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原文传递 基于数据自动采集的公交系统服务瓶颈诊断方法
论文题名: 基于数据自动采集的公交系统服务瓶颈诊断方法
关键词: 数据自动采集;公交服务瓶颈;乘客行程时间;车头时距均匀性
摘要: 随着科技的发展,数据自动采集系统(AFC、AVL系统等)广泛应用于公交系统,记录了大量乘客车辆的空间和时间信息,通过上述信息,可以把握乘客的需求变化、出行时间变化及车辆运行状态。故本文的研究目标即为以数据自动采集信息为基础,结合乘客需求变化,从服务便捷性和可靠性两方面对公交系统进行自动、实时的监测与评价,以诊断公交系统存在的服务薄弱环节。
   论文首先结合数据自动采集系统自动性、实时性的特点提出公交服务便捷性和可靠性瓶颈诊断指标体系,并推导出公交网络OD矩阵,以获取乘客需求的变化规律,为服务瓶颈诊断提供数据基础。然后利用数据自动采集系统记录的乘客时间信息和车辆时间信息,提出以OD对间超额行程时间和行程时间可靠度参数来衡量OD对间的服务便捷性,通过捕捉大量乘客行程时间的变化情况,真实的反应出乘客行程时间随着发车频率、客流需求变化而发生的改变。在可靠性方面,利用GPS信息计算出每个站点的车头时距均匀性以衡量线路服务水平,比传统的以起终点站准点率来衡量线路服务水平的方法更客观、全面,同时结合各站点乘客候车时间来诊断线路服务瓶颈,并运用多元线性回归方法对服务瓶颈成因进行分析,为管理者提高站点准点率提供了依据。在上述研究的基础上,以南京市地铁系统和常州市BRT系统为例,运用上述运行瓶颈诊断指标进行了实例分析,阐述了服务瓶颈诊断的数据处理流程及方法。
   综上所述,本文提出的公交服务瓶颈诊断方法以数据自动采集为基础,侧重于捕捉公交系统服务薄弱环节,各项诊断指标均从数据自动采集设备中通过数据挖掘方法获得,具有自动、实时、长期、抽样率高、成本低的特点,方法的自动化程度和可移植化程度较高,具有良好的应用前景。
作者: 陈素平
专业: 交通运输规划与管理
导师: 陈学武
授予学位: 硕士
授予学位单位: 东南大学
学位年度: 2010
正文语种: 中文
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