吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (4): 1328-1335.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240313

• 交通运输工程·土木工程 • 上一篇    下一篇

基于区位势能和多源数据的城市客运交通规划算法

郭祎1,2(),魏书威3,姜涛4()   

  1. 1.西安交通大学 人居环境与建筑工程学院,西安 710049
    2.河南科技大学 土木建筑学院,河南 洛阳 471000
    3.西安建筑科技大学 城市规划设计研究院,西安 710000
    4.西安建筑科技大学 艺术学院,西安 710055
  • 收稿日期:2024-03-07 出版日期:2025-04-01 发布日期:2025-06-19
  • 通讯作者: 姜涛 E-mail:18638355566@163.com;jiangtao@xauat.edu.cn
  • 作者简介:郭祎(1988-),男,讲师,博士研究生.研究方向:韧性城市,空间规划.E-mail: 18638355566@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(52078405);2021年河南省哲学社会科学青年基金项目(2021CLS025)

Urban passenger transport planning algorithm based on location potential energy and multi source data

Yi GUO1,2(),Shu-wei WEI3,Tao JIANG4()   

  1. 1.School of Human Settlements and Civil Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049,China
    2.School of Civil Engineering and Architecture,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471000,China
    3.Xi'an University of Architecture and Technology Urban Planning and Design Research Institute,Xi'an 710000,China
    4.School of Art,Xi'an University of Architecture and Technology,Xi'an 710055,China
  • Received:2024-03-07 Online:2025-04-01 Published:2025-06-19
  • Contact: Tao JIANG E-mail:18638355566@163.com;jiangtao@xauat.edu.cn

摘要:

针对部分城市客运交通布局不合理、规模不适当等情况造成的交通拥堵、资源浪费等问题,提出基于区位势能和多源数据的城市客运交通规划算法。首先,在原始数据层次、特征数据层次和交通理论层次融合中选取合适方式融合城市客运交通多源数据。然后,基于交通分布概率模型和Furness模型构建交通分布预测模型,引入区位势能,预测交通分析小区之间的客运交通出行分布量。最后,构建城市客运交通双层规划模型,并采用改进后量子粒子群优化算法对其进行求解,以实现城市客运交通规划。实验结果表明:本文方法在各项评价指标中的得分均高于对比方法,最高分值达到了50.492分。车辆拥挤度最高仅为29%,具有实用性。

关键词: 交通运输系统工程, 区位势能, 多源数据融合, 城市客运, 交通规划, 量子粒子群优化算法

Abstract:

A research on urban passenger transportation planning algorithm based on location potential energy and multi-source data was proposed to address the problems of traffic congestion and resource waste caused by unreasonable layout and inappropriate scale of passenger transportation in some cities. Firstly, an appropriate method was selected to integrate urban passenger transportation multi-source data from the fusion of the original data level, feature data level, and transportation theory level. Then, based on the probability model of traffic distribution and the Furness model, a traffic distribution prediction model was constructed, introducing location potential energy to predict the distribution of passenger transportation trips between traffic analysis communities. Finally, a dual level planning model for urban passenger transportation was constructed, and an improved quantum particle swarm optimization algorithm was used to solve it, in order to achieve urban passenger transportation planning. The experimental results show that the proposed method has higher scores than the comparison method in various evaluation indicators, with the highest score reaching 50.492. The highest congestion rate of vehicles is only 29%, which is practical.

Key words: engineering of commuications and transportation system, location potential energy, multi source data fusion, urban passenger transportation, transportation planning, quantum particle swarm optimization algorithm

中图分类号: 

  • U292

图1

改进后的量子粒子群优化算法"

图2

双层规划模型求解主要流程"

图3

城市客运交通分析小区划分"

表1

实验环境参数"

实验环境算法参数数值
硬件部分-处理器Intel Core i5-2450M CPU @ 2.50 GHz
RAM8 GB
GPUNvidia GeForce RTX 3080
操作系统Windows10 64bit
模拟环境Matlab 2021b
软件部分改进的量子粒子群优化算法粒子群数目50
粒子维度5
最大迭代次数100
收缩-扩张因子最大值1.0
收缩-扩张因子最小值0.5

表2

不同方法各项指标得分检测结果"

评级指标本文方法文献[5]方法文献[6]方法
协调性指标得分17.96512.84114.058
可达性指标得分12.6348.9427.541
换乘度指标得分50.49232.71344.713

图4

不同方法在双层规划模型求解中的性能对比"

图5

不同方法应用后的车辆拥挤度对比"

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