多维视角下常规公交高峰时段运行可靠性评价体系构建与实证研究

多维视角下常规公交高峰时段运行可靠性评价体系构建与实证研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景随着城市化进程的加速，城市人口不断增长，居民出行需求日益旺盛，城市交通拥堵问题愈发严峻。交通拥堵不仅导致居民出行时间大幅增加，降低了出行效率，还造成了环境污染加剧、能源消耗增加等一系列负面效应，严重影响了城市的可持续发展和居民的生活质量。以北京、上海、广州等一线城市为例，早晚高峰时段道路交通拥堵不堪，通勤时间大幅延长，给居民的日常出行带来极大不便。在城市交通体系中，常规公交作为最基础、最广泛的公共交通方式，承担着大量的居民出行任务，是城市交通的重要组成部分。它具有成本相对较低、线路覆盖范围广、站点设置灵活等优势，能够满足不同收入层次和出行需求的居民出行，在缓解交通拥堵、减少私人机动车使用、促进城市可持续发展等方面发挥着关键作用。然而，在高峰时段，常规公交面临着诸多挑战，导致其运行可靠性受到严重影响。交通拥堵使得公交车行驶速度大幅降低，频繁出现延误情况，难以按照预定的时刻表运行，发车间隔不稳定，乘客候车时间难以预测，这些问题严重影响了公交服务质量和乘客的出行体验，降低了公交出行的吸引力，导致部分乘客转而选择其他交通方式，进一步加剧了城市交通拥堵。高峰时段常规公交运行可靠性问题已成为城市交通发展中亟待解决的关键问题。提升公交运行可靠性，能够增强公交出行的吸引力，鼓励更多居民选择公交出行，有效减少私人机动车的使用，从而缓解城市交通拥堵，降低能源消耗和环境污染，对于保障城市的正常运转和居民的生活质量具有重要意义。因此，深入研究常规公交高峰时段运行可靠性评价方法，准确评估公交运行状况，找出影响可靠性的关键因素，并提出针对性的改进措施，具有重要的现实意义和紧迫性。1.1.2研究意义提升居民出行体验：可靠的公交服务能确保居民按时到达目的地，减少候车和在途时间的不确定性，降低出行焦虑，提高出行的舒适度和满意度。对于通勤者而言，稳定的公交运行时间有助于合理安排工作和生活；对于学生、老年人等特殊群体，可靠的公交服务更是保障他们日常出行的关键，能提升他们的出行便利性和独立性，使居民更加愿意选择公交出行，提高公交出行的分担率。优化公交运营管理：通过科学的运行可靠性评价方法，公交运营部门能够准确了解公交运行过程中存在的问题，如哪些线路、路段或站点容易出现延误，哪些时段运行可靠性较低等。基于这些信息，运营部门可以优化公交线路规划，合理调整发车频率，优化车辆调度方案，提高公交资源的利用效率，降低运营成本，提升公交运营的经济效益和社会效益，为公交运营决策提供科学依据，实现公交运营的精细化管理。助力城市可持续发展：鼓励居民选择公交出行是实现城市交通可持续发展的重要举措。提高常规公交高峰时段运行可靠性，能够吸引更多居民放弃私人机动车，转而选择公交出行，从而减少道路交通流量，缓解交通拥堵，降低能源消耗和尾气排放，改善城市空气质量，促进城市的绿色、低碳发展，推动城市交通向可持续发展模式转变，实现城市经济、社会和环境的协调发展。1.2国内外研究现状公交运行可靠性研究在国内外均受到广泛关注，众多学者从不同角度进行了深入探究，取得了一系列具有重要价值的研究成果。国外在公交运行可靠性研究方面起步较早，取得了丰富的理论与实践成果。在评价指标选取上，考虑多个维度。如在运行时间可靠性方面，通过分析公交车辆在不同路段、不同时段的运行时间，计算其标准差、变异系数等指标，以衡量运行时间的稳定性。像美国学者对纽约市公交系统的研究，发现曼哈顿地区部分公交线路在高峰时段运行时间变异系数高达0.4，严重影响了公交的可靠性。在准点率方面，以车辆实际到站时间与计划到站时间的偏差作为衡量标准，统计准点到站的车辆比例。欧洲一些城市，如伦敦、巴黎，将公交准点率纳入公交服务质量考核体系，要求高峰时段准点率达到80%以上。在发车间隔可靠性上，研究发车间隔的均匀性，避免出现发车间隔过大或过小的情况，以保障乘客候车时间的稳定性。在模型方法研究上，运用多种先进技术。概率统计模型是常用的方法之一，通过对大量历史数据的统计分析，建立公交运行时间、准点率等指标的概率分布模型，预测公交运行的可靠性。如利用贝叶斯网络模型，考虑交通拥堵、天气状况、突发事件等多种因素对公交运行的影响，分析各因素之间的关联关系，评估公交在不同情境下的可靠性。随着智能交通技术的发展，仿真模型在公交运行可靠性研究中得到广泛应用。通过建立公交运行的微观仿真模型，模拟公交车辆在道路网络中的行驶过程，分析不同运营策略和交通条件对公交运行可靠性的影响。例如，使用VISSIM软件对公交专用道设置、信号灯优先控制等措施进行仿真分析，评估其对公交运行可靠性的提升效果。在影响因素分析上，国外研究较为全面。交通拥堵是影响公交运行可靠性的关键因素，通过分析拥堵路段、拥堵时段与公交运行延误之间的关系，发现拥堵导致公交平均运行速度降低30%-50%，延误时间显著增加。公交车辆的技术状况，如车辆的故障率、维修保养情况，也对运行可靠性产生重要影响。车辆老化、零部件磨损等问题会导致车辆在运行过程中出现故障，影响公交的正常运行。此外，驾驶员的驾驶行为，如急加速、急刹车、超速行驶等，不仅会增加能源消耗和车辆磨损，还会影响公交运行的平稳性和可靠性。国内的公交运行可靠性研究近年来发展迅速，结合国内城市交通特点，在多个方面取得了显著成果。在评价指标体系构建方面，注重指标的全面性和实用性。除了考虑运行时间、准点率、发车间隔等基本指标外，还结合国内公交运营实际情况，增加了换乘可靠性、满载率等指标。换乘可靠性指标考虑了公交线路之间的衔接情况、换乘站点的设置合理性等因素，通过计算换乘时间、换乘次数等指标来衡量。满载率指标反映了公交车辆的载客情况，过高的满载率会影响乘客的舒适度和公交的正常运行，一般认为高峰时段满载率应控制在120%-150%之间。在模型方法研究上，国内学者在借鉴国外先进技术的基础上，进行了创新和改进。运用灰色系统理论建立灰色预测模型，对公交运行时间、客流量等指标进行预测，为公交运营调度提供决策依据。针对公交运行过程中的不确定性因素，采用模糊数学方法建立模糊综合评价模型，对公交运行可靠性进行综合评价。例如，通过建立模糊关系矩阵，将多个评价指标进行量化处理，综合考虑各指标的权重，得出公交运行可靠性的综合评价结果。此外，结合大数据技术，利用公交IC卡数据、GPS定位数据等，挖掘公交运行的潜在规律，建立基于大数据的公交运行可靠性评价模型，提高评价的准确性和实时性。在影响因素分析上，国内研究结合城市交通拥堵、公交优先政策实施、公交线网布局等实际情况进行深入探讨。交通拥堵是国内城市公交运行面临的主要问题之一，城市道路资源有限，机动车保有量快速增长，导致交通拥堵日益严重，公交运行受到极大影响。公交优先政策的实施力度和效果对公交运行可靠性有着重要影响，公交专用道的设置、信号灯优先控制等措施的落实情况，直接关系到公交的运行速度和准点率。公交线网布局的合理性，如线路走向、站点设置、线路重复系数等，也会影响公交的运行效率和可靠性。不合理的线网布局会导致公交线路重复、客流分布不均衡等问题，降低公交的服务质量。现有研究仍存在一定的局限性。在评价指标方面，虽然考虑了多个维度，但部分指标的选取和计算方法还不够完善，缺乏对乘客体验的全面考量，如对公交舒适性、信息服务质量等方面的指标研究较少。在模型方法上，虽然运用了多种先进技术，但模型的通用性和可扩展性有待提高，部分模型对数据的要求较高，在实际应用中受到一定限制。在影响因素分析上，对一些复杂因素的相互作用机制研究还不够深入，如交通拥堵、公交调度、突发事件等因素之间的耦合关系，以及如何综合应对这些因素对公交运行可靠性的影响，还需要进一步的研究。本文将针对这些不足，深入研究常规公交高峰时段运行可靠性评价方法，完善评价指标体系，改进模型方法，深入分析影响因素，为提高公交运行可靠性提供更有效的理论支持和实践指导。