-PAGEIV-基于IC卡數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)的公交調(diào)度方案優(yōu)化設(shè)計摘要公交調(diào)度優(yōu)化作為城市公共交通規(guī)劃與管理中重點研究內(nèi)容，對于提升乘客出行效率和公交服務(wù)質(zhì)量具有十分重要的指導(dǎo)性意義。隨著我國智能公交信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，GPS、GIS等技術(shù)為公共交通調(diào)度的優(yōu)化提供了精確、全方位的數(shù)據(jù)支持。然而，由于傳統(tǒng)公交調(diào)度優(yōu)化大部分都是憑借個人經(jīng)驗，缺乏大量準(zhǔn)確全面的數(shù)據(jù)作為支撐，從而造成公交系統(tǒng)運力分配不平衡的后果，最終降低城市居民出行選擇公交系統(tǒng)的意愿。本文將常規(guī)公共交通線路作為研究對象，基于公共交通運營數(shù)據(jù)挖掘和綜合分析，獲取相關(guān)客流性質(zhì)信息，建立線路發(fā)車間隔最優(yōu)化模型。本文首先對獲得的IC卡數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并對二者之間的時間差進(jìn)行分析，完成所研究公交線路的乘客上車站點的推算以及以出行鏈為基礎(chǔ)的乘客下車站點推算；其次，以公交企業(yè)運營成本、乘客在公交站點的候車時間及車內(nèi)擁擠時間最小為目標(biāo)函數(shù)，將滿載率及發(fā)車間隔設(shè)定為模型的約束條件，從而建立所研究公交線路的線路發(fā)車間隔優(yōu)化模型；最后，對模型進(jìn)行實例應(yīng)用，以威海市19路公交線路2019年2月22日當(dāng)天的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，得到全天六個時段的OD分布，進(jìn)而推算早晚高峰時段最優(yōu)線路發(fā)車間隔方案，并根據(jù)實際需要設(shè)計早晚高峰的發(fā)車時刻表。將優(yōu)化得到的調(diào)度方案與該公交線路當(dāng)前的調(diào)度方案作對比，發(fā)現(xiàn)公交企業(yè)成本、乘客等車時間及出行擁擠時間都有了有效降低，本文建立的模型具有良好的優(yōu)化效果。關(guān)鍵詞：公交調(diào)度優(yōu)化；上下車站點識別；出行鏈；公共交通數(shù)據(jù)摘要 I第1章緒論 11.1研究背景及意義 11.1.1研究背景 11.1.2研究意義 21.1.3國內(nèi)研究現(xiàn)狀 21.1.4國外研究現(xiàn)狀 31.1.5研究現(xiàn)狀綜述 41.2本文的主要研究內(nèi)容 41.3技術(shù)方案 5第2章公交線路客流分布特征分析 62.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 62.1.1IC卡數(shù)據(jù)預(yù)處理 62.1.2GPS數(shù)據(jù)預(yù)處理 62.2乘客上車站點判斷 72.2.1上車站點的判斷機理 72.2.2IC卡數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)時間差分析 82.2.3上車站點的識別流程 92.3乘客下車站點判斷 112.3.1基于出行鏈的下車站點判斷 112.3.2下車站點的識別流程 122.4本章小結(jié) 13第3章公交車輛調(diào)度優(yōu)化研究 143.1常規(guī)公交車輛的調(diào)度介紹 143.1.1常規(guī)公交車輛調(diào)度的形式 143.1.2公交車輛調(diào)度作業(yè)流程介紹 143.2相關(guān)參數(shù)介紹 153.2.1相關(guān)參數(shù)的獲取 153.2.2發(fā)車間隔的確定 173.3線路發(fā)車間隔優(yōu)化模型的建立 173.3.1模型假設(shè) 173.3.2目標(biāo)函數(shù) 183.3.3約束條件 213.4本章小結(jié) 21第4章實例應(yīng)用 234.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 234.2乘客上下車站點分布 244.3線路發(fā)車間隔優(yōu)化 264.4本章小結(jié) 28結(jié)論 29參考文獻(xiàn) 30-PAGE1-研究背景及意義研究背景伴隨著社會經(jīng)濟(jì)與科技的不斷發(fā)展，我國許多城市發(fā)展的腳步也在不斷加快。但是伴隨著城市發(fā)展，城市居住人口越來越多，居民生活水平不斷提高，機動車保有量也在不斷增大，城市中的交通問題也愈發(fā)明顯。目前全國各大城市普遍存在機動車數(shù)量增長過快、公共交通發(fā)展力度不足、交通堵塞、停車難等問題。在交通問題愈發(fā)嚴(yán)重的今天，一味地擴建道路并不能解決交通問題，發(fā)展公共交通才是解放城市道路資源、舒緩交通問題的關(guān)鍵。試想，若是城市居民在出行時都選擇搭乘公交而不是開私家車，那么將釋放多少交通資源，道路上將少多少輛車。而且尤為重要的一點是，公共交通相較于私家車更易于統(tǒng)一管理，這也為交通管理者減輕了負(fù)擔(dān)。因此，我國很早就有目的地在扶持公共交通的發(fā)展，目前在許多城市都卓有成效。以威海市為例，在我大學(xué)四年在威海的出行體驗來說，威海的公共交通發(fā)展的不錯。公交線路與站點遍布全市，公交車上的配套設(shè)施也頗為完善。而且，威海市民乘坐公交的意識和素質(zhì)都不錯，給人帶來的出行體驗是愉悅的。我相信，這與威海市官方長久以來關(guān)于這方面的宣傳教育是分不開關(guān)系的，這也值得我國其他城市學(xué)習(xí)。目前許多城市都在思考如何提高他們城市的公交服務(wù)水平，我想可以從結(jié)合大數(shù)據(jù)進(jìn)行對公交調(diào)度方案優(yōu)化這個角度來實現(xiàn)。隨著科技水平的不斷提升，智能公交技術(shù)已經(jīng)被廣泛使用。智能公交既讓我們的出行更加智能和便利，也讓交通管理者能夠更方便的獲取到大量精確公交運營數(shù)據(jù)，而這些數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)就可以用于對公交調(diào)度優(yōu)化的分析。