（交通运输规划与管理专业论文）公交运营异常情况下的车辆调度研究.pdf

s o u t h e a s tu n i v e r s i t y f o rt h ea c a d e m i cd e g r e eo fm a s t e ro f e n g i n e e r i n g b y a n gm e i s u p e r v i s e db y p r o f l iw e n q u a n s c h o o lo f t r a n s p o r t a t i o n s o u t h e a s tu n i v e r s i t y n a n j i n g j a n u a r y 2 0 10 1ii ll liil 8 9 6 【 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的 学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已 在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名：王逸 e l 期：翘l o 。1 ：望 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位 论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人 电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论 文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包 括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研究生签名：王逸 导师签名：豸：量垄细期： ( 1 ) 建立公交车辆运营异常检测模型，该模型主要由车速预测模型和预测偏差分析模 型组成。重点阐述了预测偏差分析模型的基本过程和模型关键参数的确定方法以及利用b p 神经网络对公交车辆速度进行预测的过程。 ( 2 ) 建立基于行车计划调整的公交车辆运营异常调度模型及算法。首先介绍了当公交 车辆出现故障异常时以调整后的发车时间间隔偏差量最小为目标和公交车辆出现晚点到达 异常时以倒序发车偏差量最小为目标的公交运营异常调度模型的建立过程。然后介绍了了利 用在线调整的方法来求解调度模型的过程。 ( 3 ) 建立基于路径调整的公交车辆运营异常调度模型及算法。首先介绍了当公交在运 营过程中突遇线路严重堵塞或不可通过异常时以公交车的运行费用、公交车辆运行时间最少 为目标的公交营异常调度模型的建立过程。然后介绍了用遗传算法来求解调度模型的过程。 研究结果表明：通过使用公交运营的异常检测方法，能够实现公交车辆运营异常状况的 快速检测；通过对不同类型的异常情况采用不同的调度调整方法，能够提高调度调整的效率。 关键词：公共交通，公交运营异常检测，行车计戈! i 调整，车辆路径调整 a b s t r a c t t h es c i n gp r o b l e mo fu r b a np u b l i ct r a n s i ti sv e r yi m p o r t a n ti nt h ea r e ao ft h ep u b l i c w a n s i ts c h e d u l i n g n o w , h o wt op r o v i d ea l le f f e c t i v em e t h o do fp u b l i ct r a n s i ta b n o r m i t y s c h e d u l i n gh a sb e c a m eab o t t l e n e c ko ft r a n s i ts c h e d u l i n g i ti sv e r yi m p o r t a n tt os t u d yt h ep u b l i c t r a n s i ta b n o r m i t ys c h e d u l i n ga si tc a n n o ti m p r o v et h es e r v i c el e v e la n dt h ed e v e l o p m e n to fp u b l i c t r a n s i tb u ta l s os o l v et h eu r b a n 锄cp r o b l e m s t h i st h e s i ss t u d i e st h em e t h o d so fp u b l i ct r a n s i ta b n o r