2023城市智慧公交研究综述与展望.docx

《2023城市智慧公交研究综述与展望.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2023城市智慧公交研究综述与展望.docx（14页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、城市智慧公交研究综述与展望O引言发展城市智慧公交是现代城市交通发展的主要方向之一。城市交通问题影响城市居民的出行,一直受到国内外学者的广泛关注。目前许多城市人口密度大、用地资源稀缺等因素决定了要优先发展公共交通。随着大雌、云计算、自动驾驶、智能网联与电动汽车等颠覆性技术和新兴技术在城市交通领域的应用，对智慧公交的发展和服务创新提供了新思路与新机遇。2019年，中共中央国务院印发的交通强国建设纲要提出：要优先发展城市公共交通，鼓励引导绿色公交出行，合理引导个体机动化出行。近期印发的国家综合立体交通网规划纲要进一步明确指出：要深入实施公交优先发展战略，构建以城市轨道交通为骨干、常规公交为主体的城市

2、公共交通系统，推进以公共交通为导向的城市土地开发模式，提高城市绿色交通分担率。发展智慧公交对提升城市公交出行服务水平，实现我国交通强国战略目标，促进城市交通UJ持续发展起着至关重要的作用2目前，科技进步对城市智慧公交和交通运输系统的发展影响已受到广泛关注巴本文以当前城市智慧公交发展为背景，围绕智慧公交当前研究现状，从智慧公交客流特征分析、智慧公交运营研究、智慧公交基础设施及组合优化、智慧公交服务评估等4个方面对智慧公交的现状进行研究，总结当前研究存在的重点和不足，并对智慧公交的未来研究从4个方面进行展望。这4个方面中，乘客特征智能识别与预测为其他3个方面提供需求数据支持，而智慧公交服务评估所制

3、定的评估框架是前3个方面的优化目标，并共同形成闭环反馈，保障智慧公交服务研究的内在统一。从这4个方面对城市智慧公交目前的研究进展进行分析和总结，有助于厘清城市智慧公交目前发展存在的问题，从而发展适用于我国实际交通环境的智慧公交规划设计与运营管理方法和技术，以更好地支撑城市智慧公交的建设与发展，为我国建设“交通强国”提供科学支撑。1我国城市智慧公交发展现状我国智慧交通市场近年来保持高速增长趋势。智慧交通作为智慧城市建设的重要组成部分，IT建设支出占比约为27%,2019年，中国智慧交通技术支出约432亿元，预计2024年，中国智慧交通技术支出规模将达到840亿元我国智慧交通发展的目标是通过建设智

4、慧交通系统充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、最大限度发挥城市交通效能，建立人、车、路、环境协调运行的新一代综合交通运输系统，提升交通系统运行效率和管理水平，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。按照交通强国建设纲要中规划目标，到21世纪中叶,我国将全面建成交通强国。交通运输信息的数字化、网络化、智能化水平位居世界前列。计算机、互联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，将为智慧交通建设提供强大技术支撑。智慧交通的发展是建立在已有的智能交通基阳之上，融入了物联网、云计算、大数据、移动互联网、人工智能等高新技术和颠覆性技术。通过搜集与出行相关的信息，对城市交通管理、公众出行等进行管控支撑，使

5、城市交通系统具备感知、互联、分析、预测、控制等能力，为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。因此，智能交通侧重于交通信息采集、传递及数据化、可视化展示。而智慧交通则是在智能交通原有功能的基础上，融入“人的智慧”，以及更加先进的信息技术、通信技术、传感技术、计算机技术和系统综合技术，将“人、车、路、环境”等有槌5合起来，更加强调协同运行、个性化和智慧化运行。与现有的传统公交和智能公交发展相比较，智慧公交主要包含两方面的含义：一方面是利用大数据、云计算、自动驾驶、智能网联与电动汽车等颠覆性技术和新兴技术提升现有传统公交的信息化、自动化、智能化、智慧化、个性化与低碳化水平；另一方面是在现有智能公交发

6、展基础上，进一步发展具有更高服务水平和更高吸引力的新型公交系统。特别地，在运营管理方面，智慧公交的管理者能准确定位每辆公交车所在位置，实时掌握车辆状况：并通过智能化的管理系统收集和处理公交运营信息，根据实际公交出行情况调整公交车的运营和统计分析（例如，智慧公交系统可以根据天气、假期、季节、周边活动分析历史断面客流，进行科学行车排班；根据客流、路况等情况进行实时计算，动态调整发车频率：对发车早点、发车晚点、考勤缺失等不同异常自动检测及处理：自动形成出车统计、行驶里程、油电消耗等车辆运行数据报表，减少人力运行成本）。同时，乘客能基于智慧公交管理平台实时了解车辆到站的时间和载客数量，以便合理地选择交

7、通工具，减少盲目等车时间，并且实现便捷客票支付。因此，智慧公交是现有公交的升级版与衍生版，一方面智慧公交是信息化、智能化、个性化与低碳化水平更高的现代传统公交，另一方面智慧公交是现代传统公交在运营方式与服务模式发生变化之后的新型公交模式R大数据时代的来临，为城市公交运营服务设计与管理带来了新的机遇与挑战咒来自于公交IC卡、GPS/北斗定位、智能手知1APp、网页、传感眼视频检测的多源公交大数据，具备较好的连续性、完备性和时效性，为传统公交的运营服务模式带来根本性的变革3目前，在智慧公交建设发展方面，我国在一些城市（例如北京、杭州、长沙等地）开展了一批示范性应用工程，并取得了一些代表性成果。例如

8、，基于多源大数据的公交数据大脑已成功应用于杭州、南京、昆明等城市的公交系统中，有力地支撑了公交运营调度管理和服务升级，促进公交系统的数字化转型上它是基于新型互联网架构，采用云计算、大数据、A1技术和数据安全等先进技术，结合公交运营业务和管理规范，对公交数据进行治理,融合多源数据，挖潜数据价值，应用到公交运营、服务和管理的平台型服务系统，主要包括基础数据层平台、数据中台和业务端、服务端等应用功能。而在2018年12月28日，湖南长沙市开通了智慧公交示范线。此条智慧公交示范线全长7.8km,沿途停靠11个站点，双向总计22个站点。试运行期间，基于13级自动驾驶智能系统投放了4辆中车电动智能驾驶公交

9、车同。2国内外研究现状2.1 智慧公交客流特征分析公共交通运营与乘客之间的信息不对称问题是传统公交服务的一个瓶颈，智慧公交服务可以有效解决这一难题，也使得管理部门利用数据驱动技术对客流特征的提取更加精准且具有时效性。2.1.1 智慧公交客流采集技术智慧公交客流特征的获取，可以从时间维度上覆盖过去、现在和未来（对公交客流的分布、总量、变化等进行预测），而从空间维度覆盖网、线、站的乘客特征，对智慧公交网络设计与优化、提升智慧公交运营和智慧公交服务评估具有重要意义。因此，智慧公交运营数据的快速有效获取为智慧公交客流特征分析与服务水平提升具有重要意义。传统公交客流采集主要依赖于人工调查，包含跟车调查、

10、驻站调查等方法。随着信息技术的快速发展，更加高效、准确的采集手段在现实中得到了应用。其中公交IC卡技术是最为普遍的客流采集技术。它可以提供较为详实的客流OD、乘客属性信息、。除此之外，视频检测、移动手机App,微信小程序等新技术手段也在实践中得到较为广泛的应用。2.1.2 智慧公交客流分析智慧公交系统产生的公交大数据为分析城市智慧公交客流特征提供了重要的数据资源，如何高效分析已成为当前智慧公交研究领域的重点问题之一。Zeng指出IC卡、GPS等相关技术在公交领域的应用，一方面提高了公交运营的服务水平，另一方面产生了大量公交运营数据，为公交客流分析提供基础数据，加快了智能公交发展进程。Chap1

11、eau等,通过非接触式智能卡、自动乘客计数（AP。、全球定位系统（GPS）和基于地理信息系统（GIS）的操作数据库等新兴技术的实施研究出相应的融合处理方法，挖掘多源数据在公交领域应用的潜力。目前有关智慧公交客流特征的研究还处于发展阶段，且主要聚焦在公交卡刷卡数据的分析上。例如，Agard等UU通过对12周IC卡数据进行过滤、聚类分析，得到4类具有类似出行特征的人群，并对每类人群出行行为的特征进行分析。1ee等向对公交卡乘客的出行目的和活动类型进行分析和提取，建立了公交出行目的分配处理程序和学习算法KUraUChi等网基于伦敦的公交卡数据，建立了马尔科夫模型研究早高峰通勤者的通勤特征。Ma等网基

