考虑停车位置和步行成本的双起点单讫点通勤均衡分析

考虑来自两处不同居住地的通勤者, 经由两条完全不重叠的含有瓶颈的道路,到达同一个工作地上班的问题, 引入两组通勤者对于停车位的竞争,在瓶颈模型的基础上, 构造停车位置函数,建立了考虑步行成本的出发时间选择模型.根据两组通勤者通勤高峰开始及结束的早晚关系, 将均衡状态分为 4 种情形, 并进一步考虑通勤者准点到达时刻, 分为 14 种子情形,推导得出了通勤者的出发和到达曲线. 最后,通过算例分析了两组通勤者时间价值相同且两条道路的瓶颈通行能力相同的条件下,均衡态随步行速度、出行人数变化的情况.     

基于30 min通勤可达范围的居住区分类及特征指标

以上海市15个居住区通勤出行调查数据为基础,确定合理的单次通勤出行时间预算目标值为30min.利用电子地图应用程序编程接口(API)二次开发和地理信息系统(GIS)技术绘制居住区居民使用小汽车、轨道交通、常规公交方式30min通勤活动空间可达范围.从30min通勤可达范围交通系统配置角度,分析居住区通勤可达范围差异产生原因.重点对居住区公共交通30min通勤可达范围内各类提供工作岗位的设施点密度、被调查者上班地点落在该范围比例、使用小汽车通勤出行比例之间的相关性进行分析.提出分类居住区的针对性交通改善策略.     

居住区3类典型公共设施布局对慢行出行行为的影响分析

为了促进非通勤活动的慢行交通出行,从居住区公共设施的规划布局对慢行出行偏好影响入手,提出公共设施布局规划模式和规划指标建议.选取了公共设施沿街布置、成片布置和混合布置的3种典型居住小区,对居民非通勤活动慢行出行行为和公共服务设施布置的相关性进行了研究.结果表明:混合布置的居住区居民慢行出行偏好最高,成片布置的居住区居民慢行出行偏好最低;公共设施布局对日均1次及以上的活动慢行出行影响程度最大,对平均2~3周1次的活动慢行出行影响程度最小.合理的公共设施布局能够促进居民在非通勤活动中采用慢行交通出行,对居住区公共设施"大集中,小分散"布置提出定性定量规划建议指标.     

基于TPB的北京市居民低碳通勤选择机制研究

以北京市为研究区域,通过通勤调查获取研究数据,基于计划行为理论（TPB）,运用结构方程模型,分析北京市居民低碳通勤选择行为和影响因素. 结果表明:北京市居民低碳通勤选择是居民根据认知特征、人口社会学特征等自身属性,在成本和政策所构成的选择情景中形成的,受行为意愿、政策效果、通勤成本和知觉行为控制的影响;低碳通勤意愿由认知特征决定,行为态度作用最显著,主观规范次之,知觉行为控制影响最弱;居民认为低碳通勤的最大益处是减少拥堵,但缺乏舒适性和便捷性;通勤时间成本和设施便利性限制低碳通勤选择;引导政策中,补贴和限行限购效果显著．      

基于时间特征行为动力学的通勤模式分析

公共交通是解决城市交通拥堵问题的有效措施.通勤群体作为城市公共交通的主要参与者,其行为模式一直以来是学界的研究重点与难点.本研究以全样本出行数据为基础,采用人类行为动力学方法,通过分析通勤乘客的出行时间间隔分布特征,从群体层面实证了人类行为"幂律呈现"的普适性,但同时也在部分个体样本上观察到了"幂律消散"现象.深入研究发现,这些偏离幂律拟合特征的个体,一般具有更为规则的出行规律.进一步提出了基于曲线拟合参数及出行间隔谱函数的通勤乘客聚类方法,直观、有效地解决了通勤乘客的细分问题.珠海市的案例显示,对于深入研究城市公共交通出行规律具有很强的实用价值.     

城市通勤出行链模式选择行为研究

通勤出行是城市居民最基本和最重要的出行,对其进行研究是进行交通规划、设计与管理的一项不可缺少的基础工作,因此本文开展了基于2008年东莞城市居民出行调查数据和多项Logistic模型建立居民通勤出行链模式选择模型的研究工作。本文中的通勤出行链模式选择模型将通勤出行链模式细分为五类（HWH、HWHWH、HWH＋、HWHWH＋、HW＋WH）,并考虑了出行方式对出行链模式的影响作用。通过对模型结果的分析,总结了通勤出行链模式的显著影响因素以及通勤出行链模式选择中的特征。研究内容对于建立基于活动的交通需求预测模型、制定交通管理政策具有重要借鉴作用。     

HFF6111K10EV纯电动通勤客车开发及无线充电技术的应用

简要介绍HFF6111K10EV纯电动通勤客车整车的开发和无线充电技术的应用。     

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%。     

分时通勤缓解高峰拥堵的作用机理及效用

通勤者的出行意愿和路网的交通状态直接影响了交通需求管理措施的实施效果.在对比分析错时上班制和弹性工作时间制优缺点的基础上,提出了根据通勤个体上班时间意愿,统筹制定分时段上班制度的"分时通勤"新措施,进而提出了"三阶段两步骤"的分时通勤政策制定方法.通过收集上海市异质的通勤者意愿上班时段及出行信息,分析了通勤者对分时通勤政策的接受程度,利用两步骤的调节方法对不同企业性质的通勤者上班时段分布进行了优化,验证了分时通勤政策的可行性和有效性.     

基于潜变量RF的通勤高峰期小汽车出行方式向公交转移行为研究

为缓解城市的交通拥堵,科学合理的引导小汽车出行者改乘公共交通出行显得尤为重要。以通勤出行者为研究对象,引入了有关价值观念的扩展心理潜变量,并建立了基于扩展TPB理论的潜变量MIMIC模型,分析了小汽车和公交出行方式下各潜变量之间的关系。然后,考虑随机森林算法有鲁棒性好、泛化能力强的优势,构建了带有心理潜变量的MIMIC-RF出行方式转移模型,通过实证结果得到有潜变量的模型比传统的模型具有更好的预测效果。因此,可借助该模型进行敏感度分析,结合关键影响因素的变化探究通勤者选择小汽车出行方式向公交转移的规律。