國內(nèi)外許多專家和學(xué)者目前都在研究這方面的內(nèi)容，他們提出了許多處理這些數(shù)據(jù)的方法，并將這些方法應(yīng)用到了對實際案例的分析中去，取得了不錯的效果。這是目前研究的一個大方向，而且國外比咱們國內(nèi)起步早得多，且應(yīng)用的已經(jīng)頗為廣泛，所以我們需要盡快跟上別人的腳步。中國是一個有十四億人口的大國，城市人口密度大，交通擁堵問題極易發(fā)生，因此公共交通顯得更為重要。如果通過對公交調(diào)度的優(yōu)化，提升了居民對公交出行滿意度，吸引更多人在出行時選擇公交作為主要出行方式，那么將在極大程度上緩解城市的交通問題，而這正是我國許多交通工作者努力的方向。研究意義目前城市道路還存在著諸多問題，若城市交通中公交出行能夠占據(jù)較大的比例，將極大地緩解城市道路的壓力。對于城市公交而言，調(diào)度方案的合理與否是影響城市公交服務(wù)水平的重要因素，如果公交企業(yè)所試行的調(diào)度方案準(zhǔn)確合理，那么將在極大程度上提升城市公交系統(tǒng)的運營質(zhì)量，同時也會提升居民在面臨出行選擇是搭乘公交的意愿，在一定程度上緩解目前城市普遍存在的擁堵問題。因此，本文基于多源數(shù)據(jù)的公交調(diào)度優(yōu)化研究具有以下意義：（1）IC卡和GPS數(shù)據(jù)相較于傳統(tǒng)的公交調(diào)查得到的數(shù)據(jù)具有實時、準(zhǔn)確、全面的優(yōu)點，且極大地節(jié)省了調(diào)查的成本。傳統(tǒng)的調(diào)查方式需要大量的工作人員手動統(tǒng)計繁瑣的數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在只需要通過數(shù)據(jù)庫即可獲取所需要的數(shù)據(jù)。在經(jīng)過合理的數(shù)據(jù)挖掘與分析后，研究者就能得到公交運營的相關(guān)特性，可以作為公交調(diào)度優(yōu)化的合理依據(jù)。（2）調(diào)度方案得到優(yōu)化后，那么將在極大程度上提升當(dāng)?shù)毓幌到y(tǒng)的服務(wù)水平，從而也會提高居民選擇公交出行的意愿，在一定程度上緩解目前城市普遍存在的擁堵問題。國內(nèi)研究現(xiàn)狀（1）公交數(shù)據(jù)分析研究現(xiàn)狀在公交數(shù)據(jù)分析方面中國起步較晚，相較于國外中國對大數(shù)據(jù)在公交中的應(yīng)用相關(guān)研究發(fā)展較晚。直到二十一世紀(jì)初，深圳作為我國發(fā)展的排頭兵，才第一個建立了應(yīng)用大數(shù)據(jù)的交通管理中心，將交通信號控制方案和道路上監(jiān)控設(shè)備錄制的實時視頻、道路使用狀況等信息在一個大系統(tǒng)中綜合分析。章玉使用了兩種方法，一是以出行鏈為基礎(chǔ)完成公交線路乘客下車站點推算，二是以乘距概率相關(guān)分布為基礎(chǔ)推算完成下車站點的判斷，在使用第二種方法時發(fā)現(xiàn)所研究線路乘客的乘距滿足威布爾分布[1]。陳君等人從所有乘客中遴選出七天內(nèi)早高峰和晚高峰刷卡頻次分別大于兩個設(shè)定值的乘客，默認(rèn)其正常居住場所和出行工作場所為他們的早高峰和晚高峰上車站點[2]。胡繼華等人關(guān)于乘客的下車站點的研究方法則是基于高頻站點提出，并將其作為出行特征，引入所建立的模型中[3]。李海波等人將我國城市居民公交出行分為兩種情況，發(fā)現(xiàn)出行鏈既存在連續(xù)的又含有不連續(xù)的，且建立了對應(yīng)的推導(dǎo)，在實際案例驗證中發(fā)現(xiàn)所建立的模型具有不錯的效果[4]。（2）公交調(diào)度優(yōu)化研究現(xiàn)狀于濱等人以該城市的公交網(wǎng)絡(luò)作為他們的研究對象,將目標(biāo)定為盡可能減少公交企業(yè)投入公交調(diào)度的資金，設(shè)計了一個模型,并充分利用相關(guān)的隨車調(diào)研數(shù)據(jù)來進(jìn)行求解[5]。黃小燕等人為公交乘客和企業(yè)考慮,希望乘客的等候公交到站的時間能夠盡可能地小，而公交運營商可以獲得最大的經(jīng)濟(jì)效益，構(gòu)建了調(diào)度優(yōu)化的模型，以調(diào)研數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，來進(jìn)行計算確定公交線路在處于高峰期時的發(fā)車間隔。但是存在較大的問題，所建立模型過于脫離實際，在實際應(yīng)用中大概率會出現(xiàn)錯誤[6]。趙威將客戶滿意度納入了模型的考慮因素，并且將客戶滿意度進(jìn)行量化，并充分利用了多種高性能的數(shù)據(jù)信息采集技術(shù),對列車調(diào)度數(shù)據(jù)優(yōu)化模型結(jié)果分析進(jìn)行了大量數(shù)值分析模擬，但是仍然存在模型脫離實際的問題[7]。國外研究現(xiàn)狀（1）公交數(shù)據(jù)分析研究現(xiàn)狀在公交數(shù)據(jù)分析研究方面，西方發(fā)達(dá)國家的起步較早，許多西方學(xué)者在很早就開始研究大數(shù)據(jù)在公交系統(tǒng)中的相關(guān)技術(shù)。其中發(fā)展歷史最早的國家就是美國和英國，他們在公交數(shù)據(jù)分析方面的基礎(chǔ)理論和相關(guān)技術(shù)的實際應(yīng)用都發(fā)展得比較成熟。Park等人通過對公交IC卡和GPS數(shù)據(jù)的處理，研究公交系統(tǒng)中存在的時空差異，對在時間和空間中的規(guī)律性變化作了分析[8]。Dessouky等人將公交車內(nèi)相關(guān)技術(shù)與智能公交站臺的信息收集技術(shù)綜合分析，創(chuàng)造式的設(shè)計了一種讓公交站點處候車的乘客提前知道所等車輛駛?cè)胲囌镜臅r間的方法，并且在國外許多城市實用效果頗好[9]。Ceder在編制行車時刻表方面有獨家見解。他創(chuàng)新式地為不同調(diào)度形式的公交車，編制了貼合實際客流情況的時刻表[10]。Kris通過與美國圣地亞哥市當(dāng)?shù)夭块T合作，探討如何處理當(dāng)?shù)夭块T經(jīng)年累月獲取的公交運營數(shù)據(jù)，并從中提取出對該地公交系統(tǒng)有幫助的信息。在大量的實踐下，成功獲取了有效信息并應(yīng)用在了對公交系統(tǒng)的優(yōu)化工作中去[11]。