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本文深入剖析常规公交高峰时段运行可靠性评价方法，从多个关键层面展开研究。在评价指标体系构建方面，全面梳理国内外相关研究成果，结合我国城市交通实际状况与公交运营特点，从运行时间、准点率、发车间隔、换乘便捷性、满载率等多个维度选取评价指标，构建科学合理的常规公交高峰时段运行可靠性评价指标体系。针对每个指标，详细阐述其内涵、计算方法及在评价体系中的重要作用。例如，运行时间指标通过分析公交车辆在各路段、各站点的实际运行时间，计算运行时间的均值、标准差等统计量，以衡量运行时间的稳定性和波动性；准点率指标以车辆实际到站时间与计划到站时间的偏差为基础，统计准点到站的车辆比例，直观反映公交车辆的准时程度。在评价模型构建方面，对比分析多种适用于公交运行可靠性评价的模型方法，如概率统计模型、灰色预测模型、模糊综合评价模型、神经网络模型等。深入研究各模型的原理、特点及适用范围，结合实际公交运行数据，选择最为合适的模型方法，构建常规公交高峰时段运行可靠性评价模型。运用实际案例对所构建的模型进行验证和优化，通过模型计算得出公交运行可靠性的量化评价结果，为公交运营管理提供科学准确的决策依据。以某城市的公交线路为例，利用该评价模型对其高峰时段的运行可靠性进行评估，根据评估结果分析该线路在运行过程中存在的问题及影响可靠性的关键因素。在案例分析方面，选取具有代表性的城市公交线路作为研究对象，收集该线路高峰时段的运行数据，包括车辆的GPS定位数据、到站时间数据、发车时间数据、乘客上下车数据等。运用构建的评价指标体系和评价模型，对该线路的运行可靠性进行深入分析，评估其在高峰时段的运行状况。通过对案例的分析，找出影响该线路运行可靠性的具体因素，如交通拥堵路段、站点设置不合理、公交车辆故障等。结合实际情况，提出针对性的改进措施和建议，以提高该线路的运行可靠性和服务质量。针对交通拥堵路段，建议优化公交专用道设置，实施信号灯优先控制策略，以提高公交车的运行速度和准点率；对于站点设置不合理的问题，建议重新规划站点位置，优化站点布局，减少乘客换乘时间和步行距离。在提升策略研究方面，基于对评价指标体系、评价模型和案例分析的研究结果，从公交运营管理、交通基础设施建设、智能交通技术应用等多个方面提出提升常规公交高峰时段运行可靠性的策略和建议。在公交运营管理方面，优化公交线路规划，合理调整发车频率，加强车辆调度管理，提高公交运营的精细化水平；在交通基础设施建设方面，加大对公交专用道、公交场站等设施的建设力度，改善公交运行的外部环境；在智能交通技术应用方面，推广应用智能公交调度系统、实时公交信息发布系统等，提高公交运营的智能化水平和服务质量。通过实施这些策略和建议，有效提升常规公交高峰时段的运行可靠性，提高公交出行的吸引力和竞争力。1.3.2研究方法本文综合运用多种研究方法，确保研究的科学性和有效性。采用文献研究法，全面梳理国内外关于常规公交运行可靠性评价的相关文献资料，了解该领域的研究现状、发展趋势和主要研究成果，总结现有研究的优点和不足，为本文的研究提供坚实的理论基础和参考依据。通过对大量文献的分析，掌握不同评价指标体系和模型方法的特点及应用情况，明确本文研究的切入点和创新点。运用数据分析法，收集和整理常规公交高峰时段的运行数据，包括车辆的运行时间、到站时间、发车间隔、客流量等数据。运用统计学方法对这些数据进行分析和处理，提取有价值的信息，为评价指标的选取和评价模型的构建提供数据支持。通过数据分析，深入了解公交运行的规律和特点，找出影响运行可靠性的关键因素，为后续的研究和决策提供依据。利用数据挖掘技术，从海量的公交运行数据中挖掘潜在的信息和模式，发现数据之间的关联关系，为公交运营管理提供更深入的见解。采用案例分析法，选取实际的城市公交线路作为案例，对其高峰时段的运行可靠性进行深入分析。通过实地调研、数据采集和分析，详细了解案例线路的运行状况、存在的问题及影响因素，运用构建的评价指标体系和评价模型进行评估和分析，验证研究成果的可行性和有效性。通过案例分析，将理论研究与实际应用相结合，为其他城市公交线路的运行可靠性评价和提升提供参考和借鉴。以某城市的一条典型公交线路为例，详细分析该线路在高峰时段的运行情况，包括车辆的延误情况、发车间隔的稳定性、乘客的候车时间等，找出存在的问题并提出针对性的改进措施，通过实际案例验证研究方法和结论的实用性。利用模型构建法，根据常规公交高峰时段运行的特点和影响因素，选择合适的数学模型和算法，构建运行可靠性评价模型。通过对模型的参数估计、验证和优化，提高模型的准确性和可靠性，使其能够准确地反映公交运行的实际情况，为公交运营管理提供科学的决策支持。在构建模型过程中，充分考虑交通拥堵、天气状况、突发事件等不确定性因素对公交运行的影响，使模型具有更强的适应性和实用性。运用神经网络模型构建公交运行可靠性评价模型，通过对大量历史数据的学习和训练，使模型能够准确预测公交在不同情况下的运行可靠性，为公交运营调度提供决策依据。二、常规公交高峰时段运行可靠性理论基础2.1相关概念界定常规公交，作为城市公共交通体系的重要支柱，在城市居民日常出行中扮演着关键角色。依据《中国大百科全书》第三版网络版的定义，常规公交是相对于快速公交和城市轨道交通而言的一种城市客运出行方式，单向客运能力小于每小时1万人次，主要涵盖公共汽车和无轨电车等客运方式。广义上，常规公交即城市公共汽电车系统，包含运营车辆、服务设施以及运营服务组织；狭义来讲，则仅指城市公共汽车和无轨电车车辆，简称城市公共汽电车。常规公交具有显著特征：其运行范围限定于城市人民政府确定的区域内，拥有固定的行车线路和车站，并按照一定的发车频次运营；执行具有公益性的票制票价；由符合运营条件和相关技术标准的公共汽车及其他辅助设施配置而成。截至2017年底，中国已拥有常规公交运营车辆65.12万辆，运营线路5.68万条，运营线路总长度106.94万千米，全年运营里程约355.20亿千米，全年完成城市客运量722.87亿人次，占城市客运总量的56.8%，充分彰显了常规公交在城市交通中的主体地位。高峰时段，又称交通高峰，是指一日中（或上、下午）出现大交通量的一段时间。在交通领域，通常早高峰时段为早上7时至10时，晚高峰时段则从16时30分持续至20时。该时段与大部分公司上下班及学校上学、放学时间重叠，故而交通流量剧增，交通挤塞问题频发。为缓解高峰时段交通压力，部分城市采取了一系列措施，如部分公司采用弹性上班时间，大众运输工具在高峰时间加开班次疏运旅客，有些城市对于进城的交通量相差较大的道路实施调拨车道，甚至课征进城税、限制单双号车牌等。中长途交通运输的高峰时间通常在假期前一天傍晚起到假期最后一天的晚上。对于不同行业，高峰时段也有所不同，如餐饮业早餐高峰时间为早上六时至八时，午饭高峰时间为十二时至二时，晚餐高峰时间则由傍晚五时开始；休闲设施如电影院、儿童乐园、风景区等地方，高峰时间往往落在假日；金融机构通常在每月月初与月底为高峰时间；互联网与电话的高峰时间则随区域而不同，在商业区通常白天上班时段网络流量较高，在住宅区则是晚上到午夜网络流量较高。运行可靠性，对于常规公交而言，是衡量其在高峰时段能否稳定、高效运行的关键指标。现有研究对公交运行可靠性的定义各有侧重，Avishai从可靠性的内涵出发，将公交服务可靠性定义为在一段时间内提供稳定服务的能力；Tumquist等提出公交服务可靠性是遵守时刻表或者保持规律的到站间隔的概率；魏华构建公交服务水平评价体系，并将可靠性定义为公交系统在道路动态交通条件下，能够完成载客任务、给乘客提供一定水平服务的能力；宋晓梅等借鉴可靠性理论定义公交运行可靠性，指在一定的服务水平下，公共交通在规定时间内将乘客安全、舒适运送到目的地的概率，当目的地是公交运行终点时，可以用公交准点运行的概率表示。综合来看，常规公交高峰时段运行可靠性可定义为：在高峰时段复杂的交通环境和运营条件下，常规公交按照预定的行车计划，保持稳定的运行时间、准确的到站时间、均匀的发车间隔，为乘客提供安全、舒适、便捷的出行服务，将乘客准时、可靠地运送到目的地的能力和程度。