CN110288829B - 一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法 - Google Patents

一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110288829B
CN110288829B CN201910530091.2A CN201910530091A CN110288829B CN 110288829 B CN110288829 B CN 110288829B CN 201910530091 A CN201910530091 A CN 201910530091A CN 110288829 B CN110288829 B CN 110288829B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bus
stop
station
time
characteristic control
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910530091.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110288829A (zh
Inventor
李锐
诸葛雪玉
吉莹莹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hohai University HHU
Original Assignee
Hohai University HHU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hohai University HHU filed Critical Hohai University HHU
Priority to CN201910530091.2A priority Critical patent/CN110288829B/zh
Publication of CN110288829A publication Critical patent/CN110288829A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110288829B publication Critical patent/CN110288829B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas

Abstract

本发明公开了一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，包括步骤：界定停靠泊位设置影响区域，确定显著影响目标停靠站公交到站特征的各条线路的前序停靠站数量；构建公交运行特征数据集，采集相关交通特征数据；分析目标站各条公交线路乘客上下特征、确定目标站各时段停站时间；通过对停靠站交通特征控制时段内的公交车辆到站数量进行排序，确定公交车辆到达目标站的分布时段；通过各条公交线路在目标站的停站时间，得到全天各停靠站交通特征控制时段内的在站公交车数量，确定目标站公交车辆停站泊位设置数量。为共线公交车停靠站泊位数量设置提供参考依据，提高公交车辆停靠站的利用效率。

Description

一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法
技术领域
本发明涉及一种公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，特别是涉及一种考虑多线共站的公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，属于公交运营的智能交通管理与控制技术领域。
背景技术
随着城市道路交通拥堵程度的不断加剧，越来越多城市开始大力发展公共交通，公交停靠站作为公交系统运行的“瓶颈”区域，会在很大程度上影响公交系统运行的效率。
在某些公交停靠站处(尤其是港湾停靠站)，由于同时到达停靠站的公交车数量大于停靠泊位数量，经常会出现公交车辆在停靠站外排队等待进站的情况(这种情况在高峰时段的港湾停靠站尤为突出)、并降低公交系统的运营效率。
所以，十分需要分析港湾式停靠站各条公交线路的公交运行规律，研究各条公交线路车辆到站时间分布特征，并在此基础上确定港湾式公交停靠站停车泊位数量设置的判别方法，从而提高公交车辆停靠站的利用效率，进一步提升公交系统的运输效率与服务水平，缓解城市交通拥堵现状。
发明内容
本发明的主要目的在于，克服现有技术中的不足，提供一种公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，能够为共线公交车停靠站泊位数量设置提供参考依据，提高公交车辆停靠站的利用效率，特别适用于多线共站的情况，极具有产业上的利用价值。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，包括以下步骤：
1)界定停靠泊位设置影响区域；
通过分析道路交通流运行特征、目标公交停靠站停站公交线路在前序停靠站运行特征，确定显著影响目标停靠站公交到站特征的空间区域：目标停靠站及各条线路前序K个公交停靠站(一般来说，K取3-5)；
2)构建公交运行特征数据集；
对于目标站各条公交线路，需采集相关交通数据，并构建公交运行特征数据集；
3)确定目标站公交车辆停站时间；
通过确定公交车在目标站的到站时刻所属的公交线路路段交通特征控制时段，并借助停靠站交通特征控制时段内的平均上车、下车人数和公交线路路段交通特征控制时段内的平均车头时距，估算停靠站交通特征控制时段内目标站公交车辆停站时间；
4)确定各条公交线路公交车辆在目标站的到站时间；
通过对停靠站交通特征控制时段内的公交车辆到站数量进行排序，确定公交车辆到达目标站的分布时段；
5)确定目标站公交车辆停站泊位设置数量；
通过各条公交线路在目标站的停站时间，得到全天各停靠站交通特征控制时段内的在站公交车数量，确定目标站公交车辆停站泊位设置数量。
本发明进一步设置为：所述步骤1)中，界定停靠泊位设置影响区域，具体为，
通过分析道路交通流运行特征、目标公交停靠站停站公交线路在前序停靠站运行特征，确定显著影响目标停靠站公交到站特征的空间区域：目标停靠站及各条线路前序K个公交停靠站(一般来说，K取3-5)。
本发明进一步设置为：所述步骤2)中，构建公交运行特征数据集，具体为，
将公交运行特征数据集记为
Figure GDA0002481608870000021
其中Y表示目标站的公交线路数，AT和DT分别表示目标站的到站时间和离站时间，BP和AP分别表示目标站的上车人数和下车人数，
Figure GDA0002481608870000022
和
Figure GDA0002481608870000023
分别表示目标站上车平均消耗时间和下车平均消耗时间，DT(k)表示前序站的离站时间；采集的数据为连续G天的公交线路数据。
本发明进一步设置为：所述步骤3)确定目标站公交车辆停站时间，具体为，
3-1)确定停靠站交通特征控制时段
对于停靠站来说，在单位时间内公交车辆乘客到站候车、下车离站人数等相关交通运行特征具有稳定的分布特征，可将全天划分成若干个停靠站交通特征控制时段，同一时段内各时刻具有相同的停靠站交通运行特征(公交车辆乘客到站候车、下车离站人数)；
在此，以tp为时间间隔(一般来说，tp取10-60秒)，将全天划分成R个时段，第r个时段停靠站交通特征控制时段表示为
Figure GDA0002481608870000031
其中，r∈R、
Figure GDA0002481608870000032
3-2)确定目标站各条公交线路在停靠站交通特征控制时段内的平均上车人数
将已调查的第g天第y条公交线路中第z辆、第z-1辆公交车在目标公交站到站时刻
Figure GDA0002481608870000033
以秒为单位分别表示为
Figure GDA0002481608870000034
