论文总字数：32254字

摘 要

乘客的实际等待时间总是不同于其期望的等待时间，乘客总是希望等待时间越短越好.而现实中由于运行过程中存在一系列不确定性的影响因素，比如交通拥堵、天气因素等，导致公交车不能够准时到达公交站点，从而使得乘客等待时间增加。这不仅破坏了公交准时性，降低了公交服务的可靠性和服务质量，还降低了乘客乘坐公交车的积极性，不利于公交系统的可持续发展。因此，研究如何有效预测乘客等待时间的方法很有实际意义。但是，目前我国对公交体系的研究成果多集中在公交线网规划、客流分配以及智能调度方面，较少学者注意到乘客等待时间的重要性，并开展学术研究。

鉴于此，本文以南京市两个公交站台两条线路作为研究对象，调查了影响等待时间的几个主要的因子。然后，对调查数据进行整理和统计分析，探讨各影响因素对等待时间的影响规律。最后，基于统计分析结果，利用SPSS软件构建预测等待时间的数学模型。本文的研究可以有助于降低乘客等待时间，从而提升公交车辆的可靠性和服务水平，提高公交车辆的吸引力。

关键词：公交站台；实际等待时间；感知等待时间；统计分析；预测模型

ABSTRACT

The actual passengers waiting time is always different from the expected waiting time, and passengers always hope that waiting time is as short as possible. However, in reality due to the influence of a series of uncertainty factors in the operation process, the buses cannot arrive at bus stops on time, resulting in the increase of passengers waiting time. It not only destroys the bus punctuality and reduces bus service reliability and service quality, but also lowers the enthusiasm of the passengers on the buses and is not conducive to the sustainable development of public transport system. Therefore, research how to effectively forecast passenger waiting time is of great practical significance. Nevertheless, most of the research achievements on the public transport system of our country concentrate on the transit network planning, the passenger flow distribution, and intelligent scheduling, few scholars pay attention to the importance of passenger waiting time and conduct academic research.

In light of this, this paper firstly selected two bus stations and two bus lines in Nanjing City as the study object, and the data of the elements influencing passenger waiting time are chose. Then statistical analysis is conducted to explore the relationship between passenger waiting time and its influencing factors. Finally, on basis of the results of statistical analysis, the forecasting model is proposed in this paper by using SPSS software. Results help to decrease passenger waiting time, improve bus reliability and service level, and enhance the attraction of urban transit system.

Keywords: bus stops; actual waiting time; expected waiting time; statistical analysis, forecasting model

目录

摘要 I

Abstract I

第一章 绪 论 1

1.1研究背景和意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2 研究意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.2.1国外研究现状 2

