城市公共交通走廊动态客流分析模型.docx

城市公共交通走廊动态客流分析模型 在过去的50年里，随着经济的快速发展和人口的迅速增长，亚洲的许多城市的规模已经扩大到北京和上海等周边地区。此外，交通负荷和交通拥堵的复杂性增加了。为了应对这种情况，这些城市通过建设以轨道交通为主体，以传统公共交通为辅助的公共交通走廊，迅速沟通和分流游客。在这条公共交通走廊中，人类动脉密集地集中着城市的重要外部节点和大多数客流的交叉点，在城市交通中发挥着非常重要的作用。因此，有必要找到合理有效的方法，提高城市公共交通走廊的运输效率，对城市发展具有重要意义。 对此, 前人做出了开拓性的研究工作.研究的焦点首先集中在通过优化城市公共交通走廊内交通方式的设计变量, 如轨道线路长度、站点位置等来提高运输效率;最早开始于Vuchic和Newell为优化轨道交通站距而开发的一种连续性分析模型;之后, Hurdle和Wirasinghe研究了在非弹性需求条件下城市交通走廊内设置巴士站点位置及站距, 使得系统综合运营费用最小化的相关模型;此后, Wirasinghe研究了非弹性需求条件下城市交通走廊内线路长度与运能最大化的相互关系及模型;李志纯等研究了在一条轨道交通走廊设置站点、站距使得运营商获得最大利润的方法与模型.之后有许多学者试图通过研究公交走廊内交通方式的运输组织模式来提高交通走廊的运输效率, 如宋健、徐瑞华等对市域交通走廊内的轨道交通线快慢车开行问题的研究. 然而, 仅通过研究公交走廊内交通方式设计变量或运输组织的优化方法, 希望从根本上提升城市公交走廊的运输效率是难以奏效的.前者的研究往往应用于公交走廊的规划及建设阶段, 其难以全面考虑到使用后所面临的新问题;而后者的研究局限于解决问题的表象, 未能触及到产生现象的根源.基于以上原因, 只有对城市公交走廊的客流在时间分布及空间流动这个二元问题做出定量的科学评价———即进行客流分析, 探寻在不同时间和空间条件下, 走廊内乘客的出行选择特点、不同交通方式的客流流动方向及分布密度等问题, 才能找出问题的本质以及可能演化形式和趋势, 采取对策从根本上提升公共交通走廊的运输效率.为此, 首先将城市公共交通走廊转化为交通网络形态, 基于动态均衡分配理论, 构造城市公共交通走廊的乘客出发时刻和交通方式选择的组合动态用户均衡分配模型;之后基于乘客出行选择行为的规律构造乘客出行负效用模型, 并与前者组成基于多时段出行的城市公共交通走廊客流分析模型;最后设计了一套启发式算法来求解该模型.模型将真实地反映公交走廊内客流拥挤的时空分布, 以及行程时间、拥挤度及出行费用等因素对乘客出行选择的影响.所提出的模型可为城市公交走廊内各交通方式的合理搭配、运输组织模式的优化提供决策支持. 1 出行路径段 在建立客流分析模型之前, 需要明确两个基本概念.在公交走廊内, 出行路径指在走廊内乘客由起点至终点的出行路径, 其由一系列节点组成.出行路径段指连接出行路径上两个连续节点的部分, 出行路径是由若干条出行路径段组合而成. 1.1 通过出行时间安排出行预出行 整个研究时域[0, T]被分割成一系列等长度的时间间隔ts∈{0, t1, t2, …, tn}, 满足n (tn-tn-1) =T.其中, tn-tn-1是时间间隔长度, n为时段个数.假定T足够大, 以便所有的出行者能够在时间区间[0, T]内完成出行过程. 出行者对出发时间的选择是预出行决策, 即出行者在出发前选择出行时间.该假设已经被许多的相关研究所采用. 轨道交通因为有固定的行驶轨道及站点, 其行程时间及候车时间在本文的研究中假设是确定的;常规公交受到道路交通环境影响, 在本文的研究中假设其存在不确定性. 1.2 基于形式模型的出行选择 多项式LOGIT模型经常被用来研究人们的旅行行为.如Ben-Akiva等利用它来研究旅行者的出发时间和路径选择行为, Bhat使用多项式LOGIT模型研究交通工具和出发时间选择问题.出行者到达目的地的时刻等于出发时刻再加上乘坐各种交通工具或步行耗费的时间, 本文使用多项式LOGIT模型来研究乘客对出发时间的选择决策, 有 式中:qrs(t) 为任意OD对间选择t时刻出行的客流量;λt为出行者对选择路径的熟悉程度和对出行负效用的理解水平;Ct为t时刻的出行负效用;R为出行起点集合;S为出行终点集合;T为出行可能发生的时域. 接下来讨论时刻t出发的乘客对路径的选择, 本文基于随机用户均衡分配建立如下乘客路径选择的流量分配模型: 式中:Pa为OD对间选择路径a的客流出行分担比;θa为基于路径a的出行负效用的乘客期望变量, 其值与乘客期望成反比;Ca为路径a的出行负效用;A为公交走廊内各OD对间出行路径集合.且有 当路径段l位于路径段a上时, φla=1, 否则φla=0.Cla为路径段上l的出