基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

基于个体出行图谱的公共交通通勤行为辨别方法研究

不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑.     

公共交通乘客出行信息接受水平评价方法

为了科学评价公共交通乘客的出行信息接受水平,分别从信息传递和信息搜寻的角度,对公共交通出行信息进行了详细分析。将信息理论运用于解释出行信息的传递过程,建立了出行信息传递模型。运用信息熵理论将乘客接受的出行信息进行量化,提出了评价出行信息接受水平的具体方法。以实际调查数据为依据,运用该方法对公交乘客的出行信息接受水平进行评价。结果表明,该方法可从乘客认知角度评价出行信息的接受水平和出行信息的传递状况。     

城市公交服务乘客满意度指数模型

城市公共交通作为基础的公共服务领域之一,其发展程度直接反映了城市的出行条件和城市交通的整体发展水平。为了提高公交服务水平,国内外学者都从乘客角度入手,对公交服务乘客满意度进行了理论和实证研究。提出公交服务乘客满意度指数模型,该模型借鉴美国顾客满意度指数模型的核心概念,根据我国公交行业的特点进行改进,并进行了实证研究。以沈阳市公交车线路为测量对象,选取25条公交线路的乘客进行随车调查,并应用结构方程模型方法对调查数据进行分析,由此初步建立了由乘客期望、感知质量、乘客满意、乘客忠诚等结构变量构成的城市公交服务乘客满意度指数模型。分析和验证结果显示,实际调查数据与理论模型拟合较好,说明乘客满意度指数模型的建立较为成功,并可以应用到公交领域。     

城市公共交通出行方式选择行为研究

优先发展公共交通系统是解决城市交通问题的有效方法,而优先发展公共交通的关键之一则是合理引导私人交通发展,提高城市公共交通的出行分担率.文中以2009年济南市居民出行调查数据为支撑,从出行行为角度分析城市居民公交出行行为特征.基于非集计模型理论与方法建立公交选择行为模型,分析居民公共交通与私人交通出行方式选择行为的差异,探讨引导小汽车转向公共交通出行的规律.     

市域快慢车越行组织下乘客选择行为研究

快车对慢车的越行影响了市域轨道交通快慢车运营组织下乘客换乘选择行 为.本文考虑乘客的时间感知差异,按照乘客出行起讫点的车站种类划分乘客,建立出行 广义费用模型;采用了Logit 模型求解案例中各类乘客的路径选择概率,并分析影响因素 的灵敏度.结果表明：换乘时间感知系数或始发站发车间隔增加时,乘客选择需换乘路径 的概率减小而选择慢车直达的概率增加;乘客出行途经车站数量或快车越行慢车次数增 加时,乘客选择需换乘路径的概率增加而选择慢车直达的概率减小.说明快慢车运营方式 适用于线路较长且乘客出行距离较远的市域轨道交通,能诱发乘客为了节省出行时间而 选择可能需要换乘的快车.     

基于关联分析的乘客公共交通依赖度识别方法

不同乘客在出行过程中对公共交通的依赖程度具有显著差异，精准识别乘客公共交通依赖度，有助于针对性地引导出行者向公共交通方式转移.本文基于多源数据的关联，获取包含个体属性的公共交通出行链，从出行行为和个体属性两方面提出8个依赖度指标，构建二阶聚类模型，识别乘客公共交通依赖度.结果表明：样本按依赖度高低被划分为4类群组；部分高、较高依赖度乘客在出行决策时受限于收入和车辆拥有量，并有向私家车出行转移的趋势；乘客出行习惯行为较个体属性对公共交通依赖度的影响更大.利用平均命中率(AHR)和平均覆盖率(ACR)指标评估个体属性对识别结果的影响，得出结论，个体属性指标间存在耦合关系，且指标缺失量与模型误差具有非线性关系.研究有助于理解公共交通乘客的需求和选择倾向性，为精准改善公共交通服务提供支撑.     