CORCORANJ通過對IC卡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理來探尋城市居民出行選擇一條固定公交線路的比例，討論怎樣的公交線路會受到居民的偏愛，相關(guān)研究已被政府部門用于優(yōu)化公交線路[12]。TomoyukiTodoroki等人在對IC卡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，分析了城市居民出行頻率與時空兩方面特征之間存在的相互關(guān)系[13]。（2）公交調(diào)度優(yōu)化研究現(xiàn)狀Wang等人在研究公交線路車頭時距時應(yīng)用了高級的智能算法，但是存在一個問題，他們算法建模的基礎(chǔ)是隨機期望值模型[14]。Guihaire和Hao探討了公共汽車運營中存在的車輛資源分配方式問題等相關(guān)技術(shù),通過對發(fā)車間隔方案的優(yōu)化,減少了公交運營企業(yè)在運營中的資金投入[15]。CHIEN’SI充分考慮了實際條件，致力于將城市居民出行時的經(jīng)濟(jì)投入降到最低，同時也為公交運營企業(yè)考慮，希望減少他們在公交運營中的資金投入，并以此為目標(biāo)函數(shù)建立了模型[16]。Hadas、Shnaiderman通過建立以與車輛總載客容量相關(guān)的指為基礎(chǔ)的函數(shù),相關(guān)約束選擇的是車輛的額定載客容量并建立優(yōu)化模型,在對該模型進(jìn)行實用性分析時，發(fā)現(xiàn)在諸多實例應(yīng)用中該模型都表現(xiàn)出了不俗的效果[17]。研究現(xiàn)狀綜述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)如下:（1）在公交客流特征分析方面，處理數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)已經(jīng)頗為成熟。大量的學(xué)者在處理不同的數(shù)據(jù)時都采用了合適的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，這說明相關(guān)方面的研究已經(jīng)達(dá)到了成熟階段。但是可以看到的不足之處在于對于處理得到的客流特征的進(jìn)一步的應(yīng)用研究還不夠深入，這也成為了目前許多學(xué)者的主攻方向。（2）在公交車輛調(diào)度優(yōu)化方面，對于調(diào)度優(yōu)化模型本身的研究已經(jīng)發(fā)展到一個較高的高度。專家學(xué)者們提出了許多不同的模型，且模型的使用都卓有成效。但是以公交客流特征為基礎(chǔ)建立模型的研究成果較少。本文從公交IC卡和GPS數(shù)據(jù)中提取所需的所有關(guān)于公交交通車輛的實時客流調(diào)度狀況數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，利用提取出的相關(guān)信息建立單條公交線路調(diào)度優(yōu)化模型。本文的主要研究內(nèi)容本文以威海市19路公交下行方向2019年2月22日的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，完成對該線路一天的上下車站點推算，建立單條線路發(fā)車間隔優(yōu)化模型，并基于得到的上下車站點推算結(jié)果代入模型，編制發(fā)車時刻表。具體內(nèi)容包括以下幾方面：（1）IC卡數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)的預(yù)處理對收集得到的IC卡數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括對數(shù)據(jù)的提取、錯誤數(shù)據(jù)的剔除與修正、時間格式修正等。（2）上下車站點的識別當(dāng)IC卡刷卡記錄時間處于相鄰站點公交車進(jìn)站時間時，即判定完成對該條刷卡記錄的上車站點識別；針對下車站點的判斷本文則選擇了以出行鏈為基礎(chǔ)的方法。（3）建立發(fā)車間隔優(yōu)化模型以公交企業(yè)運營成本、乘客在公交站點的候車時間及車內(nèi)擁擠時間最小為目標(biāo)函數(shù)，將滿載率及發(fā)車間隔設(shè)定為模型的約束條件，從而建立所研究公交線路的發(fā)車間隔優(yōu)化模型（4）實例應(yīng)用以威海市19路公交下行方向數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，得到該天各個時段公交線路OD分布情況，進(jìn)而推算早晚高峰時段最優(yōu)線路發(fā)車間隔方案，并根據(jù)實際需要設(shè)計早晚高峰的發(fā)車時刻表。技術(shù)方案本文將按照如圖1-1所示的技術(shù)路線完成。圖1-1論文技術(shù)方案數(shù)據(jù)預(yù)處理IC卡數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）數(shù)據(jù)提取本文以威海市2019年2月22日到2019年2月28日的IC卡數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，IC卡數(shù)據(jù)含有許多字段，IC卡號、車輛編號、線路編號、消費時間這些字段在本文的研究中需要用到。相關(guān)的字段介紹如表2-1所示。表2-1IC卡數(shù)據(jù)字段說明字段字段說明CARDNOIC卡號CONSUMEDATE消費時間LINEID線路編號BUSID車輛編號（2）錯誤數(shù)據(jù)剔除在公交車輛的長久運行下，自動售票系統(tǒng)很有可能會因為老舊或其他其他原因產(chǎn)生故障，發(fā)生車載自動刷卡收費機硬件故障、數(shù)據(jù)收費記錄異常等一些問題，最終導(dǎo)致自動收費系統(tǒng)中存儲的信息成為無效信息，例如如果出現(xiàn)車輛卡號信息缺失、乘客消費時間缺失這樣的情況，該條信息即為無效信息。無效數(shù)據(jù)的存在會極大地影響數(shù)據(jù)的可靠性，因此無效數(shù)據(jù)需要進(jìn)行及時清理。預(yù)處理后的的IC卡數(shù)據(jù)如圖2-1所示。圖2-1預(yù)處理后的IC卡數(shù)據(jù)（部分）GPS數(shù)據(jù)預(yù)處理（1）數(shù)據(jù)的提取公交車輛GPS數(shù)據(jù)記錄了公交車在道路上行駛過程中的完整記錄,將其與IC卡的數(shù)據(jù)庫結(jié)合起來處理就可以完成應(yīng)用于更加深入的研究。