基于客票数据的城际铁路出行方式选择行为研究

随着高铁快速发展,旅客城际铁路出行具有更多类型客运列车可供选择.基于铁路客票数据,以成渝交通廊道为例,应用离散选择模型研究城际铁路出行中以高铁和普速列车作为选择对象的出行方式选择行为.根据客票出行大数据构建人口统计学特征、购票渠道、社会阶层与地位、出发日期与时段、发车频率、距离等特征变量并融合百度指数数据,以一种新视角建立出行方式选择定量分析模型.结果显示人口统计学特征、购票渠道、社会阶层与地位、发车频率、出发日期与时段、出行目的、距离等变量显著影响旅客选择行为,能够对旅客城际铁路出行方式选择进行有效预测.研究设计为出行方式选择行为分析提供新思路,丰富了数据驱动下的交通出行选择研究.     

基于累积前景理论的出行方式选择模型及实证

以通勤者的出行方式选择为背景,假设存在三种可能的出行方式:地铁出行、自驾车出行和自驾车-地铁换乘出行.地铁方式的出行时间是确定的,而自驾车方式和停车换乘方式的出行时间均具有一定的不确定性,在此基础上建立了基于累积前景理论和期望效用理论的出行方式选择模型,并在不同出行场景下对比了两种理论框架下最优选择结果的差异.最后通过实证调查数据对理论模型的结果进行检验.实证结果表明,个体决策行为会随着出行场景的变化而改变,其出行方式选择结果与累积前景理论框架下的结果相符.因此,交通管理部门应结合个体风险偏好进行道路资源优化与管理.     

基于贝叶斯网络的出行者目的地选择行为建模与应用

以居民出行目的地选择为研究对象,确定影响居民出行目的地选择影响因素集合,分析居民出行目的地选择规律及影响因素特征。运用贝叶斯理论,设计居民出行目的地选择流程。对居民出行决策数据进行数据整理分析和离散化处理,采用K2算法对居民出行目的地选择决策数据进行贝叶斯网络结构学习和参数估计。构造居民出行目的地选择的贝叶斯网络模型,分析了模型父节点与子节点之间的概率依赖关系。对构建的贝叶斯网络模型进行了有效性验证,检验数据分析表明,贝叶斯网络对居民实际出行目的地选择的预测分析具有较高的精度。     

考虑潜变量的高铁民航旅客出行行为仿真

随着我国高铁的快速发展，选择高铁还是民航出行，已经成为旅客出行行为研究领域的热点问题。对此类旅客出行决策进行仿真建模，能够更加系统、清晰地描述旅客特征以及高铁和民航间竞争态势的演变。首先，基于计划行为理论，引入时间敏感性和价格敏感性潜变量，构建了高铁和民航旅客出行意愿的多指标多因果模型；其次，将模型中的外生变量和潜变量加入出行决策效用函数中建立仿真模型。结果表明，在时间和价格的敏感性分析中价格敏感性对于旅客出行行为的影响开始于500 km，远早于时间敏感性。在选择高铁民航出行的决策情境下，依据时间敏感性和价格敏感性能够有效划分旅客群体。Ⅱ类旅客相对于其他旅客更愿意提高时间成本，降低经济成本，Ⅳ类旅客则相反。相比Ⅰ、Ⅱ类旅客，Ⅲ、Ⅳ类旅客对于时间成本和经济成本的转换更加灵活。     

考虑收入因素的旅行时间价值模型研究

时间价值在分析交通行为、定量地评价交通项目的经济效益中都起到十分重要的作用.在随机效用函数理论的基础上对旅客的时间价值进行了深入研究,提出了一种新的效用函数的构建方法和模型参数标定算法,其不仅考虑了传统的旅行费用和旅行时间,而且进一步考虑了旅客收入这一因素.其次运用极大似然估计方法对模型的参数进行标定.最后针对京沪通道相关数据进行了简单的实证分析.     