将时段
Figure GDA0002481608870000035
按照停靠站交通特征控制时段进行划分，确定该时段内包括的
Figure GDA0002481608870000036
个停靠站交通特征控制时段，具体为
Figure GDA0002481608870000037
结合第g天第y条公交线路中第z辆公交车上车人数
Figure GDA0002481608870000038
计算出第g天第y条公交线路在时段
Figure GDA0002481608870000039
中停靠站交通特征控制时段的上车人数为
Figure GDA00024816088700000310
借助上述公式，可计算第g天第y条公交线路在全天公交车运营过程中所有停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000312
的上车人数
Figure GDA00024816088700000313
借助G天内第y条公交线路的相关数据，可计算出G天内第y条公交线路在停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000314
的平均上车人数
Figure GDA00024816088700000315
具体为
Figure GDA00024816088700000311
其中，
Figure GDA0002481608870000044
表示G天内第y条公交线路的公交车辆在每天的停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000045
中上车人数
Figure GDA0002481608870000046
不为0的天数；
3-3)确定目标站各条公交线路在停靠站交通特征控制时段内的平均下车人数
结合第g天第y条公交线路中第z辆公交车下车人数
Figure GDA0002481608870000047
计算出第g天第y条公交线路在时段
Figure GDA0002481608870000048
中停靠站交通特征控制时段的下车人数为
Figure GDA0002481608870000041
借助上述公式，可计算第g天第y条公交线路在全天公交车运营过程中所有停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000049
的下车人数
Figure GDA00024816088700000410
借助G天内第y条公交线路的相关数据，可计算出G天内第y条公交线路在停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000411
的平均下车人数
Figure GDA00024816088700000412
具体为
Figure GDA0002481608870000042
其中，
Figure GDA00024816088700000413
表示G天内第y条公交线路的公交车辆在每天的停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000414
中下车人数
Figure GDA00024816088700000415
不为0的天数；
3-4)确定路段交通特征控制时段
对于路段来说，在单位时间内公交车辆运行车头时距等相关交通运行特征具有稳定的分布特征，可将全天划分成若干个路段交通特征控制时段，同一时段内各时刻具有相同的路段交通运行特征(公交车辆运行车头时距)；
在此，以tb为时间间隔(一般来说，tb取1800-3600秒)，将全天划分成Q个路段，第q个路段交通特征控制时段表示为
Figure GDA00024816088700000416
其中，q∈Q、
Figure GDA0002481608870000043
3-5)确定各条公交线路路段交通特征控制时段内的平均车头时距
通过分析所采集的公交车辆在目标站的离站时间数据，确定在第g天中第y条公交线路有j辆车从目标站驶离，计算目标站处第y条公交线路第j辆公交车与第(j-1)辆公交车的车头时距
Figure GDA0002481608870000055
其中，
Figure GDA0002481608870000056
分别为第g天中第y条公交线路第j辆与第(j-1)辆公交车的离站时刻；
计算目标站G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000057
内的平均车头时距
Figure GDA0002481608870000058
如下：
Figure GDA0002481608870000051
计算目标站上游第k个前序公交站在G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000059
内的平均车头时距
Figure GDA00024816088700000510
如下：
Figure GDA0002481608870000052
将目标站与其上游K个前序公交站在G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000511
内的平均车头时距再次进行平均，得到综合考虑目标站及前序站影响的G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000513
内的平均车头时距
Figure GDA00024816088700000512
如下：
Figure GDA0002481608870000053
并以此作为公交线路y在路段交通特征控制时段内的平均车头时距；
3-6)估算停靠站交通特征控制时段内目标站公交车辆停站时间
确定第y条公交线路中第z辆公交车在目标站的到站时刻ATyz(该时刻属于停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000514
)所属的公交线路路段交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000515
并借助已计算得到的公交线路路段交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000517
的平均车头时距
Figure GDA00024816088700000516
分别确定出该公交车在平均车头时距内上车人数
Figure GDA00024816088700000518
与下车人数
Figure GDA00024816088700000519
如下，
Figure GDA0002481608870000054
Figure GDA0002481608870000061
结合已观测的乘客平均上车消耗时间
Figure GDA0002481608870000067
与乘客平均下车消耗时间
Figure GDA0002481608870000068
分别估算出第y条公交线路中第z辆公交车在ATyz时刻到达目标站时，其乘客上车消耗时间与乘客下车消耗时间如下，
Figure GDA0002481608870000062
Figure GDA0002481608870000063
则据此估算出第y条公交线路中第z辆公交车在ATyz时刻到达目标站时的停站时间
Figure GDA0002481608870000064
本发明进一步设置为：所述步骤4)确定各条公交线路公交车辆在目标站的到站时间，具体为，
4-1)确定目标站公交车辆到站的停靠站交通特征控制时段
借助已调查的G天内第y条公交线路每辆公交车辆在目标站的到站时间，若第g天第y条公交线路公交车辆z到站时间
Figure GDA0002481608870000069
在停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000610
内
Figure GDA00024816088700000611
则将该公交车辆到站时间可表示为
Figure GDA00024816088700000612
