基于主客观多维变量的城市轨道网络规模影响

精准研究城市轨道交通网络规模发展的影响机理,有利于政府相关部门进行城市轨道交通系统的规划建设与政策制定。定性分析了5类主客观多维因素对城市轨道交通网络规模的影响,利用问卷调查法探究轨道交通乘客满意度,利用SPSS软件分析7个主客观影响指标与轨道网络规模间的相关性,并基于结构方程建立城市轨道网络规模影响模型。研究结果表明:构建的模型结构与变量间影响关系具有有效性;选取的主客观影响变量均显著影响城市轨道网络规模,与相关性分析结果一致;客观条件因素较主观心理因素对城市轨道线网规模具有更强的影响效应,其中第三产业值和日均客运量具有最大的影响效应值0.495,而乘客满意度影响效应值最低为0.451。研究可为城市轨道交通发展建设的规划决策提供理论支撑。     

城市公共交通走廊动态客流分析模型

为了科学分析和评价城市公共交通走廊的客流流动规律,研究了走廊内乘客对于出发时刻及交通方式选择的问题,提出了城市公共交通走廊动态客流分析模型.模型主要由乘客出发时刻和交通方式选择组合动态均衡分配模型,以及乘客出行负效用模型两部分构成.在此基础上,设计了一套启发式算法求解该模型;并以上海市的跨江公共交通走廊为案例,验证所提出的模型和求解算法.研究结果表明,该模型能够真实反映城市公共交通走廊内客流的时空分布情况,以及行程时间、拥挤度及出行费用等因素对乘客出行选择的影响.所提出的模型可为城市公交走廊内各公共交通方式的合理搭配、运输组织模式优化提供决策支持.     

基于人车路协同的智能交通出行信息服务系统

近年来,智能交通信息服务受到广泛的关注,针对数据实时性和准确性差、信息交互共享难问题,设计了一种人车路协同的智能交通出行信息服务系统,形成人车路智能协同的工作环境。为解决智能交通结构化多源信息融合,提出了一种由卡尔曼(Kalman)滤波和D-S(Dempster/Shafer)证据理论两种信息融合模型——KD-SF模型,发现采用KD-SF模型信息融合结果与GPS车载采集实际测试数据近似相同,信息融合更精确。通过系统应用验证表明,人车路协同系统与交通服务信息融合后,在高峰时段公交线路平均运行车速明显提升,乘客平均候车时间明显缩短,提高城市公共交通运行效率。     

基于结构方程模型的定制公交乘客满意度分析

为解决乘客对定制公交满意度缺乏定量描述方法的问题,基于美国顾客满意度指数模型(ACSI),以感知质量、感知价值等6个核心潜变量描述乘客对定制公交的使用感受,构建定制公交乘客满意度模型,并利用结构方程模型对各潜变量与定制公交满意度之间的影响关系进行定量分析。通过问卷调查的形式探究了重庆市中小学生定制公交乘客满意度的影响因素,结果表明：乘客期望(-0.34)对乘客满意度具有负向直接影响,其余变量对乘客满意度均为正向影响,其中感知质量(0.83)、感知价值(0.42)对乘客满意度的影响最为显著;乘客满意度对乘客忠诚存在直接影响关系,直接影响效应值为0.56,说明乘客满意度越高,继续使用或推荐他人使用定制公交的意愿就越强烈。     

基于旅行时间分析的城轨乘客路径集验证方法

城市轨道交通乘客出行路径集是否正确,是乘客路径选择估计以及网络客流分布计算的前提和基础.从现有客流分布模型中有效路径选择集问题及OD实际旅行时间聚类特征出发,引入Rodriguez-Laio快速聚类算法,提出基于旅行时间聚类分析的城市轨道交通乘客路径集验证方法.以北京地铁网络为例进行算例分析,结果表明,该方法可以在全网络范围内对路径选择集问题OD作出快速识别及滚动验证,并为以原因分析为导向的现场客流调查与模型修正工作提供重要参考.     

我国城市交通发展中的关键问题及对策建议

从我国城市和城市交通发展的实际出发,分析城市交通设施建设用地、交通与土地利用之间的关系、城市交通体系结构、城市道路网络等级体系结构、步行与自行车交通、城市停车、智慧交通、信息共享和交通研究等问题.在此基础上,提出了调整构建四个体系,颁布一部法律,建设共享开放的数据库,发展城市综合智慧交通,以及利用大数据提升交通研究水平等发展对策建议.     