本文同樣以與IC卡對應(yīng)的2019年2月22日到2019年2月28日的GPS數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，GPS數(shù)據(jù)中同樣包含著許多與本文研究無關(guān)的數(shù)據(jù)字段，本文只將與研究有關(guān)的字段提取出來，將車載設(shè)備編號、線路編號、站點編號、記錄時間這四個字段的數(shù)據(jù)作為分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。GPS數(shù)據(jù)字段說明如表2-2所示。表2-2GPS數(shù)據(jù)字段說明字段字段說明ACTDATETIME記錄時間PRODUCTID車輛設(shè)備編號ISARRLFT到離站1到站2離站STATIONID站點IDSTATIONNAME站點名稱ROUTENAME線路名稱（2）錯誤數(shù)據(jù)剔除公交車輛車載GPS設(shè)備在長久的使用中同樣也會因為老舊或其他原因出現(xiàn)故障，從而出現(xiàn)無效數(shù)據(jù)的情況，無效數(shù)據(jù)的存在會極大地影響數(shù)據(jù)的可靠性，因此無效數(shù)據(jù)需要進(jìn)行及時清理。（3）時間格式修正IC卡原始數(shù)據(jù)與GPS原始數(shù)據(jù)的時間字段的格式不同，為了方便后期進(jìn)行兩者數(shù)據(jù)時間點的匹配需要對其做統(tǒng)一處理。預(yù)處理后的GPS數(shù)據(jù)如圖2-2所示。圖2-2預(yù)處理后的GPS數(shù)據(jù)（部分）乘客上車站點判斷上車站點的判斷機理（1）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)兩者數(shù)據(jù)在一定程度上存在著匹配關(guān)系，為了進(jìn)一步的研究，將兩者數(shù)據(jù)通過車輛編號和線路編號這兩個字段關(guān)聯(lián)起來，為進(jìn)行上車站點判斷做準(zhǔn)備。表2-3IC卡與GPS數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)IC卡數(shù)據(jù)GPS數(shù)據(jù)刷卡時間到離站時間車輛編號車輛設(shè)備編號線路編號線路編號（2）公交線路中乘客上車站點時間判斷城市居民在搭乘公交時經(jīng)歷的過程為：首先乘客在公交站臺處等待所要乘坐線路的公交車駛?cè)牍徽九_，等所要乘坐的公交車輛?？吭谧约翰贿h(yuǎn)處時，候車的人按照一定的次序上車，當(dāng)所有等車的人全部上車后，司機控制公交車門合上，起動車輛離開公交站臺，沿著既定的公交線路繼續(xù)行駛。從這種過程來看，公交車輛存儲的刷卡記錄時間應(yīng)該處于車輛進(jìn)出站時間的區(qū)間內(nèi)。研究者可以從GPS數(shù)據(jù)庫中憑借車輛信息查找到對應(yīng)車輛的行駛軌跡，以自動售票系統(tǒng)記錄的IC卡刷卡時間匹配對應(yīng)公交車的進(jìn)出站點，當(dāng)刷卡記錄時間處于車輛進(jìn)出站時間的區(qū)間時，該條刷卡記錄代表的乘客的上車站點就可以確定。但是并不是所有的刷卡記錄都符合這種狀況。例如當(dāng)要上車的乘客過多或自動售票系統(tǒng)無法識別IC卡時，乘客并不能立刻刷卡，常常需要在公交車輛駛離公交站臺一段距離后才能夠成功將刷卡信息錄入系統(tǒng)。由于這種情況出現(xiàn)得較為頻繁，許多學(xué)者選擇將彈性時間附加其上，但是依舊不是一個較好的解決方案，本文采用的方法是當(dāng)刷卡時間處于公交車輛進(jìn)入前后兩個站點的時間區(qū)間時，就可以完成該條刷卡記錄上車站點的識別，原理如2-1所示。 （2-1）式中——乘客在第i站點上車刷卡的時間，s；——公交車輛駛?cè)氲趇站點的時間，s；——公交車輛駛?cè)氲趇+1站點的時間，s。IC卡數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)時間差分析IC卡和GPS數(shù)據(jù)是存儲在兩個不同的數(shù)據(jù)庫中，因此IC卡數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)兩者之間存在時間差，并不能直接進(jìn)行匹配，如果兩種數(shù)據(jù)之間的時間差過大，會影響公交車輛乘客上車站點的識別準(zhǔn)確度。因此我們需要先計算出兩種數(shù)據(jù)的時間差，判斷時間差是否過大，如果太大，需要對數(shù)據(jù)作出修正。本文采取時間差校正的研究思路是：將自動定位系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的時間作為校正的基準(zhǔn)，以兩者的時間變化區(qū)間，定義一個兩者時間差異的數(shù)學(xué)集。針對任意一個，將IC卡數(shù)據(jù)中的刷卡時間進(jìn)行修正，得到，再采用原始的刷卡時間位于公交車輛駛?cè)腭偝龉徽九_的時間區(qū)間的判定方法來完成公交乘客上車站點的識別，將站點識別準(zhǔn)確率記錄下來。則不同的時間差都會得到一個對應(yīng)的站點識別準(zhǔn)確率，將所有的站點識別準(zhǔn)確率定義為一個集合，兩個集合存在映射關(guān)系。當(dāng)站點識別率已經(jīng)達(dá)到了最高值時,它所對應(yīng)的時差也就是兩者數(shù)據(jù)之間真正的時差。本文將蘇州市的數(shù)據(jù)時間差校正方法[17]作為參照，假定兩者數(shù)據(jù)的時間差保持在5min以內(nèi)，即始終滿足。站點識別準(zhǔn)確率與時間差兩者之間的關(guān)系曲線如圖2-3所示，通過對圖的分析可以得到：站點識別準(zhǔn)確率最大值77.56%所對應(yīng)的時間差為1s。通過這種計算方法我們就已經(jīng)能夠最終準(zhǔn)確判斷出來威海市我們所研究的線路中IC卡和GPS兩種數(shù)據(jù)的時間差為1s，時間差對應(yīng)的站點識別準(zhǔn)確率為77.51%，可以得出結(jié)論，本文所研究的線路數(shù)據(jù)時間差不大，不需要進(jìn)行校正操作。