将已调查的G天内第y条公交线路每辆公交车辆在目标站的到站时间全部转换到停靠站交通特征控制时段内，并统计各时段内G天内第y条公交线路的到站数量
Figure GDA00024816088700000613
4-2)确定公交车辆到达目标站的分布时段
对停靠站交通特征控制时段内G天内第y条公交线路的到站数量
Figure GDA00024816088700000614
从大到小进行排序，选择第
Figure GDA00024816088700000615
位(一般来说，
Figure GDA00024816088700000617
取60％-80％)的公交线路y的到站数量
Figure GDA0002481608870000065
所对应的到站时段
Figure GDA00024816088700000616
作为临界时段，排序前
Figure GDA00024816088700000618
位的停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000066
作为G天内第y条公交线路的可能到站时段，以此作为目标站公交线路y的概率到站时间，目标站其他公交线路的到站时间确定方法类似。
本发明进一步设置为：所述步骤5)确定目标站公交车辆停站泊位设置数量，具体为，
5-1)确定各条公交线路在目标站的停站时间
结合所述步骤4)中确定的公交线路y车辆在目标站的到站时段
Figure GDA0002481608870000073
所述步骤3)确定的公交线路y车辆在目标站的停站时间
Figure GDA0002481608870000074
分别确定目标站公交线路y车辆的可能停站时段
Figure GDA0002481608870000071
其中，
Figure GDA0002481608870000072
目标站其他公交线路的可能停站时段确定方法类似；
5-2)确定目标站公交车辆停站泊位设置数量
借助已确定的目标站各条公交线路的可能停站时段，分别梳理全天各停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000075
内的在站公交车数量
Figure GDA0002481608870000076
并将同时在站公交车数量不为0的时段按照车辆数从小到大进行排序，并以第RST位(一般来说，RST取80％-90％)的同时在站车辆数
Figure GDA0002481608870000077
作为需要设置的公交车辆停站泊位数。
本发明所达到的有益效果：
本发明公开的港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，能够为共线公交车停靠站泊位数量设置提供参考依据，提高公交车辆停靠站的利用效率，特别适用于多线共站的情况，极具有产业上的利用价值。
上述内容仅是本发明技术方案的概述，为了更清楚的了解本发明的技术手段，下面结合附图对本发明作进一步的描述。
附图说明
图1是本实施例的流程图；
图2是本实施例中步骤1)中目标停靠站停靠泊位设置影响区域示意图；
图3是本实施例的目标停靠站“吴江大厦南站”停靠泊位设置影响区域示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图，对本发明作进一步的说明。
本发明提供一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，如图1所示，包括以下步骤：
1)界定停靠泊位设置影响区域；
通过分析道路交通流运行特征、目标公交停靠站停站公交线路在前序停靠站运行特征，确定显著影响目标停靠站公交到站特征的空间区域：目标停靠站及各条线路前序K个公交停靠站(一般来说，K取3-5)；
如图2所示为目标停靠站停靠泊位设置影响区域(图中虚线框内范围)：图中停靠站N为目标停靠站，#1、#2、#3路公交车均经过前序站到达目标站N；#1路公交车的前序站点为S11、S12、…S1k站，#2路公交车的前序站点为S21、S22、...S2k站，#3路公交车的前序站点为S31、S32、...S3k站。其中S21(S31)为#2路和#3路共同的前序站。
2)构建公交运行特征数据集；
对于目标站各条公交线路，需采集相关交通数据构建公交运行特征数据集；
具体为，
将公交运行特征数据集记为
Figure GDA0002481608870000081
其中Y表示目标站的公交线路总数，AT和DT分别表示公交车在目标站的到站时间和离站时间，BP和AP分别表示目标站的上车人数和下车人数，
Figure GDA0002481608870000082
和
Figure GDA0002481608870000083
分别表示公交车在目标站停靠时人员上车平均消耗时间和下车平均消耗时间，DT(k)表示前序站的离站时间；采集的数据为连续G天的公交线路数据。
当上述数据集中的各参数对应设置上、下角标时，其表示的具体含义举例如下：
Figure GDA0002481608870000084
为第g天第y条公交线路中第z辆公交车在目标公交站的到站时刻，
Figure GDA0002481608870000085
为G天内第y条公交线路在停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000087
的平均上车人数，
Figure GDA0002481608870000086
为目标站处第g天中第y条公交线路第j辆公交车的离站时刻(在路段交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000088
内)。其他未举例的参数含角标时含义同理。
3)确定目标站公交车辆停站时间；
通过确定公交车在目标站的到站时刻所属的公交线路路段交通特征控制时段，并借助停靠站交通特征控制时段内的平均上车、下车人数和公交线路路段交通特征控制时段内的平均车头时距，估算停靠站交通特征控制时段内目标站公交车辆停站时间；
具体为，
3-1)确定停靠站交通特征控制时段
对于停靠站来说，在单位时间内公交车辆乘客到站候车、下车离站人数等相关交通运行特征具有稳定的分布特征，可将全天划分成若干个停靠站交通特征控制时段，同一时段内各时刻具有相同的停靠站交通运行特征(公交车辆乘客到站候车、下车离站人数)；
在此，以tp为时间间隔(一般来说，tp取10-60秒)，将全天划分成R个停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000095
其中，r∈R、
Figure GDA0002481608870000091
3-2)确定目标站各条公交线路在停靠站交通特征控制时段内的平均上车人数
将已调查的第g天第y条公交线路中第z辆、第z-1辆公交车在目标公交站到站时刻
Figure GDA0002481608870000096
以秒为单位分别表示为
Figure GDA0002481608870000097
将时段
Figure GDA0002481608870000098
按照停靠站交通特征控制时段进行划分，确定该时段内包括的
Figure GDA0002481608870000092
个停靠站交通特征控制时段，具体为
Figure GDA0002481608870000093
结合第g天第y条公交线路中第z辆公交车上车人数
Figure GDA0002481608870000099
计算出第g天第y条公交线路在时段
Figure GDA00024816088700000910
中停靠站交通特征控制时段的上车人数为
Figure GDA0002481608870000094
借助上述公式，可计算第g天第y条公交线路在全天公交车运营过程中所有停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000911
的上车人数
Figure GDA00024816088700000912
借助G天内第y条公交线路的相关数据，可计算出G天内第y条公交线路在停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700000913
