現代有軌電車與地面公交運行協調技術研究

張夢軒，劉珊珊，龍振，李怡，徐姝祺江蘇省南京市東南大學交通學院

現代有軌電車與地面公交運行協調技術研究

張夢軒，劉珊珊，龍振，李怡，徐姝祺
江蘇省南京市東南大學交通學院

大力發展公共交通一直是我國建設的重點。近年來，部分城市選擇建設現代有軌電車以緩解交通壓力。由于其正處于或即將處于運營初期階段，與常規公交協調等方面存在諸多問題。本文結合國內外公共交通運營協調研究成果，建立基于成本優化的運行計劃協調模型，以成本最小為優化目標求解，得到理想的發車時刻表。考慮實際情況中公交車的行程時間和站臺等待人數是變化的，進一步預測公交車行程時間和站臺等待乘客數進行，對時刻表再行優化。

運行協調；時刻表；成本優化；換乘

1.研究背景及意義

隨著城市規模的不斷擴大，城市居民出行距離的不斷增加，公共交通是城市居民的主要出行方式，如何提高其服務水平，以吸引更多乘客，是當前城市公共交通發展需要解決的重要問題。現代有軌電車在我國大部分城市還屬于新建項目，其運行協調方面的研究仍處于起步階段，需要進一步研究和完善。本文主要針對我國公共交通的特點，開展了對現代有軌電車與常規公交運行協調優化的研究，通過對公交車發車時刻表進行優化，減少系統運用的總成本和乘客的換乘時間，進一步提高公共交通一體化。

2.優化設計方案

基于現代有軌電車和地面公交的技術特性，綜合考慮公共交通系統運行成本和乘客成本，以線路配車數為約束條件，分別建立非運行協調和運行協調情況下的模型。以總成本最小為優化目標對模型求解從而制定地面公交發車時刻表。

現代有軌電車與常規公交系統的總成本函數為：CT=αCO+βCU，α+β=1

CT--現代有軌電車與常規公交系統總成本(元)；

CO--現代有軌電車與常規公交系統的運行成本(元)；

CU--現代有軌電車與常規公交系統的乘客出行成本(元)；

（1）現代有軌電車車輛的運行成本

根據公共交通車輛在運行過程中的時間價值來計算損耗成本，可得到現代有軌電車車輛的運行成本為：COS=Ts×Ss×μos×ns

有軌電車占用道路資源，在運行時與城市道路上其它交通方式也存在一定的沖突和干擾，但由于大多數干擾對其不會造成太大影響，可認為行駛時間只受交叉口受信號燈和停站時間的影響。即： Ts=t1+t2+dωs+dsda+dw+dsw

Hr--現代有軌電車線路車輛的發車間隔(分)。

Ns--現代有軌電車線路的客流需求配車數(輛)；

NS--現代有軌電車線路在現實中的車輛配置數(輛)。

（2）常規公交的運行成本

常規公交各條線路的全程運行損耗時間包括常規公交車輛的雙向行駛時間、站點松弛時間、站點停留時間以及首末站停留時間等。

Hbi--常規公交線路i的發車間隔(分)。

Nbi--常規公交線路i的客流需求配車數(輛)；

NBI--常規公交線路i在現實中的車輛配置數(輛)。

（3）乘客出行成本函數

乘客的出行時間可以細分為四個組成部分：步行時間、在車站的候車時間、上車后在車時間以及換乘時間。CU=Cα+CW+CI+Ct

乘客換乘成本是乘客出行成本的重要組成部分，也是協調優化的主要內容。現代有軌電車與常規公交的換乘候車時間受公共交通運營組織方式的影響，需要根據是否實行協調控制的情況分別表示。

在實際運營中，公交車輛運行并不一定能夠嚴格遵循時刻表，乘客的換乘需求也是變化的。對未來的客流、延誤、行程時間、到站時間進行合理的預測，進一步優化發車時刻表。首先基于神經網絡建立的公交車行程時間和等待乘客預測模型。（1）等待乘客預測模型：基于實測的數據，對未來乘客的變化情況做出預測，并調整運行協調模型所得的時刻表，以達到優化系統的目的。（2）常規公交車輛行程預測模型：對公交車的行駛情況進行預測，根據不同情況下公交車的行程時間進一步優化發車時刻表。

本文基于MATLAB進行編程和相關開發，主要利用Neural Network Toolbox（神經網絡工具箱）進行編寫，結合上述模型研究基礎。

3.實例分析

選取新民村站對蘇州現代有軌電車與公交333路進行分析。以6:00～21：00為研究時段。工作日：早高峰、晚高峰、平峰；節假日全天。輸入參數分為公共交通網絡運行參數、換乘客流需求數據、其他模型輸入參數三類。通過對模型求解，分別輸出工作日和節假日理想發車時刻表、最小總成本和與之對應的換乘總時間。使用協調運行模型后，系統的總成本明顯減少，乘客的換乘總時間也明顯縮短。工作日總成本減少37.6%；節假日總成本減少39.4%。工作日換乘時間減少40.8%，節假日換乘時間減少41.7%；說明基于成本優化的運行協調模型優化有效。采用基于神經網絡運算的運行協調模型后，發車班次有所減少，系統總成本比調整前減少11.67%。早高峰前、晚高峰后對時刻表的調整更及時。在客流較少、路況更順暢的情況下合理延長發車間隔，使得發車班次減少5輛。在不擴大乘客換乘成本的基礎上也避免公共資源的浪費。