城市公交的最优补贴模型的研究

目前我国大多数城市尚未形成规范的公交补贴计量方法.文章构建了基于乘客广义出行成本的最优票价和最优发车频率均以＂社会福利最大化＂为目标的公交最优补贴模型,以期为国内城市公交补贴计量提出新的思路和方法.     

轨道交通企业定价的博弈分析

针对轨道交通与地面常规公交走向重复,造成公交系统内部客流竞争现象,根据博弈理论建立两种模型,一种假设建立两企业在一条并行线路上各自的竞争收益和票价模型,第二种是常规公交为轨道交通起衔接作用,集散客流时确定的收益和公交“一体化”票价模型。经比较,后一种能使企业达到“双赢”,是优化城市交通出行环境和解决交通问题的一种有效方法。     

关于公交高峰时段运行调查

在私家车拥有量日益增长的今天,出行方式选择公交无疑是非常便利的一种,但是由于城市公交存在候车时间长、换乘不方便及安全性能差等原因,这使人们出行不再选择公交,因此城市公交发展变得缓慢。为减少城市公交车的延误频率,提高公交服务质量,对此,我们需要对城市公交高峰时段运行时间间隔进行科学合理的调查。     

暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为

基于暴雨内涝天气对公交线路运行影响强弱的三种情形,通过实际调查(RP)和意向调查(SP)的调查结果进行效用模型估计和决策变量的敏感性分析,解析暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为机理,得到公交乘客出行选择行为的影响因素(由强至弱)是步行时间、票价、车内时间和车内拥挤程度,以及所选出行方式的主要特点(由强至弱)是零换乘、低票价、中途易更改出行意愿和运行稳定.最后根据上述结果,从调度指挥、对信息服务、交管保障三个方面进行了暴雨内涝天气下公交应急预案的探讨.     

收费公路和公共交通之间的定价博弈分析

研究了收费公路和公共交通的定价博弈问题.运用博弈论的模型和方法,在自由竞争和充分合作的情况下分别建立了两者间的定价模型;探讨了在自由竞争的情况下公路收费和公交票价达到的均衡状态,以及在多种政府政策下均衡状态的变化,同时分析了运营者相互合作下的公路收费和公交票价.结论表明,在自由竞争的情况下,政府税收对最优均衡定价没有影响,在固定出行需求的情况下,政府对公交进行补贴会导致两者的定价上升.     

定制公交居民出行方式选择的影响因素

掌握影响定制公交选择概率的因素,对于定制公交的运营管理具有重要作用。结合广义Logit回归模型和条件Logit回归模型的混合模型,将居民个人属性与出行方案属性同时考虑进出行方式效用函数中。根据定制公交的在旅途距离及服务水平的设置定位,选取定制公交、出租车与常规公交作为出行选择集。运用问卷调查数据进行模型参数拟合,得到不同影响因素对于出行方式的边际效用和分布概率的影响。通过拟合结果,得到出行价格变量的系数在常规公交及定制公交1的效用函数中绝对值较大,分别为0.195 4和0.117 3,而在定制公交2和出租车的效用函数中绝对值较小,分别为0.156 1和0.057 1。行程时间变量在定制公交2和出租车效用函数中的绝对值较大,分别为0.073 5和0.080 7,在常规公交和定制公交1的效用函数中绝对值较小,分别为0.020 4和0.015 0。说明定制公交的服务需根据潜在乘客的出行价格及出行时间敏感度进行设置,研究结果对设置定制公交运营策略具有重要参考意义。     

基于NL模型的北京公共交通票价对出行方式影响研究

利用SP(stated preference)调查挖掘了更多乘客选择出行方式时关注的因素,对比研究了MNL(multinomial logit)与NL(nest logit)模型机理,构建了更具适用性的交通方式选择NL模型,以北京市为例验证了模型的可靠性。应用模型分别探究了常规公交及地铁票价变化对乘客交通方式选择的影响。结果表明,随着常规公交票价的增加,0~10 km范围内常规公交出行者向私家车转移,10 km以上则会选择地铁出行;而随着地铁票价的增加,地铁出行方式的分担率明显下降,并导致公共交通分担率的下降。通过探究公共交通票价变化对乘客出行方式选择的影响,为北京市公共交通票价调整提出合理建议。     

考虑家庭约束的出行方式选择行为研究

为调整出行方式结构,缓解城市交通拥堵,利用2005年北京市居民出行调查数据,把是否与家人相伴出行引入出行方式选择的影响因素中,采用混合Logit方法建立了有家庭约束和无家庭约束2种条件下的出行方式选择模型,并对参数进行了标定。对比分析了两类模型的差异,基于公交票价和汽车油价的变动各设计了6种情景,对各个出行方式分担率的相应变化进行了敏感度分析。研究结果表明:有或无家庭约束条件下,居民考虑出行方式选择的重点不同,选择机理有很大差异;由于更多依赖于私人交通工具,有家庭约束的居民出行对公交票价的敏感度较高,而对汽油价格的敏感度相对较低。因此在制定城市交通政策时,仅针对单一指标进行调控往往不合理,必须考虑不同家庭的特性,采用合理的综合措施来改善城市出行方式结构。     

城市公共交通出行方式选择的演化博弈分析

在传统的交通方式划分中通常采用logit模型来确定客流分担率,但是该模型忽略了在做出行方式决策时出行者之间的相互影响。因此考虑出行者之间相互影响的前提下研究出行者的出行方式决策很有必要。本文在将出行者定义为有限理性人的基础上,利用演化博弈理论得到了城市轨道交通和常规公交各自的分担率,分析了票价对城市轨道交通的分担率的影响。同时也为分担率的确定提供了一种新方法。     

基于出行行为分析的地铁通勤票价折扣研究

针对当前城市交通拥堵问题,对轨道交通票价的合理设定进行研究,以提升公共交通吸引力和缓解财政压力.首先,基于正交设计法设计问卷并开展意向调查（Stated Preference,SP）,构建基于巢式Logit(Nested Logit,NL)模型的通勤者出行方式选择模型;其次,通过分析通勤通道内地面公交、地铁接驳公交以及地铁等公交票价对小汽车和出租车的分担率的交叉弹性,选用地铁票价作为优惠对象;再次,基于Pareto最优理论,以公共交通分担率和公共交通票务收入的双提升为目标,构建变动需求下的通勤地铁票价折扣模型;最后,以天通苑-北京五环内市辖区通勤通道为例,采用非支配排序算法（Non-dominated Sorting Algorithms,NSA）确定地铁票价的合理折扣范围.研究结果表明：当地铁票价的优惠幅度介于7%～13%之间时,可实现Pareto最优态,当地铁票价的优惠幅度为13%时,通勤通道地铁及地面公交分担率的最大涨幅为6.1%.     

抚顺市公交行业发展思考

近年来,抚顺市经济发展、城市化进程加快、百姓出行需求快速增长,而城市公交却没有跟上城市发展的步伐。公交吸引力逐年下降,百姓出行难日益显现。该文主要是对抚顺市公交吸引力降低原因进行分析,并提出公交行业发展建议,提高公交吸引力,满足百姓出行需求。     

城市公交线网的优化设计

本文依据城市公交的发展特点,以乘客的总出行时间最小、公交总投入最少及其对环境的正负面影响为目标建立公交优化的模型,并且给出了优化目标和相应约束条件的函数表达式。通过对模型的分析,指出了求解方法,为进行公交线网优化提供了一定的参考。     

基于差分进化算法SVM的公交通勤乘客识别

通勤乘客是在早晚高峰出行并具有一定出行规律的人群,准确地从公交刷卡数据中识别通勤人群,对采取措施缓解早晚高峰交通拥堵和整个城市公交线网规划和调整具有重要意义。本文以珠海市公交IC卡数据为依托,提出一种基于差分进化算法优化支持向量机(SVM)的公交通勤识别方法。首先通过通勤乘客调查和实际刷卡数据相结合,分析出通勤乘客出行的特征属性;然后采用SVM算法构建分类识别模型,并利用差分进化算法(DE)对SVM进行参数寻优,得到最优识别模型,其识别准确率高达94.28%,优于其他算法模型;最后利用该模型对珠海公交IC卡数据中的通勤人群进行识别,结果显示其公交通勤人数为178 259人,占公交出行总人数的21.47%。     

面向城际轨道交通的定制化接驳公交线路优化

针对面向城际轨道交通的定制化接驳公交线路优化问题,对现有的定制化接驳公交的不足进行了总结,并建立了定制化接驳公交运行线路优化模型,该模型目标函数考虑最小化乘客出行成本和公司运营成本,同时满足最大乘客定制需求。针对该优化模型的特点,设计了混合模拟退火算法对其进行求解。最后通过算例分析,验证了所研究的考虑轨道交通到站时间的定制化接驳公交协调线路优化模型和算法的可操作性、有效性以及稳定性。     

基于支付一体化的地铁联程票价方案选择行为研究

“地铁+共享出行”成为城市出行的重要组成方式,共享出行成为公交联程出行的有效补充.针对“地铁+共享出行”联程票制票价研究的不足,围绕地铁联程出行群体,提出基于支付一体化理念的地铁联程票价方案.划分多距离出行场景,结合意向调查数据,建立巢式Logit模型,分析各属性变量对地铁联程出行群体选择地铁联程票价方案的影响程度,研究结果表明：中低收入人群拒绝支付高额票价,倾向于选择折扣力度适中、乘坐次数适中的低价票种,具备通勤需求且频率稳定的通勤人群,购入月票的概率显著高于其他用户;中距离联程出行用户对地铁联程票价优惠敏感性高于短距离联程出行群体.研究结果对促进城市公共交通与共享交通协同运营,为联程出行票价精细化优惠策略实施提供建议.     