1.2.2国内研究现状 2

1.2.3 现有研究不足之处 3

1.3研究内容 3

1.4技术路线 3

第二章 基本理论与方法 5

2.1统计分析的方法 5

2.1.1 回归分析 5

2.1.2 SPSS简介 5

2.2预测模型 5

2.2.1历史数据模型 5

2.2.2统计回归理论预测模型 6

2.2.3时间序列模型 6

2.2.4 BP神经网络模型 6

第三章 南京市公交乘客等待时间调查 7

3.1 南京市公共交通概况 7

3.2调查采样 7

3.2.1问卷设计原则 8

3.2.2地点的选择 8

3.2.3访谈与观察 9

3.3调查方案的设计 10

3.4调查的实施 11

第四章 数据的统计分析 12

4.1各影响因素与等车时间的关系 12

4.1.1性别 12

4.1.2到站方式 12

4.1.3时间段 13

4.1.4职业 13

4.1.5年龄 14

4.1.6坐公交的频率 14

4.1.7时间限制 15

4.1.8交通流量 15

4.1.9公交占比 16

4. 2乘客感知时间分析 16

第五章 等车时间建模与预测 19

5.1等车时间数学模型 19

5.1.1多元线性回归 19

5.1.2数学模型 19

5.1.3变量的确定 19

5.1.4变量的预处理 20

5.1.5多元线性回归分析 20

5.1.6多重共线性的检验与模型调整 22

5.3预测模型的应用 24

第六章 结论与未来研究展望 25

6.1结论 25

6.2未来研究与展望 25

致谢 27

参考文献： 28

附录1 30

附录2 31

第一章 绪 论

1.1研究背景和意义

1.1.1研究背景

随着我国经济社会的不断发展，城市交通系统也得到了快速的发展。人们的出行也得到了很大程度的改善。由以前单一的出行方式转变成了如今的多种出行方式，由以前出行时间的冗长转变成了如今的方便快捷。这些都是城市交通发展以后所给我们带来的好处。但是，我们并不能忽视随之而来的一些问题。近些年，我国的经济持续快速的发展导致了人口由中小城市到大城市的过度集中。同时，由于社会经济的发展和人民收入水平的提高，越来越多的人采取了更加个性化的出行方式，比如说小汽车。这就给城市的道路交通带来了巨大的压力。城市道路交通的需求急剧增长，但是城市的道路资源和基础设施的建设并不能跟上，随之而来的是就是城市道路的拥堵问题。同时，随着小汽车数量的增长，汽车尾气排放所造成的环境污染问题也越来越严重。并且道路上车辆数目的增加还会导致更高的事故发生率。而这些问题已经日益影响到城市居民生活的方方面面，因而也日益受到相关部门的重视。

有些学者经研究后指出，对城市公共交通的优先发展可以有效缓解城市交通系统的压力，解决城市交通拥堵问题。国内外的众多经验表明，城市公共交通是城市交通系统中非常重要的一环，实行公交优先的策略有助于推动城市交通拥挤问题的解决。世界上的许多大城市已经开始采用优先发展公共交通的计划。而在亚洲，一些经济发展速度较快人口较多的城市已经在这方面取得了良好的成绩。在许多发达国家，虽然国民的小汽车拥有率非常的高，但他们对城市公共交通的投入十分巨大，相比自己开车人们更愿意选择公共出行方式。这不仅缓解了交通压力，更保护了城市的环境。

目前，我国的人口主要都集中在城市。人们上下班的出行方式主要是公交、地铁、自行车和小汽车。但是道路资源有限，人们频繁的出行活动必然会导致交通系统的供需矛盾日益紧张。但是我们不能盲目的修建道路来缓解这些矛盾，那样并不能从根本上解决问题。因此，如何全面的提升公共交通的服务质量和服务效率，吸引更多的人来选择公共交通已经成为了一个亟待解决的问题。

优先发展公共交通，首先要做到的就是以人为本，提高公共交通的乘客满意度。而乘客等车时间是乘客衡量公交服务的重要指标。但是，乘客的实际的等待时间总是不同于其期望的等待时间，乘客总是希望等待时间越短越好，而现实中由于运行过程中存在一系列不确定性的影响因素，导致公交车不能够准时到达公交站点，从而使得乘客等待时间增加。这不仅破坏了公交准时性，降低了公交服务的可靠性和服务质量，还降低了乘客乘坐公交车的积极性，不利于公交系统的可持续发展。到底是哪些因素影响着乘客的等车时间，从而造成实际等待时间与期望等待时间的不同呢？这些因素又是如何产生作用呢？如何预测乘客的等车时间呢？

1.1.2 研究意义

乘客的等车时间作为评价公交服务质量和影响出行方式选择的关键因素，已经有国内外的好多学者对其进行了研究。本文在前人的基础上，设计了调查问卷，对可能影响乘客等车时间的多个因素进行调查，包括车头时距等内部因素，也包括站台附近流量、站台附近公交车比例等外部因素，并用统计的方法对这些因素进行分析，系统地研究了乘客等车时间的变化规律和考虑多因素共同作用下的等车时间预测模型。运用这个模型，可以预测出乘客的等待时间，从而指导乘客的出行，减少其等待延误，可以有助于提高公交服务的质量，提升乘客乘坐公交车的积极性，进而推进公交系统的可持续发展。所以，本研究具有很大的现实意义。