圖2-3IC卡數(shù)據(jù)時間差與站點識別率關(guān)系上車站點的識別流程本文采取的乘客上車站點推算方法如下：Stepl：從原始數(shù)據(jù)中采集所研究的公交線路上的公共汽車IC卡數(shù)據(jù)與GPS信息，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；Step2：設(shè)定共有輛車位于我們所研究的公交線路上，先研究第輛的數(shù)據(jù)，對該輛車的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從IC卡數(shù)據(jù)中得到該車共存儲了條刷卡記錄，從GPS數(shù)據(jù)中得到該車共存儲了條到離站時間數(shù)據(jù)；Step3：將第條IC卡刷卡記錄所對應(yīng)的該名乘客的刷卡時間與該輛車進(jìn)入前后兩個相鄰站點的時間、進(jìn)行比較，如果滿足這個條件，那么所對應(yīng)的該輛車駛?cè)氲恼军c就是第條IC卡刷卡記錄的上車站點，如果不滿足條件，則令，重復(fù)進(jìn)行第三階段的操作，當(dāng)出現(xiàn)時，說明這條刷卡記錄為無效記錄，進(jìn)行第四步操作；Step4：該方法是先將第輛車的所有IC卡刷卡記錄全部處理完后再處理下一輛車，如果判斷發(fā)現(xiàn)，則進(jìn)行第五步的操作，如果不滿足令，重復(fù)第三步的操作；Step5：在將該線路中所有公交車輛的數(shù)據(jù)都處理完成后，就算完成該條線路乘客上車站點的識別。上車站點的識別流程如圖2-4所示。圖2-4上車站點識別流程按照上述乘客上車站點推算方法得到的該線路上車站點識別結(jié)果如圖2-5所示。圖2-5乘客上車站點識別結(jié)果（部分）乘客下車站點判斷基于出行鏈的下車站點判斷本節(jié)以公交出行鏈技術(shù)為基礎(chǔ)進(jìn)行下車站點的推算。1.基本前提在進(jìn)行以公交出行鏈為基礎(chǔ)完成下車站點識別前需要滿足三個設(shè)定的前提：（1）乘客在這一次出行結(jié)束下車后，其下一次出行也較大概率會從上次的下車站點附近出發(fā)；（2）乘客今天最后一次出行結(jié)束后，他下車的站點應(yīng)當(dāng)與今天出發(fā)時的上車站點或者第二天的上車站點處于同一個小區(qū)域內(nèi)；（3）乘客如果去時乘坐了這條公交線路，回來時又乘坐了這條公交線路，那么其上下車站點是相互的。2.下車站點的判斷機理本文將城市居民的刷卡記錄分成三個種類：第一種是連續(xù)公交出行，也就是乘客出行基本只采用公交，就算下車也只是換乘另一條公交線路的情況；第二種是這一天乘客結(jié)束出行過程前的刷卡上車記錄,可以和這一天或是第二天第一次選擇公交系統(tǒng)出行時間所在的需要同時出行的一個上下班汽車站點相同或匹配的情況；第三類是乘客在公交數(shù)據(jù)庫中的記錄只有一次的情況，該乘客偶然選擇了公交出行，這種情況雖然稀少但是卻存在。本文主要研究第一、二類的情況，其中把第二類情況當(dāng)做第一類的特殊情況對待。假設(shè)某位乘客在一天內(nèi)選擇了數(shù)次公交出行，在數(shù)據(jù)庫中生成了關(guān)于他的條公交出行記錄，該乘客的第條刷卡記錄對應(yīng)了個站點作為該乘客下車站點的集合。下車站點的識別流程圖2-6下車站點識別流程本文采取的下車站點推算方法的流程如圖2-6所示。在將IC卡數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行乘客的下車站點的推算流程如下：Step1：將已完成上車站點推算的公交車輛IC卡數(shù)據(jù)整合起來，卡號一共有條；Step2：以第個卡號為研究對象，該卡號有條數(shù)據(jù)記錄，若，則該條記錄對應(yīng)的下車站點需要通過歷史數(shù)據(jù)來判斷，如果不滿足，則，進(jìn)行第三階段的操作；Step3：將第條刷卡記錄的所對應(yīng)的可能的下車站點遴選出來，如果滿足，那么就對該集合中站點和這位乘客今天第一次乘坐公交上車站點之間的距離進(jìn)行計算；如果滿足，那么就對該集合中站點和這位乘客今天下一次乘坐公交上車站點之間的距離進(jìn)行計算，繼續(xù)進(jìn)行第四階段的操作；Step4：如果該集合中有站點滿足合理步行距離的條件的話，那么該乘客的下車站點就是與之相距最短的站點，在該條記錄判定完成后，判斷與的關(guān)系，如果滿足，那么就，對下一條刷卡記錄重新進(jìn)行第三步的操作，不滿足就轉(zhuǎn)入第五步操作；Step5：在處理完該條卡號所有數(shù)據(jù)后，返回第二步繼續(xù)對下一條刷卡記錄進(jìn)行處理。本章小結(jié)首先，本章進(jìn)行了對公共交通數(shù)據(jù)的預(yù)處理；然后，本章將IC卡數(shù)據(jù)中的刷卡時間和GPS數(shù)據(jù)中公交車輛駛?cè)腭偝龉徽九_的時間進(jìn)行了時間差修正，進(jìn)而完成了上車站點的識別；最后，以出行鏈為基礎(chǔ)完成了對下車站點的識別。常規(guī)公交車輛的調(diào)度介紹目前大多數(shù)城市的公交調(diào)度主要是依據(jù)規(guī)范來做，同時結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況,在滿足許多約束和條件的情況下,對公交公交線路和車輛進(jìn)的運營進(jìn)行優(yōu)化,目的是讓公交車輛能夠安全有序便利地在城市中行駛,且其運營水平要達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn)(例如要求公交企業(yè)獲得的經(jīng)濟(jì)利益要盡可能大,乘客在公交站臺的候車時間也要最小)。常規(guī)公交車輛調(diào)度的形式公交調(diào)度的形式多種多樣，按照不同的方式劃分主要有以下幾類:1．按照車輛的工作時間劃分(1)正班公交車：指的是這種公交車輛的工作時間是兩個班次或以上。(2)加班公交車：指的是這種公交車輛的工作時間是一個班次。(3)夜間加班車：這種車輛的工作時間為晚上，且工作的時間往往不滿足一個小時。2．按照車輛運行和?？康哪Ｊ絼澐郑?）全程車：是指公共汽車車輛從其起點站開始出發(fā),并在到達(dá)所有站點處都會?？?完全行駛完全程后再?？吭诮K點站。（2）區(qū)間車：指的是這種公交車輛并不完成全程路線，只在部分區(qū)間上行駛。（3）快車：專供長距離出行的乘客，?？空军c少，行駛速度快。（4）定班車：專供學(xué)生或社區(qū)的固定人群，行駛路線和行駛班次都是固定的。目前城市中公交的調(diào)度方案并不是只有一種調(diào)度形式，通常都會將上述不同形式的車輛組合起來使用。