累积logistic模型在出行强度预测中的应用

传统的出行生成预测模型使用集计的方法预测交通小区的平均出行次数,并未考虑出行者的个人属性及家庭属性,容易产生集计误差.通过乌鲁木齐居民出行调查数据建立了一个预测居民出行次数的累积logistic模型.结果表明,家庭年收入、公交服务水平、拥有交通工具状况和职业等因素对居民的出行次数有显著影响.通过分析得出,家庭年收入较高的群体、家中拥有摩托车或者自行车的群体、学生和公务员等出行强度较高.     

轨道交通对郊区大学城居民出行选择行为影响分析——以同济大学嘉定校区为例

近年来,兴建在城市郊区的大学城由于基础设施配套不足,交通条件相对落后,给大学城的居民出行造成很大的困难.随着城市轨道交通网络向市郊的延伸以及公交系统的优化,该问题有望得到解决.以同济大学嘉定校区为例,利用SP(意向)调查获得预设场景下居民出行选择行为数据,建立出行选择行为的非集计模型,并对模型参数进行标定.以此模型预测...     

国外资讯

正奥地利维也纳实施轨道交通路网扩能及智能化有关预测表明,在近15年内奥地利维也纳将超过200万居民。在维也纳市民出行中,公共旅客近郊运输将占很高比例。维也纳轨道交通公司的任务是最好地满足居民的出行需要,以保证越来越多的人乘坐公共交通并提高生活质量。2016年初,维也纳轨道交通网包括5条地铁线,运营长度不到80 km,104个车站,有轨电车线运营长度约175 km,1 000多个车站。126条公交线补充了公共出行的交通工具,总线路长度近850 km。2 0 1 6年维也纳公共交通网将继续     

高油价对居民出行方式选择的影响分析

综合考虑居民出行选择行为的主要影响因素,以及小汽车(包括出租车)和公共交通工具(包括常规公交和轨道交通)之间存在的替代关系,建立了考虑油价上涨的非集计模型.验证了油价上涨带来的出行方式分担率和道路时空资源的变化,结果表明:油价上涨抑制了小汽车的出行需求,使得居民更多的采用低成本,节约资源的公交出行,实现了居民出行结构的...     

石家庄市中心城区居民出行特征分析——基于不同交通中区的研究

对2007年石家庄市第三次居民出行调查的数据进行分析,取得处于不同交通中区的城市居民出行强度和出行方式的基础数据。归纳总结城市居民交通出行的基本特征在不同区域的差异性及其影响因素,为石家庄市未来交通发展提供必要的依据。     

简析地铁车站非付费区兼顾市政过街功能的必要性

为提高居民出行效率，可以考虑地铁车站非付费区兼顾市政过街功能，借此优化路口红绿灯的设置，使地面交通更加通畅，增加地下空间使用效率。从客流组织、车站规模、车站管理3个方面分析了地铁车站非付费区兼顾过街功能对车站的影响；从城市地理环境、居民出行习惯、意识形态3个方面分析了山地城市与平原城市地铁车站非付费区兼顾市政过街功能的必要性。     

解析轨道交通与城市形态

凯文·林奇在《城市意象》一书中将城市形态分为：放射形．卫星城、线形城市、棋盘形城市、其他格状模式、巴洛克轴线系统式样、花边式城市、“内敛式”城市、巢状城市等多种类型。一般说来，在从城市边缘到市中心去的旅行时间就是居民单程出行可能承受的最大旅行时间．城市的半径往往等于居民在一小时内所能到达的距离。例如在古罗马．步行为出行的主要交通方式，其城市半径仅为4公里：在19世纪的伦敦．出行靠公共马车和有轨马车．     

中等城市出租车保有量适量性研究

为了中等城市公交系统的协调发展、居民出行的便利,论证交通方式分担与城市出租车保有量的关系,分别对选择对象、选择结果、固有哑元、出行时间等参数进行分析,并且给出模型的计算方法与参数检验方法;结合空载率的计算公式进行补充论证。研究结果表明:该方法既可以对目前城市所需要的出租车保有量进行测算,也可以对规划年份出租车保有量进行预测,对保证城市出租车的有序与提供良好服务之间的协调发展提供理论依据。     

城际列车开行的运营管理探讨

通过对城际列车历年来的旅客运输资料进行分析与归纳，找出客流波动的内在规律和成因，预测其未来客流量；通过市场调查，对旅客职业构成、旅客出行偏好、出行目的等诸方面进行统计分析，预测其未来客流构成。在此基础上提出城际列车营销对策。努力提高铁路运输企业的经济效益。     

基于出行方式链的城市轨道交通客流分析方法

传统"四阶段"法预测流程无法准确预测与轨道交通接驳的交通方式及换乘客流.借鉴基于活动的交通需求模型中利用出行链来解释人的出行行为的方法,提出了基于出行方式链的轨道交通客流分析方法.使用三层的Nested-Logit模型来模拟出行者选择轨道交通为主要出行方式接驳其他交通方式和预测各种方式的客流,建立了轨道交通出行方式链模...     

基于SPSS Modeler的超售方法在京沪高铁票额管理中的应用研究

以京沪高铁客票预售为例,针对退票数据对预测结果的影响,使用工具SPSSModeler并选择时间序列模型,估算可超额发售的票额数量.在应用于实际生产时,将其与现有客流预测的结果相结合,可弥补列车能力虚靡现象,提高列车利用率,同时,增加相应的社会和经济效益,实现旅客出行和铁路收益的双赢.     

