大型城市职住分布与通勤出行相关关系的网络动力学模型

居住与就业分布不平衡是大型城市快速发展过程中一个非常突出的问题,会引发交通需求失衡以及严重拥堵。为探讨城市发展过程中职住分布与出行需求的交互关系,依据城市发展宏观数据作为影响变量,建立职住分布与通勤出行的网络动力学模型,并构建以参数关系为基础的小波神经网络作为求解算法。使用北京市宏观经济发展数据和9个典型居住区的职住出行数据进行模型标定和验证,结果显示,该网络动力学模型能够较好地描述大型城市职住分布结构对通勤出行特征的影响关系,并对通勤出行特征变化趋势做出预测。     

电动自行车超标问题的演化博弈分析与治理

将电动自行车出行者群体作为一个同质总体,将每一出行者看作是具备有限理性和学习能力的个体,对电动自行车超标问题进行了演化博弈分析.研究表明,当出行方式选择达到演化博弈均衡时,习俗或惯例往往相伴生成;在收益矩阵不变的条件下,只有对于多重均衡才可能发生博弈均衡的转变,这取决于总体的初始状态.在此基础上,对电动自行车超标问题提出了规范和治理措施.运用演化博弈论和制度分析方法研究交通习俗和惯例的生成与演化规律,不仅可以加深对出行行为的理解,也为交通政策的制定和实施提供了理论依据.     

基于站点接驳可达性计算的轨道交通乘客公平性研究

为解决城市轨道交通系统发展与居民出行需求不平衡的矛盾,开展轨道交通出行公平性研究。以大连市轨道交通系统为例,首先,利用手机信令数据获取轨道交通乘客的实际出行需求,应用DBSCAN方法识别需求密集区域,以此确定轨道交通服务的核心乘客群体;然后,通过高德地图API获取需求密集区域内乘客在轨道交通出行前后的实际接驳时间,以此构建轨道交通的乘客可达性指标;最后,采用洛伦兹曲线、基尼系数和泰尔指数评价方法,从时间和空间两个维度对轨道交通的公平性进行评价。结果表明：步行是轨道交通的主要接驳方式,公交为其辅助方式;在时间公平性方面,大连市轨道交通存在严重的不公平现象,2号线的不公平现象较1号线更为严重;在空间公平性方面,不公平现象主要由轨道交通站点服务范围内的乘客可达性存在差异导致。     

城市居民出行碳排放模型构建及其应用

根据便携式通讯设备在不同的基站上逐时记录的数据,可推算居民的出行时间、距离和速度,在核算居民出行碳排放方面有突出优势。本研究对我国某城市便携式通讯设备的轨迹序列进行30天连续采样,以此提取出行距离、出行时长以及出行方式数据并形成142 877条匿名的有效出行轨迹序列,然后分别构建了基于小汽车动力类型的碳排放核算模型和基于特征时间区间的公共交通碳排放核算模型,最终与步行和骑行出行对比,得到城市居民出行碳排放模型与特征。结果表明,公交车、小汽车和地铁累计产生了出行碳排放33 264 494.0 g,分别贡献了97.63%、2.09%和0.28%,且单月累计碳排放的最大平均人数区间分别为13.0 g至12 715.0 g、40.0 g至579.0 g和20.0 g至38.0 g。本研究还模拟了不同的碳减排场景,其中小汽车出行和公交车出行碳排放削减量分别可以达到51.94%和70.83%。本模型能够快速精准地监测和模拟城市居民出行碳排放,具有实时性、完整性、出行时空全覆盖性的特征,体现了积极的社会意义与生态效应。     

基于公交数据挖掘的乘客上下站点识别

为制定符合客流的线路公交调度方案,增大公交出行吸引力,减少私家车出行碳排放,有必要提出精确的线路乘客上、下车站点识别方法,获取精确客流数据,为公交调度提供精细数据支撑。本文以福州市常规公交多源数据为基础,针对数据缺陷提出系统时间误差修正及站间缺失数据修复的数据预处理方法。在此基础上,提出乘客刷卡时间与公交到离站时间匹配的上车站点识别方法。将乘客出行行为按照是否具有出行规律,提出基于乘客出行规律的乘客下车站点识别方法及综合出行距离、换乘能力、出行吸引强度、周围土地利用性质等因素影响下的乘客站点下车概率识别方法。最后,以福州市125路公交数据为例,将识别数据与实际调查数据对比,验证识别方法的准确性。研究结果可为城市公交客流OD调查提供数据挖掘方法,减少传统调查产生的人力物力,以及为公交企业运营调度提供数据支撑。     

