运输速度技术对未来客运业发展的影响研究

以技术提升促速度提高为背景,研究运输速度对客运业的影响.首先,系统回顾了历史上航空运输、铁路运输和公路运输速度的进步,以及助推速度提高的技术支撑;其次,以运输速度丰富内涵为切入点,从运输速度可靠性和快速性两个维度分别探讨了未来客运市场的基本特征;第三,在未来不同运输方式提速的背景下,明确各运输方式在不同客运市场的功能定位,并分别构建不同出行方式的效用函数和乘客广义出行成本函数,进一步运用演化博弈理论和Logit分担率模型研究未来速度提升对不同客运市场交通结构的影响.研究结果表明：首先,影响乘客方式选择的主要因素是全过程“门到门”速度,全过程“门到门”出行时间包含在车时间和节点时间.其次,不同运输方式速度提升,换乘效率提高和节点时间压缩均可能影响不同客运市场的交通结构;在短距离客运市场,压缩端点时间对交通结构影响更为显著;在中长距离客运市场,提升运输速度可以显著改变交通结构.设计速度250 km/h的高速铁路与民航竞争的临界距离不到800 km,但高铁设计时速提高到350 km/h时临界点可望推至1 200 km.第 三,在城市内,运输速度的可靠性对于通勤通学客流影响显著.第四,科技是速度提升的重要支撑,但也应关注技术实现背后的经济性和市场购买力.第五,研究与速度相关产品的差异化定价是助推企业提供高质量出行产品的关键.     

运输速度技术对未来客运业发展的影响研究

以技术提升促速度提高为背景,研究运输速度对客运业的影响.首先,系统回顾了历史上航空运输、铁路运输和公路运输速度的进步,以及助推速度提高的技术支撑;其次,以运输速度丰富内涵为切入点,从运输速度可靠性和快速性两个维度分别探讨了未来客运市场的基本特征;第三,在未来不同运输方式提速的背景下,明确各运输方式在不同客运市场的功能定位,并分别构建不同出行方式的效用函数和乘客广义出行成本函数,进一步运用演化博弈理论和Logit分担率模型研究未来速度提升对不同客运市场交通结构的影响.研究结果表明：首先,影响乘客方式选择的主要因素是全过程“门到门”速度,全过程“门到门”出行时间包含在车时间和节点时间.其次,不同运输方式速度提升,换乘效率提高和节点时间压缩均可能影响不同客运市场的交通结构;在短距离客运市场,压缩端点时间对交通结构影响更为显著;在中长距离客运市场,提升运输速度可以显著改变交通结构.设计速度250 km/h的高速铁路与民航竞争的临界距离不到800 km,但高铁设计时速提高到350 km/h时临界点可望推至1 200 km.第 三,在城市内,运输速度的可靠性对于通勤通学客流影响显著.第四,科技是速度提升的重要支撑,但也应关注技术实现背后的经济性和市场购买力.第五,研究与速度相关产品的差异化定价是助推企业提供高质量出行产品的关键.     

基于出行剩余理论的运输方式选择研究

突出强调出行本身具有的独立价值及其特性,创建出行剩余理论,以出行剩余价值最大化为准则揭示出行需求主体选择运输服务方式的机理.将出行价值特性总结为认知性、差异性、时效性,并将出行需求基于时效性分为3类,给出相应出行价值函数.将出行代价的特性总结为时效性、差异性、或然性,并建立出行全过程的成本函数.通过联立出行价值与出行成...     

基于需求分层的高速铁路供给特性对客运分担率的影响分析

高速铁路运输供给的两个核心要素为票价和运营速度,为细化分析其对不同旅客出行方式选择的影响,根据需求的两个主要特性即收入和出行距离对旅客进行层次划分。运用非集计离散选择模型,以出行时间、费用收入比为特性变量,分别对不同收入层次旅客建立效用函数并应用Logit模型求出相应的分担率函数。以票价和运营速度为自变量,分析其对不同层次旅客出行选择影响的程度和变化规律,为高速铁路运营策略调整提供参考。     