城市轨道交通列车开行方案优化模型研究

近年来,随着城市化进程的加快,面对巨大的城市人口出行和环境污染的压力,优先发展公共交通己成为解决城市交通问题的主要途径。列车开行方案的研究是城市轨道交通发展的重要组成部分,它规定列车在沿途车站的到发时刻,是协调各部门工作、保证列车运行安全和旅客服务质量的前提和基础。从地铁部门成本最小化、乘客满意度最大化两个方面建立城市轨道交通列车开行方案优化的双层规划模型,主要从列车追踪间隔、列车定员、乘客候车时间和乘客车次选择4个方面进行约束,对列车编组数量、列车开行对数、列车发车时刻、列车交路方式、乘客数量、乘客车次选择和乘客等待时间7个方面进行决策,以验证模型的可行性和有效性。     

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.     

轨道新线对公共交通乘客吸引力影响因素研究

研究轨道交通新线对公共交通乘客的吸引力影响因素，有助于理解公共交通乘客的出行方式选择行为，预判新线开通带来的客流变化，以提高公共交通运力投放效率和整体服务水平。本文利用公交智能卡数据构建量化评价轨道新线吸引力影响因素的分类与回归树(Classification and Regression Tree, CART)模型，实证分析轨道新线吸引力与乘客特征间的相关关系。首先，从长时期的刷卡记录中挖掘乘客类型、出行习惯、出行特征和职住地轨道可达性等乘客特征指标；其次，以开通后的乘车次数表征新线吸引力，基于上述特征指标构建整体精度为82.6%的轨道新线吸引力影响因素解析决策树模型；最后，依据决策树结构和指标权重量化解析影响轨道新线对公共交通乘客吸引力的关键因素。分析结果表明，居住地距新线距离是影响新线对其吸引力最重要的因素，其次是居住地的轨道可达性水平及乘客联乘出行比例；而出行时间、出行距离等因素对轨道新线吸引力的影响较小。此外，轨道新线对老年乘客的吸引力与其他群体存在明显差异。本文研究成果对优化公共交通规划与运营组织具有重要指导意义。     

基于前景理论的大学生出行方式选择

考虑大学生群体与普通城市居民出行特征的不同,为了更好地了解大学生出行方式选择现状,制定恰当的交通管理政策及措施,运用前景理论建立了大学生出行方式选择模型。以大学生日常出行为例,比较分析模型的理论计算结果和实际调查结果,结果表明:行程时间比出行费用对出行方式的选择影响更大;且当出行时间较短时,大学生更倾向于以出租车作为主要的出行方式;而出行时间较长时,大学生更倾向于以公交作为主要的出行方式。这符合大学生的出行心理且与问卷调查结果相符合。     

群体出行的交通方式选择行为研究

多人结伴的群体出行是非通勤目的的交通出行中的普遍现象,已有交通方式选择行为研究中通常以出行者个体作为交通方式选择的决策单元,对于群体出行状况下的交通方式选择行为研究具有不适应性.以出行者群体作为交通方式选择的决策单元,基于2010年上海世博会游客的出行数据,建立了不同群体规模的出行方式选择行为模型.结果表明,群体出行对于交通方式选择行为具有显著影响:出行者对交通服务属性的敏感性下降;出行者群体的车内时间价值增加;出行者感知的车外时间当量和换乘惩罚当量上升.     

二孩政策下学龄儿童通学出行行为及优化策略

随着全面二孩政策的实施,学龄儿童数量增加、家庭结构产生变化,导致城市居民出行行为及家庭决策更为复杂。结合RP和SP调查,对未来二孩家庭学龄儿童通学出行行为特征进行分析。基于结构方程原理,构建以家庭为决策单位的学龄儿童通学出行行为模型,研究通学出行决策的形成机理。结果表明:学龄儿童的年龄及交通安全认知、通学距离及道路交通安全状况、父母通勤属性是影响接送决策的关键因素;通学距离、公共交通便利性、出行环境安全性以及接送决策是影响儿童通学方式选择的关键因素。最后,结合调查和模型结果,从城市规划管理、交通系统发展等角度提出政策建议,优化通学交通结构、减轻城市交通负荷。     

基于MNL模型的网约车乘客出行行为

为研究基于多项评定(multinomial logit, MNL)模型的网约车乘客出行行为,以2018年大连市主要商圈内具有网约车乘车经历的出行者为调查对象,设计网约车乘客出行意向调查(stated preference, SP)问卷,建立MNL模型,探索出行方式选择行为的关键影响因素及其作用规律,并进行弹性分析。研究结果表明:出行者的年龄、职业、学历、家庭收入、私家车拥有情况等个人社会经济属性对交通方式选择有显著影响,网约车的乘用频率、司机的礼貌程度以及自由时间满意度对网约车的使用有一定的促进作用。研究结果可以为城市网约车的管理提供借鉴。     