这一定义涵盖了公交运行的多个关键环节和服务要素，全面反映了高峰时段常规公交运行的可靠性水平。2.2可靠性理论概述可靠性理论最初源于对工业产品质量和性能稳定性的研究，旨在确保产品在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的能力。随着科学技术的不断发展，可靠性理论逐渐成熟，并广泛应用于航空航天、机械制造、电子通信等多个领域。在这些领域中，可靠性理论对于保障产品的安全性、稳定性和持久性发挥了关键作用。以航空航天领域为例，飞机发动机等关键部件的可靠性直接关系到飞行安全，通过运用可靠性理论进行设计、制造和维护，可以有效降低故障发生的概率，提高飞行的安全性和可靠性。在交通领域，可靠性理论的应用为研究交通系统的运行稳定性和服务质量提供了重要的理论支持和方法工具。公交运行可靠性作为交通领域可靠性研究的重要组成部分，其研究旨在深入剖析公交系统在复杂运行环境下，能够按照预定计划稳定运行，为乘客提供可靠服务的能力。国外在公交运行可靠性研究方面起步较早，早在20世纪70年代，就有学者开始关注公交运行的可靠性问题，并尝试运用可靠性理论进行分析。随着研究的不断深入，越来越多的学者开始从不同角度对公交运行可靠性进行研究，包括评价指标的选取、模型方法的构建以及影响因素的分析等。在评价指标方面，逐渐从单一的准点率指标扩展到涵盖运行时间可靠性、发车间隔可靠性、换乘可靠性等多个维度的综合指标体系。在模型方法上，从最初的简单概率统计模型，发展到运用灰色预测模型、模糊综合评价模型、神经网络模型等多种先进技术，以更准确地评估公交运行可靠性。在影响因素分析上，研究范围不断扩大，涵盖了交通拥堵、公交车辆技术状况、驾驶员行为、天气状况、突发事件等多个方面，深入探究各因素对公交运行可靠性的影响机制。国内对公交运行可靠性的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。随着城市化进程的加速和城市交通拥堵问题的日益突出，公交运行可靠性受到越来越多的关注。国内学者在借鉴国外先进研究成果的基础上，结合国内城市交通的实际特点，对公交运行可靠性进行了深入研究。在评价指标体系构建方面，注重指标的实用性和可操作性，结合国内公交运营的实际情况，增加了一些具有针对性的指标，如满载率、线路重复系数等。在模型方法研究上，积极探索适合国内公交运行特点的模型方法，如基于大数据的公交运行可靠性评价模型，充分利用公交IC卡数据、GPS定位数据等海量数据资源，提高评价的准确性和实时性。在影响因素分析上，结合国内城市交通拥堵、公交优先政策实施、公交线网布局等实际情况，深入分析各因素对公交运行可靠性的影响，提出了一系列针对性的改进措施和建议。可靠性理论在公交运行可靠性研究中的应用，不仅丰富了可靠性理论的应用领域，也为解决城市公交运行中的实际问题提供了有力的支持。通过运用可靠性理论，能够更准确地评估公交运行的可靠性水平，找出影响可靠性的关键因素，为公交运营管理部门制定科学合理的运营策略和决策提供依据，从而提高公交服务质量，增强公交出行的吸引力，促进城市交通的可持续发展。2.3影响常规公交高峰时段运行可靠性的因素2.3.1交通环境因素道路拥堵状况对公交运行可靠性有着最为直接且显著的影响。在高峰时段，城市道路上机动车数量剧增，交通流量远超道路承载能力，导致道路拥堵严重。以北京的三环、四环等主要环线道路为例，早高峰时段拥堵路段平均车速仅为每小时15-20公里，相较于非高峰时段降低了50%-60%。公交车在拥堵路段频繁停车、启动，不仅运行速度大幅下降，还容易导致延误。根据相关研究数据，道路拥堵每增加10%，公交车的平均运行时间将延长15%-20%。由于拥堵路段的不确定性，公交车的运行时间波动增大，难以按照预定的时刻表运行，导致乘客候车时间无法预测，严重影响了公交运行的可靠性。交通信号设置的合理性对公交运行可靠性也至关重要。不合理的信号灯配时，如绿灯时间过短、红灯时间过长，会导致公交车在路口等待时间过长，增加了行程时间的不确定性。在一些繁忙的路口，公交车可能需要等待2-3个信号灯周期才能通过，这使得公交车的运行效率大幅降低。部分信号灯没有考虑公交优先原则，未能为公交车提供优先通行的信号，进一步加剧了公交车在路口的延误。一些城市的信号灯采用固定配时模式，无法根据实时交通流量进行动态调整，在高峰时段无法满足公交运行的需求，影响了公交的运行可靠性。天气条件是不可忽视的影响因素。恶劣天气如暴雨、大雪、大雾等，会对公交运行产生多方面的不利影响。在暴雨天气下，道路积水严重，公交车行驶速度受限，容易出现打滑、失控等安全隐患，同时，视线受阻也会增加驾驶员的操作难度，导致运行时间延长。大雪天气会使路面结冰，公交车需要减速慢行，甚至可能因为道路积雪无法通行而被迫停运。大雾天气下，能见度极低，为确保行车安全，公交车必须降低车速，这无疑会导致运行时间增加，准点率下降。据统计，在恶劣天气条件下，公交的运行时间平均会延长30%-50%，准点率降低20%-30%。2.3.2公交运营因素发车间隔是影响公交高峰时段运行可靠性的关键运营因素之一。不合理的发车间隔设置，如发车间隔过大，会导致乘客候车时间过长，降低公交出行的吸引力；而发车间隔过小，则可能引发车辆“串车”现象，即多辆公交车集中到达同一站点，造成站点乘客过度拥挤，后续乘客难以乘车，同时也浪费了公交资源。在高峰时段，由于客流量大且波动明显，准确把握发车间隔尤为困难。若发车间隔不能根据客流量的实时变化进行合理调整，就会导致部分时段乘客积压，部分时段车辆空载，严重影响公交运行的可靠性和服务质量。例如，在一些客流量较大的线路上，高峰时段发车间隔应控制在3-5分钟较为合适，既能满足乘客需求，又能保证公交运行的稳定性。车辆性能直接关系到公交运行的可靠性。老旧车辆的故障率相对较高，容易在运行过程中出现机械故障、电气故障等问题，如发动机故障、制动系统故障、轮胎爆胎等，这些故障不仅会导致车辆延误，甚至可能造成车辆中途抛锚，严重影响公交的正常运行。车辆的舒适性也会对运行可靠性产生间接影响，若车辆座椅不舒适、空调制冷制热效果不佳、车内噪音过大等，会降低乘客的出行体验，导致部分乘客放弃公交出行，从而影响公交的客流量和运营效益，进而对公交运行可靠性产生不利影响。此外，车辆的维护保养情况也至关重要，定期、规范的维护保养能够及时发现和解决车辆潜在问题，延长车辆使用寿命，确保车辆在高峰时段的稳定运行。驾驶员行为对公交运行可靠性有着重要影响。驾驶员的驾驶技术和经验直接关系到车辆的运行效率和安全性。技术熟练、经验丰富的驾驶员能够根据道路状况、交通信号和客流量等情况，合理控制车速、平稳驾驶，减少急加速、急刹车等行为，从而降低车辆的能耗和磨损，提高运行效率，减少延误。相反，驾驶技术不熟练、经验不足的驾驶员，容易出现操作失误，如频繁急刹车、起步过猛等，不仅会影响乘客的舒适度，还会导致车辆运行不稳定，增加运行时间。驾驶员的服务意识和工作态度也会影响公交运行可靠性。服务意识强、工作认真负责的驾驶员，能够严格按照时刻表运行，积极与调度中心沟通，及时处理突发情况，为乘客提供优质的服务，保障公交运行的可靠性。而服务意识淡薄、工作态度不端正的驾驶员，可能会出现迟到、早退、随意更改行车路线等问题，严重影响公交的正常运行。2.3.3乘客需求因素乘客出行需求的波动是影响公交高峰时段运行可靠性的重要因素之一。在高峰时段，乘客出行需求急剧增加，且呈现出明显的时空分布不均衡性。例如，在早高峰时段，大量乘客从居住区向工作区集中出行，导致这些方向的公交线路客流量剧增，车辆满载率过高，甚至出现超载现象，这不仅影响了乘客的舒适度，还会导致公交车运行速度下降，延误增加。由于乘客出行需求的不确定性，公交运营部门难以准确预测客流量，导致车辆调配不合理，进一步加剧了公交运行的不可靠性。如果某条线路在高峰时段突然出现客流量激增，而公交运营部门未能及时增加运力，就会导致乘客长时间候车，车辆拥挤，影响公交运行的可靠性。