的平均上车人数
Figure GDA00024816088700000914
具体为
Figure GDA0002481608870000101
其中，
Figure GDA0002481608870000104
表示G天内第y条公交线路的公交车辆在每天的停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000105
中上车人数
Figure GDA0002481608870000106
不为0的天数；
3-3)确定目标站各条公交线路在停靠站交通特征控制时段内的平均下车人数
结合第g天第y条公交线路中第z辆公交车下车人数
Figure GDA0002481608870000107
计算出第g天第y条公交线路在时段
Figure GDA0002481608870000108
中停靠站交通特征控制时段的下车人数为
Figure GDA0002481608870000102
借助上述公式，可计算第g天第y条公交线路在全天公交车运营过程中所有停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000109
的下车人数
Figure GDA00024816088700001010
借助G天内第y条公交线路的相关数据，可计算出G天内第y条公交线路在停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700001011
的平均下车人数
Figure GDA00024816088700001012
具体为
Figure GDA0002481608870000103
其中，
Figure GDA00024816088700001013
表示G天内第y条公交线路的公交车辆在每天的停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700001014
中下车人数
Figure GDA00024816088700001015
不为0的天数；
3-4)确定路段交通特征控制时段
对于路段来说，在单位时间内公交车辆运行车头时距等相关交通运行特征具有稳定的分布特征，可将全天划分成若干个路段交通特征控制时段，同一时段内各时刻具有相同的路段交通运行特征(公交车辆运行车头时距)；
在此，以tb为时间间隔(一般来说，tb取1800-3600秒)，将全天划分成Q个路段交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000115
其中，q∈Q、
Figure GDA0002481608870000111
3-5)确定各条公交线路路段交通特征控制时段内的平均车头时距
通过分析所采集的公交车辆在目标站的离站时间数据，确定在第g天中第y条公交线路有j辆车从目标站驶离，计算目标站处第y条公交线路第j辆公交车与第(j-1)辆公交车的车头时距
Figure GDA0002481608870000116
其中，
Figure GDA0002481608870000117
分别为第g天中第y条公交线路第j辆与第(j-1)辆公交车的离站时刻；
计算目标站G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000118
内的平均车头时距
Figure GDA0002481608870000119
如下：
Figure GDA0002481608870000112
其中，J是第y条公交线路上的全部车辆数量。
计算目标站上游第k个前序公交站在G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700001110
内的平均车头时距
Figure GDA00024816088700001111
如下：
Figure GDA0002481608870000113
将目标站与其上游K个前序公交站在G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700001112
内的平均车头时距再次进行平均，得到综合考虑目标站及前序站影响的G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700001114
内的平均车头时距
Figure GDA00024816088700001113
如下：
Figure GDA0002481608870000114
并以此作为第y公交线路在路段交通特征控制时段内的平均车头时距；
3-6)估算停靠站交通特征控制时段内目标站公交车辆停站时间
确定第y条公交线路中第z辆公交车在目标站的到站时刻ATyz(该时刻属于停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000126
)所属的公交线路路段交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000129
并借助已计算得到的公交线路路段交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000127
的平均车头时距
Figure GDA0002481608870000128
分别确定出该公交车在平均车头时距内上车人数
Figure GDA00024816088700001210
与下车人数
Figure GDA00024816088700001211
如下，
Figure GDA0002481608870000121
Figure GDA0002481608870000122
结合已观测的乘客平均上车消耗时间
Figure GDA00024816088700001212
与乘客平均下车消耗时间
Figure GDA00024816088700001213
分别估算出第y条公交线路中第z辆公交车在ATyz时刻到达目标站时，其乘客上车消耗时间与乘客下车消耗时间如下，
Figure GDA0002481608870000123
Figure GDA0002481608870000124
则据此估算出第y条公交线路中第z辆公交车在ATyz时刻到达目标站时的停站时间
Figure GDA0002481608870000125
4)确定各条公交线路公交车辆在目标站的到站时间；
通过对停靠站交通特征控制时段内的公交车辆到站数量进行排序，确定公交车辆到达目标站的分布时段；
具体为，
4-1)确定目标站公交车辆到站的停靠站交通特征控制时段
借助已调查的G天内第y条公交线路每辆公交车辆在目标站的到站时间，若第g天第y条公交线路公交车辆z到站时间
Figure GDA00024816088700001214
在停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700001215
内
Figure GDA00024816088700001216
则将该公交车辆到站时间可表示为
Figure GDA00024816088700001217
将已调查的G天内第y条公交线路每辆公交车辆在目标站的到站时间全部转换到停靠站交通特征控制时段内，并统计各时段内G天内第y条公交线路的到站数量
Figure GDA00024816088700001218
4-2)确定公交车辆到达目标站的分布时段
对停靠站交通特征控制时段内G天内第y条公交线路的到站数量
Figure GDA00024816088700001219
从大到小进行排序，选择第
Figure GDA0002481608870000132
位(一般来说，
Figure GDA0002481608870000133
取60％-80％)的公交线路y的到站数量
Figure GDA0002481608870000134
所对应的到站时段
Figure GDA0002481608870000135
作为临界时段，排序前
Figure GDA0002481608870000136
