非正规出租车存在下的出租车合理规模研究

现有的出租车合理规模是根据出租车分担率计算得出的,但分担率在调查过程中受抽样比 例、调查方式等因素的影响而存在较大误差,而且现有的出租车规模计算模型均未考虑非正规出 租车分担了部分客运需求的事实,导致规模计算结果普遍偏低。为减少计算偏差,采用全数调查 的方法,并结合出租车计价器的原始数据,直接测定出租车的日均载客人次、运营次数及单次载 客人数等指标,提出在出租车有效行驶里程计算模型中不再考虑出租车分担率指标;基于非正规 出租车客观存在而引入了非正规出租车承运比例指标,建立基于供需平衡的现时出租车合理保有 量计算修正模型。最后通过实证分析验证了修正后的模型是合理和实用的,有利于抑制非正规出 租车非法营运和城市出租车行业的健康发展。     

城市出租车规模预测研究

通过分析城市出租车发展规模的影响因素,在修正后的系统动力学模型和实载率控制法优缺点分析基础上,将两种方法进行组合,并结合重庆市主城区2011—2015年出租汽车发展相关数据,分析得出系统动力学模型参数,同时应用3种预测方法对2011—2015年出租车拥有量进行检验。结果表明:组合预测模型预测精度高于系统动力学模型和实载率控制法的预测精度,说明组合预测模型具有有效性和可行性,对城市出租汽车合理规模的确定有重要的参考价值。     

出租车保有量评价与预测

出租车是城市公共交通系统的重要组成部分,其保有量是影响城市公共交通的重要因素之一。首先建立出租车保有量综合评价模型,并在此基础上提出基于供需平衡的预测方法,从而预测出租车保有量。以湖南郴州为例验证模型的可靠性和预测方法的可行性。     

出租车拥有量对分担率影响研究

本文以出租车的空驶率、出租车在居民出行方式中的分担率、平均日运营车速、平均日运营时间和出租车价格等数据为参数,通过空驶率的计算方法,推导得出城市出租车拥有量的计算模型.通过北京市的实例分析,求得北京市出租车的拥有量,并分析了出租车的空驶率、分担率与拥有量之间的关系,进一步探讨了出租车拥有量的变化对空驶率和分担率的影响,最后通过推算得出北京市出租车分担率范围.     

基于城市公共交通优先的出租车发展策略分析

出租车是城市公共交通系统的重要组成部分。通过出租车的SWOT分析,从公交优先发展要求的角度,以兼顾出租车行业效益和社会效益为目标,深入探讨出租车保有量和票价合理确定问题,建立依据出租车空驶率、万人拥有量、出租车公共交通分担率的出租车保有量综合评价模型,并应用该模型对上海等7城市出租车市场状况进行实例分析,给出相应的策略建议。     

城市出租车拥有量对分担率影响分析

城市出租车的合理拥有量对促进城市公共交通发展、节省道路资源起到至关重要的作用。以出租车的空驶率、出租车在居民出行方式中的分担率、平均日运营车速、平均日运营时间和出租车价格等数据为参数,通过空驶率的计算方法,得出城市出租车拥有量的计算模型。最后通过北京市的实例分析,求得北京市出租车的合理拥有量,并进一步分析出租车的空驶率、分担率与拥有量之间的关系,推算出北京市出租车合理分担率范围。     

重庆已建成公交优先道14条,累计里程105.4公里

正作为解决市民公交出行的一项实事,2018年重庆持续推进公交优先道建设。重庆市交通委员会于近日发布消息称,重庆目前共建成公交优先道14条,累计里程105.4公里。据悉,重庆主城区公交车保有量占机动车保有量0.6%,承担着约45%的机动车分担率和日均500万人次市民出行的任务。建设公交优先道,在早晚高峰保障公交优先通行,成为解决市民交通出     