m i t yd e t e c t i o na n ds c h e d u l i n gw h e n p u b l i ct r a n s i tm e e t sb r e a k d o w na b n o r m i t y , a r r i v i n gl a t e ra b n o r m i t ya n dr o u t ej 锄a b n o n n i t yi n o r d e rt oa d j u s tt h ep u b l i ct r a n s i ts c h e d u l i n gi nt i m e t h em a i ns t u d yc o n t e n t sa l ea sf o l l o w s ： ( 1 ) e s t a b l i s ht h em o d e lo ft h ep u b l i ct r a n s i ta b n o r m i t yd e t e c t i o n , t h i sm o d e li sm a i n l y c o m p o s e do fv e h i c l es p e e df o r e c a s t i n gm o d e la n dp r e d i c t i o ne r r o ra n a l y s i sm o d e l i tm a i n l y e x p l a i n st h eb a s i cp r o c e d u r eo fp r e d i c t i o n e r r o ra n a l y s i sa n dt h ef i x i n gm e t h o d so ft h ek e y p a r a m e t e r so ft h em o d e la n dt h ef o r e c a s t i n gp r o c e d u r eo ft h es p e e do fp u b l i c 晌cu s i n gt h eb p n e u r a ln e t w o r k s ( 2 ) e s t a b l i s ht h em o d e lo fp u b f i ct r a n s i ta b n o r m i t ys c h e d u l i n gb a s e do na d j u s t i n gt h e r u n n i n gp l a na n dc a l c u l a t i o nm e t h o d f i r s t , t h i sp a p e re x p l a i n sw h e nt h ep u b l i ct r a n s i tm e e t s b r e a k d o w na b n o r m i t yh o wt oe s t a b l i s ht h et r a n s i ta b n o r m i t ys c h e d u l i n gm o d e lt h a ta i m sa t s m a l l e s ts t a t i n gt i m ei n t e r v a le r r o ra n dw h e nt h ep u b l i ct r a n s i tc a n n o tg e tt h es t a t i o no nt i m eh o w t oe s t a b l i s ht h ep u b l i ct r a n s i ta b n o r m i t ys c h e d u l i n gm o d e lt h a ta i m sa tt h es m a l l e s tr e v e r s a l s t a r t i n gt i m ee r r o r t h e ne x p l a i n st h ep r o c e d u r eo fs o l v i n gt h ep u b l i ct r a n s i ta b n o r m i t ys c h e d u l i n g m o d e l ，m a i n l yd e s c r i b e sh o wt os o l v et h es c h e d u l i n gm o d e l 郴i i l go n - l i n em e t h o d ( 3 ) e s t a b l i s ht h em o d e lo fp u b l i ct r a n s i ta b n o r m i t ys c h e d u l i n gb a s e do n 删u s t i n