毕业设计论文城市公交资源优化配置.doc

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1、城市公交资源优化配置摘要：中国城市化的迅速发展 ,迫切要求城市公共交通的合理规划。特别是正常工作日，由于发车频率的不合理，造成人们对于出行上班的需求得不到很好满足。如何建立合理的发车时刻表，能对城市公交资源配置进行有效优化。文章选择具有代表意义的郑州市公交公司29路公交车，针对公交线路规划设计的特点与目标 ,基于优化理论,结合 SPSS数据统计技术 ,对收集到的 2011年 4月4日到4月8日（周一到周五）正常工作日郑州市29路公交线路客流数据进行分析统计处理和发车时刻的优化。在对发车时刻表生成方面，思路为对公交客流高峰数据进行spss聚类分析,将正常上班时间一天之中的时间按聚类分析的类别进行

2、重新划分并分别计算各类别的发车频率。文章在维持29路公交车原有线路和原有站点不变的情况下，依据该路公交客流分布在时间上的不均匀性特点和车型定员，主要从城市公交发车频率方面着手 ,分析郑州市29路公交车目前公交线路存在的问题 ,并针对以上方面进行优化计算和分析 ,得到郑州具体公交车发车时刻表,能从实际应用角度为该市公共交通规划提供一定的支持 ,真正意义上节省线路规划中的人力物力 ,提高优化效果。关键词：优化；公交；调度 - I -Abstract: With the rapid development of Zhengzhous urbanization, the requirement of

3、reasonable planning of urban public transportation is in urgent need. Especially on normal weekday ,as the bus passenger flow unreasonable，making the need of people to work cannot be satisfied. How to formulate a reasonable departure time-table,can optimize the resource of bus. This article choose a

4、 meaningful exemple ,29 bus of bus company in Zhengzhou and base on Optimization theory and SPSS to analysis passenger flow data of zhengzhou 29 bus line ,which is collected on April 4, 2011 to April 8 (Monday to Friday, normal weekday). About How to formulate it,the idear is Use Cluster Analysis to

5、 deal with the date in the peak of passenger flow, dividing the time of one normal work day by Cluster Analysis and calculating departure frequency of all categories . Under the condition of 29 bus original lines and sites no change,according to characteristics and models of uneven bus passenger flo

6、w, Analyzing the problems of zhengzhou 29 bus current bus lines from departure frequency and vehicle number division two aspects,then optimizing and calculating these two aspects, at last get the bus timetables of zhengzhou and vehicle number division to offer support on transportation planning in Z

7、hengzhou. These will enhance the operating efficency and save manpower and resource .Keyword：optimize；bus ；dispatch- II -目 录摘要：IAbstract:II1 绪论11.1 选题背景及意义11.1.1 选题的背景11.1.2 选题的意义11.2 研究的技术路线与方法21.2.1 研究的技术路线21.2.2 数据统计方法及工具31.3 主要内容及结构42 公交设计研究现状62.1 国外主要设计方法概述62.2 国内主要设计方法概述73 单线路公交线路优化与数据调查83.1 单

8、线路公交路线设计简述83.2 公交29路基本情况103.3 数据采集114 单线路公交发车时间优化分析134.1 客流量的基本描述统计134.2 客流量的聚类分析134.2.1 聚类分析方法134.2.2 利用spss确定客流高峰时段144.2.3 合并相同类别时间段184.2.4 计算时间段总长度及客流总数194.3 确定发车频率194.4 制定发车时刻表204.5 对城市公交资源优化配置的参考价值215 总结22参考文献23附录一： 英文原文24附录二： 中文译文28致谢301 绪论1.1 选题背景及意义1.1.1 选题的背景公共汽车作为一种常见的交通工具，拥有机动性好、投资少、回报值大、

9、可操作性强、管理方便等特点，相比之下，出租车及私家车运输效率低且对道路交通资源占有量大，地铁虽然运输量大、污染小，但投资巨大且需要配合其他方式集散乘客。公共汽车在建设和使用成本上比其他几种交通方式都有优势。公交系统的优势使得在目前我国的绝大多是城市仍以公交作为地面客运的主力军。近几年各地也纷纷提出了优先发展公共交通事业的政策。针对公交客运的各方面研究也从来都是交通研究的热点。随着我国城市化建设的快速发展，城市交通拥堵现象日益严重，日益增长的城市居民公交出行需求同相对落后的交通基础及管理手段之间的矛盾是城市交通系统发展的主要矛盾。对于大部分城市而言，乘客往往对公交系统存在不满心理。等车时间过长，

