推动城市轨道交通换乘自行车出行——基于西安经济技术开发区的实例分析

提出基于Nested Logistic模型的轨道交通换乘自行车的方式选择预测模型。以构建双层Logistic模型来模拟出行者的交通方式选择与换乘方式选择行为,其中上层模型用于分析轨道交通与其他交通方式之间的选择行为,下层模型用于分析自行车、机动车、公交与步行方式换乘轨道交通方式的选择行为。模型标定与检验结果表明:出行目的、出行距离与交通方式设施的方便性与安全性是影响轨道交通换乘自行车出行方式选择的重要因素;旅游出行、出行距离在3~5km之间,认为轨道交通换乘自行车方式便利与安全的出行者倾向于选择该种模式。为了更好地推动轨道交通换乘自行车出行模式,基于研究结果提出以下政策建议:增加旅游景点周边的租赁自行车布点,增加自行车停车设施,推广公交与公共自行车服务整合的一卡通业务,发展慢行交通设施,开辟自行车专用道。研究结果对西安及其他城市鼓励倡导自行车出行具有参考价值。     

基于双变量空间自相关的轨道与地面公交换乘服务水平分析：以北京市早高峰为例

轨道站点换乘服务水平分析有利于制定缩短换乘时间的规划策略和方案,而现有研究缺少利用公交IC卡的数据进行轨道交通站点换乘服务水平的分析﹒本文基于北京市公交IC卡的数据,对其轨道站点早高峰进出站客流量、轨道和地面公交线路间的平均换乘时间进行统计,并分别进行轨道站点进站客流量与公交换乘地铁的平均换乘时间、轨道站点出站客流量与地铁换乘公交的平均换乘时间的双变量空间自相关分析,以此探究轨道站点客流量与换乘时间之间的空间集聚关系,并将高-高、低-高集聚特征站点作为换乘服务水平较差站点﹒结果表明：公交-地铁换乘服务水平较差的站点有28个,地铁-公交换乘服务水平较差的站点有24个﹒最后,以国贸站为例,分析了其换乘服务水平差的主要原因,并提出了其地面公交运营的改善策略.     

公交出行换乘时间模型及时间阈值研究

针对利用公交出行换乘时间阈值可更加准确区别换乘行为和二次出行行为,提高利用公交IC卡数据自动提取公交换乘时间方法的精确性,进而提升城市交通的整体规划和公交整体服务水平. 通过实际调查,首先对公交出行换乘方式进行了分类,分析了各类公交出行方式的换乘时间影响因素及其影响机理. 在此基础上从微观的角度建立了公交出行时间与各影响因素之间的关系模型,并通过实际调查数据验证了该模型的准确性,应用公交出行换乘时间模型得到了基于GIS公交网络要素分类的各类换乘方式的公交换乘时间阈值.     

城市建成区轨道站公交换乘设施规划方法

基于城市建成区大量轨道站点客流换乘特征调查数据,对轨道站公交换乘客流比例、客流空间分布、公交客流吸引范围进行分析,依托轨道网络提出轨道站点公交线路优化规划方法,给出轨道站点出入口始发公交线路、途经公交线路的公交换乘设施用地估算方法.     

城市准公共物品配置效率的计量分析——以鹿城共公共自行车系统为例

针对温州市鹿城区城市自行车服务系统的运行状况,使用MATLAB、SPSS、等软件,建立分布集中度,站点优化模型,对温州市的自行车车桩与自行车的匹配程度以及自行车站点设计的配置效率进行评价,并对公共自行车这一准公共物品的配置效率提出相应的政策建议。     

基于空间句法的兰州市公共自行车需求量预测模型研究

以兰州市公共自行车租赁系统为研究对象,基于空间句法,以2016年全市259个站点月平均租用量为应变量,各站点的局部选择度(R3 000m)、局部整合度(R3 000m)以及平均深度(DM)为自变量,构建兰州市公共自行车需求量预测模型,并利用该预测模型对兰州市现有公共自行车站点布局的合理性进行了定量评价.结果表明,空间句法理论和方法可以有效地用于构建预测模型,对公共自行车需求量进行预测;兰州市公共自行车站点布局整体较合理,需求量高低与站点分布密度在空间上具有高度一致性,但局部地区仍有少数不合理的情况,有待改善和优化.     