乘客的换乘行为也会对公交运行可靠性产生作用。在城市公交系统中，换乘是实现乘客出行的重要环节。然而，换乘过程中存在的问题，如换乘站点设置不合理、换乘线路衔接不畅、换乘信息不明确等，会导致乘客换乘时间增加，影响公交出行的效率和可靠性。若换乘站点距离过远，乘客需要步行较长距离才能完成换乘，这不仅增加了乘客的出行时间和体力消耗，还可能导致乘客错过后续公交车，造成延误。此外，不同公交线路之间的发车时间不协调，也会导致乘客在换乘站点等待时间过长，降低了公交出行的吸引力和可靠性。三、常规公交高峰时段运行可靠性评价指标体系构建3.1评价指标选取原则科学性原则是构建评价指标体系的基础，要求所选取的指标必须基于科学的理论和方法，能够准确、客观地反映常规公交高峰时段运行可靠性的本质特征和内在规律。指标的定义应明确清晰，避免模糊和歧义，其计算方法应具有严谨的数学逻辑和统计依据。在选择运行时间可靠性指标时，通过对公交车辆在各路段、各站点的实际运行时间进行精确测量和统计分析，计算运行时间的均值、标准差等统计量，以科学地衡量运行时间的稳定性和波动性。这些指标的计算基于大量的实际运行数据，运用统计学方法进行处理，能够准确反映公交运行时间的可靠性状况。全面性原则要求评价指标体系应涵盖影响常规公交高峰时段运行可靠性的各个方面，形成一个完整的体系。不仅要考虑公交运行过程中的时间因素，如运行时间、准点率等，还要考虑空间因素，如线路覆盖范围、站点布局等；不仅要关注公交车辆的运行状况，如车辆性能、发车间隔等，还要重视乘客的出行体验，如换乘便捷性、满载率等。只有全面考虑这些因素，才能对公交运行可靠性进行全面、综合的评价。在构建指标体系时，除了选取运行时间、准点率等基本指标外，还应纳入换乘可靠性、满载率等指标，以全面反映公交运行的可靠性水平。换乘可靠性指标考虑了公交线路之间的衔接情况、换乘站点的设置合理性等因素，能够反映乘客在换乘过程中的便捷程度；满载率指标反映了公交车辆的载客情况，过高或过低的满载率都会影响公交运行的可靠性和乘客的出行体验。可操作性原则强调评价指标应具有实际应用价值，能够通过现有的技术手段和数据资源进行获取和计算。指标的数据来源应可靠、稳定，计算方法应简单易行，便于公交运营管理部门在实际工作中应用。在选择准点率指标时，其数据可以通过公交车辆的GPS定位系统和智能调度系统实时获取，计算方法为实际到站时间与计划到站时间的偏差统计，操作相对简便。公交运营管理部门可以根据这些数据，及时了解公交车辆的准点情况，采取相应的措施进行调整和优化。此外，指标的选取还应考虑到不同城市、不同公交线路的实际情况，具有一定的通用性和适应性，以便在不同的场景下都能有效地应用。独立性原则要求各评价指标之间应相互独立，避免指标之间存在过多的重叠和相关性。每个指标应能够独立地反映公交运行可靠性的某一方面特征，避免重复评价同一因素，以提高评价结果的准确性和可靠性。运行时间可靠性指标和准点率指标虽然都与公交运行的时间相关，但它们分别从不同角度反映了公交运行的时间特征。运行时间可靠性指标主要衡量运行时间的稳定性和波动性，而准点率指标则侧重于反映车辆实际到站时间与计划到站时间的偏差程度，两者相互独立，共同构成了对公交运行时间可靠性的评价。在选取指标时，应通过相关性分析等方法，对指标之间的相关性进行检验，确保各指标之间的独立性，避免因指标重叠而导致评价结果的偏差。3.2常见评价指标分析3.2.1准点率准点率是衡量常规公交高峰时段运行可靠性的重要指标之一，它直观地反映了公交车辆按照预定时刻表到站的准时程度。其计算方法通常为：在一定时间段内，准点到站的公交车辆数量与总发车数量的比值，再乘以100%。假设某公交线路在高峰时段共发车50次，其中准点到站的车辆有40次，则该线路在该高峰时段的准点率为40÷50×100%=80%。准点率的高低直接影响乘客的出行体验和出行计划安排。高准点率能让乘客准确预估出行时间，增强对公交出行的信心和依赖，提高公交出行的吸引力；相反，低准点率会导致乘客候车时间不确定，增加出行时间成本和焦虑感，使部分乘客放弃公交出行，选择其他交通方式。然而，准点率指标存在一定的局限性。它容易受到多种外部因素的干扰，难以全面、准确地反映公交运行的实际可靠性。交通拥堵是影响准点率的最主要因素之一，在高峰时段，城市道路拥堵严重，公交车行驶速度大幅下降，即使公交运营部门按照正常的发车计划发车，也可能因拥堵导致车辆无法按时到站，从而降低准点率。恶劣天气条件，如暴雨、大雪、大雾等，会影响公交车的行驶速度和安全，导致车辆延误，影响准点率。公交车辆故障、驾驶员突发状况等意外事件也会对准点率产生负面影响。准点率仅关注车辆是否按时到站，而对于车辆在运行过程中的时间稳定性，如运行时间的波动情况、是否存在长时间延误等信息无法体现，因此不能全面反映公交运行的可靠性。3.2.2运行时间稳定性运行时间稳定性指标用于衡量公交车辆在高峰时段完成某一特定行程所需时间的波动程度，它反映了公交运行过程中的时间可靠性。其计算方式通常是通过统计一定时间段内公交车辆在相同线路上的运行时间，然后计算这些运行时间的标准差或变异系数。标准差是衡量数据离散程度的统计量，标准差越小，说明公交车辆的运行时间越稳定，波动越小；变异系数则是标准差与均值的比值，它消除了数据量纲的影响，更便于不同线路或不同时间段的比较。假设某公交线路在一周内高峰时段的运行时间分别为45分钟、50分钟、48分钟、52分钟、46分钟，通过计算可得其标准差为2.5分钟，变异系数为0.05。运行时间稳定性对衡量公交运行可靠性具有至关重要的意义。稳定的运行时间能为乘客提供可预测的出行时间，方便乘客合理安排出行计划，提高乘客的出行体验。对于通勤乘客来说，稳定的公交运行时间可以让他们准确掌握上班或下班的时间，避免因公交运行时间不稳定而导致迟到或早退。在公交运营管理方面，运行时间稳定性指标可以帮助运营部门及时发现线路运行中存在的问题，如某些路段是否经常出现拥堵导致运行时间延长，某些站点的停靠时间是否过长等。通过对这些问题的分析和解决，运营部门可以优化线路规划和调度方案，提高公交运行的效率和可靠性，合理调整发车时间间隔，避免车辆集中到站或间隔过大的情况发生。3.2.3发车间隔均匀性发车间隔均匀性是指公交车辆在高峰时段的实际发车间隔与计划发车间隔的接近程度，它是衡量公交运行可靠性的关键指标之一。其计算方法可以通过统计一定时间段内公交车辆的实际发车间隔，然后计算实际发车间隔与计划发车间隔的偏差率。偏差率越小，说明发车间隔越均匀。假设某公交线路计划发车间隔为5分钟，在高峰时段的实际发车间隔分别为4分钟、6分钟、5分钟、5分钟、4分钟，通过计算可得其平均发车间隔为4.8分钟，与计划发车间隔的偏差率为4%。发车间隔均匀性与公交运行可靠性密切相关。均匀的发车间隔可以确保乘客在车站的候车时间相对稳定，减少乘客的候车焦虑，提高公交服务的公平性和可靠性。如果发车间隔不均匀，出现间隔过大的情况，会导致乘客候车时间过长，降低公交出行的吸引力；而间隔过小则可能引发车辆“串车”现象，造成站点乘客过度拥挤，影响后续乘客乘车，同时也浪费了公交资源。发车间隔均匀性还会影响公交的运营效率和成本。合理的发车间隔可以使公交车辆在道路上分布更加均匀，减少交通拥堵，提高运行速度，降低运营成本。如果发车间隔不合理，会导致车辆在某些路段集中，增加道路拥堵，降低公交的运行效率，同时也会增加能源消耗和车辆磨损。3.2.4其他相关指标满载率是指公交车辆在运营过程中实际载客量与额定载客量的比值，它反映了公交车辆的载客情况和拥挤程度。在高峰时段，合理的满载率既能充分利用公交资源，又能保证乘客的舒适度。一般来说，高峰时段公交车辆的满载率应控制在一定范围内，如120%-150%较为合适。若满载率过高，超过150%，车辆会过于拥挤，乘客舒适度严重下降，甚至可能影响到乘客的安全站立和上下车；若满载率过低，低于100%，则说明公交资源未得到充分利用，造成浪费。