10、乘车太挤或者挤不上车是乘客对公交系统经常反应的问题。如何使用有限的公交资源满足更多的乘车需求是公交系统面临的课题之一。分析其原因，以郑州市为例，乘客以上班工作人员为主，这就造成了在上班时间段内有大量的乘客需要出行，而非上班时间段内，乘客往往较少。而大部分的公交车是按相同发车频率进行发车的，这就造成了公交资源的浪费。如果能按客流规律制定合理的发车时刻表，能有效缓解城市公交的压力，为城市公交资源的优化配置提供一定的支持。1.1.2 选题的意义中国是一个人口大国，根据统计，中国城市人均道路面积低于欧洲城市人均道路面积的70%；中国人均石油、天然气资源占有量低于世界人均占有量的80%以上；选择比小汽车

11、节约能耗80%、降低污染物排放86%以上的公共交通作为优先发展的城市交通主体，无疑是遵循了效率优先的原则和节约能源、环境友好发展战略的要求。但是在执行公交优先政策的过程中遇到了很多问题。在公交资源有限的条件下，由于对公交资源的经营管理不善，存在着大量对于公交资源的不合理利用。非但没有节约本来就有限的能源和人力资源，也造成了乘客利益的损失，使时间成本等隐性成本也相应增加。 基于对公交资源不合理方面的研究，本文主要从如何编制城市公交发车时刻表着手 ,分析郑州市目前公交线路存在的问题,并针对此进行优化计算和分析,得到郑州市具体公交车行车方案,得到具体的发车时刻表,能从实际角度为郑州市公共交通规划提供

12、一定的支持,真正意义上的节省线路规划中的人力物力,提高规划效果，能更好的为城市公交资源的优化配置提供支持。1.2 研究的技术路线与方法1.2.1 研究的技术路线本文在对国内外公交设计的主要研究方法综述的基础上，提出了单线路公交路线设计优化的方法，即单线路公交时刻表编制生产流程步骤。然后，以郑州29路公交车为具体研究对象，进行通过公交资源优化配置的实例研究。最后根据聚类分析结果，为29路的公交发车时刻进行了优化，从而编制出满足乘客需求，同时也能使得公交公司运营效益最大的时刻表。根据本文主题思路，依照第三章关于单线公交路线设计的主体概念，文章的技术路线图如图1-1：公交车客流数据客流量描述统计分析

13、客流高峰人数聚类分析各类别时间总长各类别发车频率各类别高峰人数总和具体发车时刻表合并相同类别且相邻时间图1-1 技术路线图1.2.2 数据统计方法及工具本文的重点是对数据的统计和处理，对大量数据的处理过程中，用到的方法是聚类分析。聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。从统计学的观点看，聚类分析是通

14、过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。在对数据进行聚类分析的过程中，选用常见的分析工具SPSS.SPSS是软件英文名称的首字母缩写，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。是一种集成化的计算机数据处理应用软件，是目前世界上流行的三大统计软件之一，除了适用于社会科学之外，还适用于自然科学各领域的统计分析。SPSS软件被广

15、泛运用于交通、通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。将其应用于市场调查统计分析的过程，能使研究者以客观的态度收集并分析有关研究数据。在这些方面， SPSS技术的应用为市场调查实证研究中的定量分析提供了支持与保障，特别是它的易用、易学、功能强大等特点是其他方法所无法替代的4。1.3 主要内容及结构此论文分为六章内容:第一章 概述，介绍此论文的背景意义及论文的结构，同时对于本文研究的技术路线和数据处理方法及工具进行介绍。第二章 介绍公交设计的主要研究方法，结合区域公交线路设计的模型，简要说明国外及国内公交设计的研究方法。在本

16、章对公交时刻表的编制方法进行了介绍，包括对行车计划与时刻表生成的计算方法的简要介绍。第三章 在本章中，首先对于单线路公交编制流程进行介绍，然后根据本文研究方向，通过对郑州市29路公交车基本情况的描述，确定将具有代表性的郑州市29路公交车作为研究对象。在本章的最后部分，对郑州市29路公交车的客流情况进行统计，为下一章节的处理提供原始资料。第四章 本章是论文的最主要部分。首先对于上一章节的郑州公交29路车的原始客流数据进行简单的描述统计，然后根据绪论所述的技术路线，利用 SPSS软件对每班次时间内车上人数最大值进行逐步聚类分析，通过这种方法将各时间段分为五个类别。将各个类别数据分别代入相关的公式，