位的停靠站交通特征控制时段
Figure GDA0002481608870000137
作为G天内第y条公交线路的可能到站时段，以此作为目标站公交线路y的概率到站时间，目标站其他公交线路的到站时间确定方法类似。
5)确定目标站公交车辆停站泊位设置数量；
通过各条公交线路在目标站的停站时间，得到全天各停靠站交通特征控制时段内的在站公交车数量，确定目标站公交车辆停站泊位设置数量。
具体为，
5-1)确定各条公交线路在目标站的停站时间
结合所述步骤4)中确定的公交线路y车辆在目标站的到站时段
Figure GDA0002481608870000138
所述步骤3)确定的公交线路y车辆在目标站的停站时间
Figure GDA0002481608870000139
分别确定目标站公交线路y车辆的可能停站时段
Figure GDA00024816088700001310
其中，
Figure GDA0002481608870000131
目标站其他公交线路的可能停站时段确定方法类似；
5-2)确定目标站公交车辆停站泊位设置数量
借助已确定的目标站各条公交线路的可能停站时段，分别梳理全天各停靠站交通特征控制时段
Figure GDA00024816088700001311
内的在站公交车数量
Figure GDA00024816088700001312
并将同时在站公交车数量不为0的时段按照车辆数从小到大进行排序，并以第RST位(一般来说，RST取80％-90％)的同时在站车辆数
Figure GDA00024816088700001313
作为需要设置的公交车辆停站泊位数。
实施例：
通过一个实例对本发明港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法给出进一步说明，下面根据本发明港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法的具体步骤，确定目标站公交车辆停站泊位设置数量。
S1：界定停靠泊位设置影响区域。
S11：结合图3所示的目标停靠站“吴江大厦南站”停靠泊位设置影响区域，其包括702路、712路、718路三条公交线路，各条公交线路分别选取3个前序停靠站，具体如下，
702路：轨交人民广场站南、亨通长安府、长板路长安路西；
712路：吴江大厦西门、青少年活动中心、吴江图书馆；
718路：吴江大厦西门、永鼎医院、奥林清华东区。
S2：构建公交运行特征数据集。
S21：经过实地调查，调查取2018年12月17日至2018年12月26日一共10天从7:00:00到9:00:00的数据，702、712、718路的车辆在目标站的到站时间、离站时间、上车人数、下车人数以及前序站的离站时间分别如表1、表2、表3所示(列举部分数据)，通过调查分析，目标站的上车平均消耗时间和下车平均消耗时间分别为2s/人、1s/人。
Figure GDA0002481608870000141
Figure GDA0002481608870000151
表1
Figure GDA0002481608870000152
Figure GDA0002481608870000161
表2
Figure GDA0002481608870000171
表3
S3：确定目标站公交车辆停站时间。
S31：对于停靠站来说，在单位时间内公交车辆乘客到站候车、下车离站人数等相关交通运行特征具有稳定的分布特征，以60秒为时间间隔，将全天划分成1440个停靠站交通特征控制时段；同一时段内各时刻具有相同的停靠站交通运行特征(公交车辆乘客到站候车、下车离站人数)，其中，
7:00:00所在的停靠站交通特征控制时段编号为第
Figure GDA0002481608870000172
8:00:00所在的停靠站交通特征控制时段编号为
Figure GDA0002481608870000181
9:00:00所在的停靠站交通特征控制时段编号为
Figure GDA0002481608870000182
同理，其他时间如7:09:18所在的停靠站交通特征控制时段编号：
Figure GDA0002481608870000183
取编号为430。
S32：结合S22构建的公交运行特征数据集，分别计算目标站3条公交线路在停靠站交通特征控制时段内的10天的平均上车人数、下车人数，如表4所示(列举部分数据)。
Figure GDA0002481608870000184
Figure GDA0002481608870000191
表4
S33：对于路段来说，在单位时间内公交车辆运行车头时距等相关交通运行特征具有稳定的分布特征，以3600秒为时间间隔，将全天划分成24个路段交通控制时段；同一时段内各时刻具有相同的路段交通运行特征(公交车辆运行车头时距)，其中
7:00:00所在的路段交通控制时段编号为第
Figure GDA0002481608870000192
8:00:00所在的路段交通控制时段编号为
Figure GDA0002481608870000193
9:00:00所在的路段交通控制时段编号为
Figure GDA0002481608870000194
S34：结合S22构建的公交运行特征数据集，计算10天各条公交线路路段交通特征控制时段内的平均车头时距，如表5所示。
Figure GDA0002481608870000195
Figure GDA0002481608870000201
表5
S35：结合S31和S32计算的停靠站交通特征控制时段内的平均上车、下车人数和公交线路路段交通特征控制时段内的平均车头时距，估算停靠站交通特征控制时段内目标站公交车辆停站时间，如表6所示(列举部分数据)。
Figure GDA0002481608870000202
Figure GDA0002481608870000211
表6
S4：确定各条公交线路公交车辆在目标站的到站时间
S41：借助已调查的10天内公交线路702路、712路、718路的每辆公交车辆在目标站的到站时间全部转换到停靠站交通特征控制时段内，并统计各时段内公交线路702路、712路、718路的到站数量，如表7所示(列举部分数据)。
Figure GDA0002481608870000212
Figure GDA0002481608870000221
表7
S42：对停靠站交通特征控制时段内10天内线路702、712、718的到站数量从大到小进行排序，选择第80％位的线路702、712、718的到站数量所对应的到站时段分别为第421位、第502位和第476位，分别以它们作为临界时段，排序前80％位的停靠站交通特征控制时段作为在一天当中线路702、712、718的可能到站时段，以此作为目标站线路702、712、718的概率到站时间，如表8所示(列举部分数据)。
Figure GDA0002481608870000222
Figure GDA0002481608870000231
表8
S5：确定目标站公交车辆停站泊位设置数量。
S51：结合S4确定各条公交线路公交车辆在目标站的概率到站时间和S3确定目标站公交车辆停站时间，分别确定目标站公交线路702、712、718的车辆可能停站时段。
S52：借助已确定的目标站公交线路702、712、718的停站时段，分别梳理各停靠站交通特征控制时段内的在站公交车数量，如表9所示(列举部分数据)。
Figure GDA0002481608870000241
Figure GDA0002481608870000251
表9
将同时在站公交车数量不为0的时段按照车辆数从小到大进行排序，第80％位的同时在站车辆数为2，所以需要设置的公交车辆停站泊位数为2。

Claims (6)

1.一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)界定停靠泊位设置影响区域：
通过分析道路交通流运行特征、目标公交停靠站停站公交线路在前序停靠站运行特征，确定影响目标停靠站公交到站特征的空间区域：目标停靠站及各条线路前序K个公交停靠站；
2)构建公交运行特征数据集：
对于目标站各条公交线路，采集相关交通数据，并构建公交运行特征数据集；