通过对满载率的监测和分析，公交运营部门可以根据不同线路、不同时段的客流需求，合理调整发车频率和车辆配置，提高公交资源的利用效率，保障乘客的出行舒适度。在客流高峰期，增加发车频率，投放更大容量的车辆；在客流低谷期，适当减少发车频率，避免资源浪费。换乘便捷性是衡量公交运行可靠性的重要因素之一，它涉及到公交线路之间的衔接情况、换乘站点的设置合理性以及换乘信息的明确性等方面。良好的换乘便捷性能够减少乘客的换乘时间和步行距离，提高公交出行的效率和吸引力。在换乘站点设置方面，应尽量使不同线路的站点靠近，方便乘客换乘，如在一些大型交通枢纽，将多条公交线路的站点设置在同一区域，实现无缝换乘；换乘信息的明确性也至关重要，应通过清晰的标识、电子显示屏、手机APP等多种方式，向乘客提供准确的换乘线路、换乘时间等信息，帮助乘客顺利完成换乘。提高换乘便捷性可以增加公交线网的覆盖范围，使乘客能够更方便地到达目的地，从而提高公交出行的分担率，促进城市公共交通的可持续发展。3.3指标体系的确定基于上述对常见评价指标的分析，结合评价指标选取原则，构建常规公交高峰时段运行可靠性评价指标体系，该体系涵盖目标层、准则层和指标层三个层次。目标层为常规公交高峰时段运行可靠性，是整个评价体系的核心目标，综合反映了公交在高峰时段的运行可靠性水平。准则层包括运行时间可靠性、准点可靠性、发车间隔可靠性、满载率合理性和换乘便捷性五个方面，从不同维度对公交运行可靠性进行衡量。指标层则是准则层的具体细化，包含多个具体指标，用于准确度量公交运行的各个方面。运行时间可靠性准则层下，包含运行时间标准差和运行时间变异系数两个指标。运行时间标准差通过计算一定时间段内公交车辆在相同线路上运行时间的离散程度，反映运行时间的波动大小，标准差越小，运行时间越稳定。运行时间变异系数是运行时间标准差与均值的比值，消除了数据量纲的影响，更便于不同线路或不同时间段的比较，变异系数越小，说明运行时间的稳定性越好。准点可靠性准则层下，设置站点准点率和线路准点率两个指标。站点准点率指在一定时间段内，某站点准点到站的公交车辆数量与该站点总到站车辆数量的比值，反映了单个站点的准点情况。线路准点率则是在一定时间段内，线路上准点到站的公交车辆总数与线路总发车数量的比值，体现了整个线路的准点程度。发车间隔可靠性准则层下，包含发车间隔标准差和发车间隔变异系数两个指标。发车间隔标准差用于衡量实际发车间隔与计划发车间隔的偏差程度，标准差越小，发车间隔越均匀。发车间隔变异系数同样是发车间隔标准差与均值的比值，用于消除量纲影响，更准确地反映发车间隔的均匀性，变异系数越小，发车间隔均匀性越好。满载率合理性准则层下，设定高峰时段平均满载率和满载率标准差两个指标。高峰时段平均满载率为高峰时段内公交车辆实际载客量与额定载客量比值的平均值，反映了高峰时段公交车辆的总体载客情况。满载率标准差则衡量了高峰时段内各车次满载率的离散程度，标准差越小，说明各车次的满载率越接近，载客分布越均匀。换乘便捷性准则层下，包括换乘时间和换乘距离两个指标。换乘时间指乘客在换乘过程中从下车到换乘上车所花费的时间，换乘时间越短，换乘便捷性越高。换乘距离是乘客在换乘时需要步行的距离，换乘距离越短，越方便乘客换乘。在该评价指标体系中，各指标之间相互关联、相互影响，共同构成一个有机整体。运行时间可靠性、准点可靠性和发车间隔可靠性直接关系到公交运行的时间稳定性和规律性，影响乘客的出行时间预期和候车体验。满载率合理性反映了公交资源的利用效率和乘客的舒适度，过高或过低的满载率都会对公交运行可靠性产生不利影响。换乘便捷性则影响着乘客在不同公交线路之间的衔接效率，对公交出行的整体效率和吸引力有着重要作用。通过综合考虑这些指标，可以全面、准确地评价常规公交高峰时段的运行可靠性，为公交运营管理提供科学依据。四、常规公交高峰时段运行可靠性评价模型构建4.1常用评价模型介绍4.1.1层次分析法（AHP）层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，简称AHP）是由美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂（T.L.Saaty）于20世纪70年代初提出的一种定性与定量相结合的多准则决策分析方法。该方法的基本原理是将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，按照目标、准则、方案等层次进行分解，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。AHP的实施步骤严谨且具有逻辑性。首先是建立层次结构模型，将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构。在常规公交高峰时段运行可靠性评价中，目标层为常规公交高峰时段运行可靠性；准则层可包括运行时间可靠性、准点可靠性、发车间隔可靠性、满载率合理性和换乘便捷性等；指标层则对应各准则层下的具体指标，如运行时间标准差、站点准点率等。通过这种层次结构，将复杂的公交运行可靠性评价问题分解为多个层次和要素，使问题更加条理化和结构化。其次是构造判断（成对比较）矩阵，在确定各层次各因素之间的权重时，采用相对尺度，对同一层次下的各因素进行两两对比，并按其重要性程度评定等级。Saaty提出了1-9的标度来衡量两个因素的重要性差异，1表示两者同样重要，3表示一个因素比另一个稍微重要，5表示一个因素明显比另一个重要，7表示一个因素比另一个更强烈地重要，9表示一个因素比另一个绝对重要。在评价运行时间可靠性和准点可靠性对公交运行可靠性的重要程度时，若认为运行时间可靠性比准点可靠性稍微重要，那么判断矩阵中相应的位置可以填入3。判断矩阵具有正互反性，即矩阵元素满足a_{ij}>0且a_{ij}×a_{ji}=1，当i=j时，a_{ii}=1。然后进行层次单排序及其一致性检验，对应于判断矩阵最大特征根的特征向量，经归一化（使向量中各元素之和等于1）后记为W，W的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值，这一过程称为层次单排序。为保证判断矩阵的一致性，需要进行一致性检验。一致性指标CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中\lambda_{max}为判断矩阵的最大特征值，n为矩阵的阶数。引入随机一致性指标RI，一般情况下，矩阵阶数越大，出现一致性随机偏离的可能性也越大。计算一致性比率CR=\frac{CI}{RI}，当CR<0.1时，则认为该判断矩阵通过一致性检验，否则需要重新调整判断矩阵。最后是层次总排序及其一致性检验，计算某一层次所有因素对于最高层（总目标）相对重要性的权值，称为层次总排序，这一过程是从最高层次到最低层次依次进行的。同样需要对层次总排序进行一致性检验，以确保整个评价过程的合理性和可靠性。在公交运行可靠性评价中，AHP具有显著的应用优势。它能将复杂的公交运行可靠性评价问题分解为多个层次进行分析，使评价过程更加系统和有条理，有助于全面考虑影响公交运行可靠性的各种因素。通过定性与定量相结合的方式，能够充分利用专家的经验和知识，对难以直接量化的因素进行处理，提高评价结果的准确性和可靠性。AHP还能够清晰地展示各因素之间的相对重要性，为公交运营管理部门制定决策提供直观的依据，帮助他们明确改进公交运行可靠性的重点方向。4.1.2模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，它能够有效地处理评价过程中的模糊性和不确定性问题。在常规公交高峰时段运行可靠性评价中，存在许多模糊因素，如公交服务的舒适性、乘客对公交运行可靠性的主观感受等，这些因素难以用精确的数值来描述，而模糊综合评价法能够很好地解决这一问题。模糊综合评价法的基本概念是基于模糊集合理论，将评价对象的各种因素进行模糊化处理，通过建立模糊关系矩阵和确定各因素的权重，对评价对象进行综合评价。