gt h e v e h i c l el i n ka n dc a l c u l a t i o nm e t h o d f i r s t , t h i sp a p e re x p l a i n sh o wt oe s t a b l i s ht h ep u b l i ct r a n s i t a b n o r m i t ys c h e d u l i n gm o d e lt h a ta i m sa ts m a l l e s tc a s ta n dr u n n i n gt i m ew h e nt h et r a n s i tm e e t s r o u t ej 锄a b n o r m i t y t h e ne x p l a i n st h ep r o c e d u r eo fs o l v i n gt h ep u b l i ct r a n s i ta b n o r m i t y s c h e d u l i n gm o d e l ，m a i n l yd e s c r i b e sh o w t os o l v et h es c h e d u l i n gm o d e lu s i n gg e n e t i ca l g o r i t h m s m e t h o d t h es t u d yr e s u l ti n d i c a t e s ：u s i n gt h em e t h o do fp u b l i ct r a n s i ta b n o r m i t yd e t e c t i o n , w ec a n d e t e c tt h ep u b l i ct r a n s i t sa b n o r m i t yq u i c k l y ；u s i n gd i f f e r e n tm e t h o d st oa d j u s tt h ed i s p a t c hw h e n t r a n s i tm e e t sd i f f e r e n ta b n o r m i t i e sc 觚i m p r o v et h ee f f i c i e n c yo f a d j 吣t i n gd i s p a t c h k e yw o r d s ：p u b l i ct r a n s i t , p u b l i ct r a n s i ta b n o r m i t yd e t e c t i o n ，r u n n i n gp l a na d j u s t i n g , v e h i c l el i n ea d j i u s t i n g i i i 】i i l 1 1 ：! ：! 4 5 5 6 第二章公交运营异常情况及其调度问题8 2 1 公交运营异常调度问题8 2 2 公交运营异常情况的分类8 2 3 公交运营异常情况下的调度方法9 2 3 1 公交运营异常情况下调度的基本处理方法9 2 3 2 公交运营异常情况下调度的基本处理流程1 0 2 3 3 公交运营异常情况的调度调整方法l o 2 4 本章小结1 l 第三章公交运营的异常检测。1 2 3 1 公交运营异常检测模型中检测参数的选择1 2 3 1 1 公交运营异常检测的常用参数种类1 2 3 1 2 公交运营异常参数的选择原则。1 2 3 1 3 公交车辆运营异常检测参数的选择1 3 3 2 公交运营状况的自动检测。1 3 3 2 1 公交运营异常检测算法的选取1 3 3 2 2 基于偏差分析的公交运营异常状况检测1 3 3 3 公交车速预测1 5 3 3 1 常用短时交通流预测模型的比较1 5 3 3 2 公交车辆预测模型的选取1 5 3 3 3 基于b p 神经网络的公交车速预测1 6 3 4 公交运营异常检测综合模型1 9 3 5 仿真分析。2 0 3 5 1 仿真数据获取。2 0 3 5 2 公交运营异常情况下的车速预测分析2 0 3 5 3 公交运营状况判定2 2 3 6 本章小结2 3 第四章公交运营异常情况下的调度方法卜彳亍车计划调整2 4 4 1 问题的提出2 4 4 2 公交车辆故障异常调度模型的建立2 4 4 2 1 模型假设一2 4 4 2 2 模型目标函数2 4 4 2 3 模型约束条件2 5 4 2 4 公交车辆故障异常调度模型2 6 4 3 公交车辆晚点到达异常调度模型的建立2 6 l i i 目录 4 3 1 公交车辆始发站晚点车辆倒序发车模型2 6 4 3 2 晚点车辆到达终点站后恢复发车顺序模型2 8 4 4 公交车辆异常调度模型求解2 9 4 4 1 公交车辆异常调度模型的求解策略2 9 4 4 2 公交车辆故障异常调度模型的求解方法3 0 4 4 3 公交车辆晚点到达异常调度模型的求解步骤31 4 5 算例分析31 4 5 1 公交车辆故障异常调度算例分析3l 4 5 2 公交车辆晚点到达异常调度算例分析3 2 4 6 本章小结。