（交通运输规划与管理专业论文）武汉市公路客运班线配置模型研究.pdf

武汉理工大学硕士学位论文 摘要 公路旅客运输以其快速、舒适、便捷等特点逐渐成为很多旅客出行的首选 方式，在综合运输体系中地位越显重要。加上交通运输一体化步伐的加快，公 路客运场站布局规划与功能定位随之改变。 目前，很多大型城市在市区建设多处客运站以缓解客运量增加而带来的压 力。随后却暴露出客运量在市内的各大客运站的分布严重不平衡的问题：一些 客运站冷冷清清，远未达到其设计的通过能力，而另一些客运站却人满为患， 暴露出许多安全隐患。 公路旅客运输客运班线如何合理分配到各客运站、班线运力结构如何优化 等一系列公路客运班线配置问题逐个突现。这些问题与公路客运资源能否合理 利用、客运班线能否发挥最大经济效益和社会效益等诸多方面都息息相关。因 此，开展本论文研究工作相当迫切和必要。 论文建立在对大量国内外对公路客运班线方面的研究的论文、书籍阅读和 研究的的基础上。以其为切入点，结合实际的科研项目，对公路客运班线配置 问题进行探索性研究，主要包括以下内容。 首先论文较为全面的阐述公路客运班线配置研究背景以及国内外研究现 状，并对涉及到的一些相关概念进行分析；接着论文对公路客运班线配置目标、 原则和影响因素进行阐述；第三论文从需求总量和需求结构两个角度来对公路 客运班线的需求预测进行研究；第四论文论文较为科学地建立起公路客运班线 配置的方法体系。基于客流时空分布，建立具有全局意义的班线分配优化模型、 求解方法，及对相应的有效性分析和评价方法；最后论文结合武汉市为实例， 讨论公路客运班线理论与模型在实际问题种的应用。 关键词：客运场站；需求预测；班线模型 武汉理工大学硕士学位论文 a b s t r a c t h i g h w a yp a s s e n g e rt r a n s p o r tg r a d u a l l yt u r n si n t op r e f e r r e dw a yf o rp a s s e n g e r b e c a u s eo fi t ss p e e d i n e s s ，c o m f o r ta n dc o n v e n i e n c ea n ds o o n l a y o u ta n d f u n c t i o n a l o r i e n t a t i o no fh i g h w a ys t a t i o nb e c o m et o c h a n g ew i t h f a s t s t e p o f i n t e g r a t i v et r a n s p o r t a t i o n a tp r e s e n t , m a n yl a r g ec i t i e sa r eb u i l tq u i t eaf e w p a s s e n g e rh i g h w a ys t a t i o n si n u r b a nd i s t r i c ti no r d e rt or e l i e v es t r e s s e sb r o u g h tb yi n e a s ei nt h ev o l u m eo f p a s s e n g e rt r a n s p o r t h o w e v e r , t h e s es t a t i o n sa lee x p o s e dt ob a d l yp r o b l e m sa b o u t p a s s e n g e r s 1 0 p s i d e dd i s t r i b u t i o ni nu r b a nd i s t r i c t , f o ri n s t a n c e , t h e r ea r ef e w p a s s e n g e r si ns o m es t a t i o n s ，b u tt h e r ea r ef u l lo fp e o p l ei nt h eo t h e rs t a t i o n sw h i c hh a v e p o t e n t i a ls a f e t yh a z a r d h o wt oa s s i g nr e a s o n a b l ep a s s e n g e rr o u t e st o e v e r yh i g h w a ys t a t i o n ，h o wt o o p t i m i z et r a n s p o r tc a p a b i l i t ys t r u c t u r eo ft h e m ，a n dh o wt os o l v eas e r i e so fr o u t e s a l l o c a t i o np r o b l e m so rs o m e t h i n gl i k et h e s e a l lo ft h e s ep r o b l e m sa r ec l o s e