基于父母出行特性的学生出行方式选择研究

研究家庭成员出行方式对学生出行方式选择的影响,可以更有针对性地制定 学生出行需求管理策略.以学生出行为研究对象,将父母出行方式作为选择方程的因变 量,学生出行方式作为结果方程的因变量,运用Heckman Probit 模型建立基于父母出行方 式选择的学生出行方式选择模型,利用海宁市数据进行验证.结果显示,父母选择小汽车 出行对学生选择小汽车和电动自行车出行有显著正向影响;父母选择公交出行对学生选 择小汽车和步行出行有显著负向影响;父母出行方式对学生选择公交出行无显著影响; 小汽车拥有情况、是否有人接送、公交满意度和出行距离对学生出行方式选择影响显著.     

出行者出行方式选择行为的重复博弈分析

利用博弈理论,建立了出行者出行方式选择行为的博弈模型,并将一次博弈模型扩展至重复博弈模型.通过分析得到出行者合作策略稳定运行的条件,即当博弈方都比较注重长远利益的情况下会选择合作策略.由于出行者在进行博弈时,可能会“犯错误”,因此建立了具有颤抖效应的重复博弈模型,给出了博弈方在可能犯错情况下的收益,这种情况更符合实际,通过分析得到了在博弈方都比较注重长远利益的情况下均会采取触发策略.本文从理论上建立了有效地激励出行者选择公交车出行的决策机制、激励惩罚机制,并针对目前的公共交通现状给出了相应的对策与建议,以期为公共交通建设创新提供依据.     

基于满意度的城市公交模糊综合评价

公共交通是城市交通的重要组成部分,其服务质量的好坏较大程度地影响到人们出行的舒适程度。以福建省福州大学城作为研究对象,建立综合评价指标体系,设计公交乘客满意度调查问卷,应用模糊综合评价理论对公交服务水平进行满意度评价,该方法步骤简单,直观易懂。     

小汽车通勤者主观幸福对出行方式选择的影响

为探讨主观幸福对出行方式选择的影响,以北京市开车通勤者为研究对象,在对出行行为分析的基础上,将通勤者的思维过程分为搜索规则和决策规则。在通勤成本变化场景下,采用机器学习算法定性探索主观幸福的作用阶段。结合相关性分析结果建立结构方程模型,定量分析主观幸福对出行方式选择行为的作用机理以及主观幸福的测量变量。研究结果表明:主观幸福对开车通勤者是否改变现有出行方式的决策具有显著影响;主观幸福包括通勤过程满意度(0.73)、场景实施前开车幸福感(0.66)、通勤成本增加后开车幸福感变化(-0.20)三个因素。将主观幸福纳入通勤出行方式选择指标体系,从心理层面为交通政策的制定提供新视角。     

基于前景理论与模糊综合评价的出行方式选择

为了改进现有出行方式选择模型,提高出行预测精准度,本文以前景理论与模糊综合评价为基础建立了居民出行方式选择模型。论文从居民的选择心理入手,确定了影响居民出行方式选择的五个因素并以此建立评价体系。在通过模糊综合评价对前一次出行过程进行总结的基础上,结合居民选择忠诚度和出行目的的多元化,以前景理论为主要方法建立费用函数,并将前一次出行费用作为参照点进行各出行方式前景值比算,从而确定当前出行方式。文章最后通过一个具体算例进行实证分析,结果表明:所建模型相对于现有的出行方式选择模型在预测精度上有着明显提高,且更为符合城市居民的出行习惯。     

上海世博智能公共交通信息系统的设想

上海世博智能公共交通信息系统(Intelligent Public Transportation Information System,简称IPTIS)是在上海世博会期间,利用智能公交系统的理论与技术,为公共交通企业运营、公共交通乘客出行服务和政府公共交通决策提供高效、实时、动态的全方位信启、IPTIS主要由两大部分组成,即公共交通运营信息服务与公共交通乘客信息服务。