基于随机生存森林的交通事件持续时间预测

采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,克服了传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷.该研究基于上海城市快速路网交通事件数据,结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据.原始数据库分为训练数据(80%)和测试数据(20%).分析结果表明事件类型、路段长度、发生地点、剩余车道数、交通流量等变量对交通事件持续时间有显著影响;影响时间预测准确率结果表明随机生存森林模型预测精度显著优于随机森林的预测精度.     

基于结构方程模型的交通需求分析

应用日益成为国外研究热点和主流研究方法的基于活动方法(activity-based approach),提出了交通需求分析的结构方程模型,用于分析和模拟出行者特征、活动参与和交通行为之间的影响关系.研究了交通需求分析的结构方程模型的结构、求解方法、参数估计和模型评价分析方法,并采用离散出行调查数据对模型进行了检验和应用.结果表明: 该模型既有很强的理论优势,又有良好的操作性,且预测精度较高.     

社交网络交通信息出行者使用意向分析模型

为解决出行者对社交网络交通信息的使用意向缺少定量描述方法的问题,在技术接受模型的基础上,以感知有用性、感知易用性、感知风险性、使用意向等7个潜变量描述出行者的心理感受,构建社交网络交通信息使用意向分析模型,运用结构方程模型定量分析潜变量对使用意向的直接或间接影响效应。最后将模型应用于重庆市出行者实例分析中,结果表明：感知风险性(-0.41)对使用意向具有负向影响,其余变量对使用意向均为正向影响,其中感知易用性(0.48)、感知有用性(0.46)对使用意向的影响总效应最为显著。     

基于随机生存森林的城市快速路交通事件持续时间预测研究

交通事故、抛锚等交通事件对城市快速路的运行影响极大;准确预测交通事件的持续时间可有助于主动交通管理措施的实施,提升通行效率与安全。本研究采用随机生存森林模型开展交通事件持续时间分析,以克服传统决策树模型易过度拟合和传统生存分析需限制性假定及识别协变量交互作用的缺陷。研究基于上海城市快速路网交通事件数据,并结合道路几何线形、交通运行、天气状况等数据。原始数据库分为训练数据(80%)和测试数据(20%)。分析结果表明事件类型、路段长度、发生地点、剩余车道数、交通流量等变量对交通事件持续时间有显著影响;影响时间预测准确率结果表明随机生存森林模型预测精度显著优于随机森林的预测精度。     

基于最大互信息系数的高饱和度交叉口延误模型修正

提出了一种基于最大互信息系数的高饱和度交叉口延误修正模型。使用无人机调查HCM延误模型中所有变量的实测数据,运用rjava调用MIC算法编码对HCM模型中的变量及组合进行最大互信息相关度分析,通过统计软件R对交通流量、通行能力、绿信比等与延误值进行互信息相关度比对检验,选取非线性关系对现有模型进行重新修正,根据赤池信息准则筛选出最佳解释数据、包含最少自由参数的备选项作为优化模型。最后以修正模型计算高(过)饱和度交叉口案例的延误值,与原HCM2010模型和交通仿真模拟值进行结果比对,得出本文提出的新模型具有更高的精确度。     

交通方式结构对城市可持续发展的影响分析

随着居民出行需求的多样化,从城市可持续发展的角度出发,构造了交通方式对城市可持续发展的评价模型,确定交通方式对城市可持续发展各方面的影响指标,如城市GDP增长、房地产开发、服务行业发展等,运用层次分析法对各交通方式影响城市发展的程度进行了综合评价,结合了评价结果,以城市可持续发展最大效率为目标,以城市交通需求、道路系统容量、环境容量等因素为约束条件建立了交通方式结构优化模型,并以苏州市为例,提出促进其发展的合理客运交通方式结构。     

基于交通方式选择的公交出行需求预测

在对国内外研究现状分析的基础上，研究立足于影响公交乘客意愿和出行选择的公交服务水平因素分析，应用期望偏好（SP）调查方法得到国内2个城市出行选择行为特征数据，分析国内城市出行者意愿和交通方式选择行为的特征和规律，在此基础上应用慈溪市的数据建立了考虑个人特性和出行时间及成本等选择特性因素的交通方式选择模型，对公交出行需求进行了预测，并结合交通方式选择行为特征调查数据和出行比例预测结果，提出了相应的公交优先发展策略．     

空气污染对绿色交通消费影响的实证分析

利用2010—2019年中国大陆地区的29个省会城市新能源汽车销量数据,基于双向固定效应模型、工具变量法与中介效应模型,实证检验空气污染对绿色交通消费的影响。研究发现,空气污染程度的升高显著促进了绿色交通消费。此外,影响机制分析表明,空气污染的升高通过提高公众和政府的环境关注度,进而促进了绿色交通消费。     