l yr e l a t e dt o r e a s o n a b l ea l l o c a t i o no fp a s s e n g e rr e s o u r c e sa n dt om o s te c o n o m i ce f f e c to rs o c i a l e f f e c to fp a s s e n g e rr o u t e s t h u s ，i ti sq u i t en e c e s s a r yf o ru st ow o r ko v e rt h i ss t u d y t h i sp a p e ri sb a s e do nr e a d i n ga n dr e s e a r c h i n gi nag r e a td e a lo fa r t i c l e sa n d b o o k sa b o u th i g h w a yp a s s e n g e rr o u t e s t h e n ，c o m b i n e dw i t hp r a c t i c a l s c i e n t i f i c p r o j e c t ，il u c u b r a t et oh i g h w a yp a s s e n g e rr o u t e si s s u e , m a i nc o n t e n t sa r ef o l l o w i n g ： f i r s t l y , ie x p a t i a t ea b o u tt h es i t u a t i o no fr e l a t e ds t u d yr o u n d l y , a n da n a l y z e c o r r e l a t i v ec o n c e p t i o n s s e c o n d l y , im a k ead e t a i l e d e x p l a n a t i o na i m i n gt ot h e o b j e c t i v e s ，p r i n c i p l e sa n di n f l u e n c i n gf a c t o r so fh i g h w a yp a s s e n g e rr o u t ea l l o c a t i o n t h i r d l y , t h i sp a p e ri ss t u d i e dd e m a n df o r e c a s to fp a s s e n g e rr o u t e , f r o mt h ep o i n to f d e m a n dg r o s sa n dd e m a n ds t r u c t u r e a d d i t i o n a l l y , i ti sb u i l tas c i e n t i f i cm e t h o d s y s t e m ，s e tu po p t i m u mm o d e la n di t sr e s o l u t i o nm e t h o da b o u tp a s s e n g e rr o u t e a l l o c a t i o nw i t hh o l i s t i cm e a n i n g ；n e x t ，i ti se s t a b l i s h e d c o r r e s p o n d i n ge f f e c t i v e a n a l y s i sa n da p p r a i s e m e n tm e t h o db a s e do nt i m es p a t i a lo fp a s s e n g e rf l o w f i n a l l y , c o m b i n e dw i t ht h ee x a m p l eo fw uh a r tc i t y , id e m o n s t r a t et h ea p p l i c a t i o no ft h e t h e o r ya n dm o d e l i np r a c t i c e k e yw o r d s ：p a s s e n g e rs t a t i o n ；d e m a n df o r e c a s t ；r o u t em o d e l l i 独创性声明 本人声明，所呈交的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，也不包含为获得武汉理工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。 j 签名：笼 丝盔日期_ 垄宰f 兰：! 