17、得到得到郑州市29路公交车的各类别的发车频率，结合各类别的发车时间段长度得到合理发车时刻表。在本章的最后，总结本章对于郑州市29路公交车的研究方法对于城市公交资源优化的参考意义。第五章 全文进行总结，概括本文的设计方法和主要工作。全文的立足点是公交客流量在时间上的不均匀性，在此基础上确定不同的发车频率，以期更合理的发车时刻表，希望对城市公交资源的优化配置提供一定的参考意义。在文章的最后，对全文的局限及不足之处进行说明。2 公交设计研究现状2.1 国外主要设计方法概述70年代国外已经开始对给定交通网络的时刻表进行协调和优化，并在近几年取得了相对成熟的研究成果，主要分为混合整数规划模型和多目标决策

18、模型两大研究方向。下面结合区域时刻表的研究历史对国外的研究情况进行综述。1976年Rapp和Gehnert使用了一个用于最小化交通网络中换乘延迟的图形化交互工具。在一定的运营成本约束下，这一工具通过对原始发车时间进行一系列的调整，对整个交通网络系统的时刻表进行了协调和优化。优化过程考虑了多条线路不同的发车间隔和首末站停车时间。Nelsont在80年代提出了两辆公交车同时到达某一换乘站点的目标，并给出了四种换乘方式。但是这些方法的应用仅限于非高峰时段，或在小范围区域内使用。1984年Ceder给出了四种不同发车频率确定方式，其中有两种方式是基于在某个站点某个时间段统计得到的乘客到达数量来确定，用

19、客流量最大的那个时间段的某个站点乘客到达的数量，除以所期望的公交载客量就得到了发车频率(这也是目前我国公交公司普遍采用的确定发车间隔的方法)。另外两种方法是用某个时间段内整个线路乘客的周转量来确定，用线路通过的乘客周转量除以所期望的载客量得到的发车频率。这四种方法为Ceder开展进一步的区域调度时刻表研究奠定了基础11。1987年Mohring等人首次从乘客和时刻表编制者两个不同角色的角度出发来考虑区域时刻表生成的问题。在研究中指出乘客在等待时通常感觉时间是平常的两倍，强调了换乘等待时间的重要性。对乘客而言，如果在换乘时无需等待，公共交通的服务质量就得到了极大的提高，这就要求时刻表编制者在制定

20、行车计划时，就能同时考虑多条线路的发车时刻。另一方面，为了达到同步换乘的效果，时刻表编制者往往需要对原始时刻表进行很多调整，而这又不得不付出偏离原始客流调查依据的代价。因此，时刻表编制者必须考虑，用一定程度的偏离来换取同步换乘的效果，是不是值得的11。早期的这些研究成果对区域调度的时刻表问题进行了探索，并对公共交通的客流规律和统计方法、行车组织方式等重要因素进行了研究，为以后的研究奠定了坚实的基础。2.2 国内主要设计方法概述近年来，对于公交运营计划的编制问题，国内的研究方向主要是通过建立数学模型并结合运筹学等学科的相关知识，并借助计算机，利用各种算法来确定各个时段的发车次数、发车间隔，从而建

21、立公交时刻表。而由于国内的公交运营模式为单线调度模式，因此对于区域调度这部分的研究，大都处于理论摸索和学习阶段，其科研成果主要集中在近几年。文献主要专注于区域公交时刻表的编制问题，但大都参照了Ceder的0-1规划模型，因此在实际应用时，也具有和此模型一样的缺陷，不能满足国内公交企业的实际需要【1】。2004年，尹相勇重点分析了区域调度涉及的问题和应对措施，在此基础上建立了研究的整体框架，提出并建立了公交区域行车计划模型和公交区域调度局部优化模型。以实际运营与行车计划偏差量最小为调度目标，提出并分析了发车时间间隔、司售人员工作时间、发车次序、客流量变化4类偏差量的特点，建立了基于行车计划的公交

22、区域调度局部优化模型并设计了算法【7】。在时刻表编制这一子问题中，模型强调首末站行车时刻表中不同时段的公交车辆发车时间、发车时间间隔等因素满足该时段最大断面客流量所需的配车数等参数。2007年，石琴等建立了以车辆相遇次数最大为第一目标，以多辆车同时相遇机会最大为第二目标的双目标优化模型。采用启发式算法对模型进行求解，得出具有最大同步性的发车时刻表。该模型实现了同时到达网络中换乘点的公交车的数量最大，从而使乘客在最短的等待时间内在换乘点从一条线路转到另一条线路。这两位学者的研究是在Ceder模型的基础之上改进得出的。同年，邹迎对区域行车计划的编制方法进行了研究，研究过程中以多条公交线路的区域调度

