城市轨道交通与常规公交联合方式划分与分配模型研究

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1、TheStudyonmodelsplitanddistributioncombinationmodelofurbanrailtransitandconventionalbusADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiXinweiSupervisor：Prof.PenghuiChang’anUniversity,Xi’an,China摘要在城市人口、经济快速增长以及公交优先政策的强力推动下，中国城市轨道交通正在进入一个快速发展的新阶段。城市轨道交通客流预测是贯穿城市轨道交通规划、建设、运营管理等各个阶段的重要环节，城市轨道交通

2、线网客流分配模型及方法是客流预测的核心内容。本文首先从多角度探讨了作为城市公共交通的主体—城市轨道交通与常规公交二者的特性与合作竞争关系。其次，构建基于城市轨道交通与常规公交联合网络的方式划分与分配组合模型。分析了交通需求组合模型的形式及适用的范围，根据轨道交通与常规公交者合作竞争关系及接驳旅客的特点，建立了由步行网、常规公交网、轨道交通网三者构建的联合网络。并构建了城市轨道交通与常规公交合适的效用函数，给出了常用的参数标定方法，以及组合模型的构造过程与算法。再次，探讨了方式划分与分配组合模型在TransCAD软件平台实现技术。并根据组合模型的构造特点与TransCAD软件的功能特性，在联

3、合网络的构建、网络参数的设置、分配中注意的事项等做了详细分析，将组合模型与TransCAD软件平台结合起来。最后，以西宁市城市轨道交通线网客流预测研究课题为背景，借用课题报告中的相关调查数据，标定模型参数，并运用TransCAD软件平台对轨道线网客流分配进行预测。验证了模型与方法的可行性与合理性。关键词：城市轨道交通、常规公交、方式划分、交通分配、组合模型、TransCADIAbstractUnderthestrongforceofurbanpopulation,rapideconomicgrowth,andbusprioritypolicy,China’surbanrailtransit

4、isenteringanewstageofrapiddevelopment.UrbanrailtransitPassengervolumeforecastisrunningthroughvariousstagesoftheimportantlinkoftheurbanrailtrafficplanning,construction,operationmanagementandsoon.Urbanrailtransitnetworkpassengerflowdistributionmodelandmethodisthecorecontentofpassengerflowprediction.

5、Firstofall,frommultipleperspectives，thepaperdiscussesthecharacteristicsoftheurbanrailtransitandconventionalbusandthecooperationcompetitionwhicharethemainbodyofurbanpublictransportation.Secondly,basedthejointnetworkofurbanrailtransitandconventionalbus,themodelsplitanddistributioncombinationmodelisb

6、uilt.Firstofall,thepaperanalyzestheformandthescopeofapplicationofthetrafficdemandcombinedmodel.Thenestablishesthejointnetworkwhichisbuiltupofthepedestriannetwork,conventionalbusnetworkandurbanrailtransitnetworkandbuildstheappropriateutilityfunctionoftheurbanrailtransitandconventionalbusandalsopres

7、entsthecommonlyusedmethodofparameterscalibration.Finally,thecombinedmodelandalgorithmaregiven.Thirdly,thepaperstudiestheimplementationtechnologiesofthemodelsplitanddistributioncombinationmodelwhichisappliedtoTran