蟹 学位论文使用授权书 本入完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规 定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印 件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可 以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用 影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经 武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本 学位论文，并向社会公众提供信息服务。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 研究生c ：瓢侈j 导师c 捌： 日期：。，歹7 矽 武汉理丁大学硕士学位论文 1 1 研究背景 第1 章绪论 自改革开放以来，特别是从1 9 8 9 年1 2 月我国大陆第一条高速公路一沪 嘉高速公路建成通车以来，我国公路进入快速发展时期。 1 1 1 我国公路建设发展迅速 公路里程从1 9 8 9 年的1 0 1 4 3 万l ( i i l 增加到2 0 0 7 年年底的3 5 8 3 7 万l ( 1 l l ；高 速公路更是从无到有，发展迅速，从1 9 8 9 年的2 7 1 k m 增加到2 0 0 7 年年底的5 3 9 万k m ，年增加2 9 7 9 k m ，通车里程位居世界各国第二位。截止2 0 0 7 年底全国公 路密度为3 7 3 3 公里百平方公里，全国通公路的乡( 镇) 占全国乡( 镇) 总数 的9 8 9 6 ，通公路的建制村占全国建制村总数的8 8 2 4 。我国高速公路用不到 2 0 年的时间就走完了发达国家近百年的发展历程。部分年份公路发展历程统 计如表1 - 1 所示。 表卜11 9 9 8 2 0 0 8 年我国公路罩程统计表 总里程高速公路一级公路二级公路三级公路 四级公路等外公路 编号年份 ( 7 k m )( k m )( k i n ) 求 i结 需 总 构 求 - l 莹 里 预 预 预 测 测 测 图4 - 1 需求预测总体思路 4 2 客运需求总量的预测 论文采用“四阶段 预测方法的思想将武汉市周边各主要旅客目的地化成 若干小区，对客运需求总量进行预测。这里的“客运需求总量”便是指武汉 市与周边小区f 之间的相互客运吸引量与生成量。武汉市与周边小区i 之间就分 别形成了一条公路客运线路。在此基础上再进行线路内各班线之间进行分配， 从而得到各条班线客运需求的预测结果。 4 2 1 小区的划分 小区具有很广泛的含义，不同的研究者站在不同的角度就有不同的理解。 论文是研究武汉市公路客运班线的配置，所以这里的“小区”指的是与武汉市 有公路客运关系的城市、地区或者城市群。换句话说，按照一定的规则将武汉 市城区客运站所辐射的全部区域进行划分。小区的划分一般遵循下面两个原则。 ( 1 ) 小区内的城市或地区应尽量与行政区划保持一致。这是因为一些基础 资料，比如经济、人口都是按照行政区划进行采集统计的。 ( 2 ) 小区内的城市、地区的规模和社会经济应基本相似。 按照上面两个原则及综合考虑研究的目的，论文将武汉市公路客运辐射的 区域划分为以下5 个小区：孝感市及河南南部城市天门、潜江、仙桃、荆 州咸宁及湖南北部城市鄂州、黄石及江西局部城市黄冈及安徽、江苏局 部城市。 4 2 2 总量预测 目前，公路客运总量预测的方法有多种，如、回归分析法、指数平滑法、 武汉理工大学硕士学位论文 时间序列法、灰色预测法等。各种预测方法各有优缺点及适用范围。灰色预测 法擅长解决小样本不确定问题；指数平滑法实质上也是一种加权移动平均，适 用于数据较少的情况，短期预测精度较高，应用较广泛；回归分析预测对数据 的真实可靠性和完整性，自变量与因变量相关关系较高。 采用的几种预测方法，由于原理不同，适用条件预测效果也不同。鉴于公 路客运自身情况，具有多因素影响的不确定性。为了使预测效果更科学有效， 为了有效的利用各种模型的优势，论文采用组合预测法。组合预测，就是将如 干重单一的预测方法赋予不同的权值，从而形成综合的预测模型1 。在组合预 测中，合理的权重会大大提高预测精度。 根据武汉市交通主管部门的有关资料，统计出近十年来，武汉市到个小区 的公路客运量。如表4 - 1 所示。 表4 - 1 武汉市近十年到各个小区的公路客运量( 万人) 迫区 小区1小区2小区3小区4小区5 年份 1 9 9 8 2 5 9 06 5 8 07 0 0 44 1 2 09 3 9 8 1 9 9 9 2 6 8 46 8 2 07 2 5 84 2 7 09 7 3 8 2 0 0 0 2 7 9 47 1 0 97 5 5 24 4 5 41 0 1 3 4 2 0 0 l2 8 9 67 3 6 57 8 2 64 6 1 61 0 5 0 2 2 0 0 2 3 0 1 27 6 6 58 1 4 44 8 0 31 0 9 2 8 2 0 0 3 3 1 2 27 9 4 38 4 4 04 9 7 71 1 3 2 4 2 0 0 4 3 2 4 88 2 6 4 8 7 8 25 1 7 81 1 7 8 4 2 0 0 53 3 6 68 5 6 29 1 0 05 3 6 61 2 2 1 2 2 0 0 6 3 3 9 68 6 4 39 1 8 85 4 2 61 2 3 2 2 2 0 0 73 4 3 6 8 7 3 9 9 2 8 6 5 4 7 ，7 1 2 4 6 2 4 2 2 1 基于回归分析法的客运需求预测 回归分析预测法是一种定量地描述变量关系的预测方法。