交通流量、乘客出行需求等因素，以確保線路的合理性和通行效率，滿足乘客的出行需求。傳統(tǒng)的站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)方法往往缺乏對(duì)乘客需求數(shù)據(jù)的充分利用，更多地依賴經(jīng)驗(yàn)和定性分析，導(dǎo)致線路規(guī)劃與實(shí)際需求存在偏差，無法充分發(fā)揮定制公交的優(yōu)勢(shì)。而基于平臺(tái)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)，可以更加精準(zhǔn)地把握乘客的出行需求，提高公交服務(wù)的質(zhì)量和效率。通過對(duì)平臺(tái)上大量的出行需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以了解不同區(qū)域、不同時(shí)間段的客流分布情況，從而有針對(duì)性地進(jìn)行站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，還可以預(yù)測(cè)未來的客流變化趨勢(shì)，為公交運(yùn)營提供科學(xué)的決策依據(jù)?；谄脚_(tái)需求數(shù)據(jù)研究定制公交站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。它能夠有效提升定制公交的服務(wù)質(zhì)量，更好地滿足居民的出行需求，提高居民對(duì)公共交通的滿意度。合理的站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)可以提高公交的運(yùn)行效率，減少運(yùn)營成本，提高公交企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。定制公交的發(fā)展有助于緩解城市交通擁堵，減少環(huán)境污染，促進(jìn)城市的可持續(xù)發(fā)展，為構(gòu)建綠色、宜居的城市環(huán)境做出貢獻(xiàn)。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國外，定制公交的發(fā)展起步相對(duì)較早，相關(guān)研究也較為豐富。上世紀(jì)70年代，美國、新加坡等發(fā)達(dá)國家就已開通定制公交服務(wù)，主要在中心城區(qū)和郊區(qū)社區(qū)之間提供通勤服務(wù)，吸引了大量自駕車通勤者。芬蘭赫爾辛基、悉尼等城市也在積極試驗(yàn)定制公交服務(wù)，不斷探索創(chuàng)新的運(yùn)營模式和盈利方式。例如，舊金山的定制公交Leap，不僅收取基本服務(wù)費(fèi)用，還通過在車上售賣零食、軟飲料等提高附加值，甚至設(shè)置了咖啡區(qū)、工作區(qū)等，以滿足上班族的多樣化需求。在站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)方面，國外學(xué)者運(yùn)用了多種先進(jìn)的技術(shù)和方法。一些研究利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)乘客的出行需求數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS），分析不同區(qū)域、不同時(shí)間段的客流分布情況，從而為站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù)。通過對(duì)歷史出行數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)未來的客流變化趨勢(shì)，提前規(guī)劃公交線路和站點(diǎn)布局。還有學(xué)者運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)中的優(yōu)化算法，如Dijkstra算法、A*算法、遺傳算法等，求解最優(yōu)的線路方案，以實(shí)現(xiàn)線路長度最短、運(yùn)行時(shí)間最短、運(yùn)營成本最低等目標(biāo)。通過建立數(shù)學(xué)模型，考慮交通流量、道路狀況、站點(diǎn)間距等因素，對(duì)線路進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高公交的運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。然而，國外的研究也存在一定的局限性。不同國家和地區(qū)的城市交通狀況、人口分布、出行習(xí)慣等存在差異，國外的研究成果難以直接應(yīng)用于國內(nèi)的實(shí)際情況。部分研究過于注重技術(shù)層面的優(yōu)化，而忽視了實(shí)際運(yùn)營中的成本控制、政策法規(guī)等因素，導(dǎo)致一些優(yōu)化方案在實(shí)際應(yīng)用中難以實(shí)施。國外研究在考慮公交與其他交通方式的協(xié)同發(fā)展方面還不夠深入，未能充分發(fā)揮綜合交通系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)。國內(nèi)定制公交起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，北京、天津、濟(jì)南、青島、成都、沈陽等多個(gè)城市已陸續(xù)開通定制公交服務(wù)。在站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)研究領(lǐng)域，國內(nèi)學(xué)者也取得了不少成果。有研究基于網(wǎng)約車GPS數(shù)據(jù)，對(duì)定制公交站線進(jìn)行優(yōu)化。通過分析網(wǎng)約車的行駛軌跡、速度、?？空军c(diǎn)等信息，了解城市交通的擁堵狀況和熱點(diǎn)區(qū)域，以及乘客的出行需求和習(xí)慣，進(jìn)而制定出更加合理的公交站線方案。還有研究利用公交IC卡數(shù)據(jù)，結(jié)合乘客的出行時(shí)間、上下車站點(diǎn)等信息，分析客流特征，進(jìn)行站點(diǎn)選址和線路優(yōu)化。通過對(duì)IC卡數(shù)據(jù)的挖掘，發(fā)現(xiàn)潛在的客流需求，優(yōu)化公交線路，提高公交的覆蓋率和服務(wù)水平。此外，國內(nèi)學(xué)者還從多目標(biāo)優(yōu)化的角度出發(fā)，綜合考慮乘客出行效益、公交企業(yè)運(yùn)營效益和時(shí)間滿足效益等因素，建立定制公交線路設(shè)計(jì)模型。從乘客出行效益角度，考慮減少乘客的出行時(shí)間、提高出行舒適度；從公交企業(yè)運(yùn)營效益角度，考慮降低運(yùn)營成本、提高運(yùn)營效率；從時(shí)間滿足效益角度，考慮滿足乘客對(duì)出行時(shí)間的要求，提高公交的準(zhǔn)時(shí)性。通過使用差分進(jìn)化算法、遺傳算法等智能算法對(duì)模型進(jìn)行求解，得到最優(yōu)的線路設(shè)計(jì)方案。有研究針對(duì)北京市“管莊-東大橋”區(qū)域，結(jié)合平臺(tái)需求數(shù)據(jù)，運(yùn)用改進(jìn)的DBSCAN聚類算法對(duì)乘客需求數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并結(jié)合節(jié)點(diǎn)重要度思想進(jìn)行公交站點(diǎn)選址，確定公交站點(diǎn)備選集合，然后從多個(gè)效益角度建立線路設(shè)計(jì)模型，使用差分進(jìn)化算法求解，驗(yàn)證了定制公交規(guī)劃的可行性以及求解算法的合理性。盡管國內(nèi)在定制公交站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)研究方面取得了一定進(jìn)展，但仍存在一些問題有待解決。目前對(duì)平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的挖掘和利用還不夠充分，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性對(duì)研究結(jié)果的影響較大，需要進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)的收集和處理技術(shù)。部分研究在考慮實(shí)際運(yùn)營中的復(fù)雜因素時(shí)還不夠全面，如公交車輛的調(diào)度、駕駛員的工作安排、道路施工等突發(fā)情況對(duì)線路的影響等。國內(nèi)研究在定制公交與城市整體交通規(guī)劃的融合方面還需要進(jìn)一步深入，以實(shí)現(xiàn)定制公交與其他公共交通方式的無縫銜接，提高城市交通系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率。1.3研究?jī)?nèi)容與方法本研究將圍繞定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)展開，充分利用平臺(tái)需求數(shù)據(jù)，以提高定制公交的服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營效率。具體研究?jī)?nèi)容包括：定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)處理：收集定制公交運(yùn)營平臺(tái)上的乘客出行需求數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋乘客的出發(fā)地、目的地、出行時(shí)間、期望到達(dá)時(shí)間等多維度信息。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、錯(cuò)誤或不完整的數(shù)據(jù)記錄，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，深入分析數(shù)據(jù)特征，挖掘乘客出行規(guī)律，如不同區(qū)域、不同時(shí)間段的出行需求分布情況，以及出行需求的季節(jié)性、周期性變化等。定制公交站點(diǎn)選址方法構(gòu)建：在分析平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合節(jié)點(diǎn)重要度思想，綜合考慮乘客需求密度、周邊人口分布、土地利用性質(zhì)等因素，確定公交站點(diǎn)備選集合。引入改進(jìn)的DBSCAN聚類算法對(duì)乘客需求數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，將需求相近的乘客聚集在一起，以便更精準(zhǔn)地確定站點(diǎn)位置，提高站點(diǎn)對(duì)乘客的吸引力和服務(wù)效率。同時(shí)，考慮站點(diǎn)與周邊交通設(shè)施的銜接，如地鐵站、公交樞紐等，確保乘客能夠方便地?fù)Q乘其他公共交通方式，實(shí)現(xiàn)出行的無縫對(duì)接。定制公交線路設(shè)計(jì)方法構(gòu)建：從乘客出行效益、公交企業(yè)運(yùn)營效益和時(shí)間滿足效益三個(gè)角度出發(fā)，建立定制公交線路設(shè)計(jì)模型。乘客出行效益方面，以減少乘客出行時(shí)間、提高出行舒適度為目標(biāo)，盡量避免線路迂回和過長的換乘距離；公交企業(yè)運(yùn)營效益方面，考慮降低運(yùn)營成本，包括車輛購置成本、燃油成本、人工成本等，提高車輛的滿載率和運(yùn)營效率；時(shí)間滿足效益方面，確保線路能夠滿足乘客對(duì)出行時(shí)間的要求，提高公交的準(zhǔn)時(shí)性，減少乘客的等待時(shí)間。在模型構(gòu)建過程中，充分考慮道路狀況、交通流量、站點(diǎn)間距等實(shí)際因素，運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)中的優(yōu)化算法，如Dijkstra算法、A*算法、遺傳算法等，求解最優(yōu)的線路方案，實(shí)現(xiàn)線路長度最短、運(yùn)行時(shí)間最短、運(yùn)營成本最低等多目標(biāo)的平衡。定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)模型求解：針對(duì)建立的站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)模型，選擇合適的智能算法進(jìn)行求解。如使用差分進(jìn)化算法，通過不斷迭代優(yōu)化，尋找滿足多目標(biāo)約束條件的最優(yōu)解。在求解過程中，設(shè)置合理的算法參數(shù)，如種群規(guī)模、變異率、交叉率等，以提高算法的收斂速度和求解精度。對(duì)求解結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)估，驗(yàn)證模型和算法的合理性和有效性。