通过智能手机应用程序防止“公交串车”

通过智能手机应用程序防止“公交串车”

概述:

在公共交通中,理论上同一条路线上的两辆或两辆以上的交通工具(如公交车或火车),应该按照均匀的间隔在路线上运行,而“公交串车”指的是出现两辆或以上的公交在同一时间同一地点运行的情况。Dave Sprogis是沃特敦 (马萨诸塞州)的一名志愿的软件开发人员和数据分析师,他认为防止“公交串车”将改善公共交通乘客的体验,并用AnyLogic证实了他的观点。具体来说,他证明了通过防止个别公交出现轻微延误,可以控制或消除公交车站长时间等车和公交车拥挤现象,否则个别公交车的轻微延误最终会像滚雪球一样变成“公交串车”现象。

问题:

长期以来,沃特敦 (马萨诸塞州)的居民一直抱怨公共汽车线路服务差。Dave了解到服务于沃特敦的马萨诸塞湾交通管理局(MBTA)发布了一个API,通过该API可以收集实时公交数据,于是他主动构建了一个SaaS系统,将这些数据收集到数据仓库进行分析。分析的结果很明显,当公交车挤在一起时,会大大降低服务效率,特别是在乘客最需要确保乘车连贯性和稳定性的高峰时间。

尽管分析结果非常清晰,但问题的解决仍然遥遥无期。满载的公交是否应该跳过停靠点,以便让随后的巴士接载等待的乘客?是否应该按道路状况的动态变化和乘客需求更新公交时刻表?或者,从长期来看,仅通过放慢公交车速来防止交通串车是否更好?

解决方案:

公交车交通仿真

公交车交通仿真

Dave认为通过放慢公交车速会有一定的效果,但需要一种方法来证明这一点。由于这个问题存在许多的不确定性,Dave想要证明自己的观点,就需要进行仿真。Dave希望观察公交车减速后对整体乘客体验的影响。那要如何权衡影响程度呢?举例来说,减少等候时间会增加乘客的乘车时间吗?会增加到什么程度?另外,如果增加乘车时间,那载客量是否会增加?而要回答这些问题,只有通过仿真进行变量调整和结果评估。

Dave使用AnyLogic的GIS功能为现有路线建模。通过模型仿真当前的公交运行情况以及使用他提出的方案的公交运行情况,在两种情况下收集指标并比较结果。Dave使用以下组件开发了该模型:

模型还包括可在运行前和运行期间进行调整的参数(即乘车人数、乘客上车时间、乘客下车时间、公交车最大速度以及两种策略之间的选择)。

结果:

在模型中可将问题可视化并提出解决方案。在仿真结果中, Dave命名为“平衡”的解决方案效果最佳,所谓“平衡”方案就是设计一种保持公交车之间距离的方法。使用平衡方案,公交车不再自由地沿着路线行驶,而是通过不断调整速度(减速或停车)保持与临车的足够空间。

当使用“平衡”策略时,每辆公交车上的乘客数量更加平均,并且等待时间的分配更加可预测,这消除了过长的等待时间并减轻了公交车的拥挤程度。

Dave建议MBTA实施公交车的“网络化”,通过一个简单的“联网”应用程序,根据网络指标建议司机何时等待,实施“平衡”政策。

方案从洞察到实施的过渡往往是不明确的。最终实施可能是昂贵并伴有风险的。在适当情况下,仿真是非常重要的一步,可为完善方案提供方向并在投资之前建立信心。与MBTA共享AnyLogic模型将有助于决策者实现问题和解决方案的可视化,最终改善公交服务质量。

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