是定量预测方法 的基础。回归分析预测法是根据食物内部因素变化的因果关系来预测事物的发 展趋势口2 l 。公路运输是个十分复杂的系统，影响客运需求的因素往往不止一个。 例如g d p 、人口、居民收入、客运政策等多个因素。论文选取g d p 、人口两个最 重要的影响因素，对武汉市公路客运需求进行预测。下面就武汉市与周边各小 区的g d p 和人口进行统计，如表4 - 2 和4 3 所示。 2 4 武汉理工大学硕士学位论文 表4 2 武汉市与各小区生产总值统计表( 亿元) i 1 9 9 81 9 9 92 0 0 02 0 0 l2 0 0 22 0 0 32 0 0 42 0 0 52 0 0 62 0 凹 l 3 0 9 5 23 8 6 幺74 3 8 0 24 6 0 2 54 7 踟1绷3胤l5 8 5 56 8 9 1 67 6 1 2 1 表4 3 武汉市与各小区人口统计表( 万人) i 1 9 9 81 9 9 92 0 0 0 2 0 0 l 2 0 0 2舢2 0 0 42 0 0 52 0 0 6狮 l 4 3 4 5 2 4 3 4 5 24 3 4 5 2锱24 3 4 5 2锱24 3 4 5 2嬲24 3 4 5 2 4 3 4 5 2 对武汉市公路客运需求进行预测，即关于g d p 、人口建立一个二元线性回归 预测模型，具体过程如下： yj = a + 6 l x n + 6 2 x f 2 我们用最小二乘法求解凹归系数口，岛，6 2 解得结果如f ： b：i s 2 2 s l y - $ 2 2 s 2 y s 2 2 j l l s 1 2 s 2 1 6 = 二墨! 墨! 二苎! 墨! 。 s 2 2 s l l 一x 2 蔓1 a = y 一( 岛x l + b 2x 2 ) 式中： 瓯= 主i = 1 卜量t ) 2 耻喜1 ( 玢量2 ) 2f = 足y = ( 置：一x z ) ( z 一】，) i = l 经过计算，武汉市到各个小区的公路客运需求量2 0 1 0 年、 的预测值如表4 - 5 所示。 ( 4 - 1 ) ( 4 - 2 ) ( 4 - 3 ) ( 4 - 4 ) ( 4 - 5 ) ( 4 - 6 ) ( 4 - 7 ) ( 4 - 8 ) ( 4 9 ) 2 0 1 5 年2 0 2 0 年 力 一x一 2誓 一y一 墨，- _ 一 。h = 迎 i i 2s 、- 、 一y zx 一髟一 墨 ，i 。h i | y 墨 武汉理工大学硕士学位论文 表4 5 武汉市到各小区客运需求量预测值( 万人) 小区 年劈 小区l小区2小区3小区4小区5 2 0 1 03 5 6 89 0 7 99 6 6 55 5 9 11 2 7 0 0 2 0 1 5 3 8 5 29 2 5 31 0 1 8 66 0 1 61 3 6 9 2 2 0 2 0 4 0 0 01 0 0 5 1i 0 6 8 76 3 4 31 4 5 3 6 4 2 2 2 基于灰色预测方法的客运需求预测 灰色系统理论是1 9 8 2 年我国学者邓聚龙教授提出的口3 l 。用来解决既含有已 知的，又含有未知的小样本不确定问题。由于公路客运是一个多因素、多目标、 多层次的复杂系统。并且其发展变化具有随机性及指标数据的不够完整或不确 定的特点。故采用此方法比较合适。灰色预测模型子常用的为a m o ，1 ) 模型，其 建模机理和应用过程如下( 以小区1 为例进行进算) 。 武汉市到小区1 客运量原始数据列x ( o ) 为： x 【o ) - 2 5 9 ，2 6 8 4 ，2 7 9 4 ，2 8 9 6 ，3 0 1 2 ，3 1 2 2 ，3 2 4 8 ，3 6 6 3 9 6 ，3 4 3 6 ) 累加客运量，得到数列x 0 ) ： x u j = 2 5 9 ，5 2 7 4 ，0 6 8 ，1 0 9 6 4 ，1 3 9 7 6 ，1 7 0 9 。8 ，2 0 3 4 6 ，2 3 7 1 2 ，2 7 1 0 8 ，3 0 5 4 4 计算x ( 1 ) 的紧邻均值，得到数列z 0 ) ： z 1 1 ) = 2 5 9 ，3 9 3 2 ，6 6 7 1 ，9 5 1 6 ，1 2 4 7 ，1 5 5 3 7 ，1 8 7 2 2 ，2 2 0 2 9 ，2 5 4 1 ，2 8 8 2 6 ) 建立g m o ，1 ) 模型x ( o ) ( k ) + 舷( 1 ) ) = b 。其中a , b 是需要通过建模求解的参 数。若口= ( 口，6 ) r 为参数列。