现代有轨电车与地面公交运行协调技术研究

张梦轩，刘珊珊，龙振，李怡，徐姝祺江苏省南京市东南大学交通学院

现代有轨电车与地面公交运行协调技术研究

张梦轩，刘珊珊，龙振，李怡，徐姝祺
江苏省南京市东南大学交通学院

大力发展公共交通一直是我国建设的重点。近年来，部分城市选择建设现代有轨电车以缓解交通压力。由于其正处于或即将处于运营初期阶段，与常规公交协调等方面存在诸多问题。本文结合国内外公共交通运营协调研究成果，建立基于成本优化的运行计划协调模型，以成本最小为优化目标求解，得到理想的发车时刻表。考虑实际情况中公交车的行程时间和站台等待人数是变化的，进一步预测公交车行程时间和站台等待乘客数进行，对时刻表再行优化。

运行协调；时刻表；成本优化；换乘

1.研究背景及意义

随着城市规模的不断扩大，城市居民出行距离的不断增加，公共交通是城市居民的主要出行方式，如何提高其服务水平，以吸引更多乘客，是当前城市公共交通发展需要解决的重要问题。现代有轨电车在我国大部分城市还属于新建项目，其运行协调方面的研究仍处于起步阶段，需要进一步研究和完善。本文主要针对我国公共交通的特点，开展了对现代有轨电车与常规公交运行协调优化的研究，通过对公交车发车时刻表进行优化，减少系统运用的总成本和乘客的换乘时间，进一步提高公共交通一体化。

2.优化设计方案

基于现代有轨电车和地面公交的技术特性，综合考虑公共交通系统运行成本和乘客成本，以线路配车数为约束条件，分别建立非运行协调和运行协调情况下的模型。以总成本最小为优化目标对模型求解从而制定地面公交发车时刻表。

现代有轨电车与常规公交系统的总成本函数为：CT=αCO+βCU，α+β=1

CT--现代有轨电车与常规公交系统总成本(元)；

CO--现代有轨电车与常规公交系统的运行成本(元)；

CU--现代有轨电车与常规公交系统的乘客出行成本(元)；

（1）现代有轨电车车辆的运行成本

根据公共交通车辆在运行过程中的时间价值来计算损耗成本，可得到现代有轨电车车辆的运行成本为：COS=Ts×Ss×μos×ns

有轨电车占用道路资源，在运行时与城市道路上其它交通方式也存在一定的冲突和干扰，但由于大多数干扰对其不会造成太大影响，可认为行驶时间只受交叉口受信号灯和停站时间的影响。即： Ts=t1+t2+dωs+dsda+dw+dsw

Hr--现代有轨电车线路车辆的发车间隔(分)。

Ns--现代有轨电车线路的客流需求配车数(辆)；

NS--现代有轨电车线路在现实中的车辆配置数(辆)。

（2）常规公交的运行成本

常规公交各条线路的全程运行损耗时间包括常规公交车辆的双向行驶时间、站点松弛时间、站点停留时间以及首末站停留时间等。

Hbi--常规公交线路i的发车间隔(分)。

Nbi--常规公交线路i的客流需求配车数(辆)；

NBI--常规公交线路i在现实中的车辆配置数(辆)。

（3）乘客出行成本函数

乘客的出行时间可以细分为四个组成部分：步行时间、在车站的候车时间、上车后在车时间以及换乘时间。CU=Cα+CW+CI+Ct

乘客换乘成本是乘客出行成本的重要组成部分，也是协调优化的主要内容。现代有轨电车与常规公交的换乘候车时间受公共交通运营组织方式的影响，需要根据是否实行协调控制的情况分别表示。

在实际运营中，公交车辆运行并不一定能够严格遵循时刻表，乘客的换乘需求也是变化的。对未来的客流、延误、行程时间、到站时间进行合理的预测，进一步优化发车时刻表。首先基于神经网络建立的公交车行程时间和等待乘客预测模型。（1）等待乘客预测模型：基于实测的数据，对未来乘客的变化情况做出预测，并调整运行协调模型所得的时刻表，以达到优化系统的目的。（2）常规公交车辆行程预测模型：对公交车的行驶情况进行预测，根据不同情况下公交车的行程时间进一步优化发车时刻表。

本文基于MATLAB进行编程和相关开发，主要利用Neural Network Toolbox（神经网络工具箱）进行编写，结合上述模型研究基础。

3.实例分析

选取新民村站对苏州现代有轨电车与公交333路进行分析。以6:00～21：00为研究时段。工作日：早高峰、晚高峰、平峰；节假日全天。输入参数分为公共交通网络运行参数、换乘客流需求数据、其他模型输入参数三类。通过对模型求解，分别输出工作日和节假日理想发车时刻表、最小总成本和与之对应的换乘总时间。使用协调运行模型后，系统的总成本明显减少，乘客的换乘总时间也明显缩短。工作日总成本减少37.6%；节假日总成本减少39.4%。工作日换乘时间减少40.8%，节假日换乘时间减少41.7%；说明基于成本优化的运行协调模型优化有效。采用基于神经网络运算的运行协调模型后，发车班次有所减少，系统总成本比调整前减少11.67%。早高峰前、晚高峰后对时刻表的调整更及时。在客流较少、路况更顺畅的情况下合理延长发车间隔，使得发车班次减少5辆。在不扩大乘客换乘成本的基础上也避免公共资源的浪费。