3 3 第五章公交运营异常情况下的调度方法车辆路径调整。3 4 5 1 闯题的提出3 4 5 2 公交运营异常情况下调度模型的建立。3 4 5 2 1 基于车辆路径调整的公交运营异常情况下调度问题的描述3 4 5 2 2 模型假设3 4 5 2 3 模型的建立3 4 5 3 公交运营异常情况下调度模型算法的选取3 7 5 5 基于遗传算法的公交运营异常情况下调度模型求解3 8 5 5 1 遗传算法基本理论3 8 5 5 2 遗传算法的实现过程3 8 5 5 3 公交运营异常情况下调度的遗传算法设计4 0 5 6 算例分析4 2 5 6 1 模型参数的选取与行驶时间、运营费用的确定4 5 5 6 2 遗传算法控制参数的选择。4 7 5 6 3 调度方案求解4 7 5 7 本章小结51 第六章结论与展望5 2 6 1 主要研究成果5 2 6 2 主要创新点5 2 6 3 研究不足与展望5 2 1 致谢! i 2 l 参考文献5 5 攻读硕士学位期间发表论文及参与科研情况5 8 i v 公共交通是城市发展的必然产物，也是城市赖以生存的重要基础设施之一，公交优先发 展已经成为国内外许多城市交通发展的目标和方向。作为城市交通大系统中的一个重要的组 成部分，公共交通是城市发展不可缺少的基础，也是联系社会生产、流通和人民生活的纽带。 除此之外，公交系统还具有运载量大、运送效率高、能源消耗低、相对污染少、运输成本低 等优点。因此，发展公共交通是缓解城市交通问题的首选方法。然而，我国提出“优先发展 城市公共交通”的交通政策已有十多年，但城市公共交通发展缓慢，甚至出现严重萎缩。有 两方面原因导致城市公交发展缓慢、萎缩现象，一方面是公交方式对居民出行失去了吸引力； 另一方面是公交企业效率低下，亏损严重，影响服务质量。这两个方面相互影响，使得公交 发展进入恶性循环i l 捌。造成公交失去吸引力和公交公司亏损的重要原因之一是公交运营调 度不合理、欠优化 公交运营调度是整个公交企业工作的核心，直接影响到企业生产效率、经济效益和服务 质量，并能够进一步影响居民的公交方式出行比例和城市运输效率。而我国现阶段的公交调 度技术十分落后，主要表现在：我国大部分城市公交车辆的调度，还在沿用上世纪4 0 年代 “定点发车、沿线施控、两头卡点”的手工作业调度方式p j ，制定运营计划主要依据调度管 理人员的经验。由于缺少必要的理论指导，我国城市公交调度常常表现出很大的不稳定性， 即经常会在公交线路中出现“串车”、“大间隔”现象，使得乘客候车时间过长，前车提前离 站、后车拥挤不堪的现象常有发生，导致全线运行秩序混乱。对此，国家高技术研究计划将 公共汽车交通智能化运营调度关键技术立项进行专门研究，本论文将依托于国家高技术研究 发展计划( 8 6 3 计划) 探索导向类专题课题城市常规公共交通智能化运营调度关键技术 研究( 批准号：2 0 0 7 a a l1 2 2 1 0 ) 开展考虑到公交车辆在运行过程中遇到的异常情况( 比如 线路严重堵塞、车辆故障等) 时的调度研究工作。通过对公交运营过程中突遇异常情况时的 公交车辆的调度进行研究，为城市公交调度人员科学合理的进行公交调度提供依据。 1 2 论文研究意义 我国当前公交调度水平落后的主要原因之一是：公交调度管理人员在调度过程中缺乏对 公交车辆的运营状况的实时掌控以及公交运营过程中突遇异常时进行调度调整的理论。及 时、准确地获得公交车辆的运营状况并提出相应的调度改进方法已经成为制约我国城市公交 调度发展水平的一个瓶颈。 公交运营异常情况下的调度是指对公交车在运营过程中突遇异常情况时的运行组织方 案进行调整。本论文主要对公交车辆在运营过程中出现的异常情况进行检测和公交车辆在运 营过程中突遇车辆故障、晚点到达、线路严重堵塞等异常情况时的调度调整的方法进行研究， 为公交调度管理人员科学、合理的调度城市公交车辆提供依据。 目前，国内、外学者对城市公交车辆运营异常情况下的调度研究比较有限，研究成果主 东南大学硕士学位论文 要集中在公交车辆的静态调度方面，对公交车辆运营异常情况下的调度方面则研究比较少。 公交运营过程中遇到的各种异常情况使得预先建立的调度计划不能够有效地实施，并产生一 系列问题，比如导致各个站点候车乘客候车时间延长、车内乘客乘车时间过长，影响乘客的 换乘计划，公交车辆的运营效率低下，服务水平下降等等。为了尽可能提高公交服务水平、 公交车辆的运营效率，必须对公交车辆的运营状况进行检测以及公交车辆运营过程中出现异 常情况时的调度方法进行研究。