则上述方程x ( o ) ( k ) + a z ( 1 ) ) = b 的最小二乘估计系 数列满足： 五：i 口l ：伍r b ) - 1b r y ( 4 1 0 ) l ai 、7 式中，b = 一3 9 3 2 6 6 7 1 9 5 1 6 1 2 4 7 1 5 5 3 7 1 8 7 2 2 2 2 0 2 9 2 5 4 1 2 8 8 2 6 ：y = 2 6 8 4 2 7 9 4 2 8 9 6 3 0 1 2 3 1 2 2 3 2 4 8 3 3 6 6 3 3 9 6 3 4 3 6 武汉理工大学硕士学位论文 经黼占= ： = 泼 - 0 3 4 6 8 蜊3 5 1 2 模型为，_ d x - ( 1 ) - 0 4 8 3 5 1 x ( 1 ) ：2 9 4 3 6 9 7 1 2 ( 4 - 1 1 ) a f t 时间响应式为，宝似+ 1 ) ：f ，工( 。( 1 ) 一鱼l 一吐+ 鱼：8 6 7 8 1 8 2 9 o 4 8 3 m 一6 0 8 8 1 8 2 4 a 模型检验为，j - 2 = 昙喜g ( 任) 一i ) 2 = 1 4 6 8 9 3 5 6 7 ； 0 = 三窆k = l g 似) 一手) - 1 6 9 9 6 2 “；c - s 岛_ 2 _ o 0 0 1 5 7 。3 5 小区的公路客运需求量2 0 1 0 年、2 0 1 5 年2 0 2 0 年的预测值如表4 6 所示 表4 6 武汉市到各小区客运需求量预测值( 万人) 小区 年劣 小区l 小区2小区3小区4 小区5 2 0 1 03 6 8 39 1 7 89 3 5 35 6 0 91 2 8 2 0 2 0 1 53 7 9 99 4 9 11 9 9 8 26 0 9 21 3 5 1 9 2 0 2 04 0 0 61 0 0 0 91 0 7 1 46 3 9 71 4 4 3 5 4 2 2 3 基于指数平滑化法的客运需求预测 指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种方法，只需要本期的实 际值和本期的预测值引入一个简化的加权因子平滑系数口，就能预测下一 期的数据。 1 ) = 甜z + ( 1 一口讼档( 4 - 1 2 ) 2 ) = 倪1 ) + ( 1 一口) l 2 ( 4 - 1 3 ) 式中，s 1 1 ) 为第t 期的一次指数平滑值，s j 2 ) 为第f 期的二次指数平滑值，口为 平滑系数。二次指数平滑预测模型为： k ，= a f + 包t ( 4 1 4 ) 式中，k r 为第t 期之后丁期的预测值， 为模型参数，计算公式为： a ，= 2 掣) 一可2 ) t 为原始数据的最后一期，口，包 ( 4 - 1 5 ) 武汉理工大学硕士学位论文 包= 墨僻1 ) 一2 ) ( 4 - 1 6 ) 一“ 指数平滑法存在口取之的随意性闯题，对预测最终结果影响很大。本文提 出最优平滑系数的指数平滑法，即取使客运需求预测值与实际值问误差最小的 口值m 1 。论文经过试算得出口= 0 9 时，平滑预测的误差最小。具体平滑预测计 算如下( 以小区l 为例进行进算) 表4 7 口= 0 9 时的二次指数平滑计算表 z r 1 年份 客运量rs ，)带)q口fz e 1 9 9 82 5 92 5 92 5 9 1 9 9 92 6 8 42 6 7 52 6 6 62 6 8 37 6 2 0 0 0 2 7 9 42 7 8 2 2 7 7 02 7 9 31 0 42 7 5 91 2 5 2 0 0 12 8 9 62 8 8 52 8 7 32 8 9 61 0 22 8 9 70 0 7 2 0 0 23 0 1 22 9 9 92 9 8 73 0 1 111 32 9 9 80 4 4 2 0 0 33 1 2 23 1 0 93 0 9 73 1 2 21 1 03 1 2 50 1l 2 0 0 43 2 4 83 2 3 43 2 2 03 2 4 71 2 33 2 3 20 4 7 2 0 0 53 3 6 6 3 3 5 33 3 3 93 3 6 6 01 1 93 3 7 1 0 1 5 2 0 0 63 3 9 63 3 9 13 3 8 63 3 9 64 63 4 8 52 6 2 2 0 0 73 4 3 63 4 3 13 4 2 73 4 3 6 04 13 4 4 30 2 3 当口= 0 9 时，时间序列预测的误差百分率平均值为0 6 7 ，预测精度高， 可以进行预测。预测标准误差r m s e =- - 3 4 8 ( 万人) 检验表明可以用该模型进行预测。根据二次指数平滑模型，计算得到武汉 市到各个小区的公路客运需求量2 0 1 0 年、2 0 1 5 年2 0 2 0 年的预测值如表4 - 8 所 不。 表4 - 8 武汉市到各小区客运需求量预测值( 万人) 、区 小区1小区2 小区3小区4小区5 年队 2 0 1 0 3 5 5 89 0 3 79 5 9 55 6 4 61 2 8 9 2 2 0 1 5 3 7 6 19 5 3 41 0 1 0 75 9 2 81 3 6 0 9 2 0 2 0 3 9 6 41 0 0 3 01 0 6 2 06 2 1 01 4 3 2 5 4 2 2 4 组合预测 虽然客运需求量预测可用的方法很多，但是考虑到公路客运自身的特点以 武汉理工大学硕士学位论文 及各种预测方法各有优缺点，一般来说预测的结果不尽相同。