3)确定目标站公交车辆停站时间：
通过确定公交车在目标站的到站时刻所属的公交线路路段交通特征控制时段，并借助停靠站交通特征控制时段内的平均上车、下车人数和公交线路路段交通特征控制时段内的平均车头时距，估算停靠站交通特征控制时段内目标站公交车辆停站时间；
4)确定各条公交线路公交车辆在目标站的到站时间；
通过对停靠站交通特征控制时段内的公交车辆到站数量进行排序，确定公交车辆到达目标站的分布时段；
5)确定目标站公交车辆停站泊位设置数量；
通过各条公交线路在目标站的停站时间，得到全天各停靠站交通特征控制时段内的在站公交车数量，确定目标站公交车辆停站泊位设置数量；
所述步骤2)中，搭建公交运行特征数据集，具体为，
将公交运行特征数据集记为
Figure FDA0002481608860000011
其中Y表示目标站的公交线路数，AT和DT分别表示目标站的到站时间和离站时间，BP和AP分别表示目标站的上车人数和下车人数，
Figure FDA0002481608860000012
和
Figure FDA0002481608860000013
分别表示目标站上车平均消耗时间和下车平均消耗时间，DT(k)表示前序站的离站时间；采集的数据为连续G天的公交线路数据；
所述步骤3)确定目标站公交车辆停站时间，具体为，
3-1)确定停靠站交通特征控制时段
以tp为时间间隔，将全天划分成R个时段，第r个时段停靠站交通特征控制时段表示为
Figure FDA0002481608860000021
3-2)确定目标站各条公交线路在停靠站交通特征控制时段内的平均上车人数
将第g天第y条公交线路中第z辆、第z-1辆公交车在目标公交站到站时刻
Figure FDA0002481608860000022
以秒为单位分别表示为
Figure FDA0002481608860000023
将时段
Figure FDA0002481608860000024
按照停靠站交通特征控制时段进行划分，确定该时段内包括的
Figure FDA0002481608860000025
个停靠站交通特征控制时段，具体为
Figure FDA0002481608860000026
结合第g天第y条公交线路中第z辆公交车上车人数
Figure FDA0002481608860000027
计算出第g天第y条公交线路在时段
Figure FDA0002481608860000028
中停靠站交通特征控制时段的上车人数；
根据计算出的第g天第y条公交线路在时段
Figure FDA0002481608860000029
中停靠站交通特征控制时段的上车人数，计算第g天第y条公交线路在全天公交车运营过程中所有停靠站交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000210
的上车人数
Figure FDA00024816088600000211
根据G天内第y条公交线路的相关数据，计算出G天内第y条公交线路在停靠站交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000212
的平均上车人数
Figure FDA00024816088600000213
3-3)确定目标站各条公交线路在停靠站交通特征控制时段内的平均下车人数
结合第g天第y条公交线路中第z辆公交车下车人数
Figure FDA00024816088600000214
计算出第g天第y条公交线路在时段
Figure FDA00024816088600000215
中停靠站交通特征控制时段的下车人数；
根据计算出的第g天第y条公交线路在时段
Figure FDA00024816088600000216
中停靠站交通特征控制时段的下车人数，计算第g天第y条公交线路在全天公交车运营过程中所有停靠站交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000217
的下车人数
Figure FDA00024816088600000218
根据G天内第y条公交线路的相关数据，计算出G天内第y条公交线路在停靠站交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000219
的平均下车人数
Figure FDA00024816088600000220
3-4)确定路段交通特征控制时段
以tb为时间间隔，将全天划分成Q个路段交通特征控制时段，第q个路段交通特征控制时段表示为
Figure FDA00024816088600000221
3-5)确定各条公交线路路段交通特征控制时段内的平均车头时距
通过分析所采集的公交车辆在目标站的离站时间数据，确定在第g天中第y条公交线路有j辆车从目标站驶离，计算目标站处第y条公交线路第j辆公交车与第(j-1)辆公交车的车头时距
Figure FDA0002481608860000031
其中，
Figure FDA0002481608860000032
分别为第g天中第y条公交线路第j辆与第(j-1)辆公交车的离站时刻；
计算出目标站G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000033
内的平均车头时距
Figure FDA0002481608860000034
和目标站上游第k个前序公交站在G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000035
内的平均车头时距
Figure FDA0002481608860000036
将目标站与其上游K个前序公交站在G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000037
内的平均车头时距再次进行平均，得到综合考虑目标站及前序站影响的G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000038
内的平均车头时距
Figure FDA0002481608860000039
并以此作为公交线路y在路段交通特征控制时段内的平均车头时距；
3-6)估算停靠站交通特征控制时段内目标站公交车辆停站时间
确定第y条公交线路中第z辆公交车在目标站的到站时刻ATyz所属的公交线路路段交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000310
并根据已计算得到的公交线路路段交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000311
的平均车头时距
Figure FDA00024816088600000312
分别确定出该公交车在平均车头时距内上车人数
Figure FDA00024816088600000313
与下车人数
Figure FDA00024816088600000314
结合已获得的乘客平均上车消耗时间
Figure FDA00024816088600000315
与乘客平均下车消耗时间
Figure FDA00024816088600000316
分别估算出第y条公交线路中第z辆公交车在ATyz时刻到达目标站时，其乘客上车消耗时间与乘客下车消耗时间如下，
Figure FDA00024816088600000317
Figure FDA00024816088600000318
则据此估算出第y条公交线路中第z辆公交车在ATyz时刻到达目标站时的停站时间
Figure FDA00024816088600000319
所述步骤4)确定各条公交线路公交车辆在目标站的到站时间，具体为，
4-1)确定目标站公交车辆到站的停靠站交通特征控制时段
根据G天内第y条公交线路每辆公交车辆在目标站的到站时间，若第g天第y条公交线路公交车辆z到站时间
Figure FDA00024816088600000320
在停靠站交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000321