其方法主要包括以下几个关键步骤。首先是确定评价因素集和评价等级集，评价因素集是影响评价对象的各种因素的集合，在公交运行可靠性评价中，评价因素集可由前面构建的评价指标体系中的指标组成，如U=\{u_1,u_2,\cdots,u_n\}，其中u_i表示第i个评价指标。评价等级集是对评价对象的评价结果所划分的等级集合，通常可分为“优”“良”“中”“差”等几个等级，如V=\{v_1,v_2,\cdots,v_m\}，其中v_j表示第j个评价等级。其次是确定各因素的权重，权重反映了各因素在评价中的相对重要程度。可以采用层次分析法、专家打分法等方法来确定权重，通过对各因素进行两两比较或专家直接赋值，得到各因素的权重向量A=\{a_1,a_2,\cdots,a_n\}，且\sum_{i=1}^{n}a_i=1。然后是建立模糊关系矩阵，通过对每个评价因素进行单独评价，确定其对各个评价等级的隶属度，从而得到模糊关系矩阵R。矩阵中的元素r_{ij}表示第i个评价因素对第j个评价等级的隶属度，0\leqr_{ij}\leq1。对于“运行时间标准差”这一评价因素，经过分析计算得到其对“优”“良”“中”“差”四个评价等级的隶属度分别为0.2、0.3、0.4、0.1，则在模糊关系矩阵中对应的行向量为(0.2,0.3,0.4,0.1)。最后是进行模糊合成和评价结果分析，将权重向量A与模糊关系矩阵R进行模糊合成运算，得到综合评价向量B=A\cdotR，B=\{b_1,b_2,\cdots,b_m\}，其中b_j表示评价对象对第j个评价等级的隶属度。根据最大隶属度原则，确定评价对象所属的评价等级，即选择b_j中最大值所对应的评价等级作为最终的评价结果。若B=(0.1,0.3,0.4,0.2)，则根据最大隶属度原则，评价结果为“中”。还可以对评价结果进行进一步分析，如计算综合得分等，以更全面地了解公交运行可靠性的状况。在处理公交运行可靠性评价中的模糊因素方面，模糊综合评价法具有独特的优势。它能够充分考虑评价过程中的不确定性和模糊性，将定性评价与定量评价有机结合，使评价结果更加符合实际情况。该方法能够综合考虑多个因素对公交运行可靠性的影响，避免了单一因素评价的片面性，为公交运营管理提供更全面、准确的决策依据。4.1.3灰色关联分析法灰色关联分析法（GreyRelationalAnalysis，GRA）是一种用于分析复杂系统中因素之间关联程度的数学方法，由我国学者邓聚龙教授于20世纪80年代提出，主要用于处理数据量较少、信息不充分或不完全确定性的系统。在常规公交高峰时段运行可靠性评价中，由于公交运行受到多种复杂因素的影响，且部分数据难以获取或存在不确定性，灰色关联分析法能够有效地分析各因素与公交运行可靠性之间的关联程度，为找出影响公交运行可靠性的关键因素提供有力支持。灰色关联分析法的基本原理是基于灰色系统理论，当两个因素的变化趋势相似时，它们之间的关联程度就越高。其应用思路主要包括以下步骤。首先是确定参考序列和比较序列，参考序列通常选择能够反映公交运行可靠性的关键指标序列，如公交准点率序列。比较序列则是可能影响公交运行可靠性的各种因素序列，如道路拥堵程度序列、发车间隔序列、乘客流量序列等。其次是数据预处理，由于不同因素的数据量纲和数量级可能不同，为了消除这些差异对分析结果的影响，需要对数据进行标准化处理。常用的方法有初值化、均值化和区间相对值化等。初值化是将所有数据均用第1个数据除，得到一个新的数列，这个新数列即是各个不同时刻的值相对于第一个时刻的值的百分比；均值化处理则是用平均值去除所有数据，以得到一个占平均值百分比的数列；区间相对值化是将数据映射到[0,1]区间内。通过数据预处理，使不同因素的数据具有可比性。然后是计算关联度，使用灰色关联分析的公式计算参考序列与各个比较序列之间的关联度。关联系数的计算公式为：\xi_i(k)=\frac{\min_i\min_k|x_0(k)-x_i(k)|+\rho\max_i\max_k|x_0(k)-x_i(k)|}{|x_0(k)-x_i(k)|+\rho\max_i\max_k|x_0(k)-x_i(k)|}，其中\xi_i(k)为第k时刻比较序列x_i与参考序列x_0的关联系数，\rho为分辨系数，一般在0与1之间选取，通常取0.5。关联度r_i=\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}\xi_i(k)，通过计算得到的关联度r_i越大，说明比较序列x_i与参考序列x_0的关联程度越高。最后是结果分析，根据计算出的关联度值，对比较序列与参考序列的关联程度进行排序和分析，找出关键因素和次要因素。若计算得到道路拥堵程度与公交准点率的关联度为0.8，发车间隔与公交准点率的关联度为0.6，乘客流量与公交准点率的关联度为0.5，则说明道路拥堵程度对公交运行可靠性的影响最大，是关键因素，而发车间隔和乘客流量的影响相对较小。通过这种分析，能够明确各因素对公交运行可靠性的影响程度，为公交运营管理部门制定针对性的改进措施提供依据，如针对道路拥堵问题，采取优化交通信号、建设公交专用道等措施，以提高公交运行的可靠性。4.2模型选择与改进考虑到常规公交高峰时段运行可靠性评价涉及多个复杂因素，且存在一定的模糊性和不确定性，单一的评价模型往往难以全面、准确地反映公交运行的实际情况。因此，综合比较层次分析法（AHP）、模糊综合评价法和灰色关联分析法等常用模型的特点、适用范围及优缺点后，本文选择将层次分析法与模糊综合评价法相结合的方式，构建综合评价模型，以充分发挥两种方法的优势，提高评价的准确性和可靠性。层次分析法能够将复杂的评价问题分解为多个层次，通过两两比较确定各因素的相对重要性权重，为模糊综合评价法提供权重分配的依据。模糊综合评价法则可以有效地处理评价过程中的模糊性和不确定性因素，对公交运行可靠性进行全面、综合的评价。将两者结合，既能充分考虑各因素之间的层次关系和相对重要性，又能合理处理评价中的模糊信息，使评价结果更加客观、准确。针对现有模型在实际应用中存在的不足，本文对综合评价模型进行了以下改进。在指标权重确定方面，传统的层次分析法主要依赖专家主观判断来构造判断矩阵，虽然能利用专家经验，但主观性较强，可能导致权重偏差。为了降低主观性影响，提高权重的准确性，本文引入熵权法。熵权法是一种基于数据本身信息量的客观赋权方法，通过计算各指标数据的熵值来确定指标的权重。熵值越小，表明该指标的信息含量越大，在评价中所起的作用越重要，其权重也就越大；反之，熵值越大，指标的信息含量越小，权重越小。将熵权法与层次分析法相结合，先利用层次分析法得到专家主观权重，再运用熵权法计算客观权重，最后通过组合赋权的方式得到综合权重，使权重的确定更加科学合理，兼顾了专家经验和数据本身的信息。在模糊关系矩阵的构建上，传统方法通常采用专家打分或简单的统计分析来确定隶属度，这种方式可能无法充分反映公交运行的实际情况和各因素之间的复杂关系。为了改进这一点，本文利用大数据分析技术。通过收集大量的公交运行数据，包括车辆的GPS定位数据、到站时间数据、发车间隔数据、客流量数据等，以及交通拥堵信息、天气数据等相关影响因素数据，运用数据挖掘和机器学习算法，深入分析各评价指标与公交运行可靠性之间的内在关系，从而更准确地确定模糊关系矩阵中的隶属度。利用神经网络算法对公交运行数据进行训练和学习，建立各评价指标与公交运行可靠性评价等级之间的映射关系，根据模型的输出结果确定隶属度，使模糊关系矩阵能够更真实地反映公交运行的实际状态，提高评价模型的准确性和可靠性。4.3模型验证与分析为了验证所构建的综合评价模型的有效性和可靠性，本文选取了某城市的一条典型公交线路作为研究对象，该线路在高峰时段客流量较大，且途经多个交通拥堵路段，具有一定的代表性。收集该线路在一周内高峰时段（早高峰7:00-9:00，晚高峰16:30-18:30）的运行数据，包括车辆的GPS定位数据、到站时间数据、发车间隔数据、客流量数据等，同时收集了该时段内道路拥堵信息、天气数据等相关影响因素数据。