为了有效利用各 种模型的优势，论文采用组合预测法对以上回归模型、灰色模型、指数平滑三 种预测结果进行加权评估预测。 根据各种预测模型的精度检验结果及其误差分析结果姗，取回归模型权重 为0 5 ，灰色模型权重为o 2 ，指数平滑模型权重为0 3 。计算得到武汉市到各 个小区的公路客运需求量2 0 1 0 年、2 0 1 5 年2 0 2 0 年的预测值如表4 - 9 所示。 表4 - 9 武汉市到各小区客运需求量预测值( 万人) 心区 小区l 小区2 小区3小区4小区5 年趴 2 0 1 0 3 5 8 89 0 8 6 29 5 8 1 65 6 1 1 l1 2 7 8 1 6 2 0 1 5 3 8 1 4 19 3 8 4 91 2 1 2 1 5 6 0 0 4 81 3 6 3 2 5 2 0 2 0 3 9 9 0 41 0 0 3 6 31 0 6 7 2 36 3 1 3 91 4 4 5 2 5 4 3 需求结构的预测 根据运输需求理论，运输需求包括五个方面的内容：运输需求量流向 运输距离运输构成起运时间和运达时间。由此可见我们对公路客运需求 预测，不仅仅要注意需求量的研究，还应注意流向、运距、运力等方面的问题。 诸如：哪条线路的需求量较大? 哪种车型最受欢迎? 旅客目的地平均距离? 等 等。所以论文将就方向分布、运距结构、运力结构进行讨论。 需求结构中的方向、运距、运力会在第5 章班线配置模型中会具体涉及到， 因此在这里仅给出概念的界定和预测方法。其算例将穿插在班线配置模型的算 例过程中。 4 3 1 方向分布预测 由于公路客运班线方向分布受城市间产业分布、经济互补密切相关。城市 问的经济联系强度影响到公路客运班线的分布汹3 。鉴于此，借用“四阶段”方 法中重力模型的思想，班线方向分布系数口可由以下公式求得。 口，：_ - 堡一 ( 4 1 7 )口，= ok q 一1 ，夕 g 武汉理t 大学硕士学位论文 纠等 式中： q 第f 个方向的分布系数 ( 4 - 1 8 ) g 预测期内第f 个方向与武汉市之间的经济联系强度 k 常数参数，可通过试算法得出 m 预测期内武汉市的地区生产总值 m 预测期内第f 个方向中各城市或地区的地区生产总值综合值 霹第f 个方向中各城市或地区到武汉市的平均出行距离 其中，方向根据武汉市对外联通的出口为基准进行确定，例如本文在第三 章的相关章节提到的武汉市六个主要公路出口汉宜公路口、吴家山、岱黄 公路口、武黄公路口、咸宁方向以及汉施公路口。 通过比较预测期内的班线方向分布系数的大小及研究其在各个时期的变化 趋势，能清楚地了解到武汉市的公路客运需求各个时期的方向分布特点，对管 理规划者分阶段组织好相对应城市出口的道路交通，来缩短公路客运车辆出城 时间调整班线始发站点，来整合运输资源提供依据。 4 3 2 运距结构预测 运距结构是指各种运输距离在一种运输方式中的构成比例嘲。一般的，运 输距离分为短途和长途两类。根据我国各种运输方式的发展情况以及公路运输 技术经济特征，可将公路旅客运输划分为：2 0 0 公路以内为短途：2 0 0 公里以上 为长途。其中长途又可细分成2 0 0 - 5 0 0 公里为中长途；5 0 0 - 8 0 0 公里为一般长途； 8 0 0 公里以上为超长途。详情见表4 - 1 0 所示。 表4 1 0 运距分类以及市场发展情况( 公里) 运距( l )公路客运发展与市场占有率 2 0 0 传统的公路客运理想出行距离和市场占有率区段 2 0 0 s 5 0 0 高速公路客运的黄金出行距离和市场占有率增长区段 5 0 0 l 8 0 0 高速公路客运与其他运输方式的激烈竞争区段 8 0 0 l 高速公路客运的超长发展和市场占有率新增长区段 就武汉市来看，公路客运运距结构预测具体可用短途、长途客运量分别占 武汉理：l = 人学硕士学位论文 总客运量的比重短声长来表示。 4 3 3 运力结构预测 运力是运输能力的简称，是运输硬件和运输软件综合产生的堙7 1 。目前业内 将运力含义狭义化，认为运力就是指实现运输能力的主要运输工具和设备。本 文这里主要是指公路客运营运车辆。运力结构指各种营运车型在营运车辆中的 构成比例。公路客运营运车辆分为客车含卧铺客车和轿车，客车分为大型客车、 中型客车和小型客车种，按照车辆档次和等级不同，大中小型客车和轿车又可 分为高级、中级、普通级种。由于各城市实际需求存在不同，客运车辆类型的 划分一般都可归并成几种来讨论其结构。班车客运的运力结构可根据班线不同 分类来构成，如图4 2 所示。针对各种性质的班线运力结构进行分析，利于掌 握旅客对出行服务质量要求，如舒适性、安全性的变化趋势。 图4 2 运力结构示意图 运力结构的量化，是通过各种车型保有量的在车辆总数中的比重来计算运 力结构系数的，因此一般计算应该为： 以= 鲁 限2 0 ) 式中：j 营运车型；只第f 种车型保有量；日车辆总数 4 4 本章小结 考虑到班线配置问题不仅涉及到了公路客运需求的总量，还涉及到了需求 方向分布、运距结构、运力结构。