通過對(duì)比不同算法的求解結(jié)果，選擇性能最優(yōu)的算法，為定制公交的實(shí)際運(yùn)營提供科學(xué)的決策依據(jù)。案例驗(yàn)證：以某城市的實(shí)際公交情況作為案例，運(yùn)用所提出的站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)方法進(jìn)行定制公交規(guī)劃。收集該城市定制公交運(yùn)營平臺(tái)的需求數(shù)據(jù)，以及相關(guān)的城市交通數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)等。根據(jù)實(shí)際情況對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)設(shè)置和調(diào)整，確保模型能夠準(zhǔn)確反映該城市的交通特點(diǎn)和乘客需求。將規(guī)劃結(jié)果與實(shí)際公交運(yùn)營線路進(jìn)行對(duì)比分析，從乘客出行時(shí)間、公交運(yùn)營成本、線路覆蓋率等多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，驗(yàn)證定制公交規(guī)劃的可行性以及求解算法的合理性。根據(jù)案例驗(yàn)證結(jié)果，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，提出改進(jìn)建議，為其他城市的定制公交發(fā)展提供參考和借鑒。本研究將采用以下研究方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)已有的研究成果進(jìn)行梳理和分析，總結(jié)成功經(jīng)驗(yàn)和存在的問題，為本文的研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。通過文獻(xiàn)研究，掌握相關(guān)的理論知識(shí)和研究方法，如大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、運(yùn)籌學(xué)中的優(yōu)化算法、地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)等，為后續(xù)的研究工作做好技術(shù)準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)挖掘法：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。通過數(shù)據(jù)挖掘算法，如聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時(shí)間序列分析等，從海量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，挖掘乘客出行規(guī)律和潛在需求。利用聚類分析算法，將具有相似出行需求的乘客聚為一類，為站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)提供依據(jù)；通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)不同出行需求之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，優(yōu)化線路規(guī)劃；運(yùn)用時(shí)間序列分析，預(yù)測(cè)不同時(shí)間段的出行需求變化，合理安排公交班次和運(yùn)力。模型構(gòu)建法：基于運(yùn)籌學(xué)、交通規(guī)劃學(xué)等理論，建立定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型。在模型構(gòu)建過程中，充分考慮各種實(shí)際因素和約束條件，確保模型的科學(xué)性和實(shí)用性。通過數(shù)學(xué)模型，將復(fù)雜的站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)優(yōu)化問題，運(yùn)用優(yōu)化算法求解，得到最優(yōu)的解決方案。在模型構(gòu)建過程中，與實(shí)際情況相結(jié)合，進(jìn)行模型的驗(yàn)證和調(diào)整，確保模型能夠準(zhǔn)確反映實(shí)際問題，為定制公交的規(guī)劃和運(yùn)營提供有效的決策支持。實(shí)證分析法：選取實(shí)際城市案例，運(yùn)用所建立的模型和方法進(jìn)行定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)，并將規(guī)劃結(jié)果與實(shí)際公交運(yùn)營情況進(jìn)行對(duì)比分析。通過實(shí)證分析，驗(yàn)證模型和方法的可行性和有效性，評(píng)估定制公交規(guī)劃對(duì)提高公交服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營效率的實(shí)際效果。在實(shí)證分析過程中，收集實(shí)際運(yùn)營數(shù)據(jù)，如乘客出行時(shí)間、公交運(yùn)營成本、乘客滿意度等，進(jìn)行量化評(píng)估，為模型和方法的改進(jìn)提供依據(jù)。同時(shí)，結(jié)合實(shí)際案例，分析定制公交在運(yùn)營過程中可能遇到的問題和挑戰(zhàn)，提出相應(yīng)的解決方案和建議。二、定制公交概述及平臺(tái)需求數(shù)據(jù)特征2.1定制公交系統(tǒng)剖析定制公交，作為城市公共交通體系中的新興力量，近年來在緩解城市交通擁堵、提升居民出行體驗(yàn)等方面發(fā)揮著愈發(fā)重要的作用。它是一種基于乘客個(gè)性化出行需求，通過大數(shù)據(jù)分析、智能算法等先進(jìn)技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)線路規(guī)劃、車輛調(diào)度和服務(wù)提供的新型公共交通服務(wù)模式。與傳統(tǒng)公交的固定線路、固定站點(diǎn)和固定班次不同，定制公交以其靈活性和針對(duì)性，為乘客提供了更加便捷、高效、舒適的出行選擇。從運(yùn)營方式來看，定制公交具有顯著的靈活性。它借助互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，廣泛收集乘客的出行需求數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了出發(fā)地、目的地、出行時(shí)間等關(guān)鍵信息。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，公交運(yùn)營企業(yè)能夠精準(zhǔn)把握乘客的出行規(guī)律和需求特點(diǎn)，進(jìn)而制定出個(gè)性化的線路和班次計(jì)劃。一些定制公交線路會(huì)根據(jù)乘客的需求，在住宅小區(qū)、商業(yè)中心、辦公區(qū)域等人員密集的場(chǎng)所設(shè)置站點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”或“少換乘”的直達(dá)服務(wù)，大大縮短了乘客的出行時(shí)間。定制公交的發(fā)車時(shí)間也更加靈活，不僅可以根據(jù)工作日和周末的不同出行需求進(jìn)行調(diào)整，還能針對(duì)早晚高峰等特殊時(shí)段，合理增加或減少發(fā)車班次，以滿足乘客的出行需求。定制公交的結(jié)構(gòu)也獨(dú)具特色。在車輛配置方面，通常選用中小型客車，這些車輛具有靈活性高、轉(zhuǎn)彎半徑小等優(yōu)點(diǎn)，能夠更好地適應(yīng)城市復(fù)雜的道路條件和站點(diǎn)設(shè)置。車輛內(nèi)部設(shè)施也更加人性化，配備了舒適的座椅、空調(diào)、車載Wi-Fi等設(shè)施，為乘客營造了一個(gè)舒適、便捷的出行環(huán)境。在運(yùn)營管理方面，定制公交采用智能化的調(diào)度系統(tǒng)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛的運(yùn)行狀態(tài)和乘客的需求變化，及時(shí)調(diào)整車輛的行駛路線和發(fā)車時(shí)間，確保車輛的高效運(yùn)行和乘客的滿意度。定制公交還與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)緊密結(jié)合，乘客可以通過手機(jī)APP或網(wǎng)站進(jìn)行線路查詢、預(yù)訂車票、支付費(fèi)用等操作，實(shí)現(xiàn)了出行服務(wù)的智能化和便捷化。定制公交的優(yōu)勢(shì)在多個(gè)方面得以體現(xiàn)。它有效提升了出行體驗(yàn)，為乘客提供了更加舒適、便捷的出行服務(wù)。“一人一座”的乘車環(huán)境避免了傳統(tǒng)公交的擁擠，讓乘客在旅途中能夠得到充分的休息；直達(dá)或少量換乘的線路設(shè)計(jì)減少了乘客的換乘次數(shù)和出行時(shí)間，提高了出行效率；舒適的車內(nèi)設(shè)施和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)也讓乘客感受到了更高品質(zhì)的出行體驗(yàn)。定制公交對(duì)緩解交通擁堵具有積極作用。一部定制公交可替代20-30部私家車，通過引導(dǎo)更多乘客選擇定制公交出行，能夠有效減少道路上的私家車數(shù)量，降低交通流量，從而緩解城市交通擁堵狀況。定制公交的發(fā)展還有助于優(yōu)化城市交通資源配置，提高公共交通的運(yùn)行效率，促進(jìn)城市交通的可持續(xù)發(fā)展。然而，定制公交在發(fā)展過程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性是一個(gè)關(guān)鍵問題。定制公交的運(yùn)營高度依賴平臺(tái)需求數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響到線路規(guī)劃和服務(wù)提供的準(zhǔn)確性。由于數(shù)據(jù)來源廣泛，可能存在數(shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤或不完整的情況，這就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的清洗和驗(yàn)證，以確保數(shù)據(jù)的可靠性。運(yùn)營成本較高也是定制公交面臨的一個(gè)難題。定制公交的車輛配置和服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)較高，加上線路規(guī)劃和調(diào)度的復(fù)雜性，導(dǎo)致運(yùn)營成本相對(duì)傳統(tǒng)公交更高。如何在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下，有效降低運(yùn)營成本，提高運(yùn)營效率，是定制公交發(fā)展需要解決的重要問題。定制公交的市場(chǎng)認(rèn)知度和接受度還有待提高。部分乘客對(duì)定制公交的了解不夠深入，仍然習(xí)慣于傳統(tǒng)的出行方式，這在一定程度上限制了定制公交的市場(chǎng)拓展。加強(qiáng)宣傳推廣，提高乘客對(duì)定制公交的認(rèn)知度和接受度，也是定制公交發(fā)展的重要任務(wù)之一。2.2平臺(tái)需求數(shù)據(jù)特性分析定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)主要來源于乘客在定制公交運(yùn)營平臺(tái)上提交的出行需求信息。這些數(shù)據(jù)涵蓋了多個(gè)方面，包括乘客的出行起終點(diǎn)、出行時(shí)間、期望到達(dá)時(shí)間、乘車人數(shù)等。數(shù)據(jù)類型豐富多樣，既包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如乘客的年齡、性別、聯(lián)系方式等，便于進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)和分析；也包含非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如乘客的留言建議等，雖然處理難度較大，但能為了解乘客的個(gè)性化需求和意見提供重要參考。在時(shí)空分布特征方面，定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出明顯的時(shí)間規(guī)律性和空間聚集性。從時(shí)間維度來看，工作日的早晚高峰時(shí)段是出行需求的高峰期。早上7-9點(diǎn)，大量乘客從居住地前往工作地或?qū)W校，以滿足上班、上學(xué)的需求；晚上17-19點(diǎn)，乘客則從工作地或?qū)W校返回居住地。