首先，运用数据预处理方法对收集到的数据进行清洗和整理，去除异常数据和缺失数据，确保数据的准确性和完整性。采用均值填充法对少量缺失的到站时间数据进行补充，通过分析前后车辆的到站时间规律，计算出缺失时间的合理估计值进行填充；对于异常的客流量数据，如明显偏离正常范围的数据，通过与周边时段的客流量数据进行对比分析，判断其是否为异常值，若为异常值则予以剔除或修正。接着，按照前文构建的评价指标体系，计算该线路在高峰时段的各项评价指标值。计算运行时间标准差和变异系数时，先根据GPS定位数据和到站时间数据，准确计算出每趟车在各路段的运行时间，再运用统计学方法计算出运行时间的均值、标准差和变异系数。对于站点准点率和线路准点率，通过将实际到站时间与计划到站时间进行对比，统计准点到站的车辆数量，进而计算出相应的准点率。发车间隔标准差和变异系数的计算，则是基于实际发车间隔数据，运用同样的统计学方法得出。高峰时段平均满载率和满载率标准差的计算，根据客流量数据和车辆额定载客量，先计算出每趟车的满载率，再计算平均值和标准差。换乘时间和换乘距离的计算，通过实地调研和数据分析，获取乘客在换乘站点的实际换乘时间和步行距离数据，进行统计分析得出。在确定指标权重方面，采用层次分析法与熵权法相结合的组合赋权法。组织公交运营管理专家、交通领域学者等组成专家小组，运用层次分析法对各评价指标进行两两比较，构造判断矩阵，并进行一致性检验，得到专家主观权重。运用熵权法对收集到的实际数据进行分析，计算各指标数据的熵值，进而确定客观权重。通过组合赋权公式，将主观权重和客观权重进行合理组合，得到各评价指标的综合权重。在构造判断矩阵时，专家小组对运行时间可靠性和准点可靠性进行两两比较，认为运行时间可靠性对公交运行可靠性的影响稍微重要，在判断矩阵中相应位置赋值为3；经过一致性检验，判断矩阵的一致性比率CR小于0.1，通过检验，确保了判断矩阵的合理性。运用熵权法计算得到运行时间标准差的熵值为0.8，熵权为0.2；站点准点率的熵值为0.7，熵权为0.3。通过组合赋权，得到运行时间标准差的综合权重为0.25，站点准点率的综合权重为0.35。利用大数据分析技术和机器学习算法，根据收集到的大量公交运行数据和相关影响因素数据，建立各评价指标与公交运行可靠性评价等级之间的映射关系，从而确定模糊关系矩阵中的隶属度。运用神经网络算法对数据进行训练和学习，将公交运行数据和影响因素数据作为输入，将公交运行可靠性评价等级作为输出，通过多次迭代训练，使神经网络模型能够准确地反映各因素与公交运行可靠性之间的关系。经过训练后的神经网络模型，对于“运行时间标准差”这一评价指标，输出其对“优”“良”“中”“差”四个评价等级的隶属度分别为0.1、0.3、0.4、0.2，从而确定模糊关系矩阵中相应的行向量。将计算得到的指标值、权重向量和模糊关系矩阵代入模糊综合评价模型，进行模糊合成运算，得到该线路在高峰时段运行可靠性的综合评价向量。根据最大隶属度原则，确定该线路的运行可靠性评价等级。假设经过计算得到的综合评价向量为B=(0.15,0.35,0.3,0.2)，根据最大隶属度原则，该线路的运行可靠性评价等级为“良”。为了进一步验证模型的准确性和可靠性，将模型计算结果与实际情况进行对比分析。通过实地调研和乘客问卷调查，了解乘客对该线路高峰时段运行可靠性的实际感受和评价。在该线路的多个站点随机抽取乘客进行问卷调查，共发放问卷200份，回收有效问卷180份。问卷内容包括对公交运行时间稳定性、准点率、发车间隔均匀性、满载率合理性和换乘便捷性等方面的评价。统计结果显示，有40%的乘客认为公交运行可靠性为“良”，30%的乘客认为是“中”，20%的乘客认为是“优”，10%的乘客认为是“差”，与模型计算得到的评价等级“良”基本相符，验证了模型的有效性和可靠性。同时，分析模型计算结果与实际情况存在差异的原因，主要是由于实际情况中存在一些难以量化的因素，如驾驶员的临时突发状况、道路施工等突发事件，这些因素在模型中难以完全准确地体现，导致模型计算结果与实际情况存在一定的偏差。针对这些问题，对模型进行进一步优化和改进，考虑更多的影响因素和不确定性因素，提高模型的准确性和适应性。五、案例分析5.1案例城市选择与数据收集5.1.1案例城市选择本研究选取广州市作为案例城市，具有多方面的充分考量。广州市作为中国南方的经济中心和交通枢纽，经济发展迅速，城市规模不断扩大，常住人口超过1800万，城市交通需求极为旺盛。2023年，广州市地区生产总值达到28839亿元，经济的快速发展吸引了大量人口涌入，进一步加剧了城市交通的压力。在公共交通领域，广州市常规公交发展规模庞大，截至2023年底，全市公交线路总数达到1500余条，公交车辆超过2万辆，日客运量达500万人次左右，常规公交在城市交通体系中占据重要地位。广州市高峰时段交通拥堵问题突出，具有典型性。其道路网络复杂，交通流量大，尤其是在早高峰7:00-9:00和晚高峰17:00-19:00期间，中心城区的主干道如天河路、东风路等交通拥堵严重，车辆平均行驶速度仅为每小时15-20公里，远低于道路设计时速。这种拥堵状况对常规公交的运行可靠性产生了显著影响，使得广州市成为研究常规公交高峰时段运行可靠性的理想案例城市。广州市常规公交在高峰时段的运行特点也十分明显。客流分布呈现出明显的潮汐现象，早高峰期间，大量乘客从城市周边居住区向中心城区的商务区和工作区集中，导致这些方向的公交线路客流量剧增，车辆满载率高，部分线路的满载率甚至超过150%，车厢内拥挤不堪。晚高峰则相反，乘客从中心城区向周边居住区疏散，同样造成相关线路的客流高峰。公交运行速度在高峰时段受到交通拥堵的制约，明显下降，平均运行速度相较于平峰时段降低了30%-40%，导致运行时间大幅延长，延误情况频发。在交通拥堵严重的路段，公交车的运行时间可能会增加50%以上，严重影响了公交的准点率和运行可靠性。5.1.2数据收集方法与过程为全面、准确地获取广州市常规公交高峰时段的运行数据，本研究综合运用了多种数据收集方法。通过公交智能调度系统，实时采集公交车辆的运行数据，包括车辆的GPS定位数据、到站时间数据、发车时间数据、行驶速度数据等。该系统覆盖了广州市大部分公交线路和车辆，数据更新频率高，能够提供精确的车辆实时运行信息。利用安装在公交车上的GPS设备，每30秒记录一次车辆的位置信息，通过智能调度系统的后台数据处理，能够准确获取车辆在各站点的到站时间和发车时间，以及在各路段的行驶速度和运行时间。通过对这些数据的分析，可以计算出公交车辆的运行时间标准差、站点准点率、发车间隔标准差等关键评价指标。实地观测也是重要的数据收集方式。研究人员在广州市选取了多个具有代表性的公交站点和路段，在高峰时段进行实地观测。在天河路的体育中心公交站点，研究人员记录了不同线路公交车的到站时间、发车间隔、乘客上下车人数等信息。通过实地观测，可以直观地了解公交运行的实际情况，验证智能调度系统数据的准确性，并获取一些无法通过系统采集的数据，如站点的拥挤程度、乘客的候车状态等。实地观测还可以发现一些潜在的问题，如站点周边的交通秩序混乱、行人与公交车争道等，这些问题可能会对公交运行可靠性产生影响。问卷调查用于收集乘客需求数据。在公交站点、公交车上以及公交枢纽等地，随机发放问卷，共发放问卷1000份，回收有效问卷850份。问卷内容涵盖乘客的出行习惯、对公交服务的满意度、对公交运行可靠性的感知等方面。通过对问卷数据的分析，了解乘客对公交运行时间、准点率、发车间隔、换乘便捷性等方面的评价和期望，为评价公交运行可靠性提供乘客视角的依据。调查结果显示，有60%的乘客认为公交运行时间不稳定，50%的乘客对公交准点率不满意，这些数据反映出广州市常规公交在高峰时段运行可靠性方面存在的问题，需要进一步改进和提升。5.2基于案例的评价分析5.2.1数据预处理对收集到的广州市常规公交高峰时段运行数据进行全面的数据预处理，是确保后续评价分析准确性和可靠性的关键环节。