因此本章不仅对客运需求进行了“量 的预 测，还对其结构上进行了“质”的预测。为论文后续研究奠定了良好的基础。 武汉理工大学硕士学位论文 第5 章武汉市公路客运班线配置模型建立 论文拟将公路客运班线配置模型分两部分建立。第一部分为班线定站模型， 即确定某一班线在哪个客运站始发。第二部分为发车时刻模型，即确定某一班 线发车时间和发车间隔。 鉴于武汉市公路客运站较多，而且部分为规模较小设备简陋的低级场站。 为了研究方便，论文选取汉口新华路长途汽车客运站、武昌傅家坡长途汽车客 运站、武昌宏基长途客运站、武汉汽车客运总站和汉阳长途汽车客运站作为具 体研究对象。所选取的这5 个场站皆属于一级站点，规模较大，运营规范。且 同属于湖北省客集团，调研方便。 5 i 班线定站模型 论文在参考前人研究成果的基础上，拟借鉴和运用“运输问题的思想和 方法来建立班线定站模型。“运输问题的目标是总运输费用最小，论文提出班 线定站模型的目标是出行无效时间最小。 5 i 1 各客运站客流出行无效时间 在武汉市主城范围内，旅客完成一次出行需要经历两个出行阶段，第一阶 段是从城区到客运站，花费时间为t ；，第二阶段是从客运站到达城市进出口， 花费时间为t ；第一阶段的主要出行方式是城市公交系统，第二阶段的出行方 式是长途客车。这两个阶段的时间共同构成了出行无效时间。如图5 - 1 所示。 3 2 武汉理t 大学硕士学位论文 这样，我们就可以先计算第一阶段时间，即从城市区f 到达该站歹所花费的 平均时间f 封1 。 f 刍= 公交出行比例公交出行时间+ 步行出行比例步行出行时间+ 出租出 行比例出租出行时间+ 其他出行比例其他出行时间 根据武汉市交委提供的交通结构、公交可达能力、各客运站的地理位置以 及武汉市的居民分布情况，采用上式我们就可以测算旅客从各区到达本文选定 的各站的平均出行时间( 包括等车和车外步行时间) ，见表5 1 。 表5 - 1 各小区到各客运站平均出行时间( 分钟) 试 新华路站傅家坡站 宏基站汉阳站客运总站 4 、区名称 江岸区 2 44 94 84 6 2 7 江汉区 3 l4 54 34 42 0 研口区 3 23 53 3 2 93 0 汉阳区 4 43 73 6 1 83 9 武昌区 5 32 52 43 l4 0 青山区 6 5 4 95 07 04 7 洪山区 6 2 1 21 74 25 l 进一步，我们可以计算出客流到达各站平均时间。考虑到人口分布在城市 各个区分布并不均衡。我们需要用人口加权的办法来计算客流的平均到达时间。 若城市各个区的人口比例为 o = 1 ，7 ) ，上表已经计算出从城市区i 到客运站 歹的平均时间t ：。则客流到达第歹个站的时间由下式计算： 乃= 五砖 ( 5 1 ) j 式中，以= 1 ，由此我们可以计算出5 个客运站的客流平均出行时间，如 j 表5 2 所示。 表5 2 客流到达各站平均时间( 分钟) l 客运站 新华路站傅家坡站宏基站汉阳站客运总站 l i 出行时间 3 9 9 83 6 6 73 6 2 04 2 2 23 2 1 6 由本节开始的分析可知，我们还需要计算第二阶段时间，即从客运站到达 武汉理工人学硕士学位论文 城市进出口所花费时间，；。计算基于以下假设开往某一目的区域的汽车无 论从哪个车站始发，都在同一出入城路口会合出城，在此期间各站始发车辆的 交通状态良好，运营正常；司机理性的选择最便利的线路。由于各个客运站的 位置不同，各站，到达出入城口k 有不同的线路，所以有不同的行车时间f 乙。结 合距离和行车速度，我们可以计算出各客运站到各出入城口的行车时间。详细 情况见附图及表5 - 3 和表5 - 4 。 表5 3 各方向主要线路及出入城口标志 序号出口标 方向目的区域主要线路 士 j l m 方向1北 小区l ：孝感、随州、襄樊、十堰及 京珠高速、岱黄公路武汉北 方向2 西北河南南部 汉十高速横店 方向3西1沪蓉高速( 湖北段)吴家山 方向4蔡甸互 西2小区2 ：天门、潜江、仙桃、荆州、汉宜高速、3 1 8 国道 通 洪湖、石首、公安 方向5军山互 西南汉洪高速 通 方向6南小区3 ：咸宁及湖南北部城市京珠高速( 汉南段)武汉南 方向7东南小区4 ：鄂州、黄石及江西局部城市武黄高速庙岭镇 方向8小区5 ：红安、麻城及安徽、江苏局 东武英高速、汉施公路甘棠 部城市 表5 - 4 各站到各方向城市出入口的行车时f b j ( 分钟) 方向 客运淤 北西北西西2西南南东南东 新华路站 6 06 24 55 04 56 05 56 5 傅家坡站 9 07 75 04 56 05 04 06 0 宏基站 9 07 75 0 4 5 6 0 5 0 4 06 0 汉阳站 3 55 02 52 02 53 53 06 0 客运总站 3 0 3 53 0 3 5 5 0 6 0 6 0 5 0 最后我们就可以计算出乘客经客运站，达出入城口k 的总时间，即各客运站 客流出行无效时i 、日j 为： 武汉理t 大学硕士学位论文 & = c + u = 1 ，5 ；尼= 1 ，8 ) ( 5 2 ) 式中： & 乘客经客运站歹到达出城口七的总时间，即客流出行无效时间 客流到达客运站，所需时间 客运站歹到出城口k 的行车时间 由前面已经得出的结果以及上式可具体计算出致，见表5 - 5 。 