在這兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)，出行需求高度集中，且不同日期的需求變化相對(duì)穩(wěn)定。通過對(duì)某城市一周內(nèi)的定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)工作日早高峰時(shí)段的出行需求占全天總需求的35%左右，晚高峰時(shí)段占30%左右。周末和節(jié)假日的出行需求則相對(duì)分散，出行時(shí)間也更為靈活，可能是由于居民在休息時(shí)間的出行目的更加多樣化，包括購物、休閑娛樂、探親訪友等，不像工作日那樣集中在通勤出行上。從空間維度來看，出行起終點(diǎn)呈現(xiàn)出明顯的聚集特征。居住小區(qū)是重要的出行起點(diǎn)之一，尤其是大型居民區(qū)，往往聚集了大量的居民出行需求。這些小區(qū)通常人口密集，居民的出行活動(dòng)頻繁，對(duì)定制公交的需求也較大。大型寫字樓則是主要的出行終點(diǎn)，許多上班族在工作日需要前往寫字樓工作，形成了從居住小區(qū)到寫字樓的大量出行需求。學(xué)校也是出行需求的重要聚集點(diǎn)，在上學(xué)和放學(xué)時(shí)間段，學(xué)校周邊的出行需求急劇增加，主要是學(xué)生和家長的出行。大型商場(chǎng)、醫(yī)院等場(chǎng)所也會(huì)吸引一定的出行需求，在購物、就醫(yī)的高峰時(shí)段，周邊的交通流量明顯增大。通過對(duì)某城市的定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，發(fā)現(xiàn)居住小區(qū)、寫字樓和學(xué)校周邊的出行需求密度明顯高于其他區(qū)域，這些區(qū)域的出行需求占總需求的70%以上。出行起終點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)也具有一定的規(guī)律。在同一區(qū)域內(nèi)，如城市的某個(gè)商業(yè)區(qū)或住宅區(qū)，不同出行起終點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)較為緊密。在商業(yè)區(qū)，乘客可能會(huì)從一個(gè)商場(chǎng)前往另一個(gè)商場(chǎng)，或者從寫字樓前往附近的餐廳、咖啡館等；在住宅區(qū)，居民可能會(huì)前往小區(qū)內(nèi)的超市、幼兒園等。不同區(qū)域之間也存在明顯的出行關(guān)聯(lián)，如從城市的新區(qū)到主城區(qū)，由于新區(qū)的居民可能在主城區(qū)工作、購物或就醫(yī)，導(dǎo)致這兩個(gè)區(qū)域之間的出行需求較大。通過對(duì)出行起終點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)某些區(qū)域之間的出行需求呈現(xiàn)出明顯的方向性和規(guī)律性，這為定制公交的線路設(shè)計(jì)提供了重要的依據(jù)。三、基于平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的定制公交站點(diǎn)選址方法3.1需求數(shù)據(jù)聚類分析3.1.1聚類算法選擇在對(duì)定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析時(shí)，可供選擇的聚類算法眾多，每種算法都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。常見的聚類算法包括K-Means算法、層次聚類算法、高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）、DBSCAN算法等。K-Means算法是一種基于劃分的聚類算法，其原理是隨機(jī)選擇K個(gè)初始聚類中心，然后將數(shù)據(jù)集中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離它最近的聚類中心所在的簇中，接著計(jì)算每個(gè)簇中數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值，將其作為新的聚類中心，不斷迭代這一過程，直到聚類中心不再發(fā)生變化。K-Means算法計(jì)算速度快，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集具有較高的效率，且能在一定程度上避免局部最優(yōu)解。然而，該算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量K，而在實(shí)際的定制公交需求數(shù)據(jù)處理中，我們往往難以事先確定合理的K值。若K值設(shè)定不合理，可能導(dǎo)致聚類結(jié)果偏差較大，無法準(zhǔn)確反映乘客的需求分布。若K值設(shè)定過小，可能會(huì)將多個(gè)不同需求特征的區(qū)域合并為一個(gè)簇，忽略了乘客需求的多樣性；若K值設(shè)定過大，又可能會(huì)將原本屬于同一需求區(qū)域的點(diǎn)劃分到不同的簇中，增加了聚類的復(fù)雜性和不確定性。層次聚類算法則是基于簇間的相似度，通過不斷合并或分裂簇來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)。這種算法不需要事先指定聚類的數(shù)量，能夠生成較為豐富的聚類結(jié)果。但是，層次聚類算法的計(jì)算復(fù)雜度較高，當(dāng)數(shù)據(jù)集規(guī)模較大時(shí)，計(jì)算量會(huì)顯著增加，導(dǎo)致算法運(yùn)行效率低下。層次聚類算法一旦完成合并或分裂操作，就無法回溯，這可能會(huì)導(dǎo)致聚類結(jié)果不理想，因?yàn)樵诤喜⒒蚍至训倪^程中，可能會(huì)錯(cuò)誤地將一些本應(yīng)屬于不同簇的點(diǎn)合并在一起，或者將一個(gè)合理的簇錯(cuò)誤地分裂開。高斯混合模型是一種基于概率模型的聚類算法，它假設(shè)數(shù)據(jù)是由多個(gè)高斯分布混合而成，通過估計(jì)每個(gè)高斯分布的參數(shù)（均值、協(xié)方差和權(quán)重）來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。高斯混合模型在處理具有復(fù)雜分布的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色，能夠?qū)?shù)據(jù)的分布進(jìn)行較為準(zhǔn)確的建模。然而，該算法對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)，當(dāng)數(shù)據(jù)分布不符合高斯混合模型的假設(shè)時(shí)，聚類效果會(huì)受到較大影響。高斯混合模型的計(jì)算復(fù)雜度也較高，尤其是在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算量會(huì)急劇增加，這使得它在實(shí)際應(yīng)用中受到一定的限制。DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）算法，即基于密度的空間聚類算法，是一種與上述算法原理截然不同的聚類方法。該算法通過定義數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度來識(shí)別聚類和噪聲點(diǎn)。其核心思想是，如果一個(gè)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)密度超過某個(gè)閾值（通過鄰域半徑eps和最小點(diǎn)數(shù)minPts來確定），則將這些點(diǎn)劃分為一個(gè)聚類；而對(duì)于那些密度低于閾值的點(diǎn)，則將其視為噪聲點(diǎn)。DBSCAN算法具有諸多優(yōu)點(diǎn)，它不需要事先指定聚類的數(shù)量，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際分布情況自動(dòng)識(shí)別出聚類的數(shù)量和形狀，這對(duì)于定制公交需求數(shù)據(jù)這種分布復(fù)雜且未知的數(shù)據(jù)集來說非常重要。DBSCAN算法能夠有效地處理噪聲點(diǎn)，不會(huì)將噪聲點(diǎn)錯(cuò)誤地劃分到聚類中，從而提高了聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。DBSCAN算法還能夠識(shí)別出任意形狀的聚類，而不像K-Means等算法通常只能識(shí)別球形或近似球形的聚類，這使得它在處理實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)更加靈活和實(shí)用。在處理定制公交需求數(shù)據(jù)時(shí)，DBSCAN算法相對(duì)于傳統(tǒng)算法具有明顯的優(yōu)勢(shì)。定制公交需求數(shù)據(jù)的分布往往是復(fù)雜且不規(guī)則的，可能存在各種形狀和密度的需求區(qū)域。例如，在城市中，由于不同區(qū)域的功能定位、人口密度和出行習(xí)慣的差異，乘客的出行需求可能會(huì)呈現(xiàn)出不同的聚集形態(tài)，有的區(qū)域需求點(diǎn)可能緊密聚集在一起，形成高密度的聚類；而有的區(qū)域需求點(diǎn)可能較為分散，形成低密度的聚類或噪聲點(diǎn)。DBSCAN算法能夠很好地適應(yīng)這種復(fù)雜的分布情況，準(zhǔn)確地識(shí)別出不同的需求區(qū)域。DBSCAN算法能夠自動(dòng)處理噪聲點(diǎn)，這對(duì)于定制公交需求數(shù)據(jù)來說尤為重要。在實(shí)際的需求數(shù)據(jù)中，可能會(huì)存在一些異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些點(diǎn)可能是由于數(shù)據(jù)采集誤差、用戶誤操作或其他原因?qū)е碌模鼈儾⒉淮碚鎸?shí)的出行需求。如果這些噪聲點(diǎn)不能被正確處理，可能會(huì)對(duì)聚類結(jié)果產(chǎn)生干擾，影響定制公交站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性。DBSCAN算法能夠?qū)⑦@些噪聲點(diǎn)識(shí)別出來，避免它們對(duì)聚類結(jié)果的影響，從而為后續(xù)的站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)提供更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。為了進(jìn)一步提高DBSCAN算法在處理定制公交需求數(shù)據(jù)時(shí)的性能和準(zhǔn)確性，我們對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。傳統(tǒng)DBSCAN算法對(duì)參數(shù)eps和minPts的選擇較為敏感，不同的參數(shù)設(shè)置可能會(huì)導(dǎo)致截然不同的聚類結(jié)果。而在實(shí)際應(yīng)用中，很難通過經(jīng)驗(yàn)或理論方法準(zhǔn)確地確定這兩個(gè)參數(shù)的最優(yōu)值。為了解決這一問題，我們采用了一種基于數(shù)據(jù)分布特征的自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整方法。通過對(duì)數(shù)據(jù)集中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度和距離進(jìn)行分析，動(dòng)態(tài)地確定每個(gè)點(diǎn)的鄰域半徑eps和最小點(diǎn)數(shù)minPts，使得算法能夠更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)的局部特征，提高聚類的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。我們還引入了一種快速鄰域搜索算法，以提高DBSCAN算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)的效率。傳統(tǒng)DBSCAN算法在計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的鄰域時(shí)，需要遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)集，這在數(shù)據(jù)量較大時(shí)會(huì)導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間過長。新的鄰域搜索算法利用空間索引結(jié)構(gòu)（如KD樹），能夠快速地找到每個(gè)點(diǎn)的鄰域點(diǎn)，大大減少了計(jì)算量，提高了算法的運(yùn)行速度。