23、为对象，建立了以社会总体效益最优为目标，即综合乘客等车、车内费用及公交公司成本最小，对多条线路的车辆调度形式和发车时刻同时进行优化的模型，提出了“逐条配班，优化成网”的求解思想，侧重于节省运营车辆、运营时间，减小公交公司的成本。3 单线路公交线路优化与数据调查3.1 单线路公交路线设计简述在对单线路公交路线设计的过程中，公交时刻表编制是最关键的工作。公交时刻表编制也历来是公交调度研究工作中的热点问题，它既关系到乘客对公交的满意度，也关系到公交公司的运营效益。对于公交时刻表编制的研究，目的就是编制出满足乘客需求，同时也能使得公交公司运营效益最大的时刻表。国内外的专家学者在研究单线时刻表问题时，主

24、要有三种优化方式，对应三种不同的优化目标。第一种是单独考虑由客流数据生成时刻表：Ceded说明了两种客流调查统计的方法，一是在特定站点统计乘客客流(Point Check)，另一种是统计线路乘客的周转量(Ride Check)，基于这两种方法给出了四种发车间隔的确定方法。第二种是将时刻表编制和车辆调度的问题结合起来，这类办法既满足了车辆容量的约束，又同时考虑了公交企业发车成本以及乘客得到的公交服务水平两方面的优化目标。第三种是将公交调度计划的后三步结合起来，结合时刻表编制、车辆调度和劳动排班三步来完成调度计划的编制10。单线路公交时刻表编制生产流程如图1-2所示：原有路线高峰客流数据车辆定员满

25、载率编制时刻表确定发车时间车辆数目安排乘务人员乘务情况编制车辆调度计划计划计划确定具体发车车辆安排具体乘务人员完成行车计划主要输入主要输出目的图1-2 单线路公交设计流程图中给出了在实际工作中，单条线路时刻表的设计流程11：第一步，根据调查时间段内客流量、车型定员和计划满载率求出线路在不同时段应有的发车间隔；第二步，在线路配车数的基础之上，结合各非高峰时段的线路单程行驶时间和首末站停站时问来，并进一步计算线路一天的配车数，就能得到一天的发车时刻表；第三步，根据调度计划的四步原理，继续下一步的车辆调度和劳动配班，在这两步过程中，计划编制者有可能根据实际情况对第二步形成的发车时刻表进行微调，以获取

26、调度计划的整体优化。以上是单线路公交设计的大致过程，总体看来，关于公交时刻表编制问题的研究路线主要是围绕如何确定合理的发车频率来展开，通过各种不同的方法合理确定发车频率进行时刻表优化。无论哪种方法，都离不开以线路客流数据为基础。但是某些理论成果目前由于具体情况的复杂，在国内的实际工作中并没有使用。大多属于理论研究,而且数据采集较难。对此 ,本文主要是从应用角度 ,利用强大的SPSS软件 ,结合实地采集的公交线路数据 ,对城市公交路线的合理规划提出一种最优化分析的方法 ,有助于为未来城市公交的科学发展和线路优化提供辅助决策支持。3.2 公交29路基本情况通过以上对于单线公交路线设计的简述，结合本

27、文是以研究由于上班高峰期造成的公交资源在发车时刻上的不合理性的主体思想，根据本文研究路线及方法，选郑州市公交公司29路公交车为研究对象。以下是郑州市公交29路车的基本情况。线路名称：29 所属公司：二公司 首末班时间：6:00-21:30 起始站：公交二公司 终点站：火车站原有发车间隔：10min沿途站点：郑州海洋馆（公交二公司）-国基路陈砦花卉市场-四月天-丰庆路庙李-北环路江山家纺城-北环路洛阳路站-北环路陈寨-陈寨蔬菜批发市场-北环路徐寨-省广播电视中心-长途客运北站-郑州市动物园-花园路关虎屯-花园路丰产路站-花园路红专路站-花园路黄河路站-花园路口-紫荆山-紫荆山路东里路站-紫荆山路

