基于服务区域中小城市客运站选址方法

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1、http:/ - 1 - 基于服务区域的中小城市客运站选址方法基于服务区域的中小城市客运站选址方法 朱月河，王科 河海大学交通学院，南京 (210098) E-mail： 摘摘 要：要： 本文考虑了以往的客运站选址模型忽略的各种交通方式出行费用有较大的差别这一 客观情况， 建立了考虑服务区域的适合中小城市的全社会乘客出行费用最优的数学模型， 采 用 Dijkstra 方法计算乘客出行最短路，进而计算出行时间成本和出行费用。为中小城市客运 站选址提出了一个新的思路。 关键词：关键词：中小城市，客运站，选址，服务区域，费用最优 1. 概述概述 目前国内的客运枢纽研究大都是以大城市的交通枢纽作为研究

2、对象的， 选址方法有层次分析法1、遗传算法2、经济效益最佳法3等。其中经济费用最优方法通常采用乘客平均出行费用， 而没有考虑到各种出行方式的出行费用有很大差别这一客观情况。 本文在经济费用最优模型的基础上， 考虑了各种出行方式的出行费用互不相同这一客观情况， 提出了以各交通方式最佳出行距离判断中小城市公路客运站的服务区域，并使用 Dijkstra 方法来计算市域范围内乘客的出行的最短距离并将之换算为出行费用。 2. 服务区域分析服务区域分析 公路客运站与城市公共交通枢纽有所区别， 因为当超过一定影响距离， 公共交通枢纽则不具有吸引力， 乘客可以选择其他交通方式出行。 而以公路客运站为出行端点的

3、出行为强制行出行，即对于乘客而言，该出行是不可避免的，不会因为出行距离的远近而改变，只是根据距离的远近可以选择不同的交通方式。因此，全市市域都是公路客运站的服务区域，各交通方式服务区域则因各交通方式最佳出行距离而有所区别。 由于步行、 自行车的出行需要体力支持， 因此综合考虑出行的体力消耗、 总时耗等因素，可以以 15 分钟作为步行、自行车出行的最佳时间，根据步行、自行车的平均速度可以推算出步行、自行车的最佳出行距离分别为 0.9km 和 3.0km。因此，中心距客运站 0.9km 以内的交通小区属于客运站的步行服务区域内，0.9km 到 3.0km 的属于客运站的自行车服务区域。其他交通小区

4、则属于机动车服务区域。中小城市的市区面积往往比较小，因此，可以认为机动车服务区域内乘客出行交通方式为公交车、小汽车（出租车） 、摩托车（助力车）三种机动车交通方式并存，其比例可以作如下假设：小汽车（出租车） 、摩托车（助力车）比例取城市全体出行方式中小汽车（出租车） 、摩托车（助力车）的比例，其他全部选择公交车作为出行方式。 3. 出行费用模型及算法出行费用模型及算法 3.1 模型建立及参数确定模型建立及参数确定 假设某城市可划分为 m 个交通小区，在考虑客运站区位、地理条件、对周边交通影响的情况下有 n 个适合建站小区， 从中选择一个小区建立客运站， 并假定平均每日各交通小区到客运站的出行量

5、等于客运站到各交通小区的出行量，可得模型如下： http:/ - 2 - 目标函数目标函数 （1） 约束条件： （2） 其中： i 为交通小区选择序号，i1、2、m j 为备选站址小区选择序号，j1、2、n k 为交通方式选择序号，k1、2、3、4、5 分别表示选择步行、自行车、摩托车（助力车） 、小汽车（出租车） 、公交车作为出行方式 i为选址标志参量。选择小区 i 作为站址时，i1，否则为 0 if为规划年满足服务水平的客运站的建设及运营管理费用，根据规划年预测经济指标及物价水平确定 ijka为交通小区 i 到备选站址 j 的选择 k 种交通方式的客运量，根据现状调查资料预测 jika为备

6、选站址小区 j 到交通小区 i 的选择 k 种交通方式的客运量， 根据现状调查资料预测 kjic交通小区 j 到 i 选择 k 种交通方式的交通费用，根据规年年预测的当地各项经济指标及经济水平确定 kjitc交通小区 j 到 i 选择 k 种交通方式的时间成本， 由出行时间和规划年当地人均国民生产总值确定 约束条件（1）表示最终只能选择一个交通小区建立客运站，约束条件（2）表示年平均日进入进出客运站乘客是相同的，即客运站既不产生也不消耗客源。 3.2 计算步骤计算步骤 采用 Dijkstra 方法2计算各交通小区到备选站址交通小区的最短路径，并由此计算通乘客出行时间及出行费用。由于中小城市的备

7、选建站小区通常不会太多，因此，可以通过枚举法逐次计算各备选建站小区的全市域的乘客出行最低费用，再进行择优选择。 具体计算步骤如图 1 51111min()()mmniijikijkkjikjit iijkcfaacc=+11mi i=55111111mnmnjikijk ijkijkaa=http:/ - 3 - 4. 结语结语 由于中小城市自身独特的交通特点，出行方式选择比大城市具有更多选择。因此，必须考虑各种出行方式的出行时间及出行费用有较大差别这一客观情况， 才能更准确的计算全市域全体乘客的出行费用。本文提出的采用 Dijkstra 方法计算最短距离并确定各交通小区属于中小城市公路客运站

8、何种交通方式服务区域进而计算全体乘客的出行费用 （时间成本交通费用）的方法客观的考虑了各交通方式对出行费用的影响，提出的模型简单、 ，可行性好。Dijkstra 算法简单、易懂，很容易通过电脑编程实现。为中小城市公路客运站选址提出了一个新的思路。 参考文献参考文献 1 陈大伟，李旭宏，刘佐，城市对外客运枢纽选址方案比选模型与遗传算法应用，公路交通科技，2006 （9） ，145-149 2 王淼， 魏连雨， 层次分析法在中心城区客运站场选址中的应用， 河北工业大学学报， 2006 （12） ， 111-115 3 陈焕江，公路客运站布局和选址方法的研究，公路交通科技：2001（6） ，109-

9、112 4 徐俊明.图论及其应用M.合肥:中国科学技术大学出版社,1998. 交通小区划分 规划年出行量、 出行方式比例及各种经济指标预测 采用 Dijkstra 算法计算各交通小区到备选小区的最短路 计算各交通小区属于何种交通方式服务区域 确定各交通小区以客运站为出行端点的出行方式比例 计算各交通小区乘客出行费用并求和 输出结果并判断是否为最后一个备选小区 结束是否?选择下一小区 图1 方法的计算步骤 Fig1 the process of the method http:/ - 4 - Method used to site passenger station in small-and-m

10、edium-size cities Based on service area Zhu Yuehe，Wang Ke School of Transportation，HoHai University，Nanjing (210098) Abstract This paper took the objective fact which is not in the modle established before that the trip cost of all trffic approach is of great difference into account, and established

11、 a mathematic modle with the aim of optimizing the total trip cost of the whole socity which is suitable for small-and-medium-size cities while considering the service area of passenger station, and use Dijkstra method to evaluate the shortest trip distance ,then evaluate the trip time and trip cost. The paper propose a new idea for siting of passenger station in small-and-medium-size cities. Keywords：small-and-medium-size cities，passenger station，siting，service area，optimizing cost 作者简介： 朱月河，男，1982 年生，河海大学交通学院硕士研究生，主要研究方向是交通运输规划与 管理； 王科，男，1982 年生，河海大学交通学院硕士研究生，主要研究方向是交通运输规划与管 理。