公交車輛調(diào)度作業(yè)流程介紹公交線路車輛的調(diào)度作業(yè)主要是指根據(jù)規(guī)范的要求和當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況,在滿足許多約束和條件的情況下,對公交資源進(jìn)行合理優(yōu)化配置,目的是讓公交車輛能夠安全有序便利地在城市中行駛,且其運營水平要達(dá)到一定的標(biāo)準(zhǔn)(例如要求所使用的公交車車輛總數(shù)盡可能少、公交企業(yè)獲得的經(jīng)濟(jì)利益要盡可能大,乘客在公交站臺的候車時間也要最小)。目前大多數(shù)城市的公交調(diào)度作業(yè)流程基本相同，如圖3-1所示。圖3-1公交調(diào)度作業(yè)流程相關(guān)參數(shù)介紹相關(guān)參數(shù)的獲取線路客運行車區(qū)間時刻表計算有關(guān)的各個參數(shù)指標(biāo)及其參數(shù)的基本含義和其中的計算工作原理介紹如下。1．滿載率（P）滿載率一共有三類，車輛滿載率、線路滿載率和斷面滿載率。（1）車輛滿載率車輛滿載率由公交車輛實際的載客數(shù)量比上其規(guī)定的載客數(shù)量得到，計算原理如式3-1所示： （3-1）式中——車輛滿載率，%；’——公交車輛實際的載客人數(shù)，人次；——公交車輛規(guī)定的載客人數(shù)，人次。（2）線路滿載率線路滿載率無法直接得到，乃是公交車輛在公交線路斷面的車輛滿載率經(jīng)由附上一定的權(quán)重后再平均得到，其計算原理如式3-2所示： （3-2）式中——該公交線路的滿載率，%；——該公交線路第個斷面的滿載率，%；’’——該公交線路第個斷面的長度，m。(3）斷面滿載率斷面滿載率指的是在單位時間內(nèi)乘坐公共汽車通過這個道路斷面的客流量比上所乘坐的公交車輛的額定載客能力得到。計算原理如式3-3所示： （3-3）式中——斷面滿載率，%；——斷面客流量，人次；——在研究者的研究時間段內(nèi)通過該道路斷面的公交車輛的班次，次。2.斷面客流量斷面客流量這個指標(biāo)指的是在單位時間內(nèi)乘坐公交車駛過處于公交線路中的這一斷面的總乘客數(shù)。計算原理如3-4所示： （3-4）式中——公交線路第個斷面客流量，入次；——公交線路從第個站點到第個站點的客流總數(shù)，人次；‘——公交線路單純上行或下行的站點數(shù)目。3.站點間的行程時間（）指的是公交車輛在所在公交線路第個斷面所花費的時間，也就是說從第個站點行駛到第個站點公交車輛所花費的時間。4.周轉(zhuǎn)時間（）周轉(zhuǎn)時間這個概念是公交車輛周轉(zhuǎn)一次總共花費的時間，他的值等于公交車輛完成兩次線路行駛以及加上車輛在首末站?？繒r間的和。計算原理如3-5所示： （3-5）式中‘——公交車完成一次周轉(zhuǎn)所花費的時間，min；——公交車在公交線路駛過第個斷面所花費得時間，min；‘——公交線路單純上行或下行的站點數(shù)目；——公交車?？吭诠痪€路第個站點所花費的時間，min；‘’——公交車?？吭诠痪€路起點站和終點站所花費得的時間，min。發(fā)車間隔的確定發(fā)車間隔指的是一條公交線路中兩輛公交車接替駛出起終點站的時間差，而發(fā)車頻率指的是一條公交線路在單位時間內(nèi)駛出起點站的公交車數(shù)量。研究者在進(jìn)行公交車輛發(fā)車車時刻表的研究設(shè)計時，一旦將兩輛公交車連續(xù)發(fā)出時的時間差確定，就可以以第一輛發(fā)出的公交車的發(fā)車時間為基礎(chǔ)推算出在他之后發(fā)出的車輛的發(fā)車時間。發(fā)車頻率可以由發(fā)車間隔的反比在綜合考慮其他因素得到。本文的研究策略是先對所研究公交線路中各研究時段劃分清楚后，再依次求解所要研究時段的發(fā)車時間和發(fā)車間隔。1.發(fā)車間隔的計算發(fā)車間隔由多個指標(biāo)綜合考慮得到，其計算原理如（3-6）所示： （3-6）式中R——發(fā)車間隔，min；‘——時間周期，min；’——在所研究的時間周期內(nèi)通過的最大斷面客流數(shù)，人次。2.發(fā)車間隔的分配當(dāng)研究者計算出的發(fā)車間隔不是整數(shù)時，研究者需要將發(fā)車間隔處理為整數(shù)，否則在研究者設(shè)計線路的發(fā)車時刻表時數(shù)據(jù)不好處理。3.發(fā)車間隔的排列發(fā)車間隔的排列方式主要有三種，分別為：先排列小的發(fā)車間隔，再排列大的發(fā)車間隔，這種排列方式主要應(yīng)用在當(dāng)時間正處于高峰過渡到平峰的時期；先排列大的發(fā)車間隔，再排列小的發(fā)車間隔，這種排列方式主要應(yīng)用在當(dāng)時間正處于平峰過渡到高峰時：大的和小的發(fā)車間隔混合排列，這種排列方式主要應(yīng)用在當(dāng)公交線路的客流變化并不劇烈的情況。線路發(fā)車間隔優(yōu)化模型的建立本文主要從公共汽車運營者和乘客兩個方面共同利益角度入手,綜合考量公共汽車運營者的成本、乘客在公共汽車上的出行等候時間和乘客在公共汽車上的擁堵時間等影響因素，同時將發(fā)車間隔以及公交車輛滿載率設(shè)定為模型所要滿足的約束條件，從而建立本文所要研究線路的發(fā)車間隔優(yōu)化模型。模型假設(shè)本文在建立優(yōu)化模型時，首先做出了如下假設(shè)：（1）本文只考慮公交車輛單行情況；（2）本文所研究的各個時段乘客乘坐公交線路的需求獨立，且發(fā)車間隔對各個時段不造成影響；（3）所研究線路的車輛完全相同；（4）本文所研究的調(diào)度方案只包括全程車和區(qū)間車，不存在其他形式的車輛；（5）在所研究的各個時段中只有高峰時刻會出現(xiàn)全程車，而且公交車輛的發(fā)車間隔滿足全程車是區(qū)間車的整數(shù)倍；（6）該條公交線路的票價始終不變；（7）對于公交車輛由于?？克馁M的時間，本文不予考慮；（8）在所研究的這個時段內(nèi)，本文假定公交車輛在站點間的行程時間保持不變；（9）本文假定乘客在公交站臺處等待車輛到來的時間是該公交線路發(fā)車間隔時間的一半大??；目標(biāo)函數(shù)1.乘客利益方面以公交車輛乘客作為主要分析對象，等候公交車到站的時間、汽車內(nèi)部的擁擠和混亂程度、公交車輛抵達(dá)乘客所要前往的公交站點的準(zhǔn)時率和乘客在選擇公交作為出行工具的過程中需要步行的距離都可能是當(dāng)前中國公眾在搭乘公共汽車出行中的最重要的考慮因素。因為乘客步行距離跟實際的公交線路的發(fā)車時刻表沒有實質(zhì)性的關(guān)系，所以本文不予以考慮；公交車輛抵達(dá)乘客所要前往的公交站點的準(zhǔn)時率主要受當(dāng)前道路條件的影響，因此本文也不予以考慮。本文因此只考慮了乘客在公交站臺的等車時間和車內(nèi)擁擠混亂程度兩個方面的因素。（1）乘客等車時間相信對于大多數(shù)人來說，是不愿意在公交站臺等待很久的。