28、商城路站-紫荆山路东大街站-紫荆山路城南路站-紫荆山路陇海路站-陇海路南关-长途客运南站-锦荣商贸城-福寿街大同路站-火车站因为本文只研究上行路线，为方便统计，现将沿途各个站点编号为128号，如郑州海洋馆编号1，北环路陈砦9，火车站28。由以上可以看出，郑州29路公交车大致行走路线为北环路花园路紫荆山路，基本都为郑州市交通主干道。沿途经过陈砦、关虎屯等居民聚集地，有长途客运北站、郑州市动物园、火车站等客流集散地。对郑州市29路公交车的优化能提高公交服务水平，为沿途市民提供安全、方便、快捷、经济的交通服务，照顾了居民利益，让更多的人得到得到更好的服务。对郑州市29路乘客的人员构成观察发现，乘客以

29、上班职员为主。为服务于绝大部分乘客，本文只研究正常上班时间（周一至周五）公交时刻的优化问题。通过以上对于郑州市29路公交车的基本情况的描述，可以发现郑州市29路公交车基本符合本文所要研究方向，具有一定的代表意义。3.3 数据采集在本文中，我们需要分析的数据是车上最高峰人数及对应的时间段。这里需要对每班车每个站点上下车的人数和到站时间进行统计【14】。在此基础上，我们可以选择三种数据统计的方式：每班车上安排一个观察员，对于每辆汽车的情况统计；每个站点安排一个观察员，对每个站点的上下车情况进行统计；调出公交公司的监控录像，对每辆汽车的运营情况统计。需要说明的是，随着本文统计过程的进行，我们对以上三

30、种方法都有运用。这里只详细介绍第一种统计方法。表3-1 客流信息统计表周一第一班车站点到达时间上车人数下车人数车上人数郑州海洋馆（公交二公司）6:30606国基路陈砦花卉市场6:32208四月天6:342010丰庆路庙李6:383013北环路江山家纺城6:404017北环路洛阳路站6:424120北环路陈砦6:458127陈寨蔬菜批发市场6:473030北环路徐砦6:503231省广播电视中心6:545135长途客运北站6:559341郑州市动物园6:593539花园路关虎屯7:053735花园路丰产路站7:074633花园路红专路站7:083333花园路黄河路站7:102332花园路口7:1

31、33233紫荆山7:163927紫荆山路东里路站7:231226紫金山路商城路站7:263326紫荆山路东大街站7:284129紫荆山路城南路站7:291228紫荆山路陇海路站7:322327陇海路南关7:332524长途客运南站7:361619锦荣商贸城7:390217福寿街大同路站7:410215火车站7:440150 应用上述统计表，统计一周内每班次29路公交车的运行情况。因为本文只研究上行路线，各个站点的顺序是固定的，在统计期间只需要在汽车到站的时间记录上车下车人数即可确定车上最高峰人数。4 单线路公交发车时间优化分析4.1 客流量的基本描述统计上一部分收集的周一到周五每天每班车基本公

32、交数据是粗略统计29路各站点的车上人数最大值情况 ,为研究方便，现在将周一到周五时间内每一天的表格样本数据导入Excel里 ,将周一到周五时间内每班车到各站点的时间和车上最高峰人数进行平均处理，得到每班车的发车时间和车上最大乘客数的平均值。为便于观察，将统计的车上乘客最大值进行简单的描述统计。统计的结果如图：图4-1 客流最大值描述统计图通过图中可以看出，车上乘客最大值出现大部分出现在31-40这个区间，在61人以上只出现很小的频率，通过以后的研究可以发现，这是该路公交只在上下班时间客流过大的原因造成的。4.2 客流量的聚类分析4.2.1 聚类分析方法聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个

33、过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性【4】。因而聚类分析又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。4.2.2 利用spss确定客流高峰时段利用 SPSS软件对以上数据分别进行逐步聚类分析。将周一到周五时间内按每班次时间段最高峰人数聚类后生成5个类别。由于数据过于庞大，树状图部分图4-2如下： 图4-2 聚类分析树状图为本文下一步的研究，需要将每班次的聚类情况进行记录，由SPSS生成的聚类成

34、员表如表4-1。表4-1 聚类成员表如下：聚类成员案例号聚类距离134.222224.70634.833446.167552.500652.500744.167842.833925.7061024.2941121.2941231.2221331.778143.2221511.333161.6671732.7781813.3331915.6672014.667211.6672211.6672334.7782433.778253.2222612.333273.7782834.7782922.294302.2943124.2943235.2223333.2223421.7063522.7063624