基于手机信令数据的旅客联程出行时空特征分析方法

为高效准确地识别旅客联程出行方式,基于旅客联程出行行为特征,引入不同运输方式场站地理位置、场站数据取样最佳半径、旅客行驶速度等关键参数,对旅客手机信令数据进行筛选、校核和计算,提出了基于手机信令数据的旅客联程出行方式识别方法,同时测算了不同运输方式场站数据取样最佳半径。以2018年国庆假期广东省内旅客出行为例进行分析,剔除了约98%的无关信令数据。分析结果显示,广东省内公铁联运出行比例最高,广州、深圳两大枢纽城市的客流集疏运效应突出,广佛城际出行联系较为密切,佛山机场的潜力较大。研究表明,识别方法大幅降低了信令数据分析量和运算成本,方法原理和技术路线清晰,分析结果准确、符合实际。     

基于广义出行费用的高速铁路车站设置研究

新建高速铁路车站的选址是一个涉及众多因素的综合性问题。本文基于各种运输方式的经济性、快速性、方便性、准时性、舒适性以及安全性,建立广义出行费用模型,分析比较高速铁路、长途汽车和航空的广义出行费用,确定不同长度高速铁路其车站设置离城市中心的距离范围。文章最后以京津城际和武广高速铁路为例验证了该算法的实用性,为高速铁路车站的规划设计提供了理论依据。     

基于公交时空过程的城市时空可达性计算方法

交通系统的本质目标是为了提高个体的可达性.已有的基于时空维的时空可达 性计算方法忽略交通模式选择的约束,以及对于出行时间没有确切的概念,因此,提出了 基于公交时空过程的城市时空可达性计算方法.该方法以特定的公交出行时空约束作为 效用函数,从历史公交时空过程中获取公交出行时间,对于出行时间的计算更具可操作 性;并且,其考虑特定的时空约束下个体参与活动的效用值,显得更加严谨.同时该方法将 特定的交通出行方式作为一种出行的时空约束,更加符合现实情况.最终,以广州市公交 系统为研究对象,运用该方法计算特定时空约束下个体出行的城市时空可达性.结果表明 该方法具有有效性和可操作性.     

基于乘车选择的城市轨道交通停站方案研究

通过分析轨道交通的跨站停站模式下乘车方案,不同选择下出行时间的变化,建立轨道交通列车组合式停站方案0-1整数规划模型。在停站模型中,以总体旅行时间节省最多为目标函数,以路径的连续性、可行性为约束条件。根据乘车方式的不同将客流进行分类处理,引入列车的吸引系数。采用算例验证模型的有效性以及可行性,同时对列车的客流吸引系数和发车间隔时间进行灵敏度分析;结果表明:开行组合停站方案可以节省乘车时间。通过参数灵敏度分析:快慢车停站方案节省时间最多,在现有的发车间隔下,针对特殊客流,开行组合式停站方案是有利的。     

基于SEM的运输通道出行方式选择决策机理研究

为了描述和解释运输通道内客运出行方式的选择行为,从出行产生的内在机理入手,探讨出行者潜在心理因素对出行活动的影响。通过分析出行者出行的全过程,构建了出行决策的过程模型,概括出影响出行方式选择的因素,并运用结构方程模型(SEM)分析各项潜在影响因素对出行结果的作用大小。最后,以成渝运输通道内三种出行方式为例,验证了各影响因素对出行选择行为的作用机理。     

基于手机传感器数据的交通出行调查实证评估

应用手机传感器与调查问卷, 同步采集了校园内高校学生2周的真实出行轨迹; 考虑了真实出行环境下的手机传感器数据特征, 结合高斯滤波预处理数据, 根据轨迹点的时空聚类特性, 用时空聚类算法识别了出行端点和出行时间, 结合轨迹点速度、加速度特征, 利用支持向量机识别了出行方式; 将手机传感器数据与调查问卷、查核线数据对比, 分析了手机传感器数据出行特征识别的准确程度, 验证了出行特征的提取效果。分析结果表明: 手机传感器与问卷调查识别出行链的成功匹配比例为81.66%, 说明手机传感器数据可有效记录出行轨迹; 时空聚类算法参数中核心点空间半径为26.92 m, 最小样本点为129, 时间约束为129 s时, 出行端点识别准确率为93.02%, 出行时间识别准确率为90.84%, 说明手机传感器识别出行端点和出行时间的效果较好; 当支持向量机设置类型为经典支持向量机, 核函数为径向基函数, 惩罚系数为0.797, 核参数为2.260时, 出行方式识别准确率为89.86%, 即利用手机传感器能够有效识别出行方式。可见, 手机传感器数据识别结果合理, 能为手机传感器数据应用于实际出行调查做支撑。      