如果城市的公交系統(tǒng)讓出行者每次都等待很久時間的話，那么相信大家都會換一種出行方式。因此本文通過對有效發(fā)車間隔組合的求解，在公交線路同樣滿足車輛滿載率約束條件的前提下，把乘客在公交站臺的等候時間降到最低。根據(jù)相關(guān)規(guī)范中對乘客候車時間的定義，公交線路運營時間內(nèi)總客流的等待時間計算原理如（3-7所示）： （3-7）式中——第個時段乘客們在公交線路站點的乘客到達(dá)率，人次/min；——第時段公交線路車的發(fā)車間隔；——第時段公交線路車的發(fā)車間隔；.——第時段公交線路從第個站點到第個站點的乘客比例；’——第時段公交線路的總時長；.’——公交線路運營時間段劃分的時段總數(shù)；..——公交線路單純上行和下行站點總數(shù)；’——設(shè)置為的變量。是專門用供搭乘區(qū)間車的乘客，當(dāng)該類乘客乘坐公交車的范圍都在區(qū)間車行駛的范圍內(nèi)時，該類乘客的平均等車時間設(shè)定為，除開該類乘客，其他乘客均搭乘全程車，他們的平均等車時間定義為，的取值原理如式3-8所示： （3-8）式中——區(qū)間車行駛區(qū)間的起點；——區(qū)間車行駛區(qū)間的終點。（2）車內(nèi)擁擠時間車內(nèi)擁擠程度主要以車輛滿載率為基礎(chǔ)來表示，乘客并不是無論車內(nèi)多么擁擠都能接受，因此本文假定乘客所能接受的公交車輛滿載率上限為，同時對車輛擁擠系數(shù)進(jìn)行定義，其不同形式車輛的計算原理如3-9、3-10、3-11、3-12所示：全程車： （3-9）區(qū)間車： （3-10）式中——全程車在第斷面擁堵系數(shù)；——區(qū)間車在第斷面擁堵系數(shù)；——公交車輛的額定載客量，人次。公交線路運營時間內(nèi)全程車的車內(nèi)擁擠時間： （3-11）式中——公交車在運營時間內(nèi)的第時段從第個站點行駛到到第站點所需要的時間，min。公交線路運營時間內(nèi)區(qū)間車的車內(nèi)擁擠時間： （3-12）2.公交企業(yè)利益目前我國公交運營企業(yè)的經(jīng)濟(jì)收益主要是由乘客產(chǎn)出，因此本文將公交運營企業(yè)的經(jīng)濟(jì)收益定義為所研究時段內(nèi)乘客總?cè)藬?shù)與公交車票價的乘積，但是公交公司對公交車輛的運營并非是不需要投入大量資金，本文對公交車相關(guān)配套設(shè)施成本等不考慮，只將公交車每發(fā)一個班次的固定成本考慮在內(nèi)。因此以公交企業(yè)的角度考慮，其經(jīng)濟(jì)收益主要受乘客上車刷卡和投入公交的本金的影響，相關(guān)計算原理如式3-13所示： （3-13）式中——票價，元/人；——公交企業(yè)每派發(fā)一班次車輛的費用，元/班次；——設(shè)定為變量，若第時段采用了組合調(diào)度形式，則，若不滿足則。本文將乘客的在公交站臺的等車時間和與車內(nèi)擁擠時間都納入研究范圍之內(nèi)，將、、、四個參數(shù)進(jìn)行相關(guān)組合乘以、、得到一個新的目標(biāo)函數(shù)，其計算原理如3-14所示： （3-14）式中、、——均不為負(fù)數(shù)，且分別與乘客的在公交站臺等車、車內(nèi)擁擠時間和公交運營企業(yè)所花資金的系數(shù)相對應(yīng)，且滿足；——時間成本在轉(zhuǎn)換費用成本時的轉(zhuǎn)化系數(shù)，，元/min；——中國的人均國民生產(chǎn)總值，元。約束條件模型同時要結(jié)合實際條件，因此本文從城市公交系統(tǒng)的運營方面考慮，建立一下兩個約束條件：1.對發(fā)車間隔的約束要想有效地保證城市公共交通系統(tǒng)的服務(wù)品質(zhì)，公交線路在運營過程中相鄰班次公交車輛的發(fā)車間隔需要有一定限制，原理如3-15所示： （3-15）式中——公交線路中公交車最大發(fā)車間隔。2.對滿載率的約束公交車輛在運營過程中車輛的滿載率不能過大也不能過小，加以限制。其計算原理如3-16所示： （3-16）式中——公交車輛最小滿載率；——公交車輛最大滿載率。本章小結(jié)本章首先對城市常規(guī)公交的幾種調(diào)度形式與分類以及公交調(diào)度具體流程做了闡述，然后從中得到了關(guān)于公交線路調(diào)度優(yōu)化中相關(guān)的參數(shù)與變量，最后以乘客在公交站點的等候時間、車內(nèi)擁擠時間以及公交企業(yè)的運營成本為目標(biāo)函數(shù)，將發(fā)車間隔和滿載率設(shè)定為約束條件，建立所要研究線路的發(fā)車間隔優(yōu)化模型。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備本文選取威海市19路公交下行方向2019年2月22日的公共交通數(shù)據(jù)作為研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從圖4-1中可以看出，該線路從威高海洋公園樞紐站出發(fā)，途徑威高海洋公園、高區(qū)法院、火炬大廈等站點到達(dá)實驗中學(xué)公交站，全線共35個站點。圖4-1威海市19路公交走向示意圖通過對GPS數(shù)據(jù)的研究可以得到所研究公交線路2019年2月22日這一天各時段的行車時刻表如圖4-2所示，同時得到公交車在該公交線路駛過各個站點所用時間變化如圖4-3所示。圖4-2威海市19路現(xiàn)狀調(diào)度方案圖4-3各時段站點間行程時間從圖4-2中看出在這一天中公交車輛部分區(qū)間所花的時間在不同運營時段變化較大。同時，將公交車輛IC卡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，可以得到這一天19路公交各個時段乘客刷卡人數(shù)的變化情況，如圖4-4所示。圖4-4全天乘客刷卡人數(shù)由圖可得該公交線路全天內(nèi)所有時段內(nèi)早高峰時段客流量最大，由選擇公交出行乘客的出行習(xí)慣推斷得到其對應(yīng)的晚高峰時段刷卡人數(shù)也應(yīng)該比較多，發(fā)現(xiàn)滿足實際情況在一定程度上說明了該數(shù)據(jù)的可信度。乘客上下車站點分布通過處理威海市19路公交下行方向2019年2月22日（周一）的刷卡數(shù)據(jù)，以出行鏈理論為基礎(chǔ)完成對下車站點的識別，圖4-5所示為這一天六個時段的OD分布。圖4-5威海市19路公交下行方向OD分布本文通過對所研究公交線路這一天六個時段線路OD情況處理得到乘客到達(dá)率和乘客比例的具體數(shù)據(jù)。該公交線路六個時段站點的乘客到達(dá)率如圖4-6所示。