与共享单车相互竞争的响应型接驳公交的票价研究

研究了与共享单车相互竞争情况下响应型接驳公交的票价问题。首先构建了包含基础票价、乘客出行延误惩罚的收益模型,模型中响应型接驳公交、共享单车的基础票价分别是需求点到地铁站距离、租用时间的函数;然后分析了响应型接驳公交、共享单车相互竞争条件下的定价博弈过程,并构建了嵌套双层规划定价模型;最后基于灵敏度分析和遗传算法设计了求解算法。算例结果表明:本研究方法能有效地确定响应型接驳公交、共享单车的单位票价和客流分担率。单车运行时:响应型接驳公交单位票价为0.8元/km,分担率为72.7%,共享单车单位票价为1.2元/0.5 h,分担率为27.3%;双车运行时:响应型接驳公交单位票价为0.5元/km,分担率为89.1%,共享单车单位票价为1.5元/0.5 h,分担率为10.9%。与单车运行的响应型接驳公交相比,双车运行的响应型接驳公交的基础票价降低了37.5%,分担的客流量增加了22.5%,显著地增加了社会效益,但运营商的总收益显著减少,需政府增大财政投入;双车运行时共享单车的社会效益、运营商的总收益均显著减少,随着响应型接驳公交系统运行方式的改进,共享单车的竞争力有相对下降的趋势。     

不同市场策略下的定制公交定价问题

定制公交是一种新型的交通方式,其定价策略对改善城市交通状况有重要意义。本文以常规公交、定制公交和小汽车3种交通方式并存的多方式城市交通路网为研究基础,建立双层规划模型来研究定制公交的定价问题。分别以企业利润最大化和系统最优为目标构建上层定价决策模型,下层为等价的多方式随机用户平衡模型。采用遗传算法(GA)和序列二次规划算法(SQP)对模型进行求解。为验证模型的适用性,构建了简单路网进行算例分析。结果显示:与系统最优为目标的定价策略相比,以企业利润最大化为目标的定价策略虽然能提高企业收益,但会提高系统总成本和降低公交分担率。     

基于机器学习聚类算法的城市公交车站点优化分析

随着"低碳环保,绿色出行"的理念深入人心,城市公交出行成为越来越多人的选择,但公交出行拥堵、低效率问题仍然是一个热点问题.采用聚类算法对城市公交车进行优化分析,通过三种聚类算法(DBSCAN、k-means、DIANA)、OD矩阵模型、统计与概率学等相关技术,对公交车刷卡数据进行挖掘建模,并分析提出居民出行规律、OD矩...     

基于非合作博弈的公交出行结构优化分析

为了在有限的公共交通资源下让出行者使用公共交通获得的出行收益最高,以公共交通出行结构作为研究对象,运用非合作博弈的方法,以出行距离为依据对出行者进行划分,对居民公共交通出行构建博弈模型寻求Nash均衡点,以预测合理的城市轨道交通、常规公交分担比例,优化公共交通出行结构。结合太原市的实际情况进行分析,研究结果表明:61.34%的中、短距离出行居民选择常规公交出行;53.18%的长距离出行居民选择常规公交出行是太原市最佳公共交通出行结构比例。所构建的模型能够结合研究区域分析常规公交和地铁的Nash均衡点,并给出合理的最优公共交通出行结构,为有关公交优化提供参考和建议。     

基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型

为了完善现有的交通分配模型,综合考虑出行者的方式选择与路径选择行为,建立了基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型。首先,在多方式交通网络中,根据出行者出行决策的2个步骤,即首先选择合适的交通出行方式、然后选择该方式交通网络中的出行路径,采用分层Logit模型描述出行者的交通方式和路径联合选择行为。在建立的分层Logit模型中,出行效用与流量分布相互制约,出行效用受路网流量影响,而路网流量由效用所决定,最终要达到平衡。接着,构造了一个数学规划模型来求平衡解,证明数学规划模型的最优解与分层Logit模型的流量解等价,并进一步证明等价数学规划模型的目标函数是凸的,而约束集也是凸的,因此等价数学规划模型是一个凸规划问题,模型的解是唯一的。随后,给出了求解提出的基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型改进的方向搜索算法步骤。最后,以含公交车和小汽车2种方式的方格形路网为算例,分析公交票价、出行者的时间价值和分层Logit模型的层间比例参数的变化对交通分配结果的影响。结果表明:公交车票价对流量分配的影响不大;公交需求量随出行者时间价值的增加而下降;当出行者的时间价值较低时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数增加而增加,当出行者的时间价值较高时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数的增加而减小。