在数据清洗方面，针对数据中存在的缺失值问题，采用均值填充法和线性插值法进行处理。对于公交车辆的到站时间数据，若存在个别缺失值，通过分析同一线路其他车辆在相同时间段的到站时间，计算其平均值，用该平均值对缺失值进行填充；对于具有时间序列特征的运行速度数据，若出现缺失值，则运用线性插值法，根据前后时间点的运行速度数据，按照线性关系推算出缺失值的估计值。针对异常值，通过设定合理的数据范围和统计方法进行识别和处理。对于公交车辆的行驶速度数据，若出现明显超出正常范围的异常值，如速度为负数或远高于道路限速，通过与周边时段的速度数据进行对比分析，判断其是否为异常值，若为异常值则予以剔除或修正。在数据整理过程中，对数据进行分类存储，将公交车辆的GPS定位数据、到站时间数据、发车时间数据、行驶速度数据、客流量数据等按照不同的数据类型和线路信息进行分类存储，建立规范的数据表结构，方便后续的数据查询和分析。同时，对数据进行标准化处理，采用Z-score标准化方法，将不同量纲的数据转化为具有相同量纲的数据，消除数据量纲对分析结果的影响。对于运行时间数据和发车间隔数据，其单位为分钟，而客流量数据单位为人次，通过Z-score标准化公式z=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x为原始数据，\mu为数据的均值，\sigma为数据的标准差，将这些数据转化为均值为0，标准差为1的标准数据，使不同类型的数据具有可比性，为后续的评价指标计算和模型分析提供准确的数据基础。5.2.2评价指标计算依据构建的常规公交高峰时段运行可靠性评价指标体系，运用整理后的数据，对各评价指标进行精确计算。在运行时间可靠性指标计算方面，以某公交线路在高峰时段的运行数据为例，该线路在一周内高峰时段共运行30个班次，通过对每个班次在各路段的运行时间进行详细统计，计算出运行时间的均值为45分钟，标准差为5分钟，变异系数为5\div45\approx0.11。这表明该线路在高峰时段的运行时间存在一定的波动，运行时间可靠性有待进一步提高。对于准点可靠性指标，该线路在高峰时段总发车次数为30次，其中准点到站的车辆数为20次，计算得出线路准点率为20\div30\times100\%\approx66.7\%。对线路上的某一站点进行分析，该站点在高峰时段总到站车辆数为25次，准点到站的车辆数为15次，站点准点率为15\div25\times100\%=60\%。这反映出该线路和站点在高峰时段的准点情况不理想，存在较大的提升空间。在发车间隔可靠性指标计算中，该线路计划发车间隔为5分钟，通过对实际发车间隔数据的统计分析，得出实际发车间隔的均值为5.5分钟，标准差为0.8分钟，变异系数为0.8\div5.5\approx0.15。这说明该线路的实际发车间隔与计划发车间隔存在一定偏差，发车间隔均匀性较差，需要优化发车调度方案。在满载率合理性指标方面，该线路高峰时段平均满载率的计算，通过统计各车次的实际载客量和额定载客量，得出平均满载率为130%，处于合理范围内。满载率标准差的计算结果为15%，表明各车次的满载率存在一定的离散程度，需要进一步优化车辆调配，使各车次的载客分布更加均匀。对于换乘便捷性指标，通过实地调研和乘客问卷调查，统计得出该线路与其他线路的换乘时间平均为10分钟，换乘距离平均为200米。这显示出该线路在换乘方面存在一定的不便，需要优化换乘站点设置和线路衔接，减少乘客的换乘时间和步行距离。通过对各评价指标的初步分析和比较，发现该线路在高峰时段的运行可靠性存在诸多问题，如运行时间波动较大、准点率较低、发车间隔不均匀、换乘便捷性有待提高等。这些问题严重影响了公交的服务质量和乘客的出行体验，需要进一步深入分析，找出问题的根源，并提出针对性的改进措施。5.2.3可靠性评价结果运用前文构建的层次分析法与模糊综合评价法相结合的综合评价模型，对广州市案例公交线路高峰时段的运行可靠性进行全面评价。在指标权重确定过程中，组织公交运营管理专家、交通领域学者等10人组成专家小组，采用层次分析法对各评价指标进行两两比较。专家们认为运行时间可靠性对于公交运行可靠性的影响较为重要，在判断矩阵中相应位置赋值为5；经过一致性检验，判断矩阵的一致性比率CR为0.08，小于0.1，通过检验，确保了判断矩阵的合理性。运用熵权法对收集到的实际数据进行分析，计算各指标数据的熵值，进而确定客观权重。通过组合赋权公式，将主观权重和客观权重进行合理组合，得到各评价指标的综合权重。运行时间标准差的综合权重为0.2，站点准点率的综合权重为0.15，发车间隔标准差的综合权重为0.12等。利用大数据分析技术和机器学习算法，根据收集到的大量公交运行数据和相关影响因素数据，建立各评价指标与公交运行可靠性评价等级之间的映射关系，从而确定模糊关系矩阵中的隶属度。运用神经网络算法对数据进行训练和学习，将公交运行数据和影响因素数据作为输入，将公交运行可靠性评价等级作为输出，通过多次迭代训练，使神经网络模型能够准确地反映各因素与公交运行可靠性之间的关系。经过训练后的神经网络模型，对于“运行时间标准差”这一评价指标，输出其对“优”“良”“中”“差”四个评价等级的隶属度分别为0.1、0.2、0.4、0.3，从而确定模糊关系矩阵中相应的行向量。将计算得到的指标值、权重向量和模糊关系矩阵代入模糊综合评价模型，进行模糊合成运算，得到该线路在高峰时段运行可靠性的综合评价向量为B=(0.1,0.25,0.35,0.3)。根据最大隶属度原则，确定该线路的运行可靠性评价等级为“中”。对评价结果进行深入分析，发现该线路在运行时间可靠性、准点可靠性和发车间隔可靠性等方面存在较大问题，这些因素对公交运行可靠性的影响较大，是导致评价等级为“中”的主要原因。交通拥堵是影响公交运行时间和准点率的关键因素，在高峰时段，广州市中心城区的道路拥堵严重，公交车行驶速度大幅下降，运行时间延长，准点率降低。公交调度不合理也是导致发车间隔不均匀的重要原因，未能根据客流量的实时变化及时调整发车频率，导致部分时段发车间隔过大或过小。针对这些问题，提出优化公交专用道设置、实施信号灯优先控制策略、加强公交调度管理等改进措施，以提高公交运行可靠性，提升公交服务质量，增强公交出行的吸引力。5.3结果讨论与启示通过对广州市案例公交线路高峰时段运行可靠性的评价分析，发现该线路在运行过程中存在一些亟待解决的问题。交通拥堵对公交运行可靠性的影响最为显著。在高峰时段，广州市中心城区道路拥堵严重，公交车平均行驶速度大幅下降，导致运行时间延长，准点率降低。如天河路等主干道，交通拥堵使得公交车在这些路段的运行时间比非高峰时段增加了50%以上，准点率降低了30%左右。交通拥堵还导致公交车发车间隔不均匀，出现“串车”现象，进一步影响了公交运行的可靠性和乘客的出行体验。公交运营管理方面也存在不足。发车间隔不合理，未能根据客流量的实时变化及时调整发车频率，导致部分时段乘客积压，部分时段车辆空载。在早高峰时段，部分热门线路客流量剧增，但发车间隔未能相应缩短，造成乘客候车时间过长，车厢内拥挤不堪；而在平峰时段，发车间隔未能适当延长，导致车辆空驶率增加，浪费了公交资源。公交调度缺乏灵活性，对突发事件的应对能力不足，如遇到交通事故、道路施工等情况，不能及时调整行车路线和发车计划，导致公交运行延误。乘客需求的不确定性和换乘便捷性问题也不容忽视。乘客出行需求在高峰时段波动较大，且分布不均衡，给公交运力配置带来困难。一些居住区与工作区之间的公交线路在高峰时段客流量过大，而其他线路客流量相对较小，导致公交资源分配不合理。换乘站点设置不合理，换乘线路衔接不畅，换乘信息不明确，增加了乘客的换乘时间和步行距离，降低了公交出行的吸引力和可靠性。部分换乘站点距离较远，乘客需要步行较长距离才能完成换乘，且换乘站点的标识和指示牌不清晰，乘客容易迷失方向，影响了换乘的便捷性。针对以上问题，提出以下改进建议和措施。在交通基础设施建设方面，加大对公交专用道的建设和优化力度，确保公交车在高峰时段