同时接送模式下响应型接驳公交运行路径与调度的协调优化

研究了同时接送模式下响应型接驳公交运行路径与车辆调度的协调优化问题, 考虑乘客出行时间窗的个性化, 构建了基于乘客而不是基于途经需求点的车辆路径表示方法; 综合车辆发车和行驶成本、车辆早到和晚到的惩罚成本、票价收入构建了表征系统效益的目标函数, 并以车辆容量、乘客时间窗、车辆运行时间、车辆保有量、发车时间等为约束, 构建了发车间隔、发出车型与车辆路径的一体化优化模型; 针对一体化优化模型的特点, 设计了双遗传算法, 其中染色体为多链编码结构, 染色体交叉方式包含个体内、个体间交叉2种方式; 为了验证同时接送模式的优越性、一体化优化模型及算法的有效性, 进行了算例分析, 对比了同时接送模式与单独接和单独送模式的计算结果, 分析了车辆运行车速、单程运行时间限制、车型比例对响应型接驳公交运营效率的影响。计算结果表明: 在给定的相同乘客需求下, 与单独送和单独接模式相比, 同时接送模式发车次数减少了1次, 所需车辆数减少了2辆, 平均座位利用率提高了8.3%, 运送单位乘客的平均车辆行驶距离降低了11.0%, 运行成本降低了15.9%, 因此, 同时接送模式有效地提高了运营效率; 同时接送模式下, 运行车速、单程运行时间限制、小型车比例分别在基准值附近上下波动15.0%、15.0%、12.5%时, 发车次数、座位平均利用率、目标函数值的最大变化率分别达到了20.0%、15.7%、27.1%, 这些参数对系统运营效率均有显著影响。      

快速公交(BRT)线路布局优化研究

快速公交（BRT）是国际上公交发展的新模式。保证系统得以推广,同时应以低成本、显著见效为原则建设快速公交系统,因此对快速公交线路布局进行优化也是不可忽视的。为了探讨现有公共交通线网结构下如何优化BRT线路的布设问题．本文时快速公交线路布设的内部条件和外部条件进行了分析,并在此基础上依据快速公交的发展特点．以乘客的总出行时耗最小和车公里成本投入最小为目标,建立快速公交布局优化的模型．并且给出了优化目标和相应约束条件的函数表达式。通过事例分析对BRT线路布设优化算法进行说明．从而得知优化模型具有较高的应用价值。     

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公路超限运输危害巨大,为有效治超,深入分析超限车辆的出行选择行为.超限车辆为实现运输效益最大化,将对其超限程度、出行线路等做出一系列出行选择,不同的出行选择决策决定超限车辆的出行成本和出行收益大小.在公路超限车辆出行选择决策行为和出行效用分析的基础上,建立超限车辆出行超限程度与出行线路这种存在层次关系决策行为的巢式Logit逻辑决策模型.从概率角度用定量方法分析超限车辆出行个体的出行选择行为,为公路超限运输的治理工作提供科学指导,同时也将为超限车辆补偿费率制定提供理论支持.     

恶劣气候对高速公路车辆出行的影响

针对恶劣气候条件下,出行概率与影响交通出行的气候条件、出行距离和安全设施等因素的内在关系,对出行概率与出行距离、气候特征等定量变量进行统计回归分析,并建立了模型。模型的复相关系数为84％,残差检验表明模型的线性假定成立。综合考虑安全设施对模型的影响,给出出行概率与各影响因素的综合数学模型。分析结果表明恶劣气候严重程度与交通出行概率成反比关系,恶劣气候条件下,出行距离与出行概率成正比关系,而不同的恶劣气候条件、车辆出行距离、道路安全设施完善程度对高速公路交通出行综合影响幅度在10％～50％之间。     