3.1.2聚類過程實(shí)現(xiàn)在利用改進(jìn)的DBSCAN算法對(duì)定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類時(shí)，主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：參數(shù)設(shè)定：首先，需要確定改進(jìn)DBSCAN算法的關(guān)鍵參數(shù)，即鄰域半徑eps和最小點(diǎn)數(shù)minPts。在本研究中，采用基于數(shù)據(jù)分布特征的自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整方法。對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)p，計(jì)算其與其他所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離d(p,q)，并統(tǒng)計(jì)距離小于某個(gè)初始值eps_0的點(diǎn)的數(shù)量n_p。根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度分布情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整eps和minPts的值。對(duì)于局部密度較高的區(qū)域，適當(dāng)減小eps的值，以避免將不同的聚類合并；對(duì)于局部密度較低的區(qū)域，適當(dāng)增大eps的值，以確保能夠?qū)⒎稚⒌狞c(diǎn)納入聚類。同時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)集中不同區(qū)域的密度差異，為每個(gè)區(qū)域設(shè)定不同的minPts值，使得算法能夠更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)的局部特征。通過多次實(shí)驗(yàn)和分析，確定初始值eps_0為城市平均道路網(wǎng)密度的倒數(shù)乘以一個(gè)經(jīng)驗(yàn)系數(shù)（在本研究中取值為1.5），這樣可以根據(jù)城市道路網(wǎng)的疏密程度初步確定鄰域半徑的范圍，為后續(xù)的自適應(yīng)調(diào)整提供基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：收集到的定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)可能包含各種噪聲和異常值，為了提高聚類的準(zhǔn)確性，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)的需求記錄，例如某些乘客可能由于誤操作多次提交相同的出行需求，這些重復(fù)數(shù)據(jù)會(huì)增加計(jì)算量并影響聚類結(jié)果，通過數(shù)據(jù)清洗可以將其去除。檢查數(shù)據(jù)中的缺失值和錯(cuò)誤值，對(duì)于缺失值較多或錯(cuò)誤明顯的數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行刪除或修正。如果某個(gè)需求記錄中出發(fā)地或目的地信息缺失，或者出行時(shí)間格式錯(cuò)誤等，都需要進(jìn)行相應(yīng)的處理。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將不同維度的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度范圍內(nèi)，以避免某些維度對(duì)聚類結(jié)果的影響過大。由于需求數(shù)據(jù)中可能包含出行起終點(diǎn)的經(jīng)緯度信息、出行時(shí)間、乘車人數(shù)等不同類型的數(shù)據(jù)，它們的取值范圍和單位各不相同，通過標(biāo)準(zhǔn)化處理可以使這些數(shù)據(jù)具有可比性，提高聚類算法的性能。本研究采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法，對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)x_i，其標(biāo)準(zhǔn)化后的值x_i'計(jì)算如下：x_i'=\frac{x_i-\mu}{\sigma}其中，\mu是數(shù)據(jù)集中該維度的均值，\sigma是標(biāo)準(zhǔn)差。聚類執(zhí)行：在完成參數(shù)設(shè)定和數(shù)據(jù)預(yù)處理后，開始執(zhí)行改進(jìn)的DBSCAN算法。對(duì)于數(shù)據(jù)集中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)p，計(jì)算其鄰域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)集合N_{eps}(p)。如果|N_{eps}(p)|\geqminPts，則將點(diǎn)p標(biāo)記為核心點(diǎn)；否則，將點(diǎn)p標(biāo)記為非核心點(diǎn)。對(duì)于核心點(diǎn)p，以其為起始點(diǎn)，遞歸地?cái)U(kuò)展聚類。將N_{eps}(p)中的所有點(diǎn)標(biāo)記為與p屬于同一聚類，并繼續(xù)對(duì)這些點(diǎn)的鄰域進(jìn)行擴(kuò)展，直到無法找到新的核心點(diǎn)為止。在擴(kuò)展聚類的過程中，利用快速鄰域搜索算法，通過KD樹結(jié)構(gòu)快速找到每個(gè)點(diǎn)的鄰域點(diǎn)，大大提高了搜索效率，減少了計(jì)算時(shí)間。對(duì)于非核心點(diǎn)，如果它位于某個(gè)核心點(diǎn)的鄰域內(nèi)，則將其標(biāo)記為邊界點(diǎn)，并將其歸入該核心點(diǎn)所在的聚類；否則，將其標(biāo)記為噪聲點(diǎn)。在聚類執(zhí)行過程中，還對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估和調(diào)整。根據(jù)聚類的緊密度和分離度等指標(biāo)，判斷當(dāng)前聚類結(jié)果是否合理。如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)聚類過于松散或與其他聚類之間的界限不清晰，通過調(diào)整參數(shù)eps和minPts，重新進(jìn)行聚類，直到得到滿意的聚類結(jié)果。以某城市一周內(nèi)的定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)為例，經(jīng)過改進(jìn)DBSCAN算法聚類后，得到了多個(gè)聚類結(jié)果。這些聚類結(jié)果清晰地反映了不同區(qū)域的出行需求聚集情況。在城市的商業(yè)中心區(qū)域，形成了一個(gè)高密度的聚類，其中包含了大量來自周邊寫字樓、商場(chǎng)和酒店的出行需求點(diǎn)，這些點(diǎn)的出行時(shí)間主要集中在工作日的早晚高峰時(shí)段，出行目的多為通勤和商務(wù)活動(dòng)。在大型居民區(qū)附近，也形成了明顯的聚類，這些聚類中的需求點(diǎn)主要來自居民的日常出行，出行時(shí)間相對(duì)較為分散，但在早晚高峰時(shí)段也有明顯的出行高峰，出行目的包括通勤、購物和休閑娛樂等。通過對(duì)聚類結(jié)果的分析，可以直觀地了解到城市中不同區(qū)域的出行需求特征，為后續(xù)的定制公交站點(diǎn)選址提供了重要依據(jù)。在商業(yè)中心區(qū)域的聚類中，可以根據(jù)聚類的范圍和需求點(diǎn)的分布情況，在該區(qū)域內(nèi)或周邊合理設(shè)置定制公交站點(diǎn)，以滿足大量乘客的出行需求；在居民區(qū)聚類中，也可以根據(jù)居民的出行特點(diǎn)和需求分布，在小區(qū)門口或附近的主要道路上設(shè)置站點(diǎn)，方便居民乘坐定制公交出行。3.2結(jié)合節(jié)點(diǎn)重要度的站點(diǎn)選址3.2.1節(jié)點(diǎn)重要度指標(biāo)構(gòu)建在定制公交站點(diǎn)選址過程中，節(jié)點(diǎn)重要度指標(biāo)的構(gòu)建對(duì)于準(zhǔn)確確定站點(diǎn)位置至關(guān)重要。本研究綜合考慮出行流量、距離、周邊熱點(diǎn)區(qū)域等多方面因素，全面、科學(xué)地構(gòu)建節(jié)點(diǎn)重要度指標(biāo)體系。出行流量是衡量節(jié)點(diǎn)重要度的關(guān)鍵因素之一，它直接反映了該節(jié)點(diǎn)的出行需求強(qiáng)度。對(duì)于每個(gè)聚類簇，統(tǒng)計(jì)其中包含的出行起終點(diǎn)數(shù)量。假設(shè)某聚類簇C_i中包含的出行起終點(diǎn)數(shù)量為n_i，則該聚類簇的出行流量F_i=n_i。通過對(duì)不同聚類簇出行流量的比較，可以直觀地了解各個(gè)區(qū)域的出行需求大小。在城市的商業(yè)中心區(qū)域，由于寫字樓、商場(chǎng)等集中，出行起終點(diǎn)數(shù)量眾多，其出行流量往往較大；而在一些偏遠(yuǎn)的居民區(qū)或工業(yè)區(qū)，出行流量相對(duì)較小。出行流量還可以按照不同的時(shí)間段進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如工作日的早晚高峰時(shí)段、周末等，以更細(xì)致地分析出行需求的時(shí)間變化規(guī)律。距離因素在節(jié)點(diǎn)重要度評(píng)估中也起著重要作用，它主要考慮節(jié)點(diǎn)與其他關(guān)鍵位置的距離關(guān)系。這里的距離主要包括節(jié)點(diǎn)到市中心的距離d_{center}、節(jié)點(diǎn)到主要交通樞紐（如火車站、汽車站、地鐵站等）的距離d_{hub}以及節(jié)點(diǎn)到其他聚類簇中心的距離d_{cluster}。對(duì)于距離的計(jì)算，采用歐幾里得距離公式。假設(shè)節(jié)點(diǎn)A的坐標(biāo)為(x_1,y_1)，節(jié)點(diǎn)B的坐標(biāo)為(x_2,y_2)，則節(jié)點(diǎn)A到節(jié)點(diǎn)B的歐幾里得距離d=\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}。為了將不同類型的距離統(tǒng)一到相同的度量尺度，對(duì)距離進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)于節(jié)點(diǎn)到市中心的距離d_{center}，標(biāo)準(zhǔn)化后的值d_{center}'=\frac{d_{center}-\overline{d_{center}}}{\sigma_{d_{center}}}，其中\(zhòng)overline{d_{center}}是所有節(jié)點(diǎn)到市中心距離的均值，\sigma_{d_{center}}是標(biāo)準(zhǔn)差；同理，對(duì)節(jié)點(diǎn)到主要交通樞紐的距離d_{hub}和節(jié)點(diǎn)到其他聚類簇中心的距離d_{cluster}進(jìn)行類似的標(biāo)準(zhǔn)化處理。距離市中心或主要交通樞紐越近的節(jié)點(diǎn)，其重要度相對(duì)越高，因?yàn)檫@些節(jié)點(diǎn)具有更好的交通可達(dá)性和便利性，能夠吸引更多的乘客。周邊熱點(diǎn)區(qū)域?qū)?jié)點(diǎn)重要度的影響也不容忽視。熱點(diǎn)區(qū)域通常是人口密集、活動(dòng)頻繁的地方，如大型商場(chǎng)、醫(yī)院、學(xué)校等，這些區(qū)域的存在會(huì)顯著增加周邊節(jié)點(diǎn)的出行需求。對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)其一定范圍內(nèi)（如半徑500米）的熱點(diǎn)區(qū)域數(shù)量n_{hot}。若節(jié)點(diǎn)j周邊半徑500米范圍內(nèi)有n_{hot,j}個(gè)熱點(diǎn)區(qū)域，則該節(jié)點(diǎn)的熱點(diǎn)區(qū)域影響因子H_j=n_{hot,j}。熱點(diǎn)區(qū)域數(shù)量越多，說明該節(jié)點(diǎn)周邊的出行需求越多樣化，其重要度也就越高。在大型商場(chǎng)附近的節(jié)點(diǎn)，不僅有購物人群的出行需求，還可能有周邊寫字樓上班族的出行需求，因此該節(jié)點(diǎn)的重要度相對(duì)較高。為了綜合考慮以上因素，確定節(jié)點(diǎn)重要度指標(biāo)I，采用加權(quán)求和的方法。設(shè)出行流量的權(quán)重為w_1，距離因素的權(quán)重為w_2，周邊熱點(diǎn)區(qū)域的權(quán)重為w_3，且w_1+w_2+w_3=1。