居民公交出行OD预测研究

在应用“四步骤法”进行居民公交出行OD 预测中,为了提高出行分布与方式划分预测的精度,本文分别提出了交通阻抗确定新方法和交通小区间公交出行量预测方法. 本文利用各小区内道路节点之间的最短路距离确定小区内及小区间的交通阻抗. 该方法有效避免了传统交通阻抗确定方法的缺陷,将其应用于重力模型预测居民出行分布,预测精度有所提高. 在获得现状居民出行特征的基础上,利用马尔可夫链法预测未来年公交出行总量,然后利用公交出行距离转移曲线具体预测各小区之间的公交出行比例,利用该比例结合公交出行总量获得公交出行OD. 该法可在定量分析的基础上综合考虑城市规划、政策等因素对预测结果的影响,其预测结果更加合理.     

公交客流OD矩阵推算

公交客流OD矩阵是／2-交运营调度的基础,精确的客流OD才能保证运营计划科学的制定,人、车资源合理调配。为了提高推算精度,本文提出公交客流OD矩阵受居民公交出行特征、公交停靠站附近的用地性质和停靠站换乘功能影响。采用K-S检验对居民出行站数进行分析,发现出行站数服从泊松分布。结合各停靠站的上下车人数,推算得到基于居民出行特征的客流OD。根据公交站点的吸引系数和吸引权,得到基于停靠站附近用地性质的客流OD推算模型。作者认为停靠站的重要系数与该站作为起始、终点和中途停靠的线路数有关,据此建立了基于站点换乘功能的客流OD推算模型。利用层次分析法组合上述三种影响因素,得到最后的公交客流OD矩阵。实例分析结果表明该方法确实可以大幅度提高推算精度。     

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在应用“四步骤法”进行居民公交出行OD 预测中,为了提高出行分布与方式划分预测的精度,本文分别提出了交通阻抗确定新方法和交通小区间公交出行量预测方法. 本文利用各小区内道路节点之间的最短路距离确定小区内及小区间的交通阻抗. 该方法有效避免了传统交通阻抗确定方法的缺陷,将其应用于重力模型预测居民出行分布,预测精度有所提高. 在获得现状居民出行特征的基础上,利用马尔可夫链法预测未来年公交出行总量,然后利用公交出行距离转移曲线具体预测各小区之间的公交出行比例,利用该比例结合公交出行总量获得公交出行OD. 该法可在定量分析的基础上综合考虑城市规划、政策等因素对预测结果的影响,其预测结果更加合理.     

基于公交OD数据的居民公交出行特征研究

已有研究在应用“四阶段法”进行公共交通需求预测时,缺少对居民公交出行分布规律及变化特征的分析．文中通过从潍坊、常州、上虞、蚌埠和湖州五个典型城市居民出行调查数据库中提取出公交OD出行的有效数据,运用图形处理及模型标定等方法进行深入的数据挖掘,研究了居民出行时间消耗特征、出行时间分布特征和出行空间分布特征。指出：0公交出行的可容忍时间与建成区面积及公交分担率密切相关：②由于城市发展状态、经济发展水平及人们出行规律的不同,都会造成出行时间分布的差异;③分析同一城市不同时期居民出行空间分布时,应具体分析各区之间的出行联系强度。居民公交出行时空分布特征的研究,可以为城市公共交通需求预测及公交线网规划提供定量的参考依据及理论支持,该项研究的结论和分析方法可供其他城市借鉴和使用。     

基于综合交通调查多源数据的公交OD更新方法

在上海市第6次综合交通大调查多源数据的基础上,研究一种基于公交线路客运量数据、居民出行调查数据、公交卡刷卡数据、跟车调查数据和轨道接驳方式结构数据的OD更新方法。首先,以居民出行调查为基础,通过校核、扩样处理,采用传统的"四阶段法"结合历史年份的公交模型得到新一轮大调查下的公交出行OD;其次,通过线路客流数据和刷卡上客数据反推全市道路上的断面量,并以公交断面量、线路客运量为依据调整公交OD,小区层面结构依据居民出行调查小区OD分布结构加以补充;最后,通过线路层面、跟车调查、出行距离时耗和总体特征指标的校核,证实分配结果达到宏观应用要求。     

公交线路客流OD矩阵推算方法研究

公交线路客流OD矩阵是公共交通管理和控制不可缺少的信息.参照机动车OD矩阵反推技术,对公交线路客流OD矩阵推算进行了专门研究.在公交线路客流OD调查数据的基础上,分析得到居民公交出行规律.首次建立了根据公交乘客上下车人数推算公交线路客流OD矩阵的极大熵模型,分别采用原始资料作为先验OD和重力模型形式的先验OD对模型进行求解,结果证明该模型精度较高.     

西安市主要活动中心公交先到达性研究

基于国内外公共交通绩效评价现状,本文提出利用公交先到达性对公交系统出行快慢和效率进行综合评价,并利用Arcgis分析计算高峰时段、高峰方向西安市主要活动中心门对门常规公交与小汽车出行时间差,对西安市常规公交先到达性进行度量。研究发现,城市范围内公交先到达较好(服务水平C级以上),中轴线上部分活动中心间的公交先到达性达到A级;郊区范围由于公交服务少、换乘多且不便,先到达性降低。需要从公交专用道功能提升、交叉口信号优先、路权优先以及换乘衔接改善等公交优先措施入手,配合公交服务质量提高,才能将西安市公交先到达性保持在较好水平,吸引更多小汽车使用者转向公交出行。     

多模式网络公交OD矩阵的一种推算方法

为了分析轨道交通对常规公交乘客选择出行方式的影响,用Dijkstra算法寻找出行时间最短的路径,在此基础上,以出行时间最短作为出行方式选择的规划目标,使用MATLAB软件,设计了轨道交通影响下的常规公交客流量OD矩阵的算法.与传统的重力模型相比,避免了估计阻抗系数的复杂过程.算例结果表明:为了换乘轨道交通, 43.7%的公交站客流量增至轨道交通出现前的2.73倍; 56.3%的公交客流量被轨道交通替代.      

基于手机信令数据的常规公交站间OD识别

为识别手机用户乘坐常规公交的OD,结合公交车辆GPS轨迹,在考虑常规公交换乘行为的基础上,建立基于手机用户与车辆轨迹相似度的常规公交出行识别模型,以及站间OD概率模型。通过地铁出行识别,融合手机信令数据与IC卡数据,提取包含百万样本的公交与非公交出行数据,以此作为验证集。进一步分析各参数取值、出行距离、公交线路重复系数等因素对公交出行与站间OD识别的效果。结果表明：在验证集中,常规公交出行方式识别精确率可达0.807,召回率0.912,换乘识别精确率可达0.660,召回率0.756,公交线路识别准确率可达75.5%,站间OD 识别准确率可达71.9%,参数取值的不同对识别效果影响较大。此外,出行距离越长、公交线路重复系数越低,公交线路与站间OD识别准确率越高,出行距离6 km以上、平均公交路段重复系数4 以下的识别效果最佳。     

基于出行决策分析的发车频率计算

出行时间过长是公交出行率偏低的重要原因之一,而出行时间与公交线路发车频率密切相关,有必要研究发车频率对居民出行决策的影响。基于居民出行调查数据,分析出行决策影响因素,利用随机效用理论,建立选择方案为自行车与公交的BL模型,并在MATLAB环境下采用Newton．Raphson法编程求解,预测出行时间对公交出行率的影响;进而分析发车频率对公交出行时间的影响,最终得到公交出行率与发车频率的对应关系,由此计算给定公交出行率下的发车频率。文中通过计算实例说明该方法在计算发车频率及评价公交运营调度方案优劣上具有实用价值。