区域运输通道内影响旅客出行方式选择的因素

首先给出运输通道的概念,阐述我国现有的旅客出行方式。从我国现有的这些交通方式入手,探讨影响旅客出行方式选择的因素,即影响人们选择出行方式的因素可分为宏观因素和微观因素。宏观因素如社会经济发展水平、城市化水平、交通政策等,决定着出行方式的总结构;微观因素如出行目的和出行时间,则决定交通方式的选择。     

区外旅客的"路径-方式"综合分担模型

针对区外旅客的出行特点和各运输方式的适应性，对传统区外交通方式的划分和路径分配模型进行了分析．从区外旅客出行的效应出发，提出了区外旅客分担率的“路径-方式”综合处理方法，建立了区外旅客的“路径-方式”综合分担模型．分析和标定了模型的相关参数及各运输方式的时间、费用评价值．该模型的适用条件是：OD对间各种运输方式的时耗差与市内各点至城市进出口的时耗差相差不太大（约1—3倍）且小汽车已普及并成为主要交通出行工具．最后，用沪杭地区的实例验证了模型的可行性．     

城市慢行交通发展研究

低碳和谐是都市人对城市生活的渴求,而实现这种生活的一个关键就是城市交通的低碳和谐,即较低的城市交通工具尾气排放、通畅的城市交通运行,舒适、愉快的城市居民出行.文中通过对慢行交通系统的研究提出了一系列城市低碳型交通发展的新思路.     

北京南站高铁旅客特征与接驳交通体系改善

以京沪高铁开通为背景,对北京南站高铁客流特征和接驳交通体系存在的问题进行研究。首先,从职业构成、接送站人数、出行目的、接驳交通方式选择等分析了高铁旅客的特征。然后,对京沪高铁开通前后北京南站外围路网,以及地铁、公共汽车、出租汽车、社会车辆等接驳交通体系运行状况进行阐述。最后,针对高铁客流冲击下北京南站东西区车流量分布不均衡、落客区秩序混乱、出租汽车候车旅客滞留、夜间接驳交通能力不足等主要问题提出了改善建议。     

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经过长期的交通基础设施建设和机动化发展，北京市道路网络已经形成并且道路网络系统的供给能力和服务需求日渐趋近，路网供需之间的平衡变得脆弱，路网的交通拥堵更加容易发生，偶然事件对整体网络的破坏性影响越来越大。路网可靠性评相对传统评价指标，它能够另一个侧面反映路网运行的波动性，评估路网承受扰动的能力。出租车是北京道路交通系统的重要组成部分，其运行状态对北京市道路网络整体的状态具有较好的代表性。本文以出租车车载智能卡采集的载客行程时间数据为基础，研究提出新的单位距离行程时间可靠性评价指标和方法，并使用该指标和方法对北京市路网的可靠性水平进行实例评价。     

考虑时空相异的危险品运输车辆安全调度

为确保危险品运输车辆间的安全距离, 从时空角度优化了危险品运输车辆的行驶路径和发车时间间隔; 分析了危险品运输车辆发生事故对其他车辆的影响及其与时空距离的关系, 提出了危险品运输车辆间时空安全距离评价方法, 并以时空安全距离为约束, 提出了车辆安全出发时间间隔计算方法; 建立了满足时空相异约束的危险品运输车辆调度模型, 设计了用于生成车辆调度时刻表的两阶段求解方法, 第1阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化车辆行驶路径, 第2阶段分别设计了遗传算法和基于插入思想的近似算法以优化发车时间间隔; 为了验证车辆调度模型与算法的有效性, 对比了每个阶段中不同算法的优劣, 并分析了危险品事故影响系数和事故影响接受度对车辆调度结果的影响。研究结果表明: 提出的方法可针对不同危险品事故影响系数获得危险品运输车辆调度时刻表, 生成的车辆调度时刻能够保证车辆在行驶过程中始终保持安全距离; 遗传算法和近似算法获得的平均运输总时间分别为2.45和2.49 h, 表明近似算法获得的解劣于遗传算法, 但运行时间仅为遗传算法的1/10 000~1/5 000;危险品事故影响系数或事故影响接受度越小时, 车辆发车时间间隔越大, 导致运输总时间变长; 考虑时空相异性的车辆调度可以弥补相异路径方法仅从空间上考虑相异性的不足, 同时能够避免采用相异路径方法可能遗漏最佳运输路径的问题。