轨道交通接驳方式选择行为分析——以上海松江大学城为例

基于上海松江大学城站轨道衔接方式选择行为的调查数据,对城市轨道交通接驳方式选择行为进行研究,从大学城学生个体角度分析学生群体的出行特征和规律,合理有效地调整交通结构,进而优化城市轨道交通服务水平,增加城市轨道交通的吸引力.基于Nested Logit非集计模型,建立两种不同分组选择支的轨道交通衔接方式选择模型进行参数标定,对比模型的优比度、分支相关系数和命中率,择优选择精度较高的模型.根据建模结果,在调查数据分析的基础上,对不同接驳方式的分担率进行预测.预测结果为:公共汽车的分担率最高,为59.9％,即公共汽车仍为学生选择的主要接驳方式,出租车的分担率次之,自行车分担率最低.最后,对NL模型进行应用.研究发现,对于学生群体而言,提高出租车的起步价对出租车的分担率并无较大影响.综合比较性别、接驳时间、接驳费用等影响因素,发现性别对学生接驳方式的选择有较大影响.     

基于RBF神经网络因子分析的汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向有直接的参考意义,通过分析影响城市汽车保有量的因素,采用因子分析法提炼出较少的线性无关的主要因素,建立预测城市汽车保有量的RBF神经网络模型.最后通过实例分析,对RBF神经网络因子分析法计算结果和全要素神经网络模拟结果比较,得出RBF神经网络因子分析法在运算效率、运算精度上的优越性.     

上海市主城区公共交通分担率与土地利用相关性

上海市主城区近30年公共交通与土地利用发展历程充分体现了公共交通分担率与人均城市建设用地面积的紧密关系。利用上海市综合交通调查数据和交通模型,定量分析主城区土地利用效率与公共交通分担率的相关程度,指出人均城市建设用地面积越大、公共交通分担率越低,且公共交通分担率存在阈值。同时探讨城市功能空间布局对公共交通分担率的影响,上海市主城区不同区域、不同出行方向的公共交通分担率有明显差异。最后指出,公共交通分担率的目标设定需要结合城市用地开发同步考虑和深入研究,不能一概而论。     

高峰时间出租车合乘计费策略研究 ——以宁波为例

针对早晚高峰时间和节假日火车站、汽车站及主要地区人流打车难,无法及时得到疏散的 问题,提出高峰时期出租汽车多人合乘理念,从而提高出租车及道路资源的利用率。根据我国早 高峰和晚高峰的交通特点,结合宁波出租车计费的实际情况,使用最优化理论构建多目标优化合 乘模型,对合乘费用进行计算。最后通过软件验证,假设了6 个节点的供需搭乘方案,使用 LINGO软件计算出合乘的路径和相应的费率。运算结果证明该模型在合理约束司机收入与乘客花 费的前提下,最大化司机的收益,同时兼顾到乘客利益,鼓励司机在高峰时间较短的行驶距离内 多载客。     

基于LSTM 神经网络的降雨天旅行时间预测研究

降雨给城市道路行程时间的计算和预测带来了许多不确定因素. 以出租车GPS数据为研究对象，在考虑降雨数据的基础上，设计一个基于非最小路段的行程时间计算方法，建立基于LSTM(Long Short-Term Memory)循环神经网络的行程时间预测模型进行算法验证. 最后，以北京市中关村西区出租车行驶的10 d 的GPS数据进行方法验证. 结果表明，加入降雨特征预测的结果比未加入降雨特征拥有更高的准确率. 并与应用较为广泛的BP 神经网络和 SVM进行对比分析，发现在满足数据精度的前提下，本文应用的算法和预测模型有较高的训练速度和预测可靠性.     

基于TDM的出租车供需调控方案研究

交通需求管理（TDM）是能从根本上解决城市交通问题的策略,具有现实的意义。针对成都市出租车供需现状,运用系统的思想对各供需调控方案进行评价比选,分析交通需求管理的必要性并提出针对出租车的交通需求管理的具体措施,可为解决出租车的供需矛盾提供参考。     