表5 - 5 各客运站客流出行无效时间( 分钟) 方向 北西北西l西2西南南东南东 客运小 新华路站1 0 0 0 1 0 2 o8 5 o9 0 o8 5 o1 0 0 09 5 01 0 5 0 傅家坡站1 2 6 71 1 3 78 6 78 1 79 6 7 8 6 7 7 6 79 6 7 宏基站1 2 6 211 3 28 6 28 1 29 6 28 6 27 6 29 6 2 汉阳站 7 7 29 2 26 7 26 2 26 7 27 7 27 2 21 0 2 2 客运总站6 2 26 7 26 2 26 7 28 2 2 9 2 2 9 2 28 2 2 5 1 2 班线定站模型的建立 在上一小节，论文给出了武汉市公路客运辐射8 个方向，假设我们已经根 据第四章所给出的方向分布公式( 4 - 1 7 ) 预测出8 个方向的某预测年度的旅客 发送量，k = 1 ，8 ；论文所给出的5 个客运站规划能力分别为口，j = l ，5 。论 文是在所给出5 个站所构成的枢纽系统中研究问题。鉴于此，论文假设在预测 年度该5 个客运站接纳的旅客总量小于规划总能力。 在此提出该班线定站模型的目标将各方向上的线路分配给各站，使系 统中的乘客总出行无效时间达到最小。令x 厦是车站发往k 方向的旅客人数， 则问题可转化为如下非平衡运输问题5 1 。 58 m i n z = 乙x 肚 ( 5 3 ) 一一 j “j “ 如a j , = l 2 ，5 七= l s x 业= b k ，k = l 2 ，8 ，= l x 征o , j = 1 , 2 ，5 ；k = 1 , 2 ，oo ? t 8 3 5 武汉理- t 大学硕士学位论文 基于假设旅客总量小于规划总能力以口。为求解此非平衡运输闯 k = l j - - i 题，论文人为的加入第9 个方向来充实剩下的客运能力，则第9 个方向的客运 58 量为6 9 = 4 j 一b k 则非平衡运输问题转化为如下平衡运输问题。 ，t i k = l 58 m i n z = 致x 肚 ( 5 4 ) 一- - j j h 如= 口j ，j f = 1 2 ，5 k = l s 如= b k ，k = 1 2 ，9 歹= i r 征o , j = 1 , 2 ，5 ；k = 1 , 2 ，9 5 1 3 班线定站模型的求解 论文采用运输问题常用的解法表上作业法来求解模型。表上作业法首 先给出初始方案，然后逐步进行调整优化以达到乘客总出行时间达到最小的最 终目的。实际操作中用到最小元素法以及方案优化步骤都比较常见易懂，不再 累述。用客流平衡表和出行时间表来表示班线定站模型，见表5 6 。 表5 6 客流平衡表和出行时间表 姑新傅宏汉客新傅宏汉客 华 家基阳总 巩 华家基阳总 方向 路坡站站站 路坡站站站 北 b l 1 0 01 2 71 2 67 76 2 西北 6 2 1 0 2l1 41 1 39 26 7 西1 魄 8 58 78 66 76 2 西2 坑 9 08 28 l 6 26 7 西南 玩 8 59 79 66 78 2 南 b 6 1 0 08 78 67 79 2 东南良9 57 77 67 29 2 东 玩 1 0 59 79 61 0 28 2 方向9 b 9 m a xm a xm a xm a x m a x 9 5 口 q口2口3a 4 口5 b 。= 口， k = l = i 武汉理工大学硕士学位论文 5 2 发车时刻模型 利用上节给出的班线定站模型能够计算出某个客运站分得某几个方向上的 全部或者部分客运量。其相应的全部或者部分班线就定在该站始发。至此，班 线配置并没有结束，我们还需要对发车时刻迸行确定。 论文在第二章介绍了客流时间分布现状的特征，其特征是由于旅客的出行 心里以及习惯所决定的，在可预期内不会发生变化。我们可以根据这种客流时 间分布特征来得出发车时刻模型嘲。将客流到站看做为“近似连续流 ，根据调 查乘客到站分布如图5 - 9 所示。 图5 - 2 乘客到站时间分布图 用f 表示横坐标上的时间某个时间段，当趋近一个很小的值时，乘客到 达曲线就近似于某连续函数q o ) ，则在t 。到+ 缸时间内到达客运站的乘客数为 q ( f ) q 纯) f 。在( f i - - t j ) 这段时间内到达的乘客数q g ，- t ) = fq ，d t 。 因此在t t f ，) 时间内需要配备的发班次数由下式计算： 形，：亟型：地仔5 ) 硇 蛔 式中：名实载率；留单车座位数。 上式虽然是一个确定某一时间段内发班次数的模型，但是我们可以令 形，= 1 ，就可以逆向试算出发车时刻t ，。 3 7 武汉理工大学硕士学位论文 5 3 本章小结 论文从把班线配置模型分为班线定站和发车时刻两个部分分别建立模型。 班线定站模型在优化计算过程中寻求的是数学最小值吗，所确定的方案完全依 据客流出行时间，而实际