基于AFC数据的城市轨道交通乘客目的站实时预测

为解决轨道交通只有在乘客刷卡离开路网，且获得实际列车运行图后，才可通过清分模型系统仿真推演其全出行链的问题，在实时接入自动售检票系统（AFC）刷卡数据情况下，建立基于乘客出行OD规律、乘客职住地规律及重点去向车站规律的级联目的站预测模型，为进站乘客快速预测目的站，进而与清分模型系统结合实现进站乘客在网分布的实时动态推演。通过开展乘客目的站预测，提高客流实时仿真推演系统对各项客流指标的预测准确度，不仅方便运营管理人员进行科学高效的网络化运营调度指挥及客运管理，还可为乘客出行提供个性化引导。     

基于客流大数据分析和支持向量回归的地铁乘客出行时间预测研究

随着地铁线网规模的扩大,地铁客流大数据不断产生并积累,其中包含大量信息。地铁乘客出行时间是反映地铁系统运行状况和乘客满意度的重要指标。传统的地铁乘客出行时间预测没有充分利用客流大数据,因此有进一步提升空间。文章基于地铁客流大数据,整理了大量乘客出行属性和实际出行时间的数据集,并采用多种回归模型建立地铁乘客出行时间预测模型。结果表明:使用径向基核函数的支持向量回归模型预测效果最好,可较好应用于乘客出行时间预测,为乘客出行规划及运营公司调度提供参考。     

城际铁路客运市场空间无限

众所周知，铁路客流按照铁路局管辖范围分为管内客流和直通客流，从距离上以500公里为界可分为短途客流和中长途客流。而城际铁路客流，广义上泛指承担省会城市和主要大中城市问的铁路客流（如北京-上海），狭义上指的是一个区域经济带范围内联系各城市问的铁路客流。其主体主要由相关城市的居民构成，出行目的主要以出差、会议、商务、通勤等生产性出行为主，旅游、探亲等非生产性出行为辅。     

基于出行链的公共交通走廊探讨

在简单出行概念的基础上,探讨基于活动的出行链。通过基于工作、上学、休闲、生活四种活动的出行链,分析研究出行链的时空特征。结合东莞市居民出行调查数据,采用统计分析方法,研究各种出行链的时空变化规律,并探讨了出行链与城市土地利用之间的关系,得到了围绕各种活动的交通走廊,为建设大运能的城市轨道交通体系和制定交通管理措施提供理论依据。     

基于出行时耗的轨道交通功能定位

根据居民全日出行时耗的稳定性特征,提出将平均出行时耗30min作为区分通勤出行和其他出行的时间指标,据此提出基于出行时耗的轨道交通功能定位原则。结合城市轨道、市域铁路、区域铁路及高速铁路的服务特点,提出各层次轨道交通功能定位的要点。针对通勤出行特征明显的城市轨道及市域铁路以及计划出行特征明显的区域铁路及高速铁路,在分析优缺点的基础上提出各层次轨道交通的衔接方式。     

地铁沿线土地资源利用与融资策略

北京作为国际化的大都市，其区域影响力和国际地位越来越重要。近年来．城市的道路交通体系虽然有了很大程度的改善，但与其拥有的机动车数量和居民出行量相比．交通矛盾以及由其引发的社会性交通问题日益凸显，已经成为制约城市经济发展和社会进步的重要问题之一。因此，要缓解北京这一特大城市的交通矛盾．应优先考虑广大居民出行的客运交通问题。而解决客运交通的出路在于必须依靠大运量、快速度的轨道交通，才能从根本上缓解城市各区域主要干道及其这些道路之间的交通拥堵难题。     

北京市城市交通发展现况与对策

从北京市城市交通量、机动车拥有量、交通基础设施建设以及居民出行方式选择等方面分析了北京市城市交通发展近况，并结合国外发达城市的公共交通发展经验，提出北京市城市交通发展对策。     

浦东铁路开行市郊列车的客流需求研究

讨论了浦东铁路开行市郊列车的客流需求预测问题,为浦东铁路是否开行市郊列车、如何开行市郊列车方案提供依据.通过对浦东铁路沿线的居民出行调查得到浦东铁路的站间客流分布现状;在此基础上,利用沿线土地和人口发展规划.建立方式划分模型对未来5年及10年的市郊铁路客流进行预测;分析了市郊列车起终点站、发车频率、行车组织、交通衔接等因素对客流预测结果的影响.     

基于行为分析的突发事件下城轨站间客流分布预测

提出突发事件下城市轨道交通(城轨)站间客流分布预测方法,旨在为制定突发事件下的应急预案和运营管理措施提供决策支持。首先,提出突发事件下城轨受影响客流界定算法,界定受影响的客流;然后,针对受影响客流,基于非集计理论构建突发事件下城轨乘客的出行选择行为模型,捕捉受影响乘客的出行选择偏好;其次,建立突发事件下的多方式备选出行方案集合,结合乘客出行选择行为建模结果,预测突发事件下城轨站间客流的重分布。最后,基于某突发事件下某城市轨道交通系统的历史客流数据,对该预测方法进行验证。结果表明,该方法能够捕捉到突发事件下城轨乘客的出行行为特征,分时站间客流预测的平均绝对误差为2.05人,预测效果较好。