基于GIS的公交换乘网络构建及可达性分析

为了提高公交换乘效率、优化公交系统,基于GIS软件构建公交换乘网络,运用该网络对换乘可达性进行了测度和分析.结合Space-P模型和网络分析法,以拉萨市城关区为研究区域,基于公交线路路径、站点、交叉口等基本信息构建同站换乘子网络.结合公交站点服务范围、步行通道路径、交叉口等信息构建异站换乘子网络.二者协同实现了基于ArcGIS的公交换乘网络构建,并依据该网络对公交线路的乘客在车时间和换乘系数进行测度和分析.结果表明：构建的换乘网络能够对乘客在车时间进行良好的测度,乘客在车时间最大值为68.68 min,最小值为2.00 min,乘客换乘在车时间平均值为29.90 min.该换乘网络能够对换乘系数进行良好的测度,得到有效换乘线路90 300条,换乘系数最大为4条(线路为62条),最小为0条(线路为1 354条).采用可达性度量模型,可实现对公交站点时间可达性和换乘可达性的良好测度和分析.     

基于矩阵运算的公交换乘模型研究

公交换乘问题是公共交通信息查询的重要内容。针对公交换乘问题,基于有向赋权图构造了公共交通网络换乘矩阵。通过矩阵运算理论,建立了从已知公交起点站到欲到达的公交目的站的最小换乘模型;并以厦门市公交线路和站点数据对换乘模型加以实现,结果验证了换乘模型及算法的有效性和实用性。     

基于复杂网络的武汉市公交网络特性研究

基于复杂网络的思想,以Gephi软件为分析工具,对武汉市公共汽车交通系统建立了邻近站点、公交线路和公交换乘3种复杂网络,获得了这3种网络的拓扑结构和几个静态几何量参数,并分析了这些网络的拓扑结构特性。结果显示,武汉公交基本可以满足当前需求,但是仍存在分布不均、乘客候车时间过长、个别站点不能通过换乘到达等问题。针对此类问题提出了优化建议。     

公共自行车系统站点设置和锁桩配置评价研究

针对兰州市公共自行车系统在运行过程中出现的部分站点设置不合理及自行车利用率低等问题,提出基于改进的C4.5分类算法的公共自行车站点设置和锁桩配置评价模型.以兰州市公共自行车站点的实际运行数据为基础,利用R语言对站点的租车频次、还车频次和租车时长等数据进行统计并分析,结合改进的C4.5分类算法对已部署站点的区域进行分析,构建公共自行车系统评价决策树,接着以数据间的耦合协调度为基准,确定站点设置的效果等级,得出站点设置的优劣.最后对比不同站点的设置效果,并结合站点运行数据的分布,对设置不合理站点提出改进方案,为优化公共自行车系统提供参考.     

城市公共自行车租赁点配车量优化模型研究?

发展公共自行车日益成为许多城市低碳交通规划的重要组成部分,公共自行车租赁点布局以及配车量分配是充分发挥公共自行车作用的关键.为缓解公共自行车系统实际运营中的车辆供需矛盾,综合考虑公共自行车系统的运营成本和用车者等待时间成本,平衡一天内高峰期和非高峰期的需求变化,在预测公共自行车需求的基础上,应用排队论方法,构建了公共自行车租赁点配车量优化模型;并应用于北京市的部分公共自行车租赁点,验证了模型的合理性和可行性.     

城市轨道交通出站端潜在自行车接驳分担率转移模型

为了掌握城市轨道交通车站出站端自行车接驳特征,定量描述出站端潜在自行车接驳分担率转移规律,以日本东京都为例,选取570个车站进行调查,总结不同区域自行车接驳分担率变化规律,得出其与车站密度、设施配置的关系.在此基础上,筛选出30组车站-交通小区对调查其接驳距离、步行及公交接驳时间、费用等,探讨接驳距离、步行与公交接驳时间差、公交在车时间比对出站端潜在自行车接驳分担率转移的影响,通过多元非线性拟合,建立出站端潜在自行车接驳分担率转移模型并验证.     

基于隐马尔可夫模型的公交乘客出行链识别方法

以公交IC卡数据为基础,结合公交站点周边土地类型及乘客时空转移序列构建隐马尔可夫模型对乘客的出行目的进行识别,继而实现完整乘客公交出行链的提取。采用石家庄某一工作日的公交IC卡数据来实现模型,并与同日期的公交乘客出行调查数据对比,结果表明模型与实际调查结果较为吻合,工作日公交乘客出行链以通勤类出行链为主,总占比达81.87%,通勤活动具有很强的时效性。本文模型为公交IC卡数据的深度研究提供了一定的基础。     

共享单车发展下的轨道交通廊道影响范围研究

基于共享单车在各大城市普及程度的提高,共享单车换乘轨道交通的出行方式越来越普遍。本文建立以广义出行成本表达可达性的轨道交通廊道影响范围测算模型,计算轨道交通站点的合理影响范围,比较骑行和步行换乘轨道交通时各站点的影响范围。以成都市为例,各环线内骑共享单车的影响范围比步行的影响范围平均增加了675.2～4590.06 m;范围扩大了2.36～2.64倍。基于泰森多边形原理,解决各站点间合理影响范围的重合问题,并确定站点潜在影响范围的界限。该研究成果确定了一个更为精准地划分轨道交通廊道影响范围的方法,为轨道交通廊道影响范围的研究提供了新的理论方法。     