本论文主要对检测公交车辆运营状况的方法和突遇异常情况 时公交车辆的调度调整方法进行研究，为城市公交调度管理人员科学、合理进行城市公交调 度提供了理论支持。所以，本论文对城市公交运营异常情况下的调度进行研究具有一定的理 论意义。 公交运营调度是整个公交企业工作的核心，同时也在很大程度上影响了公交车辆的服务 质量。落后的公交调度技术不仅给乘客出行带来极大的不便，而且严重影响了公交客运的服 务水平，使得公交企业的社会声誉、经济效益受到很大影响。通过对城市公交车辆运营状况 检测和突遇异常情况下的调度方法进行研究，可以及时地获得公交车辆的运营状况并对公交 车辆的调度进行调整，为公交调度人员科学、合理地调度城市公交提供了依据。因此，本论 文对提高城市公交服务水平、公交车辆的运营效率具有一定的现实意义。 1 3 国内外研究现状 公交车辆运营状况检测和运营过程中出现异常情况时的调度是当今研究公交车辆调度 问题的重点之一，许多年来，国外学者对公交运营过程中出现异常情况时的调度开展了一系 列研究，并取得了一定的研究成果，但是对公交车辆运营状况的检测则研究得较少：国内学 者对公交车辆运营状况检测和公交运营异常情况下的调度研究尚处于起步阶段，研究成果多 集中在公交车辆运营正常情况下的调度，公交车辆运营状况检测的成果则较少。 1 3 1 国外研究概况 ( 1 ) 公交车辆运营过程中出现异常情况时的调度调整方面，主要通过对公交车辆的行 车计划和车辆路径进行调整两方面来进行。 国外学者在公交车辆运营过程中出现异常情况时通过行车计划进行调整方面取得了 一定的成果。具体的成果如下所述： a n t o n e t ax h o r b u e y 【4 】的论文对利用a v l 采集的历史数据进行了研究，当车辆运营偏 离行车计划时，借助历史数据可以超前采取调度措施，改善行车计划。通过对a v l 和车载 乘客采集系统的历史数据分析，可估计车辆站间运行时间和速度、乘客到达车站的概率，较 人工调查准确，并可提供给相关的乘客和管理人员。m a r q u e p 和s t e l i o 6 1 的论文介绍了公交 时刻表系统，主要介绍了在公交运营过程中发生异常事件时，如何应用灵活的动态时刻表软 件s u p e r b u s 进行有效地解决。s u p e r b u s 软件的模块主要由两部分组成，一是编制公交 行车计划，包括编制公交时刻表、配车计划和配班计划；二是实时控制，包括事件的自动检 测、提出调度方案、修改时刻表等。m a g e d 7 1 论述了三种自动定位系统( a m 装置：信标及里 程表( s o ) 、全球卫星定位系统( g p s ) 及无线导航( r a d i on a v i g a t i o n ) ) 的优缺点及在公共交通调 度中的作用。通过移动通信设备，实时在电子地图上显示运营车辆的实际位置和车辆状态。 车辆在出现异常时将主动报告其位置及异常原因，同时给出异常车辆的位置和在行车计划中 的位置，确定车辆偏离行车计划的程度，预测车辆到达运行前方站的时间，使调度员便于及 时采取调度措施。g s c e m a m a s d 引介绍了配合a v m ( a u t o m a t i cv e h i c l em o n i t o r i n gs y s t e m s ，自 动车辆监控) 系统的公共交通调度员实时辅助决策系统s a t i r ，系统的开发的目标是为了保 证公共交通行车计划的执行。通过将理论信息( 行车计划) 与实际采集的信息进行比较s a t i r 系统根据实际条件进行行车计划的调整，辅助调度员决策。s a t i r 系统将调度分为两类，一 是对运行车辆的警告诊断；二是辅助调度员决策功能。s o u l h i 9 】的论文介绍了采用模糊专家 系统建立了公交网络换乘站的模糊辅助决策支持系统( a d m f s ) 。对由于环境的恶化、高峰 2 第一章绪论 小时、交通事故、车辆故障等造成车辆晚点进行实时处理。 国外学者对城市公交车辆运营过程中出现异常情况时的车辆路径调整的方法研究较 少，但是对社会车辆的路径调整方法则研究较多，我们可以将研究成果应用于公交车辆的行 车路径。 j e a n - y v e sp o t v i n a 1 0 等人通过分析动态旅行时间，提出了一种基于路径的调度。b a h e r r i n 】 运用马尔可夫决策构建最低预期运输成本模型，在出现道路挤塞的情况下可以做出具有最佳 预见性的路线决策。g i o v a n n i 1 2 1 认为车辆路径问题的制约因素主要是路网运输能力问题，要 想以最低成本完成任务，需要先解决动态规划问题。m i r c h a n d a n y l l 3 1 研究了在传统的路径选 择模型中，往往假设行程时间是确定的，同时假定司机能够正确认识行程时间，而实际上很 少有人真正做到这一点。