内
Figure FDA0002481608860000041
则将该公交车辆到站时间表示为
Figure FDA0002481608860000042
将G天内第y条公交线路每辆公交车辆在目标站的到站时间全部转换到停靠站交通特征控制时段内，并统计各时段内G天内第y条公交线路的到站数量
Figure FDA0002481608860000043
4-2)确定公交车辆到达目标站的分布时段
对停靠站交通特征控制时段内G天内第y条公交线路的到站数量
Figure FDA0002481608860000044
从大到小进行排序，选择设定的第
Figure FDA0002481608860000045
位的公交线路y的到站数量
Figure FDA0002481608860000046
所对应的到站时段
Figure FDA0002481608860000047
作为临界时段，排序前
Figure FDA0002481608860000048
位的停靠站交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000049
作为G天内第y条公交线路的可能到站时段，以此作为目标站公交线路y的概率到站时间，目标站其他公交线路的到站时间确定方法同理；
所述步骤5)确定目标站公交车辆停站泊位设置数量，具体为，
5-1)确定各条公交线路在目标站的停站时间
结合步骤4)中确定的该条公交线路车辆在目标站的到站时段、步骤3)确定的该条公交线路车辆在目标站的停站时间，分别确定目标站该第y条公交线路车辆的可能停站时段；目标站其他公交线路的可能停站时段确定方法同理；
5-2)确定目标站公交车辆停站泊位设置数量
根据已确定的目标站各条公交线路的可能停站时段，分别梳理全天各停靠站交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000410
内的在站公交车数量
Figure FDA00024816088600000411
并将同时在站公交车数量不为0的时段按照车辆数从小到大进行排序，并以设定的第RST位的同时在站车辆数
Figure FDA00024816088600000412
作为需要设置的公交车辆停站泊位数。
2.根据权利要求1所述的一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，其特征在于：步骤3-2)中，第g天第y条公交线路在时段
Figure FDA00024816088600000413
中停靠站交通特征控制时段的上车人数的具体计算式为
Figure FDA0002481608860000051
G天内第y条公交线路在停靠站交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000052
的平均上车人数
Figure FDA0002481608860000053
的具体计算式为
Figure FDA0002481608860000054
其中，
Figure FDA0002481608860000055
表示G天内第y条公交线路的公交车辆在每天的停靠站交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000056
中上车人数
Figure FDA0002481608860000057
不为0的天数。
3.根据权利要求1所述的一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，其特征在于：步骤3-3)中，第g天第y条公交线路在时段
Figure FDA0002481608860000058
中停靠站交通特征控制时段的下车人数的具体计算式为
Figure FDA0002481608860000059
G天内第y条公交线路在停靠站交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000510
的平均下车人数
Figure FDA00024816088600000511
的具体计算式为
Figure FDA00024816088600000512
其中，
Figure FDA00024816088600000513
表示G天内第y条公交线路的公交车辆在每天的停靠站交通特征控制时段
Figure FDA00024816088600000514
中下车人数
Figure FDA00024816088600000515
不为0的天数。
4.根据权利要求1所述的一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，其特征在于：步骤3-5)中，
目标站G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000061
内的平均车头时距
Figure FDA0002481608860000062
具体计算式如下：
Figure FDA0002481608860000063
目标站上游第k个前序公交站在G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000064
内的平均车头时距
Figure FDA0002481608860000065
具体计算式如下：
Figure FDA0002481608860000066
5.根据权利要求4所述的一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，其特征在于：G天内第y条公交线路在路段交通特征控制时段
Figure FDA0002481608860000067
内的平均车头时距
Figure FDA0002481608860000068
具体计算式如下：
Figure FDA0002481608860000069
6.根据权利要求1所述的一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法，其特征在于：步骤3-6)中，公交车在平均车头时距内上车人数
Figure FDA00024816088600000610
与下车人数
Figure FDA00024816088600000611
的具体计算式如下，
Figure FDA00024816088600000612
Figure FDA00024816088600000613
CN201910530091.2A 2019-06-19 2019-06-19 一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法 Active CN110288829B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910530091.2A CN110288829B (zh) 2019-06-19 2019-06-19 一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910530091.2A CN110288829B (zh) 2019-06-19 2019-06-19 一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110288829A CN110288829A (zh) 2019-09-27
CN110288829B true CN110288829B (zh) 2020-07-17

Family

ID=68005278

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910530091.2A Active CN110288829B (zh) 2019-06-19 2019-06-19 一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110288829B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110782694B (zh) * 2019-10-31 2021-10-08 同济大学 一种网联公交车到站停靠管理优化方法
