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。     

综合客运枢纽旅客换乘交通方式分担模型

为了解客运换乘枢纽旅客交通方式选择分担率,对换乘枢纽旅客交通方式选择影响因素进行分析,认为交通方式选择是道路交通网络基础特性、公共交通配套设施布局特性等客观因素以及旅客出行特性、旅客偏好等主观因素相互作用直至均衡的过程。依据效用最大化理论,在交通方式选择行为模型的基础上,引入感知和态度2个心理变量,构建了随机效用函数模型,并对模型求解。选取某换乘枢纽站的3种交通方式为调查对象,抽样调查了各交通方式的属性值,量化分析了各因素对交通方式选择作用的大小,对各交通方式的分担率进行了计算。研究结果表明:效用最大化能很好地反映旅客在选择交通方式时的决策过程,从旅客的个体出发,综合考虑旅客个体行为能较为客观地计算出不同交通方式的分担量,模型具有较好的实用性。     

一种新的基于WebGIS的公交换乘模型

分析最小换乘算法比Dijkstra算法更适合基于WebGIS的公交换乘查询.考虑交通路况对出行路径选择的影响,引入站点热度和线路热度,提出换乘次数最少、换乘站点热度最小、出行线路热度最小优先级递减的线路评价指数模型,能够给乘客提供更加合理的最优出行线路,期望在WebGIS得到广泛的应用.     

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.     

基于网络均衡的城市客运枢纽换乘需求研究

城市客运枢纽作为综合客运交通体系的重要组成部分,其基础内容就是研究枢纽的换乘需求. 将交通网络抽象为分层网络,在随机用户网络均衡理论基础上,分析城市交通网络中出行者的出行方式选择行为,构造出行费用函数,提出了相应的变分不等式模型和枢纽换乘流量的计算方法. 根据城市出发地目的地数据,通过外部变量的变化,得到城市客运枢纽换乘需求的变化,并对这些变化加以分析,以期改善客运枢纽的换乘能力. 最后结合一个算例,研究了外部变量的变化对城市客运枢纽换乘流量需求的关系,验证了方法的可行性. 研究结论为城市客运枢纽换乘需求研究提供有益的参考.      

城市综合客运枢纽交通方式换乘分担率模型

为确定城市综合客运枢纽各交通方式的分担率,以RP/SP数据为基础,引入随机效用理论,考虑时间、费用、出行目的和收入4种因素对方式选择的影响,构建了综合客运枢纽内多方式两两交叉换乘分担率模型,并应用于深圳福田客运枢纽。应用结果表明:公交与地铁等公共交通方式分担了将近80%的客流,周末出租车分担率显著高出工作日;模型能够更有效地计算枢纽内一种交通方式换乘某一特定交通方式的选择概率,并计算枢纽内各运输方式的换乘分担率,为城市综合客运枢纽的规划提供决策支撑。     

基于有限理性的交通方式划分模型

考虑出行者有限理性的特点,建立改进的交通方式划分模型.通过问卷调查,确定出行者方式选择各影响因素的权重,以及各交通方式在不同因素下的表现;运用TODIM方法,计算各交通方式的价值;基于有限理性,建立交通方式选择Probit模型;讨论模型中参数变化对交通方式划分的影响;对比上班和购物出行,分析不同出行目的对方式选择的影响.研究表明,基于有限理性的交通方式划分模型能够体现不同出行目的下出行者出行方式选择偏好;参数θ体现出行者的认知程度,在该模型里应在(0,2)中取值.     

基于公交限时免费换乘的居民出行方式选择建模与分析

为了促进城市公共交通的发展,鼓励市民公交出行,多地推行公交限时免费换乘政策。为了研究该政策对于居民出行方式选择结构的影响,运用效用最大化原理,改进了非集计模型,建立了居民出行方式选择模型。调查了青岛实施公交限时免费换乘政策前后通勤出行者的年龄、月收入、职业、出行距离和出行时间等特征,获取了相应数据;以此数据为例进行了模型检验,结果发现所建立的模型计算值与用调查数据直接计算出的公交限时免费换乘政策下公交出行分担率的误差为1.65%,表明该模型的准确性与有效性。该模型为预测城市实行公交限时免费换乘政策后的公交出行分担率提供了一种新方法。     

经济圈客运交通方式分担与交通分配组合模型

为优化经济圈内客运多方式交通网络结构,建立了交通方式分担与交通分配组合模型,研究经济圈内多方式交通网络均衡时乘客的交通方式选择问题.考虑出行时间、出行费用、舒适度等影响乘客出行方式选择的因素,分析了铁路和公路2种存在主要竞争关系的出行方式的广义出行费用.结合我国经济圈内城际客运出行特征,给出了经济圈内多方式交通网络均衡条件,构建了与该均衡条件等价的变分不等式模型,设计了求解该模型的精简对角化算法.最后结合长江三角洲经济圈,应用该模型预测乘客选择铁路和公路出行方式的比例.结果表明,模型和求解算法有效,能够从用户最优的角度为合理配置经济圈内多种交通方式提供量化依据.     

综合运输客运枢纽换乘系统布局优化模型

从旅客的全出行过程分析了综合运输客运枢纽的旅客换乘流线和换乘特征,提出了基于全出行过程的"路径—方式"分配模型和枢纽车站的换乘量预测方法.从全路网来看,换乘布局影响路网客流分布和枢纽内各车站换乘量,外部路网和枢纽内的相关市政配套设施需依据交通量和换乘量同步变化,据此建立了综合运输客运枢纽换乘系统布局优化模型.最后,通过淄博北综合运输枢纽的实例验证了模型和方法的可行性.     

基于空间模型的轿车平顺性时域建模和仿真*

基于滤波白噪声、路面各向同性假设和一阶Pade逼近方法,建立了四轮路面激励的滤波白噪声模型。基于一定假设,建立了轿车平顺性七自由度空间力学模型,由系统振动能量和拉格朗日方程推导出相应数学模型的微分方程描述,提出了相应的平顺性仿真算法,在常用的B级路面和车速60 km/h下,对某轿车平顺性进行了时域仿真,获得了振动响应量的时间历程。研究结果表明,基于空间模型对轿车平顺性进行时域建模和仿真是可行和有效的。     

基于遗传算法的汽车式移动机器人路径规划方法

对文题进行了数学描述，提出了一种基于遗传算法的汽车式移动机器人最短距离路径规划新方法，探索了解决非完整系统路径规划问题的新途径．利用经改装的遥控汽车模型进行了路径规划实验，取得了令人满意的实验结果     

区域拥挤收费与停车换乘的组合措施

区域拥挤收费对限制小汽车进入城市中心区域具有很好的效果,停车换乘在不影响驾车便利性的同时,鼓励市民采用公共交通出行.文中将此缓解大城市交通拥挤问题的两种有效措施相结合,建立了区域拥挤收费与停车换乘组合网络均衡模型.用该模型研究了小汽车和公交车混合交通出行行为,并提出了一个改进的基尼系数用以评估组合措施下社会和空间的不公...     

连续型公交专用道网络布局优化模型

针对以往离散公交专用道网络布局的局限性,从公交专用道布设的现实条件、规划与建设实践入手,利用网络优化方法提出了面向公交走廊的连续公交专用道网络布局双层优化模型.该模型的上层模型是以最小化路网用户总出行时间为目标的连续公交专用道网络布局设计决策,下层模型是以最小广义出行成本为目标的小汽车和公交车客流分配模型,并应用遗传算法(genetic algorithm,GA)求解该模型.通过算例验证了该双层优化模型有效性与实用性,以及连续型专用道网络布局方案相较与离散型方案的优越性.     