35、7063732.2223834.2223931.222403.7784112.3334211.667431.6674431.778453.7784635.2224731.778483.7784933.778503.2225111.333521.3335314.3335433.7785511.667561.6675732.778581.6675912.6676015.667611.6676211.333631.333641.333651.3336614.3336733.7786834.7786913.3337012.3337131.7787233.2227321.2947442.8337523

36、7067643.8337721.7067822.2947921.2948031.2228132.2228235.2228323.2948432.2228531.778863.2228724.2948835.222根据聚类分析的结果，将各班次分为5类对归类后的5个类别,将各聚类后生成的类别分别计算时间段总长度及客流量总数结果如表4-2（部分）。表4-2 非周末时间（周一到周五）各班次客流信息及聚类情况班次出发时间到达时间最高峰人数分类结果时长周一1班6:307:4441374周一2班6:407:5852278周一3班6:508:1060480周一4班7:008:2167481周一5班7:108

37、3978589周一6班7:208:4773587周一7班7:308:5965489周一8班7:409:0458484周一9班7:509:1253282周一10班8:009:2143281周一11班8:109:2946279周一12班8:209:4038380周一13班8:309:4435374周一14班8:409:5737377周一15班8:5010:04281744.2.3 合并相同类别时间段对所有样本数据进行重新整理 ,把同一类别的数据合并到一组 。对时间段进行整理，按聚类分析的类别，将时间整合，结果如表4-3。表4 -3 整理后基本信息表发车时间段乘客人数最大值分类结果6:306:40

38、4136:406:505226:507:106047:107:307857:307:506547:508:205328:208:503838:509:102819:109:203439:2010:1030110:1010:4032310:4011:5529110:5011:1036311:1011:4045211:4012:0042312:0012:3049212:3013:1039313:1013:4029113:4014:5035314:5015:2028115:2015:5033315:3016:3725115:4016:4626315:5017:3034117:3017:5033317

39、5018:1030118:1018:3035318:3019:5046218:4019:1058418:5020:1651219:0020:2557419:1019:4049219:4020:1038320:1020:2044220:2020:5039320:5022:0443221:0022:134234.2.4 计算时间段总长度及客流总数 分别对各类别进行观察 ,计算出每个类别里的时间段的总和与车上最高峰人数的总和，并各计算时间段总和与各最高峰人数的比值（方便观察客流量高低峰及下步的计算），结果如表4-4。表4-4 时间总长及客流高峰总人数统计表类别1类2类3类4类5类时间段总长2701

40、703606020客流总人数7288041316365151比值0.37090.21140.27360.16440.1325通过比值可以清楚的看出，周一到周五时间内类别5为高峰时段，即7:107:30类别,1为低峰时段，即8:509:10等时间段。4.3 确定发车频率发车间隔是指线路运行中，车与车之间的相隔时间。它是由客流量、车型定员、满载率要求等决定的。发车间隔的确定，是时刻表编制的基础。(1)相关计算公式在进行行车计划的编制时，发车间隔日。一般采取以下的公式计算：发车间隔其中：表示聚类后第i类客流量总量；表示第i类时间段长度；P表示车型定员；m表示计划满载率。现设定车型定员为60人，满载率

41、为80%通过计算类别1的发车间隔 =270*60*0.8/728=17.80，各个类别的发车间隔如表4-5所示。表4-5 各类别发车频率类别1类2类3类4类5类时间段总长270 170 360 60 20 客流总人数728 804 1316 365 151 比值0.3709 0.2114 0.2736 0.1644 0.1325 发车频率16.9610.15 13.13 7.00 6.36 经取整处理，各类别的发车间隔如表4-6所示。表4-6 取整发车频率类别1类2类3类4类5类取整发车间隔（min）17101376通过以上对统计数据的处理，可以得到各个类别时间段内的发车频率，为下文确定发车时

42、刻表做出了关键性工作。4.4 制定发车时刻表经过以上计算可以确定每个时间段的发车频率，结合各个类别时间段长度，可以确定周一到周五时间发车时刻表。如表4-7所示：表4-7 发车时刻表发车时刻表（首发6:30，末发21:00）6:476:577:047:117:177:237:297:367:437:508:008:108:208:338:469:039:169:339:5010:0710:2010:3310:4610:5911:1211:2211:3211:4211:5512:0512:1512:2512:3812:5113:0413:2113:3813:5114:0414:1714:3014:4315:0015:1715:3015:4315:5616:1316:3016:4717:0417:2117:3817:5118:0418:1718:3018:4318:5018:5719:0419:1119:2119:3119:4119:5420:0720:1720:2720:3720:4721: