基于移动互联交通信息的居民出行方式特性

为研究移动互联网时代下的居民出行特性,探索在出行链过程中移动互联交通信息对出行方式特性的影响。通过RP-SP(revealed preference-stated preference)融合调查获取出行者基本属性、实时交通信息属性及出行特征属性,建立居民出行方式选择巢式Logit模型,对桂林市居民展开出行方式选择特性调查。研究结果表明：在出行链日趋复杂的情况下,个体的出行活动和交通行为与移动互联交通信息关系愈发紧密;移动互联交通信息对居民出行方式特性产生显著影响,尤其对私家车出行影响最大,其中实时路况信息属性影响最为显著,其次为拥堵延误时间;交通信息获取的满意度越高,越能促进居民选择公共交通出行。该结论能够作为理论基础与实证依据推动移动互联交通信息下的路径选择与交通出行诱导提供研究依据。     

面向预约出行的车路联网与协同交通控制：前沿与展望

预约出行正逐渐成为重要的出行模式，为了确保预约出行在城市道路交通系统的实施，交通控制发挥着至关重要的支撑和保障作用，因此对面向预约出行的车路联网与协同交通控制前沿工作进行综述。以交通控制为研究主线，对面向预约出行的需求适应性交通控制方法、保障预约出行效益的车辆控制，以及控制与服务协同3个方向的前沿研究进行综述。结果表明，相比于传统出行方式，预约出行对于出行时间可靠性要求较高，交通控制需要保障预约出行的行程时间可靠性。同时，还需要构建既有利于提升路网整体运行效益，又能保障预约出行车辆优先通行的控制方法。最后，需要推动交通控制技术和服务型交通管理技术的融合，实现交通控制与出行服务的有机结合。     

佛山顺德区居民出行特征分析及交通对策研究

根据2005年居民出行调查数据,对顺德区居民出行特征的一系列指标如出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等进行了分析研究,并针对顺德区居民出行总量增大、出行耗时较长、私人交通方式比重较高、高峰小时峰值强劲等特点,对顺德区交通发展提出了发展公交、建设快速交通系统、加强交通需求管理等相应的对策。     

岳阳市交通出行结构的现状及发展研究

影响交通出行结构的因素较为复杂,除出行方式外,出行结构还与宏观交通政策、出行产生与分布的实际情况,以及与出行方式本身的运营特性等密切相关.文章在分析岳阳市交通出行结构现状的基础上,综合考虑各种影响因素,对其未来的出行结构作出了预测,为更好地发挥城市客运系统的整体效益提供了一定的科学依据.     

基于出行链的动态随机交通分配仿真研究

提出了一个基于出行链的动态随机交通分配模型。在这个模型里,出行者选择路径以最小化他们整个出行链上的感知出行成本。基于中观的交通/活动仿真器,结合时变的K最短路算法和连续平均法,设计了模型的求解算法。通过一个算例,对基于出行链的交通分配模型进行了分析,并与传统的基于出行的交通分配模型进行了比较,结果表明,传统分配模型忽略停驻点时,所求的平均出行时间要小于实际考虑出行链时的平均出行时间。     

基于信号滤波原理的公共自行车出行行为分析模型

以宁波市公共自行车系统为例,分析了公共自行车租赁时长与租赁频率的基本特性,并引入了交通性出行行为与非交通性出行行为的概念。在此基础上,基于通信系统中信号滤波的原理,将公共自行车出行中的租赁时长和租赁频率分别比拟为通信系统中的信号频率和信号振幅,利用巴特沃斯低通滤波器原理建立了公共自行车交通性出行行为分析模型。最后,利用该模型对宁波市公共自行车租赁特性进行滤波分析。结果显示,在公共自行车出行需求中,当租凭时长大于35 min时,以非交通性出行为主;当租凭时长小于20 min时,以交通性出行为主。得出了交通性出行行为的公共自行车租赁时长分布函数。     

基于出行方式划分模型的摩托车管理技术研究

本文针对城市交通摩托车出行问题,分析了摩托车交通带来的安全问题和污染问题,建立了Logit Kernel方式划分模型,并从完全禁摩和公交优先引导两种交通策略正反两个方面分析了交通策略实施后摩托车出行分担量的转移情况。结果表明从正面引导减少摩托车出行的公交优先策略对限制摩托车出行并不明显。因此要想改善摩托车出行带来的交通问题,必须采用渐进的模式实施禁摩交通政策。     

