14 12 10 8 6 4 2 0
9: 3 1 0 0~ 1 :0 0: 1 0 0 ~1 0 0 : 3 0: 1 2 0 ~1 30 : 0 1: 1 2 0 ~1 00 : 3 2: 1 3 0 ~1 30 : 0 3: 1 3 0 ~1 00 : 3 3: 1 4 0 ~1 30 : 0 4: 1 4 0 ~1 00 : 3 4: 1 5 0 ~1 30 : 0 5: 1 5 0 ~1 00 : 3 5: 1 6 0 ~1 30 : 0 6: 1 6 0 ~1 00 : 3 6: 0 ~ 30 17 :0 0
新螺丝湾公交枢纽站公交 系统建模与仿真
姓名 学号 分工
数据采集与分析、撰写报告 数据采集与分析、撰写报告 数据采集、建模仿真 数据采集、建模仿真
指导教师：
答辩日期：2011年6月9日
引言
• 公交系统是各大中小城市必不可少的交通运输系统，也是 缓解城市交通阻塞情况的有效方法之一。在云南省昆明城 区，提倡公交优先，建设了公交车专用路线，这体现出政 府对公交车运输的重视程度，在这一背景下，公交系统的 高效合理运行显得至关重要。然而，昆明的公交系统在公 交车调度、公交站点布局、公交路线确定等方面存在问题， 这些问题制约了城市公交车充分发挥它的有优势及作用。 • 仿真是一种基于模型的活动，他通过对系统模型的实验已 达到研究系统的目的。仿真技术在航空领域、工厂布局、 十字路口交通状况等方面有了成功的应用并取得了良好效 果。目前从国内外,引入了虚拟现实技术和仿真技术, 本课 题运用仿真技术对昆明新螺丝湾公交枢纽站公交调度方面 存在的问题进行分析和研究，并提出较合理的改进方案。
三、数据分析
多项式 (间隔时 间)
间隔时间
三、数据分析
• 2、公交库存分析
公交c7路库存时间 70 60 50 库存时间 40 30 20 10 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 记录次数 y = 13.946e 0.0429x 库存时间 指数 (库存时间)
根据实地统计得到的 C7 C7路公交库存数据， 应用Minitab软件采用 的箱线图的方法剔除异 常值并进行了数据拟合 得到库存时间曲线
五、结果分析与结论
• 2、186路公交
• 此公交路线调度方案没有考虑人流量变动这个因素，站 台上的人不论多少，发车间隔时间都是基本稳定的，库存 时间相对人流量大小很不协调，当站台上人少时，按原来 的频率发车容易造成资源浪费，公交车的利用率低；当站 台上人数多时任然按照原来的频率发车，虽然能够勉强满 足起始站上的乘客需求，但到下几个站就会出现等车的乘 客上不来的情况，延长了乘客等车的时间。 • 改进建议：当人少时，延长发车间隔时间，当人多即上下 班高峰期时，缩短发车间隔时间，公共车调度系统跟家灵 活，这样既能满足乘客需求，也能合理地分配资源，有效 利用库存车辆，达到高效率，获得双赢。
表2 发车间隔时间
时间段 平均发车间隔时间 时间段 平均发车间隔时间 9:30~10:00 7.5 13:00~13:3 0 7 10:00~10:3 0 7.6 13:30~14:0 0 7.3 10:30~11:0 0 5 14:00~14:3 0 8.5 11:00~11:3 0 6.3 14:30~15:0 0 5.4 12:00~12:3 0 5.8 15:00~15:3 0 6.8 12:30~13:0 0 7 15:30~16:0 0 6.2 16:00~16:3 0 7 16:30~17:0 0 7
9.5
表二
四、建模与仿真
• 1、新螺蛳湾公交枢纽站布局图
四、建模与仿真
2、新螺蛳湾公交枢纽站公交车流程
四、建模与仿真
• 3、新螺蛳湾公交枢纽站设施的Flexsim实 体映射对照
四、建模与仿真
表五 新螺蛳湾公交枢纽站设施的Flexsim实体映射对照
映射对应原因 乘客是属于随机进入新螺蛳湾公交枢纽站乘车 的，往往是表达乘客来到的现状。 本课题主要研究三个公交路线的公交车调度情 况，因此要设置三个路径表达其乘客所要 乘的公交路线。 在站台，乘客等待上车,在此要花费一定的时 间。此实体在仿真中扮演存储或缓冲区的 角色,可以映射乘客等待上车前的临时储存。 用3Dmax实体经过文件转换导入Flexsim软件中， 用于运输乘客。 乘客所要到达的地点。此实体在仿真中扮演储 存最终点。 新螺蛳湾公交枢 Flexsim映射 纽站布局设施 实体 乘客进站口 乘客选择路径点 暂存区 处理器
• 1、公交调度相关分析
• （1）对收集到的数据进行整理，并用minitab数据分析工 具中的箱线图进行异常值的剔除。
三、数据分析
• （2）根据整理后的数据，计算出各时间间隔内的平均人流 量及发车间隔时间。
表1 上车乘客数
时间段 上车乘客数 时间段 上车乘客数 9:30~10:00 29 13:30~14:00 33 10:00~10:30 27 14:00~14:30 45 10:30~11:00 36 14:30~15:00 52 12:00~12:30 32 15:00~15:30 52 12:30~13:00 23 15:30~16:00 50 13:00~13:30 40 16:00~16:30 39 16:30~17:00 38
表一
三、数据分析
改进方法：由表一和表二可以看出c7路公交路线库存时间随时间的变化而呈指 数分布趋势向上延伸，也就是说随着时间的推移，库存时间逐渐拉长，发车间 隔时间变长。而图三的人流量分布呈正态分布。
c7路站台人流量数据拟合 y = -0.1823x2 + 4.1623x + 20.503 c7路平 均乘客 数 多项式 (c7路平 均乘客 数)
二、实验研究
• 4、研究方法: 分别选取154、186、C7，3 、研究方法 条公交路线，通过实地收集发车间隔时间 （调度时间）库存时间的数据，应用 EXCEL、Minitab、等软件进行数据分析和 拟合建模，Visio进行画图，最后应用虚拟 仿真软件3Dmax和 Flexsim进行仿真。
三、数据分析
16 14
12 10
0 改进后的c7路公交车发车间隔时间数据拟合 2 y = 0.0131x - 0.5604x + 12.701
6 4 2
8
• （4）根据拟合后的数据趋势线提出改进方案。
9: 3 10 0~1 :0 0: 10 0~1 00 :3 0: 12 0~1 30 :0 1: 12 0~1 00 :3 2: 13 0~1 30 :0 3: 13 0~1 00 :3 3: 14 0~1 30 :0 4: 14 0~1 00 :3 4: 15 0~1 30 :0 5: 15 0~1 00 :3 5: 16 0~1 30 :0 6: 16 0~1 00 :3 6: 0~ 30 17 :0 0
一、理论分析
• 1、数据采集方法： 、数据采集方法：
（1）现场取样调查 • （2）实地统计记录
•
• 2、数据样本分析： 、数据样本分析：
•
（1）经我们初步确定，拟定研 究3条公交路线的发车与库存的情 况
• 3、数据分析方法： 3、数据分析方法：
（1）应用《应用统计学》中的 相关知识进行数据分布分析； • （2）应用《制造系统建模与 仿真》中的一系列有关数据验 证、数据拟合分析； • （3）通过使用其他的一些辅 导资料（如网上图书馆的一些 PDF资料、图书馆的一些有关 系统建模的书籍）辅助本研究 课题。
对应的在人流量大的时候它的库存 时间却增大了，在人流量小的时候 它的库存时间却减少了，说明它的 库存时间分布和人流量的分布刚好 相反，不合理。据我们观察得到造 成这种现象的原因除了公交公司自 身的库存问题还有其他因素，比如 说公交车加油，检修、和清洗的时 间不固定，时间有长有短等。c7路 公交路线库存时间改进应该如同 154路公交车的相似，它的库存时 间应该和它的y = -0.0295x2 + 0.4831x + 8.2783
三、数据分析
多项式 (间隔时 间)
• （3）将整理后的数据绘制出折线图并进行数据拟合，得 出各路公交车的发车时间间隔及人流量趋势线。
•EXCEL数据表
在数据拟合过程中，根 据数据的波动规律对数 据进行多次拟合，并选 择出与原始数据最为接 近的曲线以及曲线方程， 以便对其规律进行分析。
五、结果分析与结论
• 3、C7路公交
• 公交车的发车间隔时间，也就是公交车的调度并没有 考虑到人流量因素。站台上人多或者人少，发车间隔 时间基本不变，比较平稳，同时，库存时间随人流量 的增大而增大，很不合理。站台上人少时按照不变的 频率发车，会造成资源浪费，而等车乘客较多时按同 样的频率发车，虽然每一辆发出的车都能把站台上的 所有乘客拉走，但是当到达下一个站时就会出现下面 等车的乘客上不来的现象。 • 改进建议：先做实地调查，确定一定范围的人流量， 再根据不同时段的人流量大小进行调度。当站台上人 少的时候可以将发车间隔时间拉长些，当站台上人增 多时就将发车间隔时间调短些，这样即满足了乘客需 求，也减少了不必要的资源浪费。
•
• 4、建模方法 、
•
•
（1）排队模型 （2）确定型库存模型
二、实验研究
• 1、研究时间：2011年4月9日~2011年6月9日 、研究时间： • 2、研究地点：新螺丝湾公交枢纽站 、研究地点： • 3、研究目的：新螺丝湾国际商贸城和新南部客 、研究目的：
运站建成并运营以来，该地区的人流量突增。为 了新螺丝湾公交枢纽站能跟好的满足该地区乘客 的需求，提高它的效率，我们通过实地调查的方 式采集一系列的数据，并对这些数据进行了一系 列的分析，应用虚拟仿真软件Flexsim进行仿真， 发现问题，并针对问题提出相应的改进方案。
站台
暂存区
公交车 乘客下车点
3Dmax公交车 实体 货架
五、结果分析与结论