b r u n i l d e t l 4 增虑了交通事故影响下的路径选择模型。b e l l 1 5 j 将路段 的二元状态扩展，假定管理者可以主观定义路段的连通与否。确定连通可靠性时只需考虑路 段的两种状态：最大通行能力或通行能力为零。当路段通行能力为零时，表示路段不可连通， 非零时表示路段可以以一定点概率连通。 ( 2 ) 目前国内外专家关于公交运营异常检测方法研究的不多，但是对于交通异常事件 检测方法进行了较为系统的分析和研究，我们可以将研究成果应用于公交车辆的运营异常检 测。目前国外比较常用的交通异常事件检测方法有加州算法、m c m a s t e r 算法等。 加州算法【1 6 l 是通过衡量上下游占有率的差值、上下游占有率的相对差值和相邻下游处 前后两分钟内的占有率的相对值是否超过时限设定的阈值，来判定交通异常时间是否发生。 m c m a s t e r 算法【lq 是基于交通流流从拥挤状态向畅通转化时，流量和占有率变化稳定，而速 度表现为突然的变化这种假设，通过使用流量和占有率对交通状况进行判定。确定拥挤存在， 进而判断拥挤类型。 ( 3 ) 对交通异常事件进行检测时，需要对检测参数进行短时预测，早在2 0 世纪六、七 十年代，国外就开始对短时交通流预测领域进行研究，至今已提出了近3 0 种预测方法。 早期的预测方法主要有自回归移动平均模型( a u t o r e g r e s s i v ea n dm o v i n ga v e r a g e m 0 d e l ) 、自回归模型( a u t o - r e g r e s s i v em o d e l ) 、移动平均模型( m o v i n g a v e r a g em o d e l ) 和 历史平均模型( h i s t o r y a v e r a g em o d e l ) 等等b s 。这些线性预测模型考虑因素都较为简单， 一般都用最小二乘法( l e a s ts q u a r e sm e t h o d ) 在线估计参数，具有计算过程简便，易于实时 更新，便于大规模应用的优点；但是由于这些模型未能反映交通流过程的不确定性与非线性， 无法克服随机干扰因素对交通流量的影响，所以随着预测时间间隔的缩短，这些模型的预测 精度就会变得很差。为了适应短时交通流量变化的非线性特点，一种改良的具有变型参数的 回归分析模型( 又称b o x - c o x 法) i 坶】被应用到此领域中来。由于增强了回归分析对非线性 系统的适应能力，所以该模型对短时交通流最的预测效果有所改善，但并未从根本上解决问 题。 随着短时交通流量预测研究的深入，人们又提出了一些更复杂的、精度更高的预测方法。 从表现形式上大体可分成三类【2 0 1 ：第一类是以数理统计和微积分等传统数学和物理方法为 基础的预测模型；第二类是以现代科学技术和方法( 如模拟技术、神经网络、模糊控制) 为 主要研究手段而形成的预测模型；第三类主要是前两者的组合应用。 第一类预测模型包括时间序列模型( t t m es e r i e sm o d e l ) 、卡尔曼滤波模型( k a l m a n f i l t e r i n gm o d e l ) 、参数回归模型( p a r a m e t r i cr e g r e s s i v em o d e l ) 、指数平滑模型( e x p o n e n t i a l s m o o t h i n gm o d e l ) 掣1 8 1 ，该类方法具有计算思路清晰，计算过程简便的特点；第二类预测 模型包括非参数回归模型( n o n p a r a m e t r i cr e g r e s s i v em o d e l ) 、神经网络法( n e u r a ln e t w o r k ) 、 基于多维分形的方法、谱分析法( s p e c t r a lb a s i s a n a l y s i s ) 、状态空间重构模型等【18 】方法，其 特点是所采用的模型和方法不追求严格意义上的数学推导和明确的物理意义，而更重视对真 实交通流现象的拟合效果；第三类预测模型包括基于小波理论的方法、多种与神经网络 ( n e u r a ln e t w o r k ) 相关的复合预测模型( 如k a r i m a 算法) 等【2 0 l ，以及多种方法的融合 应用，该类方法具有更为复杂的建模过程，是新方法的发展方向。 3 东南大学硕士学位论文 1 3 2 国内研究概况 ( 1 ) 国内学者对公交车辆运营过程中出现异常情况时的调度研究得较少，研究成果多 集中在公交运营正常时的调度。 国内学者在公交运营正常时的调度成果如下所述： 杨新苗和王炜团j 提出了发展基于准实时信息的公交调度优化系统的设想，并进行了相 应的设计。