CN111311909B (zh) * 2020-02-19 2020-09-29 河海大学 一种车路协同环境下港湾公交停靠站车辆离站控制方法
CN113066301B (zh) * 2021-03-18 2022-08-19 河海大学 人工和自动驾驶公交共享停靠站泊位需求确定方法和装置
CN113627743B (zh) * 2021-07-21 2024-03-05 青岛海信网络科技股份有限公司 一种公交车辆协同调度的方法及设备

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102157062A (zh) * 2011-04-19 2011-08-17 东南大学 获取公交专用道停靠站通行能力的方法
CN102831767A (zh) * 2012-08-13 2012-12-19 东南大学 一种综合成本优化的城市公共交通多模式站点停靠方法
CN104464293A (zh) * 2014-12-15 2015-03-25 大连理工大学 一种公交专用道上公交停靠站泊位数确定方法
CN106067078A (zh) * 2016-06-06 2016-11-02 北方工业大学 一种双站台的公交泊位分配优化方法
CN106297335A (zh) * 2016-11-09 2017-01-04 河海大学 一种交叉口‑下游停靠站相互作用环境下的公交优先绿灯延长时间优化方法
CN109726512A (zh) * 2019-01-27 2019-05-07 上海理工大学 一种港湾式公交停靠站有效泊位数的确定方法
CN109872537A (zh) * 2019-04-11 2019-06-11 吉林大学 一种考虑量化分级的公交停靠站优化设置方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003044986A (ja) * 2001-07-27 2003-02-14 Toshiba Corp 運行バスの位置監視方法およびシステム
US20140340241A1 (en) * 2011-09-14 2014-11-20 Smart Ship Holdings Limited Allocating an area to a vehicle
CN106408946B (zh) * 2016-11-30 2018-12-28 东南大学 一种合用站台的常规公交车辆到达率上限确定方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102157062A (zh) * 2011-04-19 2011-08-17 东南大学 获取公交专用道停靠站通行能力的方法
CN102831767A (zh) * 2012-08-13 2012-12-19 东南大学 一种综合成本优化的城市公共交通多模式站点停靠方法
CN104464293A (zh) * 2014-12-15 2015-03-25 大连理工大学 一种公交专用道上公交停靠站泊位数确定方法
CN106067078A (zh) * 2016-06-06 2016-11-02 北方工业大学 一种双站台的公交泊位分配优化方法
CN106297335A (zh) * 2016-11-09 2017-01-04 河海大学 一种交叉口‑下游停靠站相互作用环境下的公交优先绿灯延长时间优化方法
CN109726512A (zh) * 2019-01-27 2019-05-07 上海理工大学 一种港湾式公交停靠站有效泊位数的确定方法
CN109872537A (zh) * 2019-04-11 2019-06-11 吉林大学 一种考虑量化分级的公交停靠站优化设置方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Berth Assignment Planning for Multi-berth Bus Stops;Xiongchu Wu 等;《2011 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems》;20111231;1519-1524 *
Optimal Design of Bus Stops that are Shared by Multiple Lines of Buses;LU Lu 等;《2010 13th International IEEE Annual Conference on Intelligent Transportation Systems》;20101231;125-130 *
公交停靠站泊位数确定方法研究;任其亮;《交通运输系统工程与信息》;20081030;第8卷(第5期);114-117 *
基于公交停靠特性的站点泊位数确定方法研究;张旭 李英帅;《公路与汽运》;20130930(第5期);58-61 *
多线路公交站台有效泊位数确定方法;白竹 梅扬;《黑龙江工程学院学报(自然科学版)》;20100331;第24卷(第1期);16-19 *
港湾式公交站点泊位数优化方法;彭汉辉;《交通信息与安全》;20171231;第35卷(第203期);98-104 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110288829A (zh) 2019-09-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110288829B (zh) 一种港湾式公交停靠站停车泊位数量设置判别方法
CN110047279B (zh) 一种基于订单数据确定共享单车调度量的方法
CN107330547B (zh) 一种城市公交动态调度优化方法及系统
CN107036617B (zh) 一种出租车与地铁组合的出行路线规划方法及系统
CN110084397B (zh) 一种地铁直达线路规划方法
CN105448082B (zh) 一种可变间隔发车的快速公交车组合调度方法
CN110298516B (zh) 一种基于客流od数据的拆分过长公交线路的方法、装置、移动端设备及服务器
CN108665178B (zh) 一种基于afc的地铁站内楼扶梯客流量预测方法
CN112124379B (zh) 一种基于地铁客流分析的站台引导方法
CN109544969B (zh) 公交车智能跳站运行方法及装置
CN106989754A (zh) 基于公共自行车的多模式公共交通规划系统及方法
CN106297372A (zh) 一种多泊位公交站智能泊位分配与排队诱导系统
CN113053142B (zh) 一种基于车载定位和车路协同技术的公交优先控制系统
CN111401643B (zh) 一种城市轨道交通客流回路自适应的智能列车调度方法
CN106530756A (zh) 一种考虑下游公交站点的交叉口最佳周期时长计算方法
CN111047228B (zh) 公交站点的分站方法及系统
CN109872047B (zh) 一种考虑出行者拥挤度感知的公交出行方案推荐方法
CN114707709A (zh) 铁路综合客运枢纽安全预警方法及系统
CN111311950A (zh) 公交车高峰期智能调度方法及系统
CN113592272A (zh) 一种公交及巡游小巴的调度方法
CN112465177A (zh) 一种基于大数据分析的公交线路优化系统及方法
CN114971085B (zh) 一种公交站点可达性的预测方法、系统及存储介质
CN115563761A (zh) 基于时刻表的地铁枢纽站周围道路拥堵预测方法
CN115083198B (zh) 一种多车运力资源调度方法及装置
CN111339159B (zh) 一种一票制公交数据的分析挖掘方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant