考虑家庭出行模式的早高峰错峰调控策略研究

早高峰通勤期间,家庭出行模式选择的不确定性增加了错峰调控策略制定的难度.本文以家庭用户为研究对象,引入错峰间隔变量和拼车系数,以家庭出行成本最小化为目标,构建了家庭出行成本模型.在此基础上,基于单瓶颈网络构建了考虑家庭出行模式和错峰调控策略的双层模型.研究结果显示,当拼车系数较小时,错峰调控策略无法通过改变家庭出行方式而降低家庭出行成本,不能降低系统总费用;但当拼车系数较大时,系统总费用降低比率随拼车系数增加而提高,合理设置错峰间隔可有效改变家庭出行方式,显著降低家庭用户出行成本.最后,给出不同情景下最优错峰调控策略的阈值,并通过数值算例验证了结论的有效性,辅助早高峰交通拥挤缓解决策的制定.     

考虑校车的早高峰个人与家庭混合出行问题

在早高峰期间,家庭通勤者需要同时考虑家长和孩子双方的出行成本来制订出行计划。校车在各大城市的普及,改变了以往家长开车送孩子上学然后再去工作地点的单一出行方式。基于此,本文研究了在校车影响下的早高峰个人与家庭混合出行行为。首先,在校车、私家车双交通模式下,本文构建了个人与家庭混合出行的用户均衡模型,分别研究了个人通勤者和家庭通勤者的出发时间选择行为以及家庭通勤者的出行方式选择行为。其次,在均衡模型的基础上分别分析了校车费用、学校与工作开始时间差对个人和家庭两类通勤者出行成本的影响。然后,提出了相应的错峰调控策略来最小化交通系统总出行成本,从而提高交通系统的运行效率。最后,通过数值算例对本文所提出的模型和结论进行了验证。     

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.     

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.     

家庭成员活动-出行选择行为的相互影响

基于活动的方法对研究家庭成员活动-出行选择之间的相互影响关系提供了新的思路。针对已有研究多围绕发达国家展开的现状,以国内某直辖市2005年居民出行调查数据为来源,从基于活动方法的协作性限制出发,研究了主要家庭成员活动-出行选择之间的相互影响模式,利用结构方程模型,分析了活动和出行需求在家庭成员之间的分配情况,讨论了存在于同一成员和不同成员各次活动和出行中的替代、补充、陪同等影响关系对个体活动-出行选择行为的影响。研究得到了在行为学上具有较强解释力并达到各项统计学评价指标的模型,对出行行为分析有重要意义。     

基于活动的瓶颈模型:公交枢纽晚高峰居民通勤研究

如何快速消除公交枢纽瓶颈的制约,是居民通勤的老大难问题.本文结合瓶颈模型与基于活动的方法来研究公交枢纽晚高峰居民通勤行为,以解决通勤者在其活动和出行之间的时间分配问题.以瓶颈模型为基础,考虑公交内部拥挤,将出行行为与活动相关联.通过引入公交内部拥挤成本,根据不同的效用函数选择出发时间,建立了动态出行均衡模型.并由此得出均衡条件下的相关性质,来解释晚高峰通勤者在瓶颈入口前排队的交通现象.研究发现,与传统瓶颈模型相比,基于活动瓶颈模型乘客动态更加丰富,出发时间选择更为复杂.算例结果表明,通勤者对公交车内部拥挤的敏感度越高,越会尽量地避开高峰出行.为了使净效用更大,通勤者会选择在工作地滞留较长时间,晚高峰时段推迟.     

基于瓶颈模型的异质出行者早高峰出行问题研究

早高峰出行中道路瓶颈是造成交通拥堵的主要原因之一.本文针对存在高速公路(含有高承载力车道)和普通道路的瓶颈路段,研究了时间价值不同的出行者早高峰出行行为.基于瓶颈模型的均衡条件,推导了不同收费标准下,出行者改变出行方式时个人早到惩罚的临界值.研究发现收费较低时,时间价值较低的出行者使用高承载力车辆的数量会增加.收费达到一定程度时,即使是时间价值较高的出行者也会选择高承载力车辆出行.数值算例也表明设置恰当的收费标准可以降低系统出行时间.     

基于活动的出行行为动态模拟方法

结合我国交通规划实际,研究基于活动的出行行为动态模拟方法,用一系列具有时间维和空间维的能调查得到的特征变量来描述出行行为 ,并应用蒙特卡罗方法对其进行模拟.重点研究模拟模型的建立和模拟的方法及过程,最后应用该方法模拟辽宁省某市城市居民的出行行为.结果显示所提出的模拟模型误差较小,能准确反映出行行为.     

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.     

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...     

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.