基于客流大數據的公交發車班次仿真優化

作者：李孟洋,李勝利,賈寧

摘要：通過優化發車班次,可以有效提高公共交通的服務質量從而提升吸引力。發車班次的優化需要綜合考慮車輛的行駛與客流到達的不確定性規律,很難使用解析的數學模型進行建模。本文通過對客流大數據進行分析,構建了一個能夠再現現實隨機客流的客流生成仿真模型,結合公交運營過程產生的GPS軌跡、進出站信息等數據,建立了整條公交線路的仿真程序。并將響應面分析法中的最速上升思想融入機器學習領域的貝葉斯優化中,建立SA-BO算法模型以提升優化效率。以客流仿真模型和基于SA-BO算法的仿真優化構成了整體的基于客流大數據的公交發車班次仿真優化。結果顯示基于客流大數據的仿真模型MAPE指標為0.577%,能夠良好的再現現實隨機客流;SA-BO算法相比較傳統BO算法優化效果提升了26.7%。

發文機構：天津大學 天津通卡智能網絡科技股份有限公司

關鍵詞：城市交通客流模型仿真優化客流大數據數據擬合貝葉斯優化Urban trafficPassenger flow modelSimulationBig data for passenger flowData fittingBayesian optimization

分類號： U121