黄溅华和张国伍【2 2 j ，以乘客总费用最小为目标，讨论了放车调度问题的模型及 其求解。胡坚明【2 3 j 等的论文将实时调度形式的确定理解为一种模式识别问题，并给出基于 b p 神经网络的公交车辆实时调度形式的确定方法。张飞舟 2 4 1 的论文采用遗传算法进行了公 共交通车辆静态调度方法的研究，并对动态调度的策略进行了研究。张国伍【2 习和杨东凯【2 6 】 的论文分别介绍了先进的北京市公共交通智能调度指挥系统，包括其各个子系统。着重描述 其中的公交车辆定位系统，该系统采用高精度的差分g p s 、无线数据传输和话音调度，利 用已有的模拟集群通信系统，终端显示为先进的地理信息系统。整个系统将给调度员提供方 便、直观的全方位车辆信息，提高了公共交通运营的效率。孙芙灵口7 】的论文根据公交客流 情况，从四个方面来确定公共交通时刻表的发车时间间隔。王顺风【2 8 l 的论文给出的决策变 量有上下行车辆的发车时间间隔、乘客等待时间、发车的班组数以及公共公司投入的车辆数， 在上述变量的基础上建立模型，编制行车时刻表。朱金寿【z 9 j 的论文从乘客和公交企业的利 益出发，建立双目标规划模型，将公交车辆的运行时间分为高峰期、低峰期、过渡期、正常 期处理，设计了公交车辆在不同时间段内的发车时间间隔方法。谭泽光【3 0 l 的论文根据公交 线路各站的乘客分布规律、车容量、满载率、乘客超时等因素，建立考虑乘客和公交企业需 求的双目标模型，提出线路配置车辆的方案和行车时刻表。吴忠【3 l 】的论文根据高峰小时的 断面客流量、车容量、满载率、车辆运行速度( 假设车辆一天的运行速度保持不变) 、考虑 不同时间段的配车变化、高峰时间段上下行客流不同以及乘客的滞留时间等，确定行车时刻 表和配车计划。 国内学者对城市公交车辆运营过程中出现异常情况时的车辆路径调整的方法研究较 少，但是对社会车辆的路径调整方法则研究较多，我们可以将研究成果应用于公交车辆的行 车路径。 谢炳磊【3 2 】在博士论文中系统研究了具有随机信息的车辆路径问题。香港理工大学学者 林兴强【3 3 j 把路网可靠性概念引入到车辆路径问题中，提出了在车辆调度中考虑由拥挤路段 交通流量波动引起的行程时间不确定的方法，并建立基于行程时间可靠性的车辆优化调度模 型，并给出相应的启发式算法，表明配送的总成本随行程时间可靠性要求的提高而增加。张 建勇p 4 j 深入研究了基于模糊性信息条件下车辆路径问题。通过引入决策者主观偏好概念， 建立模糊信息条件下的随机约束规划模型，模拟决策者主观偏好选取对最终车辆路径安排的 影响。宋洁蔚【3 5 】等人针对运输过程中可能出现的各类突发不确定性事件，用整数规划模型 对运输过程进行了描述，提出一种启发式遗传算法。先得出确定情况下的调度结果，然后通 过对各种突发事件的分析，重新对问题进行优化，不断修正原有的调度结果。周长峰m j 等 针对道路交通阻塞问题，研究了两种类型的车辆路径与调度问题。邹旭东7 】对具有动态的 交通阻塞限制信息及静态禁止通行限制信息的实际交通网路进行研究，提出一种考虑静态和 动态交通限制信息的最优路径规划算法。崔雪丽【3 8 j 利用蚁群算法对带时间窗的车辆路径问 题进行深入系统研究。胡茂林【3 别针对现实物流配送中突发性堵塞问题，用竞争分析的方法 研究了堵塞点可恢复型在线车辆调度策略。陈艳艳 4 0 l 基于系统阻塞概率方法，提出了阻塞 常发高峰时间城市交通网络单元的评估方法。刘海旭【4 i j 分析了随机路网中行程时间的随机 变动，用近似算法求解了行程时间可靠性问题。郭寒英【4 2 j 研究了突发事件下路网运行时间 可靠性，利用随机约束模型建立异常状态下路网容量分析的非线性规划模型。张建勇 4 3 1 研 究了具有模糊特征的模糊车辆路径问题，通过将模糊逻辑、模糊控制方法与传统车辆路径问 题有效结合，很好的解决了不确定因素引起的模糊车辆路径问题。 ( 2 ) 目前国内外专家关于公交运营异常检测方法研究的不多，但是对于交通异常事件 检测方法进行了较为系统的分析和研究，我们可以将研究成果应用于公交车辆的运营异常检 4 第一章绪论 测。目前国内比较常用的交通异常事件检测方法有基于l 0 酏模型的检测算法、基于浮动车 检测算法、偏差分析方法等。 基于l o 西模型的检测算法m 】是将l 0 9 n 模型应用于交通异常时间的检测当中，并利用 了仿真方法将其应用于实际当中。基于浮动车检测算法【4 5 j 是通过利用浮动车采集到的速度 参数时，当发生交通事件时，车辆速度会降低或完全停止，且在各交通参数中，车辆速度变 化最快且变化幅度最大。该算法利用速度的变化值来判定是否出现交通异常事件。偏差分析 算法1 4 6 j 在对交通流进行短时预测时，在正常情况下，当前的交通流参数与经过一定的方法 预测的对等时间的交通流参数之间的偏差不大，会在一个可接受的范围内波动：但当有交通 异常事件发生时，则预测果就是会使我们采集到的实时数据与利用历史数据预测到的该时刻 的数据之间存在较大的偏差，超过可接受的范围。