摘要：公共交通系统作为城市的基础设施很大程度上决定了城市的经济发展，为了使公共交通优化模型更加灵活、时效性更强，在有限的公共交通资源下使出行者获得最大的出行收益，将IC卡数据，车载GPS作为研究基础，基于公交实时信息，以预测准确地实时公共交通需求和车辆到达站点时间，节约公共交通资源、优化城市基础设施建设。研究将实时信息与公交系统优化相结合，针对实时出行需求、车辆到达站点时间等问题给出预测模型，为有关公交系统优化提供参考和建议。
关键词：基础建设；公共交通；出行需求；系统优化
1.引言
随着社会的发展，城市公共交通系统凭借其成本低，效率高，环保等特点成为了各个城市交通运输的主要载体，构建高效、合理的城市公共交通系统对发展城市经济，提高城市建设管理水平的起到至关重要的作用。“公交优先”作为一项重要的发展战略于2012年由国务院有关部门首次提出[1]，因此，响应“公交优先”发展战略，在现有的公共交通设施的基础上对公交系统进行优化，提高城市公交分担率对节能减排，建设资源节约环境友好型社会具有十分重要的意义。本文以单条公交线路为研究对象，基于车辆实时运行速度、道路拥挤状况以及IC卡实时刷卡信息等实时信息，分析不同因素对车辆到达站点时间，最优线路实时发车频率的影响情况，为相关研究提供参考。
2.基于IC卡数据的实时公交需求预测
实时公共交通需求是决定公交发车频率的重要因素，合理的预测实时公共交通需求有利于调节该时段公交线路的实时发车频率，根据实时公交需求能够尽可能的增加公交运行效率，降低运输成本。随着地理信息系统（GIS）；全球定位系统（GPS）；通用无线分组技术（GPRS）等技术越来越多的运用于公交系统优化中，使得规划部门工作人员可以更好的获取公交线网实时道路信息[2、3]，因此利用实时信息对公交出行需求进行预测，具有十分重要的研究意义。
随着公交IC卡在各个城市愈发普及，利用IC卡数据对公共交通进行预测是目前的一条重要的研究途径。通过对前一天线路IC卡相关数据，对当日不同时段出行需求做以合理预测，从而对发车频率进行调整，合理利用该线路公交资源，高峰期缩短发车频率，平峰时期适当增加发车频率以控制出行成本，对于提高公共交通服务水平，响应“公交优先”政策具有重要的意义。
3.基于实时信息的车辆到达站点时间预测
居民在公交站点候车时，常常会存在车辆扎堆到达以及很长时间没有该线路车辆到达的情况，出行者不能确定下一班车到达的准确时间，不利于乘客合理规划出行时间，易导致出行者心情急躁，公交服务水平直线下降。目前国内许多城市在公交站点设置电子站牌，为出行者提供下一班车辆的到站时间信息，因此，如何对车辆到达站点时间进行准确地预测是一项急需解决的问题。
车辆到达站点时间主要由车辆正常行驶时间和停车延误时间等两部分组成。正常行驶时间主要取决于实时路况以及车辆到达站点的距离，停车延误时间则取决于站点等候时间以及交叉路口等待通行时间等两部分，在本节中，将构建车辆到达站点时间预测模型。
车辆正常行驶时间具体指除去站点等待时间、交叉口等待时间之外的通行时间，由于车载GPS系统可以精确地反应车辆实时位置，因此通行时间主要取决于实时道路拥挤程度，查阅有关资料，道路拥挤程度的分类如表1所示[4]。
表1 交通拥挤程度判断表
由于路况拥挤程度可以通过GPS系统获得，因此根据车辆与站点距离和路段拥挤程度可以对车辆正常行驶时间进行预测，需要特别注意的是，由于车辆与目标站点之间可能存在n个公交站点，用统一的拥挤程度进行预测会导致预测模型准确性过低，因此模型以公交站点为节点对道路进行划分，对车辆通行时间进行分段预测。停车延误时间主要由站点等候时间和交叉路口等待通行时间等两部分组成，交叉路口等待通行时间主要取决于公交线路沿线信号灯配时情况，取每个路口红灯配时的一半作为交叉路口等待通行时间，站点等候时间主要由站点的上下车人数决定，根据以往的研究经验，本模型取出行者平均上车时间为15（S），结合上节中对公交实时需求的预测可以获取车辆途中站点等候时间，具体时间预测如公式（1）所示。
（1）
式中：T是车辆正常形式时间（min）；
是车辆按照运行线路距离下一站的距离（m）；
是车辆运行顺时速度（m/s）；i代表目标车辆与目标站点之间公交站点的个数（如果目标车辆下一个到达站点就是目标站点则i=0）；
是中间站点之间的距离（m）；
是结合该站路段道路拥挤情况的车辆平均行驶速度（m/s），具体参考表（1）中拥挤程度确定方案，
是中间站点此时需要上车的人数，根据论文第二节中给出的有关结论进行预测；
是车辆目前位置到达目标站点途径交叉口红灯配时时长的一半，为定值（min）。
4.结论
1论文结合公交线路公交IC卡数据、道路实时信息以及车载GPS等实时信息，对实时公交需求以及车辆到达站点时间预测模型进行优化，利用科学技术的高速发展给出城市公共交通系统的优化建议，通过精准预测车辆到达时间提高城市公共交通服务水平，增加城市公共交通分担率。
2．随着具有实时信息的各种技术越来越多的运用于公交系统优化中，基于实时信息对公共交通系统进行优化是该研究领域的一条新思路。论文分别运用实时IC卡数据、车辆实时运行速度以及实时路况等实时信息预测公交出行需求和公交到达时间，希望以论文研究方法为一种思路，在未来关于公交系统优化方面的研究能够更多的使用实时信息，提高优化模型的准确性和时效性，更好的响应有关部门“公交优先”这一项重要的发展战略。
参考文献：
[1]国务院关于城市优先发展公共交通的指导意见（国发[2012]64）号
[2]齐博，浦晓威.城市智能公共交通动态调度的研究[J].科技创新与应用，2015（19）：82-82.
[3]张卫华，吴镇宇，柏海舰，等.基于公交动态网络的发车频率优化研究[J].重庆交通大学学报（自然科学版），2017，36（9）：91-97.
[4]郑长江，杨健柱，郑树康.城市道路不同拥挤等级定价方法的研究[J].贵州大学学报（自然版），2014，31（4）：119-123.
作者简介：
杜宁宁（1988.8--）；女；籍贯：甘肃武山；学位：硕士研究生；简历：本科天水师范学院（汽车服务工程专业），研究生长安大学（交通运输工程专业）；研究方向：交通运输规划与管理。
论文作者:杜宁宁1,姜瑞森2
论文发表刊物:《基层建设》2018年第9期
论文发表时间:2018/6/4
标签：实时论文; 公交论文; 时间论文; 车辆论文; 站点论文; 公共交通论文; 城市论文; 《基层建设》2018年第9期论文;