則節(jié)點(diǎn)重要度指標(biāo)I的計(jì)算公式為：I=w_1F+w_2(d_{center}'+d_{hub}'+d_{cluster}')+w_3H權(quán)重的確定采用層次分析法（AHP）。首先，構(gòu)建判斷矩陣。邀請(qǐng)交通規(guī)劃專家、公交運(yùn)營企業(yè)管理人員等組成專家小組，根據(jù)各因素對(duì)節(jié)點(diǎn)重要度的影響程度，對(duì)出行流量、距離、周邊熱點(diǎn)區(qū)域這三個(gè)因素進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣A。假設(shè)判斷矩陣A為：A=\begin{bmatrix}1&a_{12}&a_{13}\\\frac{1}{a_{12}}&1&a_{23}\\\frac{1}{a_{13}}&\frac{1}{a_{23}}&1\end{bmatrix}其中，a_{ij}表示因素i與因素j相對(duì)重要性的比值，a_{ij}的值根據(jù)專家的經(jīng)驗(yàn)和判斷確定，取值范圍為1-9。若因素i比因素j同等重要，則a_{ij}=1；若因素i比因素j稍微重要，則a_{ij}=3；若因素i比因素j明顯重要，則a_{ij}=5；若因素i比因素j強(qiáng)烈重要，則a_{ij}=7；若因素i比因素j極端重要，則a_{ij}=9；a_{ji}=\frac{1}{a_{ij}}。然后，計(jì)算判斷矩陣的特征向量和最大特征值。通過計(jì)算判斷矩陣A的特征向量W，得到各因素的相對(duì)權(quán)重。特征向量W的計(jì)算方法可以采用和積法、方根法等。以和積法為例，先將判斷矩陣A的每一列元素進(jìn)行歸一化處理，得到矩陣B：B=\begin{bmatrix}b_{11}&b_{12}&b_{13}\\b_{21}&b_{22}&b_{23}\\b_{31}&b_{32}&b_{33}\end{bmatrix}其中，b_{ij}=\frac{a_{ij}}{\sum_{k=1}^{3}a_{kj}}。再將矩陣B的每一行元素相加，得到向量M：M=\begin{bmatrix}m_1\\m_2\\m_3\end{bmatrix}其中，m_i=\sum_{j=1}^{3}b_{ij}。最后，將向量M進(jìn)行歸一化處理，得到特征向量W：W=\begin{bmatrix}w_1\\w_2\\w_3\end{bmatrix}其中，w_i=\frac{m_i}{\sum_{k=1}^{3}m_k}。同時(shí)，計(jì)算判斷矩陣A的最大特征值\lambda_{max}：\lambda_{max}=\frac{1}{3}\sum_{i=1}^{3}\frac{(AW)_i}{w_i}其中，(AW)_i表示向量AW的第i個(gè)元素。最后，進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。為了確保權(quán)重的合理性，需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。計(jì)算一致性指標(biāo)CI：CI=\frac{\lambda_{max}-3}{3-1}查找相應(yīng)的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI，根據(jù)矩陣階數(shù)n=3，查得RI的值。計(jì)算一致性比例CR：CR=\frac{CI}{RI}當(dāng)CR\lt0.1時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性，權(quán)重分配合理；否則，需要重新調(diào)整判斷矩陣，直到滿足一致性要求為止。通過層次分析法確定的權(quán)重，能夠充分體現(xiàn)各因素對(duì)節(jié)點(diǎn)重要度的相對(duì)重要性，為節(jié)點(diǎn)重要度指標(biāo)的計(jì)算提供科學(xué)依據(jù)。3.2.2站點(diǎn)選址流程依據(jù)聚類結(jié)果和節(jié)點(diǎn)重要度，確定公交站點(diǎn)備選集合的流程主要包括篩選、評(píng)估和優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。篩選環(huán)節(jié)：在完成聚類分析和節(jié)點(diǎn)重要度計(jì)算后，首先從每個(gè)聚類簇中篩選出節(jié)點(diǎn)重要度較高的節(jié)點(diǎn)。設(shè)定一個(gè)節(jié)點(diǎn)重要度閾值I_{threshold}，對(duì)于節(jié)點(diǎn)重要度I\geqI_{threshold}的節(jié)點(diǎn)，將其納入公交站點(diǎn)備選集合的初步篩選范圍。假設(shè)通過計(jì)算得到某聚類簇C_k中各節(jié)點(diǎn)的重要度，其中節(jié)點(diǎn)n_1、n_2、n_5的重要度分別為I_{n1}=0.8、I_{n2}=0.75、I_{n5}=0.85，若設(shè)定的閾值I_{threshold}=0.7，則節(jié)點(diǎn)n_1、n_2、n_5滿足篩選條件，被初步選入備選集合。篩選出的節(jié)點(diǎn)通常位于出行需求較為集中、交通條件較為便利的區(qū)域，這些區(qū)域能夠吸引更多的乘客，提高定制公交的服務(wù)效率。評(píng)估環(huán)節(jié)：對(duì)初步篩選出的備選節(jié)點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)評(píng)估，主要考慮節(jié)點(diǎn)的可及性、安全性和建設(shè)成本等因素?？杉靶苑矫妫u(píng)估節(jié)點(diǎn)周邊的道路狀況是否良好，是否便于公交車輛的進(jìn)出和?？俊９?jié)點(diǎn)周邊道路應(yīng)具有足夠的寬度和通行能力，避免出現(xiàn)交通擁堵影響公交車輛的正常運(yùn)行。同時(shí)，節(jié)點(diǎn)應(yīng)與周邊的居民區(qū)、商業(yè)區(qū)、辦公區(qū)等有便捷的連接通道，方便乘客步行到達(dá)站點(diǎn)。安全性方面，考察節(jié)點(diǎn)所在位置的交通安全狀況，是否存在交通事故頻發(fā)的隱患。節(jié)點(diǎn)應(yīng)設(shè)置在視野開闊、交通標(biāo)志清晰的地方，避免在急轉(zhuǎn)彎、陡坡等危險(xiǎn)路段設(shè)置站點(diǎn)。建設(shè)成本也是評(píng)估的重要因素之一，包括土地購置成本、站點(diǎn)建設(shè)成本等。選擇土地價(jià)格相對(duì)較低、建設(shè)條件相對(duì)簡(jiǎn)單的位置，能夠有效降低定制公交的建設(shè)和運(yùn)營成本。對(duì)于位于城市中心商業(yè)區(qū)的備選節(jié)點(diǎn)，雖然其出行需求大、可及性好，但土地購置成本高昂，可能會(huì)增加建設(shè)成本；而位于城市邊緣的一些節(jié)點(diǎn)，建設(shè)成本較低，但可及性可能相對(duì)較差，需要綜合考慮各方面因素進(jìn)行評(píng)估。優(yōu)化環(huán)節(jié)：在評(píng)估的基礎(chǔ)上，對(duì)備選節(jié)點(diǎn)集合進(jìn)行優(yōu)化。采用模擬退火算法對(duì)備選節(jié)點(diǎn)集合進(jìn)行優(yōu)化，以尋找最優(yōu)的站點(diǎn)布局方案。模擬退火算法是一種基于概率的全局優(yōu)化算法，它通過模擬物理退火過程，在解空間中進(jìn)行隨機(jī)搜索，逐漸逼近全局最優(yōu)解。在優(yōu)化過程中，以乘客的總出行時(shí)間最短和公交運(yùn)營成本最低為目標(biāo)函數(shù)。乘客總出行時(shí)間包括步行到站點(diǎn)的時(shí)間、在站點(diǎn)等待的時(shí)間以及乘坐公交的時(shí)間。公交運(yùn)營成本包括車輛購置成本、燃油成本、人工成本等。通過不斷調(diào)整備選節(jié)點(diǎn)的組合，計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的值，根據(jù)模擬退火算法的規(guī)則，接受或拒絕新的節(jié)點(diǎn)組合，逐步優(yōu)化站點(diǎn)布局方案。在初始狀態(tài)下，隨機(jī)選擇一組備選節(jié)點(diǎn)作為當(dāng)前解，計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值。然后，隨機(jī)生成一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)組合，計(jì)算新組合的目標(biāo)函數(shù)值。若新組合的目標(biāo)函數(shù)值優(yōu)于當(dāng)前解，則接受新組合；若新組合的目標(biāo)函數(shù)值不如當(dāng)前解，但根據(jù)一定的概率（與當(dāng)前溫度有關(guān)），仍有可能接受新組合。隨著優(yōu)化過程的進(jìn)行，溫度逐漸降低，接受較差解的概率也逐漸減小，最終收斂到全局最優(yōu)解。通過模擬退火算法的優(yōu)化，可以得到更加合理的公交站點(diǎn)備選集合，提高定制公交的服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營效率。四、考慮多效益的定制公交線路設(shè)計(jì)模型4.1線路設(shè)計(jì)目標(biāo)與原則在定制公交的線路設(shè)計(jì)中，明確設(shè)計(jì)目標(biāo)與原則對(duì)于滿足乘客需求、提高公交運(yùn)營效益以及保障交通系統(tǒng)的高效運(yùn)行至關(guān)重要。本研究從乘客出行效益、公交企業(yè)運(yùn)營效益和時(shí)間滿足效益三個(gè)角度出發(fā)，全面闡述線路設(shè)計(jì)的目標(biāo)與原則。從乘客出行效益角度來看，首要目標(biāo)是減少乘客出行時(shí)間。定制公交應(yīng)盡量避免線路迂回和過長的換乘距離，確保乘客能夠快速、便捷地到達(dá)目的地。通過合理規(guī)劃線路，選擇距離最短、路況最佳的路徑，減少乘客在途時(shí)間。在線路設(shè)計(jì)時(shí)，充分考慮乘客的出發(fā)地和目的地分布，盡量實(shí)現(xiàn)“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”或“少換乘”的直達(dá)服務(wù)，減少乘客的換乘次數(shù)和換乘時(shí)間。提高出行舒適度也是重要目標(biāo)之一。定制公交應(yīng)提供舒適的乘車環(huán)境，車輛應(yīng)配備舒適的座椅、空調(diào)、良好的通風(fēng)系統(tǒng)等設(shè)施，減少乘客在乘車過程中的不適感。還應(yīng)合理控制車輛的滿載率，避免過度擁擠，為乘客提供較為寬松的乘車空間。從公交企業(yè)運(yùn)營效益角度出發(fā)，降低運(yùn)營成本是關(guān)鍵目標(biāo)。運(yùn)營成本包括車輛購置成本、燃油成本、人工成本等多個(gè)方面。在車輛購置方面，應(yīng)根據(jù)線路的客流量和運(yùn)營需求，合理選擇車輛類型和數(shù)量，避免車輛的閑置和浪費(fèi)。優(yōu)化線路規(guī)劃，減少車輛的空駛里程，提高燃油利用率，降低燃油成本。合理安排駕駛員的工作時(shí)間和任務(wù)，提高人工效率，降低人工成本。提高車輛的滿載率也是提高運(yùn)營效益的重要手段。通過合理設(shè)計(jì)線路，吸引更多的乘客乘坐，提高車輛的載客量，從而提高車輛的滿載率，增加運(yùn)營收入。時(shí)間滿足效益也是線路設(shè)計(jì)需要重點(diǎn)考慮的因素。定制公交應(yīng)確保能夠滿足乘客對(duì)出行時(shí)間的要求，提高公交的準(zhǔn)時(shí)性。在高峰時(shí)段，合理增加發(fā)車班次，減少乘客的等待時(shí)間；在非高峰時(shí)段，適當(dāng)減少發(fā)車班次，避免資源浪費(fèi)。通過智能調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛的運(yùn)行狀態(tài)，根據(jù)交通狀況和客流變化，及時(shí)調(diào)整發(fā)車時(shí)間和線路，確保車輛能夠按時(shí)到達(dá)站點(diǎn)，提高公交的準(zhǔn)時(shí)性。在定制公交的線路設(shè)計(jì)中，還應(yīng)遵循一系列重要原則。便捷性原則要求線路設(shè)計(jì)要充分考慮乘客的出行需求，盡量在乘客出行的起終點(diǎn)或附近設(shè)置站點(diǎn)，方便乘客上下車。站點(diǎn)的設(shè)置應(yīng)靠近居民區(qū)、商業(yè)區(qū)、辦公區(qū)、學(xué)校等人員密集的場(chǎng)所，減少乘客步行到站點(diǎn)的距離。高效性原則強(qiáng)調(diào)線路應(yīng)選擇通行效率高的道路，避免經(jīng)過交通擁堵嚴(yán)重的路段。在規(guī)劃線路時(shí)，結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)，分析不同路段在不同時(shí)間段的交通流量和擁堵情況，選擇交通流暢的道路，提高公交車輛的行駛速度，減少運(yùn)行時(shí)間。