自动驾驶时代基于电子路票的组合策略管理多模式通勤出行

自动驾驶的出现将对交通系统中的出行行为和模式划分产生显著影响.本文研究可交易电子路票和公共交通定价组合策略对通勤者出行模式选择的影响(如不同出行模式组合的出现条件,共享自动驾驶汽车市场渗透率,路票价格等),并进一步分析组合策略参数对通勤者在不同模式间的转移量和系统总成本的影响.研究表明,实施组合策略后,电子路票均衡价格可以唯一确定;当满足某个特定条件时,独自驾驶传统汽车的通勤者会转向共享自动驾驶汽车和公共交通模式,道路总车辆数明显减少,且效果随着公共交通票价和路票收取额的提高而增加.最后,系统总成本最优解出现在三种模式都包含的区域,此时路票收取额等于某一特定值且公共交通票价等于可行域内的最大值.本研究可以量化新技术的影响,并为交通管理部门制定有效的管理策略提供理论参考.     

基于Vissim的共享电动汽车交通流出行仿真

共享电动汽车作为公共交通手段的新兴选择及其所具有的广阔前景与市场,研究其出行数据和出行规律具有重要意义。针对具有代表性的特定路段（特大城市郊区主道路口）,采集共享电动汽车实际出行数据,设计了一种基于实际场景筛选提取有效数据的方法,并通过对有效数据的研究揭示了共享电动汽车相关的出行特征情况。在此基础上,实地摄录采集并统计了基本交通数据,针对早晚高峰和其他时间搭建了路口的仿真模型,设计了预测路口和路段共享电动汽车的最大出行量的方法,完成了仿真预测实验,在一定程度上验证了共享电动汽车出行特征的分析结果。研究结果对分时租赁公司相关运营策略具有指导意义,并可为用户出行时间及路线提供选择。     

安全出行小贴士

1.行人要走人行道,靠边行走不打闹。2.行走不去看手机,注意工地和竖井。3.禁止斜穿与猛跑,人行天桥走中道。4.斑马线,红绿灯,一停二看三通过。     

社交与出行的相互作用研究综述

在出行行为建模领域,社交关系对出行需求的产生、出行行为的选择等都具有重要影响,特别是在线社交关系、社交网站带来的信息传播深刻影响了人们的出行选择行为.本文从两个方面总结了出行与社交的相互复杂作用关系:一方面,社交关系在一定程度上决定了出行活动,如基于家庭的活动建模是以家庭为研究单位,家庭成员间购买食品、生活用品等活动具有互补性,机动车、自行车乃至出行预算等资源的使用既有互补也具备互斥性;另一方面,由于面对面交流是深层次社交关系形成和维系的必要条件,因此空间上的出行活动过程在一定程度上反映了复杂的社交关系网络形成及其动态演化.在此基础上,本文进一步综述了两者之间的相互影响以及结伴出行的最新研究进展,并根据目前的研究不足,从大规模面对面社交关系获取、有地理标签的数据集中提取结伴出行等方面提出了未来研究展望.     

网约车出行需求预测方法

随着互联网出行方式的迅速变化,城市居民快速增长的网约车(Internet private hire vehicle,IPHV)出行需求与服务车辆资源之间的供需矛盾日渐突出.针对网约车出行需求预测基础理论的研究,对国内外大量文献进行了梳理和分析.首先分析了网约车用户出行影响因素;然后从时间维度和事件维度详细综述了网约车出行需求预测的内容、方法和关键技术,对比了各类预测方法的优缺点;最后,总结了既有研究存在的主要问题,并进一步提出了未来的研究方向.