基于结构方程模型的不同规模城市居民出行方式选择影响因素的关联性分析

针对目前城市居民出行方式选择的相关研究主要集中在个人属性对交通方式选择的影响方面,忽略了不同城市建成环境与出行方式的关联性分析问题。选取个人属性、交通供给属性和城市规模为外因变量,同时选取出行目的、出行时间、出行偏好、出行距离和出行方式选择为内因变量,采用结构方程模型(SEM)建立各影响因素与城市居民出行方式选择的关系结构;以3个不同规模的城市为研究对象,利用其居民出行调查数据对构建的SEM进行辨识与修正,采用卡方自由度比、适配度、调整适配度和均方残差4个指标对构建的SEM进行拟合优度检验,从而得到各因素对居民出行方式选择的正负影响及程度。结果表明:4个评价指标的结果均符合适配标准或临界值要求,表明构建的SEM较好;性别、职业和收入水平3个外因观察变量对"个人属性"具有显著的正影响;目的地是否有停车场对交通供给属性具有显著的正影响,目的地停车设施越完善、停车供给越充足,城市居民选择小汽车出行的比例越大;大城市和中等城市对城市规模有显著的正影响,大城市和中等城市的居民更偏爱公交车出行;个人属性、交通供给属性和城市规模3个外因潜在变量对出行方式有显著的正影响;出行偏好对出行方式有显著的正影响。研究结果对进一步优化居民出行方式结构、改善城市交通拥堵具有指导意义。     

基于客流需求的列车时刻表和车底调度协同优化

随着城市规模的扩大,对城市轨道交通的需求日渐增长,对城市轨道交通的运营服务质量提出了较高要求。根据乘客需求,以最小乘客总等待时间和城市轨道交通系统运营成本为综合目标,建立混合整数规划模型。通过模拟退火算法,设计给出了某一线路的列车时刻表和车底调度方案,并通过算例分析验证其可行性。结果表明,该模型可以根据乘客需求设计出一个合适的列车时刻表和车底调度协同优化方案。     

基于可持续发展的土地利用与交通结构组合模型

提供一种进行城市土地利用与交通结构一体化优化的前瞻性的研究方法与构造模型。通过分析反映城市土地利用与交通结构之间动态反馈关系的关键因素 ,建立了反映两者循环式互为反馈关系的优化组合模型。指出建模的关键是在满足资源与环境承载力的约束下 ,使城市广义出行效率最大 ,模型的计算结果体现了有利于城市可持续发展的土地利用形态和交通结构状态。最后 ,通过对兰州市的计算实例进行了模型结果的分析     

基于客流需求的列车时刻表和车底调度协同优化

随着城市规模的扩大,对城市轨道交通的需求日渐增长,对城市轨道交通的运营服务质量提出了较高要求。根据乘客需求,以最小乘客总等待时间和城市轨道交通系统运营成本为综合目标,建立混合整数规划模型。通过模拟退火算法,设计给出了某一线路的列车时刻表和车底调度方案,并通过算例分析验证其可行性。结果表明,该模型可以根据乘客需求设计出一个合适的列车时刻表和车底调度协同优化方案。     

交通优势度评价模型的改进及其在河南省的应用

地形地貌是影响交通运输发展的基础性因素之一,但在现有的交通优势度评价模型中普遍被忽视.构建包括路网密度、可达性和区位优势度三方面的基础交通优势度评价模型,然后在其上加权包括海拔、坡度、地形起伏度等在内的地形修正系数,得到一个包含地形条件的改进交通优势度评价模型,对河南省126个县市的交通优势度进行评价.结果表明:全省交通优势度总体呈现东北高西南低的特点,中心城市和交通线路相交的县市有较强的对外辐射作用;河南省4个经济区之间交通优势度差异显著,自高到低排序依次为:中原城市群、豫北经济区、黄淮经济区、豫西经济区;加权地形修正系数后的交通优势度高值区向东部黄淮海平原移动,与未考虑地形条件的交通优势度评价结果相比,西部山地和丘陵地区交通环境被高估的情况有所改善.     

城市环境交通容量模型

在给出城市环境交通容量确切定义的基础上,通过对城市环境污染的评估及机动车污染物的分析,研究了机动车产生的污染物特性,筛选出NOx作为机动车主要影响城市环境污染的污染因子,认为NOx与机动车数量的相关性强,与车速没有明显的关系。建立了环境交通容量的计算模型,提出了影响机动车交通环境容量的主要因素,得出了交通环境容量、交通容量、环境交通容量三者之间的逻辑关系。该结果可为城市的规划改造、环境质量的保证及机动车数量的控制提供可靠的理论依据。