基于智能卡数据的早高峰地铁通勤用户出行偏好建模与实证

现有针对轨道交通早高峰通勤行为的建模研究没有考虑时变的时间效用偏好带来的影响,实证结果也主要源于陈述性偏好调查数据.本文在分析早高峰地铁通勤用户的时间使用决策行为的基础上,考虑常数-阶跃和常数-线性的出行效用偏好假设,建立了可以描述早高峰地铁通勤用户到达时刻离散选择行为的多项Logit、混合Logit和嵌套Logit模型,并利用北京地铁八通线土桥-四惠东通勤走廊的智能卡出行数据和列车时刻表数据进行了模型校验和参数估计.通过区分通勤用户在起点站选择乘坐最临近车次或者为了座位等待下一车次的两种乘车情形,模型可以解决直接使用智能卡的显示性偏好数据进行参数估计带来的自选择偏误问题,即用户偏好拥挤的时段出行.计量结果表明,相比常数-线性的出行效用偏好,常数-阶跃偏好下的模型拟合优度更高,且三种离散选择模型的估计结果基本是一致的,即晚到工作地的单位时间成本大于早到工作地的单位时间成本;当每平方米站立人数为5人时,单位时间的厢内拥挤成本约占单位时间出行成本的11%.最后,进一步讨论了用户通勤特征的异质性对出行效用偏好的影响.     

蚁群算法进行连续参数优化的新途径

提出用蚁群算法进行连续参数优化的一种方法 .该方法对解的每一个分量的可能的取值组成一个动态的候选组 ,并对候选组中的每一个值记录其信息量 .在蚁群算法的每一次迭代中 ,首先根据信息量选择解分量的初值 ,然后使用交叉、变异操作来确定解的值 .以非线性规划问题为例所进行的计算结果表明 ,该方法比使用遗传算法具有更好的收敛速度和稳定性 ,克服了蚁群算法不太适合求解连续参数优化问题的缺陷 .     

多模式变需求网络随机平衡模型

根据城市混合交通拥挤的特点,研究了基于对称阻抗的交通网络出行、讫点、方式和路径随机选择的综合模型.证明了模型最优解满足出行、讫点、方式和路径随机选择的条件,且最优解是唯一的.用1个算例对此作了说明.     

旅客交通方式选择行为研究的计算机模拟方法

基于随机效用理论，给出了使用计算机模拟方法对旅客方式选择行为进行研究的方法。首先，讨论了如何确定模拟模型的结构和参数，然后给出了对单个旅客的选择行为进行模拟的方法。为了得到统计意义上的结果，可以模拟抽样，随机产生大量旅客，让其进行方式选择。最后给出了算例。     

考虑早晚高峰出行链的出行方式选择均衡与定价机制

考虑从生活区与工作区之间的早晚高峰出行链,研究三种出行方式: 地铁直达,停车换乘和全程驾车. 基于瓶颈理论,建立了分层Logit模型刻画出行者的交通方式决策行为,利用弹性需求下的出行方式选择均衡等式, 进一步讨论了四种机制下的地铁票价和停车收费策略.研究结果表明,地铁和换乘停车场由政府经营,采用低票价的政策吸引出行者, 而工作区停车场由公司经营,实行高停车费的政策,不仅能有效鼓励停车换乘,提高公交出行分担率,并且能实现系统净收益最大. 算例结果从理论上支持了当前北京施行的差别化停车收费政策.     

城乡客运一体化实现能力多层BP网络综合评价

为规划、决策、监督城乡客运一体化进程,在建立城乡客运一体化实现能力指标体系的基础上,构造了基于BP算法的城乡客运一体化实现能力综合评价模型.该模型具有较好的收敛速度和自适应能力,具有方便、准确、可靠、快速等特点.实例仿真和分析结果表明了该方法的有效性.     

客运专线旅客列车开行方案优化系统设计

分析中国旅客列车开行方案的现状，并结合客运专线建设的实际背景，提出旅客列车开行方案优化问题，指出开发客运专线旅客列车开行方案优化系统的必要性和迫切性。对开行方案双层优化模型和优化框架进行概述。系统分析设计要求、功能需求、数据组织等内容，为客运专线运营组织提供决策支持，为客运专线建设方案的评价提供理论支撑。     

综合客运枢纽换乘量预测方法

以出行费用、方便性、舒适性和速度为换乘阻抗,建立了基于双约束重力模型的综合客运枢纽换乘量预测模型,采用非集计Logit模型建立并标定了换乘阻抗函数,并以北京市西直门客运枢纽为例对模型进行了实证分析和验证,应用TransCAD软件完成对所建换乘量预测模型的标定且进行换乘量的预测.研究表明综合应用集计与非集计方法建立的换乘量预测模型具有较好的实用性,能较为客观和精确地预测枢纽内各交通方式间换乘量,为综合客运枢纽的规划建设提供科学依据.     