圖4-6各站點不同時段乘客到達(dá)率對該公交線路這天六個時段的OD分布情況進(jìn)行綜合分析，可以得出在這一天內(nèi)該公交線路各個站點的上下車人數(shù)如圖4-7所示。圖4-7各站點上下車人數(shù)該公交線路一共35個公交站點，因此有34個斷面。對這一天內(nèi)該公交線路各個站點的上下車人數(shù)進(jìn)行處理進(jìn)而得到這一天該公交線路各個站點斷面上的通過的客流量分布情況如圖4-8。圖4-8各斷面客流量由圖4-8中可以推斷出威海市19路公交下行方向上的客流量在處于中間斷面較高，略微超過1，本文將這一參數(shù)的值定義為1.2。線路發(fā)車間隔優(yōu)化1模型參數(shù)設(shè)置與該公交線路的實際情況相結(jié)合，對所建立的模型中涉及到的相關(guān)參數(shù)設(shè)定如表4-2所示。通過對網(wǎng)上相關(guān)資料的調(diào)查，本文將在所研究公交線路中車輛每行駛一千米公交運營企業(yè)需要投入10.5元，查閱電子地圖得到所研究線路的全長為14.59km，可以得到該公交線路每發(fā)出一輛公共汽車需要負(fù)擔(dān)10.5×14.59=153元的成本。本文對該公交線路的的早高峰、晚高峰2個時段進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化研究。2模型求解本文所推算得到的該公交線路六個時段的發(fā)車間隔優(yōu)化方案如表4-3所示。求解得到該公交線路六個時段最優(yōu)發(fā)車間隔后，完成對早晚高峰時段發(fā)車時刻表的設(shè)計，表4-8、4-9分別為早高峰與晚高峰時段的行車時刻表，其中全程車用“0”來表示，區(qū)間車用“1”來表示。圖4-8早高峰組合調(diào)度行車時刻表3模型優(yōu)化效果分析將該公交線路的當(dāng)前的調(diào)度方案與本文優(yōu)化后的調(diào)度方案進(jìn)行對比，定義三個系數(shù)的值分別為0.2、0.2、0.6，帶入目標(biāo)函數(shù)中求得早晚高峰在使用模型前后對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)的大小與斷面滿載率的大小的結(jié)果如表4-4所示。由表4-4中可以得到：由于所設(shè)定的參數(shù)在一定程度上減少了降低乘客搭乘公交出行的成本，因此最終的結(jié)果是發(fā)車間隔被降低，由表4-4中相關(guān)數(shù)據(jù)可以得到該模型具有不錯的實用效果。本章小結(jié)本章應(yīng)用威海市19路公交線路下行方向進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化的實例應(yīng)用。首先，對該公交線路的IC卡和GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在完成上下車站點識別后，得到該公交線路早晚高峰時段的線路OD分布；其次，以所建立的發(fā)車間隔優(yōu)化模型為基礎(chǔ)求解早晚高峰時段的發(fā)車間隔方案，并完成了早晚高峰的發(fā)車時刻表的設(shè)計；最后，將優(yōu)化得到的調(diào)度方案與該公交線路當(dāng)前的調(diào)度方案作對比，判斷該模型具有一定程度的實用效果。結(jié)論主要結(jié)論（1）對威海市19路公交IC卡和GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行了兩者之間的時間差的分析，得到時間差為1s，由于該時間差較小，本文沒有對IC卡數(shù)據(jù)做校正。（2）本文以公交IC卡和GPS數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對威海市19路公交線路做了乘客上下車站點識別。沒有采取傳統(tǒng)的公交車到離站時間方法，而是采取了參考刷卡時間和公交車駛?cè)肭昂髢珊笳军c的時間之間關(guān)系的方法進(jìn)行上車站點的推算，避免了出現(xiàn)漏掉部分乘客刷卡信息的情況。以出行鏈技術(shù)完成該公交線路的下車站點識別。（4）建立了所研究公交線路的發(fā)車間隔優(yōu)化模型，并以該發(fā)車間隔優(yōu)化模型為基礎(chǔ)推算19路公交當(dāng)天早晚高峰的發(fā)車間隔方案，并完成了早晚高峰的發(fā)車時刻表的設(shè)計；最后，將優(yōu)化得到的調(diào)度方案與該公交線路當(dāng)前的調(diào)度方案作對比，判斷該模型具有一定程度的實用效果。參考文獻(xiàn)章玉.基于數(shù)據(jù)挖掘的動態(tài)公交客流OD獲取方法研究[D].北京交通大學(xué)，2010.陳君,楊東援.基于APTS數(shù)據(jù)的公交卡乘客通勤OD分布估計方法[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2013,13(4):47-53.胡繼華,鄧俊,黃澤.結(jié)合出行鏈的公交IC卡乘客下車站點判斷概率模型[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2014,14(2):63-67.李海波,陳學(xué)武,陳崢嶸．基于公交IC卡和AVL數(shù)據(jù)的客流OD推導(dǎo)方法[J].交通信息與安全,2015,33(6):33-39.于濱,楊忠振,程春田,等.公交線路發(fā)車頻率優(yōu)化的雙層規(guī)劃模型及其解法[J].吉林大學(xué)學(xué)報,2006,36(5):664-668.黃小燕,周娟英.公交調(diào)度的數(shù)學(xué)模型及解法[J].交通標(biāo)準(zhǔn),2010,(17):147-150.趙威.基于多目標(biāo)優(yōu)化的公交車調(diào)度問題的模型與算法[J].交通信息與安全,2010,28(1):79-83.JinYoungPark,Dong-JunKim.UseofSmartCardDatatoDefinePublicTransitUseinSeoul,SouthKorea[J].TransportationResearchRecord:JournaloftheTransportationResearchBoard,2008:3-9.Dessouky,JohnAttanucci,RabiG.Mishalani.ServiceReliabilityMeasurementUsingAutomatedFareCardData-ApplicationtotheLondonUnderground