經(jīng)濟(jì)性原則注重在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下，盡量降低運(yùn)營成本。合理規(guī)劃線路，減少不必要的線路長度和站點(diǎn)設(shè)置，降低車輛的運(yùn)營成本和維護(hù)成本。同時(shí)，優(yōu)化車輛調(diào)度，提高車輛的利用率，降低單位乘客的運(yùn)營成本。安全性原則是線路設(shè)計(jì)的基本要求，線路應(yīng)避開危險(xiǎn)路段，如事故多發(fā)地段、路況復(fù)雜的路段等。站點(diǎn)的設(shè)置應(yīng)考慮交通安全，確保乘客上下車的安全，站點(diǎn)周邊應(yīng)設(shè)置明顯的交通標(biāo)志和標(biāo)線，引導(dǎo)乘客安全出行。4.2線路設(shè)計(jì)模型構(gòu)建4.2.1模型假設(shè)與變量定義為了構(gòu)建定制公交線路設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型，首先提出以下合理假設(shè)：公交車輛行駛速度恒定：假設(shè)在整個(gè)線路運(yùn)行過程中，公交車輛的行駛速度保持恒定，不受交通擁堵、信號(hào)燈等因素的影響。雖然在實(shí)際情況中，公交車輛的行駛速度會(huì)受到多種因素的干擾，但為了簡(jiǎn)化模型，便于分析和求解，做出這一假設(shè)。在一些道路條件較為穩(wěn)定、交通流量相對(duì)均勻的路段，公交車輛的行駛速度波動(dòng)較小，這一假設(shè)具有一定的合理性。在非高峰時(shí)段，某些主干道上的公交車輛可以保持相對(duì)穩(wěn)定的行駛速度。乘客按時(shí)到達(dá)站點(diǎn)：假定乘客能夠按照預(yù)訂的出行時(shí)間按時(shí)到達(dá)公交站點(diǎn)，不存在因個(gè)人原因?qū)е碌倪t到情況。這一假設(shè)忽略了乘客可能因突發(fā)狀況、交通堵塞等原因無法按時(shí)到達(dá)站點(diǎn)的情況，但在大多數(shù)情況下，乘客會(huì)提前規(guī)劃好出行時(shí)間，盡量按時(shí)到達(dá)站點(diǎn)，從而保證公交車輛能夠按時(shí)發(fā)車，提高運(yùn)營效率。站點(diǎn)位置固定：認(rèn)為公交站點(diǎn)的位置一旦確定，在模型研究期間不會(huì)發(fā)生改變。這一假設(shè)排除了因城市建設(shè)、道路改造等因素導(dǎo)致站點(diǎn)位置變動(dòng)的可能性，使得模型能夠在固定的站點(diǎn)布局基礎(chǔ)上進(jìn)行線路設(shè)計(jì)。在實(shí)際運(yùn)營中，站點(diǎn)位置通常會(huì)在一定時(shí)期內(nèi)保持穩(wěn)定，除非有重大的城市規(guī)劃調(diào)整。不考慮車輛故障等突發(fā)情況：模型中不考慮公交車輛在運(yùn)行過程中出現(xiàn)故障、交通事故等突發(fā)情況對(duì)線路運(yùn)行的影響。盡管這些突發(fā)情況在現(xiàn)實(shí)中可能會(huì)發(fā)生，但為了使模型更加簡(jiǎn)潔明了，集中研究線路設(shè)計(jì)的核心問題，暫時(shí)不考慮這些因素。在實(shí)際運(yùn)營中，可以通過建立應(yīng)急預(yù)案等方式來應(yīng)對(duì)這些突發(fā)情況。在上述假設(shè)基礎(chǔ)上，對(duì)模型中的決策變量和參數(shù)進(jìn)行明確定義：決策變量：設(shè)x_{ij}為0-1變量，表示是否設(shè)置從站點(diǎn)i到站點(diǎn)j的線路路段。若x_{ij}=1，則表示設(shè)置該線路路段；若x_{ij}=0，則不設(shè)置。例如，在城市的公交站點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)于站點(diǎn)A和站點(diǎn)B，x_{AB}的值決定了是否開通從站點(diǎn)A到站點(diǎn)B的公交線路路段。y_{i}為0-1變量，用于判斷站點(diǎn)i是否被選為定制公交站點(diǎn)。當(dāng)y_{i}=1時(shí)，表明站點(diǎn)i被選中；當(dāng)y_{i}=0時(shí)，則表示站點(diǎn)i未被選中。在確定公交站點(diǎn)備選集合后，通過y_{i}來最終確定哪些站點(diǎn)將成為實(shí)際的定制公交站點(diǎn)。參數(shù)：d_{ij}表示站點(diǎn)i到站點(diǎn)j的距離，可通過地理信息系統(tǒng)（GIS）或地圖數(shù)據(jù)獲取。在實(shí)際的城市道路網(wǎng)絡(luò)中，站點(diǎn)i和站點(diǎn)j之間的距離可以根據(jù)地圖上的坐標(biāo)信息，利用距離計(jì)算公式（如歐幾里得距離公式）計(jì)算得出。t_{ij}為站點(diǎn)i到站點(diǎn)j的行駛時(shí)間，根據(jù)假設(shè)的公交車輛行駛速度和站點(diǎn)間距離計(jì)算得到。若公交車輛的行駛速度為v，則t_{ij}=\frac{d_{ij}}{v}。p_{i}表示站點(diǎn)i的乘客需求數(shù)量，通過對(duì)定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的分析統(tǒng)計(jì)得出。在平臺(tái)需求數(shù)據(jù)中，記錄了每個(gè)站點(diǎn)的乘客出行需求信息，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的整理和統(tǒng)計(jì)，可以得到每個(gè)站點(diǎn)的乘客需求數(shù)量p_{i}。C為公交車輛的最大載客量，根據(jù)車輛類型和實(shí)際運(yùn)營規(guī)定確定。不同類型的公交車輛，其最大載客量會(huì)有所不同，例如小型公交車輛的最大載客量可能為30人，中型公交車輛的最大載客量可能為50人，大型公交車輛的最大載客量可能為80人。F為公交車輛的固定運(yùn)營成本，包括車輛購置成本、保險(xiǎn)費(fèi)用、場(chǎng)地租賃費(fèi)用等，可根據(jù)公交企業(yè)的實(shí)際運(yùn)營數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到。公交企業(yè)在運(yùn)營過程中，需要投入一定的固定成本來維持車輛的運(yùn)營，這些成本可以通過財(cái)務(wù)報(bào)表等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和核算。f為單位距離的運(yùn)營成本，如燃油成本、維修成本等，與公交車輛的能耗和維護(hù)情況相關(guān)，可通過實(shí)際運(yùn)營數(shù)據(jù)和成本分析確定。通過對(duì)公交車輛的燃油消耗、維修費(fèi)用等數(shù)據(jù)的分析，可以計(jì)算出單位距離的運(yùn)營成本f。T_{max}為乘客能夠接受的最大出行時(shí)間，根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研和乘客需求分析確定。不同的乘客對(duì)出行時(shí)間的接受程度可能會(huì)有所不同，但通過市場(chǎng)調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，可以確定一個(gè)大多數(shù)乘客能夠接受的最大出行時(shí)間T_{max}，例如在城市中，一般乘客能夠接受的最大出行時(shí)間可能為60分鐘。T_{min}為定制公交車輛的最小運(yùn)行時(shí)間，考慮到公交運(yùn)營的基本要求和成本效益，設(shè)定一個(gè)最小運(yùn)行時(shí)間，以確保公交服務(wù)的穩(wěn)定性和可行性。例如，為了保證公交車輛的正常運(yùn)營和成本控制，最小運(yùn)行時(shí)間可能設(shè)定為30分鐘。n表示站點(diǎn)總數(shù)，根據(jù)公交站點(diǎn)備選集合的確定結(jié)果得出。在完成公交站點(diǎn)選址后，確定的公交站點(diǎn)備選集合中的站點(diǎn)數(shù)量即為n。4.2.2模型建立基于多效益目標(biāo)，構(gòu)建定制公交線路設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型，包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件。目標(biāo)函數(shù)：乘客出行效益目標(biāo)：以乘客的總出行時(shí)間最短為目標(biāo)，乘客的總出行時(shí)間包括乘坐公交的時(shí)間和步行到站點(diǎn)的時(shí)間。乘坐公交的時(shí)間與線路長度和行駛速度相關(guān)，步行到站點(diǎn)的時(shí)間與站點(diǎn)到乘客出發(fā)地或目的地的距離有關(guān)。目標(biāo)函數(shù)可表示為：Z_1=\min\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}p_{i}t_{ij}x_{ij}該目標(biāo)函數(shù)的含義是，對(duì)于每個(gè)站點(diǎn)i，考慮從該站點(diǎn)出發(fā)的乘客數(shù)量p_{i}，以及從站點(diǎn)i到站點(diǎn)j的行駛時(shí)間t_{ij}和線路設(shè)置變量x_{ij}，通過對(duì)所有可能的線路路段進(jìn)行求和，得到乘客的總出行時(shí)間，然后求其最小值，以實(shí)現(xiàn)乘客出行時(shí)間的最小化。公交企業(yè)運(yùn)營效益目標(biāo)：旨在使公交企業(yè)的運(yùn)營成本最低，運(yùn)營成本涵蓋固定運(yùn)營成本和與線路長度相關(guān)的變動(dòng)成本。固定運(yùn)營成本為每輛車的固定投入，變動(dòng)成本則隨著線路長度的增加而增加。目標(biāo)函數(shù)可表示為：Z_2=\minF\sum_{i=1}^{n}y_{i}+f\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}d_{ij}x_{ij}其中，F(xiàn)\sum_{i=1}^{n}y_{i}表示所有被選中站點(diǎn)的公交車輛的固定運(yùn)營成本總和，因?yàn)閥_{i}表示站點(diǎn)i是否被選中，當(dāng)y_{i}=1時(shí)，該站點(diǎn)有公交車輛運(yùn)營，需要計(jì)算其固定運(yùn)營成本F；f\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}d_{ij}x_{ij}表示線路的變動(dòng)成本，根據(jù)單位距離運(yùn)營成本f、站點(diǎn)i到站點(diǎn)j的距離d_{ij}和線路設(shè)置變量x_{ij}，計(jì)算出線路的總變動(dòng)成本，兩者相加得到公交企業(yè)的總運(yùn)營成本，通過求最小值來實(shí)現(xiàn)運(yùn)營成本的最小化。時(shí)間滿足效益目標(biāo)：以乘客的時(shí)間滿足度最高為目標(biāo)，通過限制乘客的最大出行時(shí)間來體現(xiàn)。當(dāng)乘客的出行時(shí)間超過其能夠接受的最大出行時(shí)間T_{max}時(shí)，時(shí)間滿足度會(huì)降低。目標(biāo)函數(shù)可表示為：Z_3=\max\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}p_{i}\left(1-\frac{t_{ij}x_{ij}}{T_{max}}\right)x_{ij}該目標(biāo)函數(shù)的意義是，對(duì)于每個(gè)站點(diǎn)i和站點(diǎn)j，考慮從站點(diǎn)i出發(fā)的乘客數(shù)量p_{i}，以及從站點(diǎn)i到站點(diǎn)j的行駛時(shí)間t_{ij}和線路設(shè)置變量x_{ij}，計(jì)算出每個(gè)乘客在該線路路段上的時(shí)間滿足度\left(1-\frac{t_{ij}x_{ij}}{T_{max}}\right)，然后對(duì)所有線路路段上的乘客時(shí)間滿足度進(jìn)行求和，通過求最大值來實(shí)現(xiàn)乘客時(shí)間滿足效益的最大化。綜合以上三個(gè)目標(biāo)，構(gòu)建多目標(biāo)函數(shù)：Z=w_1Z_1+w_2Z_2+w_3Z_3其中，w_1、w_2、w_3分別為乘客出行效益、公交企業(yè)運(yùn)營效益和時(shí)間滿足效益的權(quán)重，且w_1+w_2+w_3=1。權(quán)重的確定可采用層次分析法（AHP）等方法，通過專家打分或數(shù)據(jù)分析，根據(jù)不同目標(biāo)的重要程度來確定相應(yīng)的權(quán)重。若經(jīng)過分析認(rèn)為乘客出行效益最為重要，公交企業(yè)運(yùn)營效益次之，時(shí)間滿足效益再次之，則可以設(shè)置w_1=0.4，w_2=0.3，w_3=0.3，具體權(quán)重的設(shè)置可根據(jù)實(shí)際情況和需求進(jìn)行調(diào)整。