多交通方式实时信息影响下的通勤者出行行为

为确定实时信息对于出行行为的影响,探索了手机APP提供多交通方式实时出行者信息下的通勤者交通方式选择行为。采用意向调查方法,获取了上海市居民在提供包含两条自驾路线（以高架为主和以地面为主）和一条停车换乘地铁路线的实时交通信息情况下的交通方式选择行为数据。运用描述性分析和多元logit模型,得到了交通方式选择的主要影响因素。研究发现,通勤者的驾龄、家庭私家车数量、开车频率、获取交通信息频率、停车换乘设施使用经历等个体属性,行程时间和车厢拥挤程度等信息内容,会显著影响出行决策。此外,提出了对交通规划与管理和多交通方式出行者信息系统研发有指导意义的建议。     

基于滤波白噪声的汽车平顺性时域建模和仿真*

为了进行汽车平顺性建模和仿真,给出了路面不平度频域模型的标准和改进两种形式。对应路面不平度频域模型改进形式,总结了基于滤波白噪声的路面不平度激励的时域模型。由前后轮路面不平度激励的相关性和一阶Pade算法,建立了前后轮路面不平度激励的时域模型。基于平面系统假设,建立了汽车平顺性四自由度平面系统模型。提出了基于滤波白噪声的汽车平顺性四自由度平面系统仿真算法。在B级路面和常用车速60 km/h下,对某轿车平顺性进行了时域仿真,获得了前轮和后轮路面不平度激励和振动响应量的时间历程。研究结果表明,基于滤波白噪声构造路面不平度激励和对汽车平顺性进行时域建模和仿真是可行和有效的。     

基于交通组织的物流园区功能区块布局

将物流园区内部交通网络和货车行驶时间引入布局模型中,并考虑货车通过交叉口的时间,构建了基于交通组织的物流园区功能区块布局模型.设计遗传算法,在染色体转化为布局方案后,抽象出内部交通网络,在全有全无交通组织的基础上计算车辆行驶时间,所得到的结果更符合实际要求.结果表明,相比现有模型,按该布局车辆行驶时间平均可以减少9.5%.     

基于出行偏好和路径长度的路径规划方法

针对基于最短路径的路径规划方法只关注路径长度, 而基于轨迹的路径规划方法过度依赖用户偏好的问题, 提出一种同时考虑用户出行偏好和路径长度的路径规划方法. 首先, 利用长短期记忆模型从历史出行轨迹中提取用户的出行偏好; 其次, 采用Markov链Monte Carlo采样技术将用户的出行偏好引入启发式搜索算法A*中, 在道路网络中搜索得到符合用户出行偏好且较短的路径; 最后, 以北京市路网和出租车轨迹数据作为测试数据, 将该方法与基于最短路径的规划方法和基于轨迹的路径规划方法进行实验对比. 实验结果表明, 该路径规划方法更稳定, 并且其规划的路径具有较高的准确度、 较短的行驶距离和行程时间.     

基于协整理论的浮动车行程时间修正模型

以牌照识别数据为基础,将计量经济学中的协整理论与误差修正模型应用于数据融合技术,建立基于协整理论的浮动车行程时间修正模型. 以上海市高架路为例进行分析,证实了浮动车数据与牌照识别数据之间的协整关系,结果说明浮动车数据的短期波动受到了长期均衡与短期失衡的作用.     

基于多目标粒子群算法的主动座椅悬架滑模控制器设计

为提高汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性,对车辆主动座椅悬架提出一种基于多目标粒子群算法的滑模控制器设计方法。首先,在建立三自由度1/4车辆主动座椅悬架系统模型的基础上设计了满足李雅普诺夫稳定性理论的滑模控制器;其次,基于滑模控制到达条件和滑模面的稳定条件结合Hurwitz稳定判据选择合适的滑模面参数;然后,以汽车悬架动挠度、轮胎动载荷和控制器控制力输出为约束,形成以座椅质心垂直加速度、座椅悬架动行程以及轮胎动位移为控制目标的多目标优化问题,对滑模控制器参数进行优化设计;最后,在MATLAB环境下基于多目标粒子群算法进行求解,并进行数值仿真模拟。仿真结果显示,经过多目标参数优化后各目标值明显减小,表明基于多目标粒子群算法的滑模控制器参数优化显著地改善了汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性,为汽车主动座椅悬架系统的研究提供了理论依据。