重庆市主城区交通方式结构演变与预测分析

交通方式结构演变主要受到各种宏观与微观因素的综合影响。本文以重庆市主城区为例,总结了过去五年的步行、小汽车、地面公交、轨道交通、出租车等五种交通方式结构演变规律,并从供给侧和需求侧出发,揭示了影响交通方式结构演变的各种因素,实现了对出行者交通方式决策过程的刻画。同时,以平均增长率法和随机效用最大化模型为基础,综合考虑重庆市主城区的社会经济发展水平、小汽车和出租车的发展规模、地面公交和轨道交通的服务水平,对2025年、2035年的五种交通方式的出行量和分担率进行了预测。预测结果表明,随着机动化出行比例的不断升高,轨道交通的骨干作用将日益显现,地面公交的保障作用也得到增强,预计2035年,轨道交通和地面公交在重庆市主城区居民出行交通结构中的比例将分别达到24.41%、18.72%,成为最主要的机动化出行方式。     

基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度.     

繁忙机场机坪空间构型对航班离港滑行时间的影响

航班离港始于停机坪推出，经由滑行道滑行并止于跑道离地，因此机坪空间及其与跑滑系统构成的相对位置关系对航班离港滑行具有较大影响，滑行时间的预测精度对ACDM机制下航班推出时刻优化和跑滑系统效率提升具有重要作用。首先提出机位组概念表征机坪空间构型，据此设计场面实时动态航班流量、机位组无阻碍滑行时间和机位组空间影响指数等新特征变量，然后基于分类回归树构建预测模型，验证新特征引入对离港滑行时间的预测效果。以首都机场实际运行数据为例，预测结果表明：在保持较高拟合优度的同时，新引入的表征机坪构型及其与跑滑系统相对位置关系的特征变量提高了离港滑行时间预测模型精度，预测与实际误差值在 3 min和5 min内的航班数量分别提高了4.88%和6.46%，每高峰小时可为首都机场减少约2~3个起飞时隙的浪费；新特征变量对离港滑行时间预测精度的整体贡献较大，且场面整体流量特征变量的贡献超过单一跑道流量，进港航班相关特征变量的贡献超过离港航班。     

基于热点探测的城市区域公交可达性研究

提出基于出租车轨迹数据挖掘的城市区域公交可达性评估优化方法. 利用核密度分析和热点探测，识别出租车用户出行敏感区并用出行热度表征区域用户需求，研究敏感区域公交可达性. 从影响阻抗大小的指标出发定义公交可达性，选取影响可达性的关键指标描述阻抗，以各指标与热点值之间的相关性为权重获取公交可达性计算公式. 引入区域公交供需变异系数指标，供需莫兰散点图及区域公交供需差分布图，评价整个城市及热点区域的公交可达性供需情况，识别区域不平衡程度协助公交系统优化供给. 以西安市为例进行分析，结果表明：其区域公交供需的变异系数为1.89，存在一定的不平衡性；根据供需差及散点图的分布规律，识别出优先处理敏感区，采取措施提高其可达性对优化整个城市匹配度最为有效.     

基于土地利用的出租车停靠规模预测模型研究

从出租车客流的出行特征出发,指出当前出租车停靠规模预测方法的不足之处.根据交通出行需求与土地利用之间的关系,并考虑位势因子、居民出行和出租车运行特征等因素,建立基于土地利用的出租车停靠规模预测模型,并以深圳市宝安区为例,提出了预测模型的算法.实践结果表明,预测模型能较好地体现用地与出租车停靠需求的关系,客观反映出租车停靠站的的实际发展要求.     

城市出租车系统运营效率评价研究

在出租车系统中,运营效率对系统投入产出平衡和系统的经济效益等影响很 大. 本文对出租车系统的运营特征做了统计分析并评价了系统的运营效率.根据运营特 征,采用了数据包络分析方法（DEA）评价运营效率.首先,讨论了变量的选择原则,并确定 了某市出租车系统的模型变量.运用基于 GPS 数据的出租车统计信息构建了 CCR-DEA 模型.应用该模型不仅得到了运营效率,而且给出了非 DEA 有效单元的调整规模.引入了 交叉效率模型,给出了决策单元之间相对效率的准确排序结果,最后给出了相应的改善 措施.研究结果表明,数据包络分析是一种有效的效率评价方法,可以很好地应用在出租 车系统中.