基于驻站策略的公交运行连续性优化文献综述
1. 研究背景
随着城市人口的增长、建设规模的扩大、土地开发强度的提高，区域间经济、文化往来的日益密切，城市机动车保有量及交通需求量的迅速上升，导致中国及世界各地的城市相继出现严重的交通拥堵问题。这不仅对环境造成污染，也极大影响居民出行的效率。公交车由于其载运能力大、道路资源利用率高、人均能耗及污染小等优点，目前成为了交通领域的学者大力提倡的一种出行工具。与其它车辆相比，公交车运行的特点之一是需要在站台进行停靠，若在交叉口遇到红灯信号，则又需要进行停车等待，反复多次的停车不仅会增加公交周转时间，显著影响乘客舒适性，进而降低公交服务水平。
面对这些问题，人们可能会想到从路权、相位角度来着手解决，例如：为公交车设置专用道路并设置专用信号等。然而，对常规公交实施这种政策是不可能的，有以下四点原因：（1）目前道路交通仍然以小汽车为主导。（2）公交专用道被其他种类车辆侵占的情况屡见不鲜。（3）为公交车设置专用信号相位将增大交叉口的相位周期并对其他种类车辆造成严重干扰。（4）公交车发车周期、行驶速度、上下客时间存在不确定性，各辆公交车到达交叉口的时间不同，难以优化全部车辆行驶的连续性。
不难看出，最后一点是最为重要的一个原因，其他原因可以通过政策、法律等手段进行控制，于是本文将提出一种基于驻站策略的公交运行连续性优化方案，以优化公交车的行程时间，提高车辆运行的连续性，从而促进城市公交出行比例的提高。
2. 国外研究概况
基于驻站策略的公交运行连续性优化，目的在于提高公交车在交叉口遇到绿灯的概率，从而使得车辆运行更为连续，因此本文重点研究公交行程时间预测、可靠性分析和干线公交协调控。Yu等将支持向量机技术应用于公交到站时间的预测中，实例研究显示该模型与历史平均预测模型、自回归移动平均模型和人工神经网络模型相比，具有较好的解释力和稳定性：Chen等人（2012分别提出了基于站间路段（link-based）和区域路段（section-based）的公交到站时间预测模型，实例研究结果表明在大部分情况下，后者都比前者优良；也有一些学者研究了如何预测公交车到达信号交叉口的时间，例如，Bie等就利用GPS数据建立了这样的预测模型，并且把公交车到达交叉口的时间分为到达交叉口队列末端的时间、等待绿灯开启的时间和排队清空时间
在公交行程时间可靠性分析方面，Chen等提出了三项用于评价公交服务可靠性的指标——基于路线的准时性指标、基于停靠站的偏离度指标、基于停靠站的不均匀度指标；Mazloumi等利用GPS数据分析了公交车行程时间的日变特性，结果显示当发车间隔较小时，每日行程时间可用正态分布来描述，当发车间隔较大时，高峰时期的行程时间仍服从正态分布，而低峰时期则服从对数正态分布；Qu等通过研究澳大利亚昆plusmn;兰州的一条公共运输线路，用高斯混合分布来拟合公交在途行程时间（包括行驶时间和停站时间）。
然而，这些文件未能充分考虑城市交叉口信号的控制方案对公交车行程时间的影响，且研究对象多为单条线路，缺少对多条公交线路的研究。
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