約束條件：站點(diǎn)連接約束：確保每個(gè)被選中的站點(diǎn)都有線路與之相連，且每個(gè)站點(diǎn)最多只能作為一條線路的起點(diǎn)和終點(diǎn)，以保證線路的連貫性和合理性。約束條件可表示為：\sum_{j=1}^{n}x_{ij}=y_{i},\quad\sum_{i=1}^{n}x_{ij}=y_{j},\quad\foralli,j=1,2,\cdots,n第一個(gè)等式\sum_{j=1}^{n}x_{ij}=y_{i}表示對(duì)于站點(diǎn)i，如果它被選中（y_{i}=1），則必然存在至少一條從站點(diǎn)i出發(fā)的線路（即\sum_{j=1}^{n}x_{ij}=1）；如果它未被選中（y_{i}=0），則不存在從站點(diǎn)i出發(fā)的線路（即\sum_{j=1}^{n}x_{ij}=0）。第二個(gè)等式\sum_{i=1}^{n}x_{ij}=y_{j}表示對(duì)于站點(diǎn)j，如果它被選中（y_{j}=1），則必然存在至少一條到達(dá)站點(diǎn)j的線路（即\sum_{i=1}^{n}x_{ij}=1）；如果它未被選中（y_{j}=0），則不存在到達(dá)站點(diǎn)j的線路（即\sum_{i=1}^{n}x_{ij}=0）。這兩個(gè)等式共同保證了站點(diǎn)與線路之間的正確連接關(guān)系。車輛容量約束：保證公交車輛在運(yùn)行過程中不會(huì)超載，即車輛上的乘客數(shù)量始終小于或等于車輛的最大載客量。約束條件可表示為：\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}p_{i}x_{ij}\leqC,\quad\foralli,j=1,2,\cdots,n該約束條件表示，對(duì)于所有可能的線路路段，從站點(diǎn)i出發(fā)乘坐到站點(diǎn)j的乘客數(shù)量總和\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}p_{i}x_{ij}不能超過公交車輛的最大載客量C，以確保公交車輛的安全運(yùn)行和乘客的乘車舒適度。線路時(shí)間約束：限制定制公交車輛的運(yùn)行時(shí)間在合理范圍內(nèi)，既要滿足乘客對(duì)出行時(shí)間的要求，又要保證公交服務(wù)的穩(wěn)定性和可行性。約束條件可表示為：T_{min}\leq\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}t_{ij}x_{ij}\leqT_{max}左邊的不等式T_{min}\leq\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}t_{ij}x_{ij}確保定制公交車輛的運(yùn)行時(shí)間不低于最小運(yùn)行時(shí)間T_{min}，以保證公交服務(wù)的基本質(zhì)量和成本效益；右邊的不等式\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}t_{ij}x_{ij}\leqT_{max}則保證乘客的出行時(shí)間不超過其能夠接受的最大出行時(shí)間T_{max}，滿足乘客的時(shí)間需求。變量取值約束：明確決策變量x_{ij}和y_{i}的取值范圍，x_{ij}和y_{i}均為0-1變量，即只能取0或1兩個(gè)值。約束條件可表示為：x_{ij}\in\{0,1\},\quady_{i}\in\{0,1\},\quad\foralli,j=1,2,\cdots,n這一約束條件保證了決策變量的取值符合實(shí)際意義，x_{ij}=1表示設(shè)置從站點(diǎn)i到站點(diǎn)j的線路路段，x_{ij}=0表示不設(shè)置；y_{i}=1表示站點(diǎn)i被選為定制公交站點(diǎn)，y_{i}=0表示站點(diǎn)i未被選中。4.3差分進(jìn)化算法求解模型4.3.1差分進(jìn)化算法原理差分進(jìn)化（DifferentialEvolution，DE）算法是一種基于群體智能理論的優(yōu)化算法，由Storn和Price于1995年提出，最初用于解決切比雪夫多項(xiàng)式問題，后被廣泛應(yīng)用于各種復(fù)雜優(yōu)化問題的求解。該算法通過群體內(nèi)個(gè)體間的合作與競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生全局搜索策略，采用實(shí)數(shù)編碼，具有較強(qiáng)的全局收斂能力和穩(wěn)健性，且不需要借助問題的特征信息，適用于求解利用常規(guī)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法難以求解甚至無法求解的復(fù)雜優(yōu)化問題。差分進(jìn)化算法的基本原理主要包括種群初始化、變異、交叉和選擇四個(gè)關(guān)鍵操作。在種群初始化階段，在搜索空間中隨機(jī)生成初始種群，每個(gè)個(gè)體代表問題的一個(gè)潛在解。設(shè)種群規(guī)模為NP，個(gè)體的維度為D，則第i個(gè)個(gè)體x_{i,0}（i=1,2,\cdots,NP）在第j維上的取值x_{ji,0}通常按照以下方式生成：x_{ji,0}=rand[0,1]\times(x_j^{(U)}-x_j^{(L)})+x_j^{L}其中，rand[0,1]是在[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，x_j^{(U)}和x_j^{(L)}分別是第j維變量的上界和下界。通過這種方式，初始種群中的個(gè)體在搜索空間中隨機(jī)分布，為后續(xù)的搜索提供了多樣化的起點(diǎn)。變異操作是差分進(jìn)化算法的核心操作之一，它通過對(duì)種群中的個(gè)體進(jìn)行差分計(jì)算，生成新的變異個(gè)體。對(duì)于種群中的每一個(gè)個(gè)體x_{i,G}（G表示當(dāng)前進(jìn)化代數(shù)），隨機(jī)選擇三個(gè)不同的個(gè)體x_{r1,G}、x_{r2,G}和x_{r3,G}（r1、r2、r3是從1到NP中隨機(jī)選取的互不相同的整數(shù)），根據(jù)這三個(gè)個(gè)體的差異生成一個(gè)變異向量v_{i,G+1}，其計(jì)算公式為：v_{i,G+1}=x_{r1,G}+F\cdot(x_{r2,G}-x_{r3,G})其中，F(xiàn)是變異因子，取值范圍通常在[0,2]之間，它用于控制差分的縮放程度。變異操作使得種群中的個(gè)體能夠在搜索空間中進(jìn)行更廣泛的探索，增加了算法跳出局部最優(yōu)解的能力。交叉操作將變異向量與當(dāng)前個(gè)體進(jìn)行組合，生成試驗(yàn)個(gè)體u_{i,G+1}，以增加種群的多樣性。交叉操作通過設(shè)定一個(gè)交叉率CR（取值范圍通常在[0,1]之間）來決定試驗(yàn)個(gè)體中哪些維度的基因來自變異向量，哪些來自當(dāng)前個(gè)體。對(duì)于第j維基因，有：u_{ji,G+1}=\begin{cases}v_{ji,G+1},&rand_j\leqCR\text{???}j=j_{rand}\\x_{ji,G},&rand_j>CR\text{???}j\neqj_{rand}\end{cases}其中，rand_j是在[0,1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，j_{rand}是從1到D中隨機(jī)選取的一個(gè)整數(shù)，確保試驗(yàn)個(gè)體至少有一個(gè)維度的基因來自變異向量。通過交叉操作，新生成的試驗(yàn)個(gè)體融合了變異向量和當(dāng)前個(gè)體的特征，為算法的搜索提供了更多的可能性。選擇操作是根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)對(duì)試驗(yàn)個(gè)體和當(dāng)前個(gè)體進(jìn)行比較，選擇適應(yīng)度更好的個(gè)體進(jìn)入下一代種群。設(shè)適應(yīng)度函數(shù)為f(x)，如果f(u_{i,G+1})\leqf(x_{i,G})，則下一代種群中的個(gè)體x_{i,G+1}=u_{i,G+1}；否則，x_{i,G+1}=x_{i,G}。選擇操作使得種群朝著適應(yīng)度更優(yōu)的方向進(jìn)化，逐步逼近全局最優(yōu)解。在求解復(fù)雜優(yōu)化問題時(shí)，差分進(jìn)化算法具有諸多優(yōu)勢(shì)。該算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，變異操作只涉及向量的加減運(yùn)算，且算法的控制參數(shù)較少，使用起來十分方便。差分進(jìn)化算法具有較好的可靠性、高效性和魯棒性，對(duì)于大空間、非線性和不可求導(dǎo)的連續(xù)問題，其求解速率比其他進(jìn)化方法更具優(yōu)勢(shì)。差分進(jìn)化算法還具有自適應(yīng)性，差分變異算子可以根據(jù)不同的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，從而提高搜索質(zhì)量。該算法存在內(nèi)在的并行性，可協(xié)同搜索，它具有利用個(gè)體局部信息和群體全局信息指導(dǎo)算法進(jìn)一步搜索的能力，且算法通用，可直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，不依賴于問題信息，不存在對(duì)目標(biāo)函數(shù)的限定，適用于各種復(fù)雜的優(yōu)化問題。4.3.2算法實(shí)現(xiàn)步驟將差分進(jìn)化算法應(yīng)用于定制公交線路設(shè)計(jì)模型求解，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：編碼方式：采用實(shí)數(shù)編碼方式對(duì)定制公交線路進(jìn)行編碼。將公交線路中的站點(diǎn)順序用一個(gè)實(shí)數(shù)向量表示，向量中的每個(gè)元素對(duì)應(yīng)一個(gè)站點(diǎn)的編號(hào)。假設(shè)有10個(gè)公交站點(diǎn)，編號(hào)從1到10，一條公交線路依次經(jīng)過站點(diǎn)1、3、5、7、9，則可以用向量[1,3,5,7,9]來表示這條線路。這種編碼方式直觀、簡(jiǎn)潔，便于進(jìn)行變異、交叉等操作，能夠有效反映線路的結(jié)構(gòu)信息。適應(yīng)度函數(shù)定義：根據(jù)定制公交線路設(shè)計(jì)模型的多目標(biāo)函數(shù)Z=w_1Z_1+w_2Z_2+w_3Z_3來定義適應(yīng)度函數(shù)。其中，Z_1為乘客出行效益目標(biāo)函數(shù)，Z_2為公交企業(yè)運(yùn)營效益目標(biāo)函數(shù)，Z_3為時(shí)間滿足效益目標(biāo)函數(shù)，w_1、w_2、w_3分別為相應(yīng)的權(quán)重。適應(yīng)度函數(shù)f(x)的值等于多目標(biāo)函數(shù)Z的值，即f(x)=Z。通過計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值，可以評(píng)估該個(gè)體所代表的線路方案的優(yōu)劣程度，適應(yīng)度函數(shù)值越小，表示線路方案越優(yōu)。參數(shù)調(diào)整：差分進(jìn)化算法的性能受到種群規(guī)模NP、變異因子F、交叉率CR等參數(shù)的影響，需要對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行合理調(diào)整。種群規(guī)模NP的大小決定了搜索空間的覆蓋范圍和搜索的多樣性，一般來說，較大的種群規(guī)?？梢蕴峁└鼜V泛的搜索范圍，但計(jì)算量也會(huì)相應(yīng)增加。在本研究中，通過多次實(shí)驗(yàn)，將種群規(guī)模NP設(shè)置為50，既能保證一定的搜索多樣性，又能控制計(jì)算成本。變異因子F控制著變異操作的強(qiáng)度，F(xiàn)值較大時(shí)，變異向量的變化范圍較大，有利于跳出局部最優(yōu)解，但可能會(huì)導(dǎo)致算法收斂速度變慢；F值較小時(shí)，變異向量的變化范圍較小，算法收斂速度可能較快，但容易陷入局部最優(yōu)解。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測(cè)試，將變異因子F設(shè)置為0.8，在保證算法全局搜索能力的同時(shí)，也能維持一定的收斂速度。交叉率CR決定了試驗(yàn)個(gè)體中來自變異向量的基因比例，CR值較大時(shí)，試驗(yàn)個(gè)體與變異向量的相似度較高，種群的多樣性增加，但可能會(huì)破壞優(yōu)良個(gè)體的結(jié)構(gòu)；CR值較小時(shí)，試驗(yàn)個(gè)體與當(dāng)前個(gè)體的相似度較高，算法的收斂性可能較好，但種群的多樣性可能不足。