竞争交通系统中异质性用户的出行方式选择

在一个地铁公交与道路驾车两种出行方式并存且竞争的交通系统中,出行者按照时间价值、早到与晚到惩罚的差异被分成两组,地铁可以按边际成本或者平均成本确定票价,道路可以不收通行费或者以道路系统最优化原则收费.我们研究不同收费策略组合下的交通方式选择问题,并利用算例分析了出行需求及其构成对交通方式选择和个人出行成本的影响.     

基于旅客舱位选择的航空收益管理

针对EMSR和传统旅客舱位选择行为研究中的不足，以logit模型为基础，运用变精度粗集方法构建了旅客舱位选择模型（passenger seat choice model，PSCM）和基于PSCM的收益管理模型（revenue based on PSCM，RPSCM）。该模型无需知道旅客舱位选择数据集合之外的任何先验信息和旅客舱位选择的概率分布的解析表达式，即可直接求解旅客舱位选择的真实因素及各因素权重．计算出特定航班旅客舱位选择概率和收益值。将计算结果与EMSR为控制策略的航班收益值进行比较，提高了4．82％收益，证明PSCM和RP-SCM具有较好应用价值，为航空公司进一步实施收益管理提供了借鉴和新视角。     

综合客运枢纽接运公交线路优化设计

分析了综合客运枢纽接运公交线路优化设计问题的内涵及作用,构建了以运输效率最大和布设线路最小为双目标的优化模型,并将它转化为一类特殊的取送一体化的开放式车辆路径问题进行求解,给出了求解的禁忌搜索算法。最后通过案例进行了验证,证实了该算法具有良好的寻优性能。     

考虑乘客主观评判的地铁与公交的票价及换乘优惠率优化

针对协同服务于同一客运走廊的地铁和公交的票价及换乘优惠率统一优化问题,提出在优化过程中引入乘客在一定出行距离上对选择某种交通方式所承担延误风险的主观评判,从而更加全面地分析出行路径上的客观条件和乘客的心理因素对乘客出行路径选择的影响.为此,本文构建一个双层规划优化模型,它的上层以社会福利最大化为目标,下层为基于弹性需求的随机用户均衡模型.这里采用遗传算法求解双层规划模型,其中下层模型应用相继平均法求解.最后通过一组算例对模型构建的合理性进行验证并应用于分析问题;结果表明:一是乘客延误风险的主观评判对其出行行为的影响具有不可忽视的作用;二是实施换乘优惠可降低乘客的换乘出行成本和提高公共交通系统的社会福利.     

城市公交平衡配流研究的几个关键问题综述

随着城市人口和机动车的增加，城市面临着越来越严重的道路拥挤问题，因此公共交通变得尤为重要，为了有效地规划和发展城市公交，需要解决公交线网上的乘客分配问题，文章通过对城市公交平衡配流问题的研究回顾，介绍共线、策略、超级路径等概念，着重谈了研究中值得注意的几个问题，特别是对乘客出行行为和拥挤的模拟，并对今后的研究进行了展望。     

城市轨道交通动态客流分配仿真方法研究

根据轨道交通网络存在大量换乘路径的特点,改进深度优先搜索算法得出站点间换乘路径的有效出行时间.基于自动票务收集系统(automatic fare collection system,AFC)数据得到的乘客进出闸机时刻,利用仿真方法确定乘客与列车在时间和路径的接续关系,同时考虑始发乘客和换乘乘客路径选择行为的差异,将二者...     

交通需求非对称价格效应对比分析

交通运输对于石油产品的消耗造成的空气污染已成为我国城市及区域雾霾成分的重要来源.价格是调整供需的主要手段,且具有不对称性,研究石油产品价格变动对交通需求的不对称影响效应具有实际意义.基于此,本文通过价格分解模型,将中国、日本、美国的汽油和柴油价格分解为三部分,探讨其对各国客运需求和货运需求的非对称性影响效应.实证分析结果表明:较高的油价到目前为止并未使中国的交通需求减少,而美国和日本的交通需求与价格均为负相关关系.日本交通需求受油价变化的影响并不显著.中国和美国的客运需求对于油价变化的非对称性效应均表现为价格恢复阶段的影响最大,同时,两国的货运需求对于油价变化较客运需求都更加敏感,但交通需求对油价变化的反应与历史价格相关,美国消费者对于价格上涨的预期与中国消费者有很大的区别.