考虑建成环境交互影响的共享单车需求预测

共享单车的发展有利于交通的节能减排绿色发展。建成环境是影响共享单车出行需求的重要因素,然而很少有学者探究考虑其交互作用。为了准确分析建成环境中各影响因素的交互作用以达到精确预测共享单车出行需求的目的,本文使用了深圳市共享单车出行数据、兴趣点数据（point of interest,POI）、路网数据和公交线路数据等多源数据,采用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型预测共享单车出行需求,并与BP(Back Propagation)神经网络模型预测结果进行比较;最后借助SHAP(SHapley Additive explanation)方法解释GBDT模型中各种影响因子对共享单车出行需求产生的影响,并分析各影响因素及其交互作用。实验结果表明：GBDT模型预测结果平均绝对误差为0.683,均方根误差为0.728,较BP神经网络模型预测准确性更高;通过SHAP方法发现自行车道密度、公交站点数等交通属性因素对于共享单车出行需求作用明显,土地利用中土地利用混合度不是简单线性作用且不同POI间存在复杂交互关系。可见通过借助GBDT模型和SHAP方法可以用来共享单车出行需求预测以及影响因素分析,从而为共享单车发展提出改善建议。     

城市建成环境对公共自行车使用的影响机制研究 ——以深圳市南山区为例

以深圳市南山区363个公共自行车站点的自行车使用频次及周边500 m缓冲区建成环境为研究对象, 采用空间滞后模型, 在考虑公共自行车站点区位、公共交通设施环境、自行车骑行环境和相邻站点空间自相关的基础上, 重点研究反映不同人群集聚的土地利用类型对各站点公共自行车使用频次的影响。结果表明, 工作日高峰、周边公交线路数量、周边道路用地面积、支路长度、周边工业建筑面积、低档商服建筑面积和低档住房建筑面积对公共自行车使用频次具有显著正向影响, 到最近地铁站距离和绿道长度对公共自行车使用频次具有显著负向影响, 站点间公共自行车流量具有高度空间自相关性。建议规划公共自行车站点时应重点关注周边建成环境因素, 在布点和定价时充分考虑通勤等规律性需求, 并结合人口分布特点, 增加低收入人群集聚区的供给量。     

配合城市轨道交通的公交专用道的布设

为缓解当前城市的交通问题,我国提倡公共交通优先,同时应该增强公共交通一体化发展,以实现城市交通可持续发展。为了促进常规公交和轨道交通的衔接,本文提出了配合城市轨道交通的公交专用道的布设问题,并从候选线路集合和优选线路技术两部分出发进行分析。第一部分通过构建了包含公交网络与地铁网络的Space L加权网络模型,计算模型的统计特性指标用以分析现状公共交通网络,利用权重指标筛选出候选路段集合,用于公交专用道的布设。第二部分通过对公交专用道布设的条件以及原则进行分析,建立了配合轨道交通的公交专用道的布设流程,进而对候选线路进行优选,得到最终优化方案。最后,建立了天津市外环线以内区域的加权公交-地铁网络拓扑结构模型,并对公交专用道进行了具体布设。     

广州水上巴士低乘坐率问题调查研究与对策

作为有河流经过的城市中独特的交通方式,水上巴士是城市发展与城市交通的重要组成部分。然而,广州水上巴士客流量少、存在低乘坐率问题。通过调查和数据分析,得出结论:现有站点设置虽合理,但线路较短,部分江段缺乏站点设置;候船时间长、收船早,对公众出行选择水上巴士影响较大;水上巴士与其他交通方式一体化换乘接驳较差,公交、地铁站距水上巴士码头500 m以外,对远距离潜在乘客吸引较弱;应借召开亚运会契机,将交通、休闲两功能结合,发展其为休闲性交通方式。研究成果将为广州水上巴士未来发展提出建议,为城市发展与交通规划的政府决策提供技术支持。     

Complexity of Public Transport Networks

The theory of complex networks was used to classify public transport networks into public transportation route networks, public transportation transfer networks, and bus station networks. The practical significance of the network parameters was then analyzed. The public transport networks in Langfang, Jin-ing, and Dalian were then chosen as specific research cases. The results show that the public transportation networks have the characteristics of complex networks. In addition, the urban transportation network parameters all significantly affect the accessibility, convenience, and terrorist security capability of the urban public transportation network. The results link the findings with the actual situations to explore means to solve transportation system problems.