摘要
近年来，常规公交客运量整体出现下降趋势，原因是公交系统复杂且受到社会车流、红绿灯、客流不均等因素的严重干扰，导致公交准点率不高、稳定性弱、服务效率低等问题。如何更好地预测公交到站时间与生成调度优化策略，从而稳定公众出行时长预期以及提升公交运营服务水平，仍然困难重重。在此背景下，本文将基于数字孪生理论来设计数字孪生公交系统及其运作机制，并在此基础上进行如下关键技术研究： （1）公交到站时间滚动式预测。本文利用数字孪生公交系统的数据实时交互特性，将公交车辆位置、乘客流等数据同步至虚拟空间当中，基于LSTM构建滚动式预测模型，实现单模型同时预测多站点到站时间，并通过四组实验数据验证该模型具有较好的预测效果。 （2）公交调度优化。本文克服经典交通仿真软件不能体现乘客流的缺点，基于数字孪生理论建立车流与客流相结合的高保真公交运行仿真模型，并以仿真运行指标作为评价遗传算法染色体优劣的依据，求解多目标公交发车时刻表优化模型。在编制发车时刻表的基础上，利用最大最小蚁群算法求解公交车辆调度模型，编排最优车次链以极大化线路车辆利用效率。文中分别通过两个数据算例验证了以上两个优化模型的有效性。 （3）公交综合管理系统开发。基于上述模型与算法，指导系统需求分析、功能模块划分、开发环境搭建和数据库设计等工作，开发Web页面的综合管理系统，集成数据监控、异常诊断、状态预测、调度优化和仿真评估五大功能模块，为公交智能化与精细化动态管控提供系统支持和服务。
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