12、于北京市的智能公交卡数据，对乘客出行的时空规律性进行研究，同时比较了居住地、工作地的空间分布与不同类型乘客出发时刻与出行距离的差异。Briand等时基于长达5年的公交卡刷卡数据，运用聚类分析方法，以乘客在使用公交系统出行中的出行习惯为基础进行聚类分析，分析了年度之间的出行行为变化特征。GaOUM对公交IC卡数据、车辆GPS数据、天气数据、线路站点数据等多源数据进行预处理，完成了对多源公交数据信息所隐藏的公交客流多维度（时间、空间、天气、人群）分布特征的提取。Faroqi等g使用IC卡数据分析大规模网络中乘客的活动和行程。黄益绍等则以公交车IC卡和GPS数据为基础，分析了站间距和车辆到总站距离间

13、的关系，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机的公交站点短时客流预测模型，并给出了公交乘客上车站点确定方法。关于智慧公交客流的挖掘与分析是近年来的一个热门研究话题。对于该领域的研究，方兴未艾，尚有许多值得深入研究的内容。2.1.3 基于客流特征的新型服务模式智慧公交服务还包括定制公交、应需式公交等新型服务模式，这些新型公交服务模式可以实现将无规律性的随机客流转化为确定的乘客预约信息，从而提出创新性智慧公交服务。定制公交服务基于乘客提前预约（可能是一天或者数天）的需求数据，而应需式公交更强调服务的及时性，即只要有需求就立刻（短至几分钟内）提供实时服务。定制公交与应需式公交均属于需求响应式公交

14、的范畴。基于客流需求特征，1iM提出需求响应式公交可以实现点到点的载客模式，相对于传统固定线路公交,需求响应式公交更具有灵活性，能有效提高公交的运营效率。由于需求响应式公交的客流来源为乘客预约信息，较常规公交而言，客流来源稳定，不需要盲目的实行固定的运营计划，因此可以准确地进行运力投入，同时由于乘客出发时亥怀口乘客数的确定，需求响应式公交可按照既定的路线和时刻运行。客流集散点在其服务范围内的客流分布较为均匀，不利于固定线路的常规公交的应用。需求响应式公交对规律不明显的客流集散问题更具有实际应用意义，可以将无规律的客流分布转化为确定的乘客需求，从而提高公交的运行效率。Xiang根据获得的出行信息

15、对乘客出行规律做时空特征分析：时间角度方面，分析区域和线路的全日小时客流变化特征、早晚高峰客流变化特征；空间角度方面，分析全日、早高峰的出发站点和吸引站点分布特征、站点客流量特征、客流空间流向特征以及客流运距特征。通过客流特征分析，挖掘乘客出行规律，发现定制公交的潜在客流,为定制公交开行提供客流基础。HUan等如提出一种针对过饱和公交网络需求响应式客流控制策略的方法。采用预先偏好-非揭示偏好调查，以获取乘客对客流控制策略的行为反应，并揭示在出发时间和模式选择方面的显著行为改变意向。这种行为反应往往被忽视，导致在估计目标群体的规模和拟定策略等方面出现偏差。结果表明，提出的模型强调平衡公交系统运行

16、效率和乘客感知服务公平性的重要性，且在削峰和负载均衡方面具有显著的性能。2.2 智慧公交运营研究伴随智慧公交硬件基础设施的不断完善，对于智慧公交运营管理方法与技术的研究也日益深入。目前在多源公交大数据挖掘与分析、多模式公共交通区域协同调度、乘客需求为导向的多样化与个性化定制出行服务，以及面向大型活动与应急事件的智慧公交运营组织等领域积累了较为丰富的研究成果。如图1所示，多源公交大数据挖掘与分析为其他3个方向的研究提供了数据支撑。2.2.1 多源大数据驱动的智慧公交运营服务革新数据驱动的智慧公交规划与运营管理是近年来国内外学术界的研究热点。目前关于多源大数据驱动的智慧公交运营服务的研究主要集中在公交到站信息服务优化，公交车队调度优化，公交运营应急管理等领域。马晓磊等即提出了多源大数据在公交运营管理中的分析框架，介绍了若干公交大数据挖掘与分析方法，以及相关典型应用案例。GUido等冈构建了基于多源大数据的面向公交出行者的决策支持系统，该系统有助于为出行者提供更好的出行