[发明专利]一种基于车时成本优化的运营时段划分方法在审

专利信息
申请号: 201810093910.7 申请日: 2018-01-31
公开(公告)号: CN108399468A 公开(公告)日: 2018-08-14
发明(设计)人: 巫威眺;靳文舟;李鹏;任婧璇 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/26;G08G1/00
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 李斌
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 运营 时间窗 小车 成本优化 总成本 车队 发车频率 发车时刻 客流数据 统计模型 传统的 时间轴 滑动 累加 拟合 时长 寻优 匹配 运输
【说明书】:

发明公开了一种基于车时成本优化的运营时段划分方法,包括以下步骤:利用log‑logistic统计模型对历史行程时间进分布拟合,计算给定发车时刻下每个发车方向具备可靠性的行程时间;利用历史客流数据和法定最低发车频率,计算完成此时间窗内运输任务所需的最小车队规模;对所述时间窗的起始时间以一定的步长沿着时间轴方向滑动,依次计算每个时间窗内的理论最小车队规模;计算运营时段划分方案的车队运营时间总成本,即各时段时长与相应理论最小车队规模之乘积的累加总和;以所述车队运营时间总成本最小化为目标,对全天运营时段划分方案进行寻优。与传统的时段划分方法相比,本发明的方法能更好地实现运力与运量相匹配,并有效降低车时成本。

技术领域

本发明涉及公交运营管理技术领域,特别是涉及一种基于车时成本优化的运营时段划分方法。

背景技术

公共交通是城市通勤者的主要的出行方式,也是实现城市交通可持续发展的高效运输方式。有效的公交系统规划包括以下几个层次分明而相互关联的子问题:线路规划;发车频率设计;时刻表编制;车辆调度和驾驶员排班。公交运营时段划分将全天运营时段划分为几个阶段,目的是使每个时段内部拥有尽量相近的运力需求,进而制定相应的调度方案,方便公交管理部门制定时刻表、配置车辆和人员[宋瑞,何世伟,杨永凯,等.公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型[J].中国公路学报,2006,19(3):70-76.Song Rui,He Shiwei,Yang Yongkai Integrated Optimization Model of Transit Scheduling Plan and BusUse[J]China Journal of Highway and Transport,2006,19(3):70-76.],从而实现运力与运量的匹配,是公交运营优化的重要一环。

在公交运营优化方面,目前研究主要集中在给定运营时段下的调度方案,对运营时段划分问题关注很少。Bie等[Bie Y,Gong X,Liu Z.Time of day intervals partitionfor bus schedule using GPS data[J].Transportation Research Part C EmergingTechnologies,2015,60:443-456.]利用车辆GPS数据提取站点间运行时间和停站时间信息,将其映射为车辆行程时间和乘客需求,并利用聚类算法对运营时间进行划分,利用欧氏距离验证了时段划分方案中同一时段行程时间和乘客需求的相似性。沈吟东等[沈吟东,张仝辉,徐甲.基于K-means聚类算法的公交运营时段分析[J].交通运输系统工程与信息,2014,14(2):87-93.Shen Yindong,Zhang Tonghui,Xu Jia.Homogeneous Bus RunningTime Bands Analysis Based on K-means Algorithms[J].Journal of TransportationSystems Engineering and Information Technology,2014,14(2):87-93.]将发车时刻及其对应的行程时间组成的数据对作为车次任务属性,并运用欧氏距离评价不同车次任务之间的相似性,将聚类结果边界作为公交运营时段的划分时间点。杨新苗等[杨新苗,王炜,尹红亮,等.公交调度峰值曲线的优化方法[J].东南大学学报(自然科学版),2001,31(3):40-43.Yang Xinmiao Wang Wei Yin Hongliang Wu Yong,A New Method for Transit PeakValue Curve Optimization[J],Journal ofSoutheastUniversity(Natural ScienceEdition),2001,31(3):40-43.]在线路客流数据的基础上,利用Fisher聚类算法对公交运营时段进行了划分,使得运营时段内部具有相似的乘客需求。Mendes等[Mendes-MoreiraJ,Moreira-Matias L,Gama J,et al.Validating the coverage of bus schedules:AMachine Learning approach[J].Information Sciences,2015,293(1):299-313.]利用一条线路全年的车辆行程时间数据,绘制该线路每日行程时间变化曲线,利用动态时间弯曲距离评价日期之间行程时间的相似性,并对行程时间变化曲线进行聚类分析,以此对全年的日期进行分类。该方法的原理在于同一类型的日期中,全天行程时间变化规律具有相似性,可以为分日期类型进行时刻表制定工作提供参考,以提高时刻表的可靠性。

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