这时可以利用选定参数的预测值与实测值 之间的绝对差作为新的样本序列，通过对这个偏差值序列的分析和运算，判断城市道路上交 通异常事件的发生与否。 ( 3 ) 对交通异常事件进行检测时，需要对检测参数进行短时预测，国内学者对于短时 交通流预测研究成果如下所述： 北京工业大学的翁剑成等7 】提出的基于非线性回归的交通流预测模型是以所构建的历 史数据库为基础，通过数值试验，确定了状态向量、距离匹配原则，k 近邻值等参量，构建 了一种基于近邻的非参数回归短时交通预测模型，实现了对路段上运行车辆行程速度的短时 预测。上海海事大学的黄洪琼等【4 b j ，建立了一类不需要选取初始值、带有动态参数的指数 平滑模型，以预测误差平方和s s e 最小为目标，构造了优选并自动生成最佳参数，使平滑 模型得以优化的最速下降算法。上海交通大学的杨胜等【4 9 】运用决策树对城市道路上下游短 时交通流量关系进行了分析并建立了相应的规则库，得到了短时交通流预测方法。长沙理工 大学的况爱武，黄中祥唧j 根据短时交通流的特性，以神经网络技术为基础，构建短时交通 流预测的神经网络模型。 1 3 3 现有理论研究总结 ( 1 ) 国内对于公交车辆调度研究的整体性不强，大多的研究只研究一个方面，如时刻 表编制、人员调度；公交调度优化研究都是着眼于静态调度，而没有考虑突发的异常对公交 车辆调度优化的影响。国外对于公交运营异常的调度的研究已经有一定成果，但还需进一步 研究。 ( 2 ) 国内、外对于突遇异常事件时的车辆路径研究刚刚起步，多集中在对于物流运输 车辆的研究上：而对城市公共汽车的研究普遍不足，更加没有成套、完整的异常事件下公交 车辆路径模型理论。 ( 3 ) 目前国内外专家关于公交运营异常检测方法研究的不多，但是对于交通异常事件 检测方法进行了较为系统的分析和研究。 综上所述，对公交运营异常情况下的调度进行研究是非常有意义的，本论文将重点研究 公交运营异常的检测方法和公交运营过程中突遇车辆故障、晚点到达、线路严重堵塞三种异 常情况时的车辆调度调整方法。 1 4 论文主要研究内容 本论文研究的主要内容包括以下几个方面： ( 1 ) 公交运营异常情况及其调度问题 介绍了公交运营过程中常见的异常种类和处理方法，重点讨论了车辆故障、晚点到达、 线路严重堵塞三种异常情况的调度调整方法。 ( 2 ) 公交运营的异常检测方法 5 东南大学硕士学位论文 介绍了公交车辆运营异常的检测模型，该模型主要由车速预测模型和预测偏差分析模型 组成。首先阐述了选取车速作为公交运营异常的检测参数：然后给出了预测偏差分析模型的 基本过程和模型关键参数的确定方法；最后利用b p 神经网络对公交车辆速度进行预测。 ( 3 ) 公交运营异常情况下的调度方法 公交运营异常情况下的调度方法卜行车计划调整 首先提出当公交车辆在运营过程中出现故障和公交车辆因突发原因晚点到达两种运营 情况时，如何建立基于行车计划调整的公交车辆运营异常调度模型；然后利用在线调整的方 法来求解调度模型。 公交运营异常情况下的调度方法_ - 车辆路径调整 首先提出当公交车辆在运营过程中突遇线路严重堵塞异常时，如何建立基于车辆路径调 整的公交车辆运营异常调度模型；然后利用遗传算法来求解调度模型。 1 5 论文组织与结构框架 根据上述的研究内容，本论文将分成六章对公交车辆的运营异常调度进行研究： 第一章对本论文的研究背景、意义、研究目的等内容进行阐述，并且在对公交车辆运营 异常研究领域国内、外的成果进行介绍与分析的基础上，提出本论文的主要内容。 第二章介绍了公交运营异常及其调度问题。首先介绍了公交运营过程中常见的异常种 类，重点讨论了本论文重点研究的异常类型；然后介绍了公交运营过程中出现异常的处理方 法，重点讨论了论文重点研究的异常类型的处理方法。 第三章介绍了公交运营的异常检测方法。首先通过分析现有的可用的检测参数的种类和 检测参数的选择原则，提出将公交车辆行程速度作为检测公交运营异常的检测参数。其次通 过分析现有的交通事件异常检测算法的优缺点，选择偏差分析方法作为检测公交车辆运营异 常的检测算法。最后通过建立基于b p 神经网络的公交车辆速度预测模型，将预测的公交车 速与采集到的公交车速的偏差值作比较建立基于偏差分析的公交运营的异常检测方法。 第四章建立基于行车计划调整的公交车辆运营异常情况调度模型及算法。首先分别建立 以调整后发车间隔与原先的公交车辆发车间隔之差最小为目标的公交车辆故障异常调度模 型和以倒序发车偏差量最小为目标的公交车辆晚点到达异常调度模型。然后用在线调整的方 法来求解调度模型。最后用算例来进行验证。 第五章建立基于车辆路径调整的公交车辆运营异常情况调度模型及算法。首先建立以公