1.2国内外研究现状

随着公交优先观念逐步被公众所接受，公共交通在城市交通系统中所发挥的作用日益突出。城市的汽车公交是公共交通的重要组成部分，与市民的学习、生活密切相关。而乘客车站候车时间是公交系统的一个重要组成部分，候车时间的可靠度可直接反映公交运输系统的运营状态和服务水平，是影响公交运输竞争力的一个重要因素。因此，国内的许多专家学者对此进行了研究。

1.2.1国外研究现状

国外对乘客等待时间的研究起步比较早。Salek和Machemehl研究了常规公交乘客等待时间的特征并建立了新的模型^[1]。他们通过实地观察和观看录像收集了所需的试验数据，并总结了常规公交乘客等待时间的特征。最后他们通过数据的拟合发现仅仅服务频率本身对乘客等待时间预测所起的作用不大，但这是基于奥斯丁是一个大型城市而言的。对于交通运输量较小的城市而言，他们的模型可能更实用。

Mishalani等研究了乘客感知等待时间和实际等待时间之间的关系^[2]。利用线性回归分析，他们发现额外的感知等待时间并不会随着实际等待时间而变化。一些其他的社会经济因素反而会影响乘客的感知等待时间。特别是乘客到站台的步行时间会影响乘客的感知等待时间。步行时间越长感知等待时间和实际等待时间的差距越大。

Furth 和 Muller 研究了等车时间分布的估算方法^[3]，文中指出等车时间受乘客到达特性和车辆到达特性的双重影响，对于高频公交服务（车头时距小于10分钟的公交服务），可以假定乘客均匀到达公交车站。车头时距可表征车辆的到达特性。但没有解释这一估算方法的推导过程。

Psarros等在基于Hazard-Based持续时间模型上，研究了公交站台乘客等待时间的影响因素^[4]。他们采用问卷的方式调查了雅典的公交网络。结果发现，年龄、出行目的和出行时间会对感知等待时间产生巨大影响。

Bowman等^[5]研究了基于不同发车频率的乘客到站的分布，结果发现乘客的到站时间是跟他们的经验有关的；Watkins等^[6]通过研究发现，乘客的等车时间是他们衡量自身公交出行满意度的重要指标，也是他们评价公交服务的重要指标。为此，公交公司应注重实时信息的发布。研究表明，公交站台乘客的平均等车时间为7.5-9.9分钟。他们还根据多种影响因素建立了乘客等车时间的多元线性回归模型，考虑了时间段、发车频率、期望等车时间等多种因素。

1.2.2国内研究现状

相对而言，国内对乘客等待时间的研究较晚。吴丽娟和陈旭梅对两种典型的公交站台候车时间模型进行了对比研究^[7]。他们将常规公交站点依据是否与轨道交通相连分为两类。通过实地调研，获取各线路晚高峰的乘客候车时间数据，对数据进行拟合与分析。从而得到与轨道交通无衔接的常规公交站点客流到站时间分布服从伽马分布、与轨道交通有衔接的常规公交站点客流到站时间分布服从对数正态分布，并根据客流到站时间分布，反推出了与轨道交通有无衔接的两类公交站点候车时间模型。

付延冰和陈治亚研究了基于随机分析的公交站点乘客等车时间^[8]。他们假设公共汽车随机到达公交站点并且乘客以泊松流到达公交站点。之后他们运用随机过程理论，推导出公交站点乘客累积等车时间的计算公式。最后得出如果我们能够调控公共汽车的出发时间，并减少其波动性，就能够减少在任意顺次相邻两公共汽车离开公交站点的间隔时间内到站乘客的累积等车时间。因此，公交公司应事先对公共汽车行驶线路的状况进行调查，在此基础上确定合理的车辆行驶路线，以此减少车辆在运输过程中消耗时间的不确定性。

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