西宁市居民出行特征分析及对策研究

为了改善西宁市居民出行的交通环境,分析了西宁市城市居民出行调查的有关数据,通过居民的出行方式、出行目的、出行时耗、出行距离及其分布、出行时辰分布及高峰小时、出行空间分布等一系列指标,总结归纳西宁市城市居民出行特征及其原因。针对其出行总量增加、出行距离加长、出行时耗增加、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点,对西宁市城市交通发展提出大力发展公共交通、建设快速公交系统、增加城市各路网密度及发展其支路系统、加强城市道路交通的建设、管理和运行、加强交通法规的宣传与提高交通参与人素质等建议,对于推动该市的交通发展具有积极的意义。     

基于公交车运行轨迹的到站时间预测系统研究

随着城市容量的扩大及交通拥挤情形的加剧,人们花费在公共交通出行方面的等待时间日益增多,极大地降低了交通出行的效率。运用智能交通技术,实现公交车运行轨迹及到站时间预测,可以极大方便乘客合理安排出行计划,并节约社会出行总时间。     

城市交通出行成本的Nash均衡分析

针对城市交通出行选择及出行均衡问题,在基于考虑出行行为影响因素的广义出行费用模型的基础上,引入经济学的Nash均衡理论,分析了出行选择中可能存在的不同出行路径与交通方式组合。通过建立Nash均衡博弈模型并求解,得到不同路径及交通方式的广义出行费用均衡解,探讨了城市交通中出行成本的变化和交通运营商的竞价行为对出行均衡的影响。研究结果表明:在以广义出行费用为基础的城市交通出行选择中存在Nash均衡,且出行成本的Nash均衡解具有稳定性;在保证广义出行费用总和最小的情况下,当系统达到Nash均衡后,出行者不会随意改变策略,而会按Nash均衡下的策略出行,即各种交通方式运营商采取单方面改变价格的策略无法改变出行均衡以获取更高的利润。     

时间价值影响城市交通效率的实证研究

利用出行时间价值研究城市小汽车出行策略与公共交通出行策略的博弈,研究表明在出行成本较低时,小 汽车出行是个体理性选择,但个体的理性将导致交通低效率.仅通过增加收费限行可短期内缓解交通拥堵,但交通 效率无法根本提高.政府如果开辟快速公交系统,公共交通出行是个体理性选择,此时个体的理性将使交通高效 率,达到集体理性.     

基于小波神经网络的城市交通出行方式交互预测

解决城市交通问题的关键在于优化调整交通出行结构以实现交通供需平衡,准确的进行交通需求分析是平衡供需矛盾的基础。本文通过分析城市经济结构发展与交通方式选择的相互关系,从横向和纵向两个层面提取交通方式选择的关键因素,构建描述城市交通出行方式选择行为的小波神经网络预测模型,利用关键因素之间的交互关系实现对出行方式的预测。在实际算例中,以北京市居民出行数据进行模型参数标定,验证了利用影响出行方式的关键因素及交互关系建立小波神经网络预测方法的可行性和精度。     

基于层次聚类分析的城乡居民出行特征研究——以苍南县为例

针对城乡居民出行的不均质特征,以苍南县为例,基于区域经济、交通和城镇化3个方面的指标,利用层次聚类分析法将研究区域划分为中心城区、重点乡镇和一般乡镇3个聚类区,并将苍南县的城乡出行活动划分为3个聚类区间的出行,从出行次数、出行目的、出行方式、出行距离分布和出行时耗5个方面分析每一类居民出行活动的特征.研究结果表明:不同类别的城乡居民出行特征存在明显差异,Ⅰ类城乡出行以上班为主,具有频率高、距离短的特点;Ⅱ类城乡出行中上班和生活购物出行的比例较一类有所下降,但以上学、公务和看病为目的的出行比例有所上升,且私家车仍然是出行的主流选择;Ⅲ类城乡出行中非机动化方式基本消失不见,选择摩托车和城乡公交出行比例较高.分类别居民出行特征分析更符合城乡交通实际情况,更有利于城乡交通规划,可以为城乡交通的规划建设提供有效的导向数据.     

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.     