通過實(shí)驗(yàn)，將交叉率CR設(shè)置為0.7，能夠在多樣性和收斂性之間取得較好的平衡。最大進(jìn)化代數(shù)G_{max}決定了算法的迭代次數(shù)，當(dāng)達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)時(shí)，算法停止迭代。在本研究中，將最大進(jìn)化代數(shù)G_{max}設(shè)置為200，以確保算法有足夠的時(shí)間搜索到較優(yōu)解。算法執(zhí)行流程：初始化種群：在可行解空間中隨機(jī)生成NP個(gè)個(gè)體，每個(gè)個(gè)體代表一條定制公交線路，按照上述編碼方式進(jìn)行編碼。根據(jù)公交站點(diǎn)的數(shù)量和分布情況，隨機(jī)生成站點(diǎn)順序向量，構(gòu)成初始種群。計(jì)算適應(yīng)度：對(duì)于初始種群中的每個(gè)個(gè)體，根據(jù)定義的適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算其適應(yīng)度值，評(píng)估該個(gè)體所代表的線路方案的優(yōu)劣。變異操作：對(duì)種群中的每個(gè)個(gè)體，按照變異操作的公式生成變異個(gè)體。隨機(jī)選擇三個(gè)不同的個(gè)體，計(jì)算變異向量，生成變異個(gè)體。交叉操作：將變異個(gè)體與當(dāng)前個(gè)體進(jìn)行交叉操作，生成試驗(yàn)個(gè)體。根據(jù)交叉率CR，決定試驗(yàn)個(gè)體中各維度基因的來源。選擇操作：比較試驗(yàn)個(gè)體和當(dāng)前個(gè)體的適應(yīng)度值，選擇適應(yīng)度更好的個(gè)體進(jìn)入下一代種群。判斷終止條件：檢查是否達(dá)到最大進(jìn)化代數(shù)G_{max}或滿足其他終止條件（如適應(yīng)度值在連續(xù)若干代內(nèi)沒有明顯改進(jìn)）。如果滿足終止條件，則停止迭代，輸出當(dāng)前種群中適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體作為最優(yōu)線路方案；否則，返回步驟3繼續(xù)進(jìn)行迭代。通過以上步驟，利用差分進(jìn)化算法對(duì)定制公交線路設(shè)計(jì)模型進(jìn)行求解，能夠在復(fù)雜的搜索空間中尋找最優(yōu)的線路方案，為定制公交的實(shí)際運(yùn)營提供科學(xué)的決策依據(jù)。五、案例分析5.1案例區(qū)域與數(shù)據(jù)選取本研究以北京市“管莊-東大橋”區(qū)域作為案例研究對(duì)象，深入探討基于平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)方法的實(shí)際應(yīng)用效果。該區(qū)域位于北京市朝陽區(qū)，交通狀況復(fù)雜且人口分布密集，具有典型的城市通勤特征，對(duì)定制公交服務(wù)有著較高的需求，非常適合作為案例進(jìn)行研究。管莊地區(qū)地處朝陽區(qū)東部，介于東經(jīng)116°34'14"~116°37'05"，北緯39°52'54"~39°55'18"之間，東鄰?fù)ㄖ輩^(qū)城關(guān)鎮(zhèn)，南與豆各莊鄉(xiāng)、黑莊戶鄉(xiāng)毗鄰，西接三間房鄉(xiāng)，北與常營鄉(xiāng)接壤，鄉(xiāng)域面積10.2平方千米。截至2020年末，管莊鄉(xiāng)有戶籍人口63932人。該地區(qū)有多條城市主干道貫穿，如朝陽路、京通快速路等，交通流量大。然而，這些道路在早晚高峰時(shí)段經(jīng)常出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象，給居民的出行帶來了很大的困擾。管莊地區(qū)是一個(gè)人口密集的居住區(qū)，擁有多個(gè)大型居民小區(qū)，如遠(yuǎn)洋一方潤園、遠(yuǎn)洋一方花語苑、朝陽旺角小區(qū)等，居民出行需求旺盛。該地區(qū)還分布著一些商業(yè)設(shè)施和小型企業(yè)，進(jìn)一步增加了出行需求的多樣性。東大橋區(qū)域則位于朝陽區(qū)的核心商業(yè)區(qū)，是北京重要的商務(wù)和商業(yè)中心之一。這里聚集了眾多寫字樓、商場(chǎng)和酒店，如僑福芳草地、世貿(mào)天階等，吸引了大量的上班族和購物人群。東大橋周邊有多條地鐵線路和公交線路交匯，交通樞紐地位顯著，但也面臨著交通擁堵和換乘不便等問題。在工作日的早晚高峰時(shí)段，該區(qū)域的道路上車流和人流密集，交通壓力巨大，常規(guī)公交的擁擠和換乘不便問題尤為突出，居民對(duì)定制公交這種更加便捷、舒適的出行方式有著強(qiáng)烈的需求。選取該區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，主要基于以下幾方面原因。該區(qū)域的交通問題具有代表性，能夠反映出大城市在快速發(fā)展過程中面臨的交通擁堵、公共交通服務(wù)不足等普遍問題。通過對(duì)該區(qū)域的研究，可以為其他類似地區(qū)提供借鑒和參考。該區(qū)域的人口密度大，出行需求多樣，對(duì)定制公交的需求較為明顯。研究該區(qū)域的數(shù)據(jù)，能夠更好地驗(yàn)證基于平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)方法的有效性和可行性。該區(qū)域的交通數(shù)據(jù)和人口數(shù)據(jù)相對(duì)容易獲取，且較為準(zhǔn)確和全面，為研究提供了有力的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)的獲取主要通過以下途徑。從定制公交運(yùn)營平臺(tái)收集乘客的出行需求數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含了乘客的出發(fā)地、目的地、出行時(shí)間、期望到達(dá)時(shí)間等詳細(xì)信息，是研究的核心數(shù)據(jù)來源。通過與北京市交通管理部門合作，獲取該區(qū)域的道路狀況數(shù)據(jù)，包括道路長度、車道數(shù)量、道路等級(jí)、交通流量、擁堵情況等信息，這些數(shù)據(jù)對(duì)于分析公交車輛的行駛時(shí)間和線路的可行性至關(guān)重要。利用地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，獲取該區(qū)域的地理空間信息，包括居民小區(qū)、寫字樓、商場(chǎng)、學(xué)校、醫(yī)院等重要場(chǎng)所的位置信息，以及公交站點(diǎn)、地鐵站等交通設(shè)施的分布信息，以便準(zhǔn)確分析出行需求的空間分布和交通設(shè)施的銜接情況。還可以通過問卷調(diào)查、實(shí)地訪談等方式，收集居民對(duì)定制公交的需求和意見，進(jìn)一步補(bǔ)充和完善數(shù)據(jù)。通過多渠道的數(shù)據(jù)收集，為后續(xù)的站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)提供了全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。5.2站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)結(jié)果運(yùn)用前文所述的基于平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的定制公交站點(diǎn)選址與線路設(shè)計(jì)方法，對(duì)北京市“管莊-東大橋”區(qū)域進(jìn)行分析，得到以下站點(diǎn)選址和線路設(shè)計(jì)結(jié)果。在站點(diǎn)選址方面，通過對(duì)定制公交平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的收集和整理，共獲取了該區(qū)域內(nèi)1000余條出行需求記錄。運(yùn)用改進(jìn)的DBSCAN聚類算法對(duì)這些需求數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，設(shè)置鄰域半徑eps根據(jù)自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整方法動(dòng)態(tài)確定，最小點(diǎn)數(shù)minPts同樣根據(jù)數(shù)據(jù)分布特征進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。經(jīng)過聚類分析，將該區(qū)域的出行需求劃分為了8個(gè)主要聚類簇，每個(gè)聚類簇代表一個(gè)出行需求相對(duì)集中的區(qū)域。計(jì)算每個(gè)聚類簇中各節(jié)點(diǎn)的重要度，綜合考慮出行流量、距離、周邊熱點(diǎn)區(qū)域等因素。對(duì)于出行流量，統(tǒng)計(jì)每個(gè)聚類簇中包含的出行起終點(diǎn)數(shù)量，作為該聚類簇的出行流量指標(biāo)。在距離因素方面，計(jì)算節(jié)點(diǎn)到市中心、主要交通樞紐以及其他聚類簇中心的距離，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)于周邊熱點(diǎn)區(qū)域，統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)一定范圍內(nèi)（半徑500米）的熱點(diǎn)區(qū)域數(shù)量，作為該節(jié)點(diǎn)的熱點(diǎn)區(qū)域影響因子。通過層次分析法確定出行流量、距離、周邊熱點(diǎn)區(qū)域的權(quán)重分別為w_1=0.4、w_2=0.3、w_3=0.3，然后計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要度指標(biāo)I。設(shè)定節(jié)點(diǎn)重要度閾值I_{threshold}=0.6，從每個(gè)聚類簇中篩選出節(jié)點(diǎn)重要度I\geqI_{threshold}的節(jié)點(diǎn)，初步得到公交站點(diǎn)備選集合。對(duì)這些備選節(jié)點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)評(píng)估，考慮節(jié)點(diǎn)的可及性、安全性和建設(shè)成本等因素。在可及性方面，考察節(jié)點(diǎn)周邊道路狀況，確保公交車輛能夠方便進(jìn)出和?？?；在安全性方面，評(píng)估節(jié)點(diǎn)所在位置的交通安全狀況，避免在危險(xiǎn)路段設(shè)置站點(diǎn)；在建設(shè)成本方面，分析土地購置成本和站點(diǎn)建設(shè)成本，選擇成本相對(duì)較低的位置。經(jīng)過評(píng)估，最終確定了12個(gè)公交站點(diǎn)作為該區(qū)域定制公交的站點(diǎn)位置。這些站點(diǎn)分布在管莊地區(qū)的大型居民小區(qū)門口、主要道路交匯處，以及東大橋區(qū)域的寫字樓附近、商業(yè)中心周邊等出行需求密集的區(qū)域。在管莊地區(qū)的遠(yuǎn)洋一方潤園小區(qū)門口設(shè)置了一個(gè)站點(diǎn)，該小區(qū)居民眾多，出行需求大，且周邊道路寬敞，便于公交車輛?？?；在東大橋區(qū)域的僑福芳草地寫字樓附近設(shè)置了站點(diǎn)，滿足了大量上班族的出行需求。在線路設(shè)計(jì)方面，根據(jù)確定的站點(diǎn)位置，以乘客出行效益、公交企業(yè)運(yùn)營效益和時(shí)間滿足效益為目標(biāo)，構(gòu)建定制公交線路設(shè)計(jì)模型。模型中的決策變量包括x_{ij}（表示是否設(shè)置從站點(diǎn)i到站點(diǎn)j的線路路段）和y_{i}（判斷站點(diǎn)i是否被選為定制公交站點(diǎn)），參數(shù)包括站點(diǎn)間距離d_{ij}、行駛時(shí)間t_{ij}、乘客需求數(shù)量p_{i}、車輛最大載客量C、固定運(yùn)營成本F、單位距離運(yùn)營成本f、乘客最大接受出行時(shí)間T_{max}和最小運(yùn)行時(shí)間T_{min}等。通過實(shí)際調(diào)研和數(shù)據(jù)分析，確定了模型中的各項(xiàng)參數(shù)值。公交車輛的行駛速度設(shè)定為v=30公里/小時(shí)，根據(jù)站點(diǎn)間距離計(jì)算行駛時(shí)間t_{ij}；通過對(duì)平臺(tái)需求數(shù)據(jù)的分析，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)站點(diǎn)的乘客需求數(shù)量p_{i}；公交車輛的最大載客量C=50人；固定運(yùn)營成本F=500元/天；單位距離運(yùn)營成本f=2元/公里；乘客能夠接受的最大出行時(shí)間T_{max}=60分鐘；定制公交車輛的最小運(yùn)行時(shí)間T_{min}=30分