公路客运班线定站方法思索.doc

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1、公路客运班线定站方法思索公路客运班线作为公路运输的主要方式之一,承担着地区间公路客流运输的主要任务。目前大城市均有多个客运枢纽,班线进驻的站点直接影响旅客出行的便捷性,影响公路客运系统的运输效率和服务水平。发达国家对客运班线配置的研究主要集中在城市公交线路规划方面,如:CarlosLucioMartins等人对FBDP问题进行了研究[1];YanShangyao等人用多时空网络对城市间长途客运发班时间和线路开发及规划两方面进行了相关研究,提出了用拉格朗日遗传算法和流量分解算法求解此类问题的思路[2];MaurizioBiell等人运用遗传算法进行了公交线网的

2、优化[3]。国内该方面的研究主要有:华南理工大学靳文舟等以乘客在整个枢纽系统中的总出行时间最小为目标,建立非平衡运输模型,测算各站发往各个方向的日均发送量,从而确定各站的配发线路[4];西南交通大学罗霞等人以旅客出行综合出行无效费用最小为目标函数,建立公路客运班线配置的结构优化模型,将问题转化为一个双层多目标模糊结构优化问题,以期定量解决班线定站问题[5];长安大学姚志刚等人分析了单站发车和多站发车2种运营模式下的客运网络结构和费用构成,提出:单站发车模式适用于公交系统完善、旅客对出行时间敏感的经济发达的公路主枢纽城市,多站发车模式适用于旅客对运输费用敏感的

3、经济欠发达的公路主枢纽城市[6]。本文结合已有的研究成果,以时间和费用作为影响因素,从班线的属性出发,对不同班线提出不同的定站方案,并进行整体优化。其中班线定站规划的基本目标是为更多的乘客提供服务,使全体乘客的总出行费用更小,减少客车出城时的迂回路程及对城市内部交通的干扰。班线的属性主要以客运量及客源空间分布2个指标为依据,将班线划分为集约化班线或均衡性班线。对集约化班线定性提出定站方案;对均衡性班线进行初步定站规划,获取“可能枢纽集”,进一步构建基于相对广义出行费用的配置模型,定量计算均衡性班线广义费用最优的“枢纽集”。最后以保证各客运枢纽场站资源的有效利

4、用为目标,对全体班线进行调整优化,最终获得每条班线的始发客运站。1班线属性分析1.1班线属性影响因素分析6影响班线定站的因素很多,本文选取与班线配置直接相关的班线客运量及与客运枢纽服务质量直接相关的客源空间分布作为班线的分类依据。1.1.1班线客运量班线客运量作为衡量公路客运服务对象的指标,在很大程度上反映了公路客运班线服务质量的优劣。运用排列图法对班线客运量进行统计分析,以“班线客流服务率”作为指标,其具体计算步骤如下:(1)预测各班线规划年的客运量,并按客运量从大到小排列班线。(2)计算各班线客运量占总客运量的比例及其累计比例,绘制累计客运量比例曲线(图

5、1中带圈的曲线,横坐标为班线代号,下同)。(3)绘制累计线路数直线(图1中斜率大于0的直线)。(4)绘制班线客运量累计比例曲线与累计线路数之间的跌柱图,即累计客运量曲线与累计线路数直线之间的垂直线。垂直线长度呈现先增长后缩短的趋势。(5)寻找最大跌柱线,即最少的线数量所服务的最大客流量的临界值。在临界值以后每增加1条班线能够服务的客运量不成比例增长。此时最大跌柱线对应纵坐标的客运量累计值即为班线客流服务率值。图1班线客运量累计跌柱图Fig.1Fallcolumnchartoftrafficvolumeofpassengerroute据此,将客流服务率以内的班

6、线定义为客运量大的班线;反之定义为客运量小的班线。分别形成班线子集:{客运量大的班线}与{客运量小的班线}。1.1.2客源空间分布客源空间分布指到站乘客在城市内部的地理区位分布。客源的空间分布和流量流向直接影响着城市客运枢纽的布局选址及相应班线的配置[9]。大城市公路客流客源空间分布特性一般通过调查获得。通过收集到站客流的信息(发调查表格),抽样统计到站乘客的客源空间分布情况。亦可通过对各交通小区的可能出行人员进行调查分析,确定各交通小区的公路乘客比例及大致流量流向。为了简化判断依据,将客源空间分布分为“集中和分散”2个层次,选用“分布集散度”作为衡量指标,

7、其具体计算步骤如下:(1)将城市内部划分为n个交通小区,计算第i个交通小区第k班线客运量的比例pi,平均值p珋=1n;6(2)计算该班线各交通小区班线客运量比例的方差S2k=1n-1∑ni=1(pi-p珋)2,该方差反映了各小区班线客运量的分布集散度;(3)计算所有班线客运量比例的方差,并按方差从大到小排列班线;(4)同理,使用排列图法绘制各班线累计方差比例曲线及累计线路数直线,寻找最大跌柱线对应的方差值即为分布集散度。根据统计计算,在集散度以内的班线即为客源空间分布集中的班线;反之,则为客源空间分布分散的班线,分别形成班线子集:{客源空间分布集中的班线}和

8、{客源空间分布分散的班线}。1.2班线属性判定方法在

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