基于人口和土地利用的城市新区交通生成预测模型

针对城市新区背景下传统交通生成预测方法的不足,以城市人口-土地利用-交通需求相关关系为机理,建立了基于人口和土地利用的城市新区交通生成预测模型.苏州新区应用实例表明:对不同用地类型所引起的不同目的的出行,分别建立出行产生和吸引预测模型,能够使交通需求与新区土地利用特性直接相关;通过确定回程出行比例的方法,实现了新区内部交通小区出行产生和吸引量的平衡;通过引入区位势因子,进一步反映出新区内部不同交通小区由于土地利用强度和交通可达性的不同所引起的交通需求差异.     

城市居民低碳出行调查研究——以义乌市为例

笔者通过问卷调查的方式对义乌市城市居民的出行目的、交通方式和私家车辆出行的总量特征进行了研究。研究的结果反映了目前义乌市交通出行中普遍存在的问题。最后笔者提出了切实可行的城市居民低碳出行的对策。     

运输能力约束条件下的旅客出行选择Logit模型

为了提升旅客运输通道交通需求预测的准确性,针对现有旅客出行选择模型未充分考虑交通方式运输能力约束的不足,在深入分析旅客出行选择机理和运输能力约束机制的基础上,通过经典多项Logit(MNL)模型效用函数的优化设计,引入惩罚因子表征运输能力对旅客出行选择的约束,建立运输能力约束条件下的旅客出行选择Logit模型(约束MNL模型),并设计模型求解算法预测各交通方式的分担率。以西宝(西安—宝鸡)客运通道为对象进行实例分析,通过2种MNL模型预测结果的对比分析,验证约束MNL模型预测性能的优越性。研究结果表明：在旅客出行选择过程中,交通方式运输能力的约束具有普遍性,是有效交通需求预测不可忽略的重要因素,约束MNL模型考虑了运输能力对旅客出行选择的影响,更符合旅客出行选择的决策过程,从机理上为提升交通需求预测的准确性提供了可靠保障;惩罚因子反映了运输能力约束对旅客出行选择的影响,代表了运输能力约束条件下运输服务质量的下降和旅客出行效用的损失;通过惩罚因子的合理赋值,建立旅客出行选择概率重新分配机制,能有效模拟旅客出行方式的转换、控制旅客出行选择的概率;与传统MNL模型相比,约束MNL模型表现出了...     

基于活动分析法的城市慢行交通出行行为

提出了基于活动分析法建立慢行交通出行二元Logit选择模型,根据慢行出行方式的特性,对慢行活动类型进行划分,确定慢行活动选择的影响因素。通过对影响因素变量的计算,得到各影响因素在不同慢行活动类型下的慢行交通方式选择概率。研究结果表明:各种影响因素对慢行活动的选择有不同程度的影响;在弹性需求和短途交通活动条件下,慢行交通出行具有较大的优势。以陕西省渭南市慢行交通出行现状调查数据为例完成实证分析,表明慢行交通行为研究中应用活动分析法是可行的。     

广珠城轨站市内接驳交通方式的调查分析——以江门东站为例

本文在分析广珠城轨站市内接驳交通现状和旅客出行选择偏好的基础上,研究旅客的市内接驳交通方式选择行为.在江门东站进行了意愿和行为相结合的调查,基于调查数据对旅客的个人属性和出行选择属性进行聚类分析和相关性分析发现,公交车和出租车是旅客的主要接驳交通方式,收入越高的群体选择出租车作为接驳交通方式的比例越高;人群类别、出行目的、出行地区、公费出行、出行费用、安全性和舒适性为影响旅客出行选择行为的7项关键因素.基于此,建立了广珠城轨站旅客市内接驳交通方式选择行为的多项Logit模型,借助SPSS22.0软件,通过最大似然法标定模型参数.本模型的拟合程度较好,基于调查数据随机测试发现,模型对旅客出行选择行为的预测正确率为85.67%,说明本文方法具有一定的可行性.     

考虑低碳排放约束的多模式均衡分配模型

研究低碳排放约束下的多模式混合交通分配问题. 将交通方式划分与交通分配相结合,综合考虑人均能耗约束和污染物排放约束,建立了低碳排放约束的用户均衡模型,采用基于实数编码的遗传算法对模型进行了求解,并用一个小型路网说明了模型和算法的有效性. 算例对比结果表明,通过调节公交出行和私家车出行的比例,限制私家车使用,可以有效地兼顾人们的出行需求和降低交通碳排放的目标,为倡导低碳出行提供可行的管理措施.