基于云模型的公交车内拥挤度判别

文档摘要：为了提高公交车内乘客的舒适性,需要对公交车内的拥挤度进行实时判别.首先对公交车内早高峰的客流量进行实时调查.其次针对公交车内拥挤度判别的模糊性和随机性,提出一种基于云模型的公交车内拥挤度判别的方法.在利用云模型进行拥挤度判别时,选取乘客拥挤度的度量标准,根据它们在不同服务水平下的边界值计算云的数字特征,将6种服务水平下求得的子云合成标准云,根据早高峰车内人数,将求得的立席密度和乘载率代入云发生器,建立待识别云模型.最后通过对各个站点的待识别云和模板云的拥挤度进行计算,判断公交各个站点的拥挤度.以济南市B218路公交为例进行案例分析,利用云模型对各个站点的拥挤度进行判别,所选取的站点拥挤系数从64.3变化为118.0,对应的服务水平从C变化为F.该方法不仅能有效判别公交车内的拥挤度,而且能有效地避免公交车内拥挤度判别的模糊性和随机性,具有较强的理论意义和实践意义.

Abstract：Toenhancethecomfortofbuspassengers,itisessentialtoassessaccuratelythereal-timecrowdcoefficientinsidethebus.Inthisresearch,areal-timesurveyofpassengerflowwasconductedduringthemorningpeakhourtoaddressthisconcern.Tominimizetheimpactofrandompassengerflowondeterminingthebuscrowdcoefficient,acloudmodel-basedmethodforcrowdlevelidentificationisproposed.Firstly,per-formancemeasurementsareselectedtodeterminethebuscrowdcoefficient,andthedigitalcharacteristicsofthecloudmodelarecalculatedbasedontheboundaryvaluesofthesemeasuresacrosssixlevelsofservice.Then,thesub-cloudsobtainedforeachLOSweresynthesizedintoastandardcloud.Byconsideringthenum-berofpassengers,passengerdensity,andloadingfrequency,acloudgeneratorisutilizedtoestablishthebuscrowdcoefficientidentificationmodel.Bycalculatingthecrowddegreesoftheidentificationcloudandtem-platecloudateachsite,thecrowdcoefficientisdeterminedforeachbusstation.Finally,acasestudyiscon-ductedonbuslineB218inJinancitytoverifytheproposedmodel.Theresultsindicatethecrowdcoefficientsrangingfrom64.3to118forthecasestudyroute,correspondingtoLOSsbetweenCandF.Thismethodofdiscriminatingbuscrowdingcoefficientsnotonlyeffectivelydeterminescongestioncoefficientsbutalsomiti-gatesthefuzzinessandrandomnessassociatedwithcrowdcoefficientassessments,therebycarryingsignificanttheoreticalandpracticalimplications.

作者：殷巍   左忠义   年士磊   冯启龙   吴世迪   李泽平 Author：YINWei   ZUOZhongyi   NIANShilei   FENGQilong   WUShidi   LIZeping
作者单位：济南城建集团有限公司,山东济南250031大连交通大学交通运输工程学院,辽宁大连116028大连科技学院交通与电气工程学院,辽宁大连116052
刊名：大连交通大学学报 ISTIC
Journal：JournalofDalianJiaotongUniversity
年，卷(期)：2024, 45(2)
分类号：
关键词：城市交通  拥挤度  公交客流  云模型  乘客舒适性  
Keywords：urbantraffic  crowdingcoefficient  buspassengersflow  cloudmodel  passengercomfort  
机标分类号：U491F274TP391
在线出版日期：2024年6月11日
基金项目：基于云模型的公交车内拥挤度判别[
期刊论文]  大连交通大学学报--2024, 45(2)殷巍  左忠义  年士磊  冯启龙  吴世迪  李泽平为了提高公交车内乘客的舒适性,需要对公交车内的拥挤度进行实时判别.首先对公交车内早高峰的客流量进行实时调查.其次针对公交车内拥挤度判别的模糊性和随机性,提出一种基于云模型的公交车内拥挤度判别的方法.在利用云...参考文献和引证文献
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关键词：城市交通,拥挤度,公交客流,云模型,乘客舒适性,

2024-10-4 00:55 上传 基于云模型的公交车内拥挤度判别.pdf

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