基于RP/SP融合数据的沪杭客运通道公铁客流分担率研究

RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查是分析交通行为的两种重要方法,为充分利用两种数据的优点,研究运用NL(Nested Logit)模型进行RP/SP数据融合的方法.以沪杭客运通道修建磁浮铁路和客运专线为背景,设计RP/SP的调研方案;根据该通道客流特点建立RP/SP的效用函数;根据样本数据的RP/SP性质以及交通方式性质建立不同的NL数据融合模型,并分析模型的精度,得出利用NL模型建立的数据融合模型比单独利用RP或SP数据建立的ML(Multinomial Logit)模型精度要高,并且采用先按交通方式的性质分层,然后再按数据的RP/SP性质分层的3层NL模型精度更高的结论.在此基础上预测了2015年沪杭各类铁路及公路的客流分担率.     

以旅游功能为主的城市轨道交通线路客流预测方法

以深圳轨道交通8号线为例,分析了以旅游功能为主的轨道交通线路的客流特征。针对旅游客流特征,改进了传统的城市轨道交通客流预测方法,利用RP/SP(显示偏好/陈述偏好)调查等手段,提出建立旅游客流预测模型的方法。此方法改变了以往只预测各个预测年限工作日客流数据的惯例,提出针对淡季和旺季的工作日、周末\节假日分别进行客流预测,每个预测年限预测4套客流预测数据,为深圳轨道交通8号线工程可行性研究提供了必要且充足的数据支撑。     

基于意向调查数据的非集计运量预测模型估计的研究

如何利用假设意向调查数据ＳＰ（Ｓｔａｔｅｄ Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｄａｔａ）构造非集计模型，是运量预测研究中的一个重要课题。本文以新运输方式的运量转量转换率预测模型为研究对象，通过引入假设意向调查误差项构造了新的效用函数模型，并对基于ＳＰ与ＲＰ（Ｒｅｖｅａｌｅｄ Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｄａｔａ）组合数据的模型参数估计方法进行了深入探讨，最后利用日本关于磁悬浮列车新交通规划的ＲＰ和ＳＰ调查数据进行了     

滇中城市群城际铁路网客流预测

基于对滇中城际铁路网客流的现状分析,将城市群内交通划分为区域内交流、对外交流、过境客流三部分,以区域内交流为重点,将客流以不同的交通方式划分为公路客流、铁路客流与航空客流进行分析。采用改进的四阶段交通需求预测理论,以实际客流数据为基础得到2015年不同交通方式与全方式的客流OD表。运用弗雷特法(Frator method)计算未来各规划年不同交通方式与全方式居民出行城际客流和旅游客流分布。建立滇中城市群各城际通道方式划分Logit模型,得到滇中城市群城际铁路客流OD表,成功得到未来各规划年的客运交通分布预测、客运交通方式预测与主要通道客运交通预测。     

基于集成学习的城市轨道交通乘客路径选择建模

考虑城市轨道交通路网不同OD间客流构成的异质性,基于数据驱动方法,研究不同OD特性与路径属性组合条件下的乘客路径选择机器学习建模问题,提出将模糊聚类与集成学习相结合的建模方法。运用FCM聚类方法将路网站点划分为若干类别,以模糊聚类结果作为子学习器的划分依据,构建了基于支持向量回归机(SVR)的路径选择子学习器,实现了基于OD类别隶属度对多个子学习器进行组合的路径选择集成预测。该方法既能体现客流特性的差异对路径选择的影响,也解决了难以直接获取乘客属性对建模与预测带来的难题,有效提高了模型准确性。以北京城市轨道交通为案例,对新线开通情况下的路径选择进行预测。     

轨道交通建设影响下土地利用性质空间分异的组合预测模型

在先验数据有限且存在不确定因素情形下，为解决城市轨道交通沿线土地利用性质空间分异的预测问题，提出一种基于系统云灰色模型和马尔可夫链的组合预测模型。采用系统云灰色模型，使用较少量的历史数据完成城市轨道交通沿线各类性质用地面积变化曲线的粗略拟合；借助马尔可夫链进行系统状态划分，通过缩小预测区间以提高预测精确度；运用组合预测模型，对2003-2015年南京市轨道交通1号线主要吸引范围内土地利用性质的空间分异进行了预测分析。计算结果表明：轨道交通建设加剧了城市土地利用性质的空间分异，其周边各种性质的土地利用面积变化趋势呈现出非平稳随机过程特性；轨道交通建设对不同性质土地利用的影响方式与影响强度各不相同，其中，对居住用地具有强烈的吸引作用，对公建用地吸引作用不明显，对工业用地具有明显的排斥作用。     

城市群城际轨道客流预测方法研究

针对城市群城际轨道交通特点,综合分析客流特征分析的基础上,提出考虑区位势能的交通小区划分方法;结合城市群内各城市经济发展,采用修正重力模型进行客流分布预测,通过trans CAD完成K矩阵和相应参数的标定;以logit模型为基础,研究交通方式划分与交通分配联合模型的竞争分配方法。最后,以长株潭城市群为例,对长株潭城际铁路近期、远期客运需求进行预测分析。研究结果表明:该方法和模型具有较好的应用价值。     

地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究

地铁高峰期拥挤是亟需解决的重要民生问题,地铁分时定价措施是有效缓解高峰期拥挤的需求管理措施之一。文章对不同地铁分时定价措施下的乘客出行选择行为进行研究,有助于制定合理的地铁分时定价措施,有效缓解高峰期拥挤现象。首先,采取意向（SP）与行为（RP）问卷调查获取基础数据;然后,采用二阶聚类法将乘客划分为3类,并分析乘客类别特征;最后,采用多元Logistics回归模型深入分析各类乘客的出行特征,重点分析不同分时定价措施下乘客的出行选择行为,由分析结果可知类型2和类型3乘客对于分时定价措施敏感,选择转移至平峰期或其他交通方式出行。     

轨道交通客流预测四阶段法的改进

从交通生成、交通分布、交通方式划分等3方面指出了轨道交通客流预测四阶段法的不足,提出按出行目的对区内和区间的交通分布分别建模,对原来没有轨道交通的城市,采用二阶段的轨道交通方式划分对规划中的轨道交通客流进行预测,建立了区内、区间分布模型。并对分布模型的改进方法进行了验证,改进分布模型较原重力模型对样本OD的模拟更精确。     

城市轨道交通客流量实时预测模型

城市轨道交通客流预测方法主要有基于调查的客流量预测方法和基于实际流量的事后统计方法。针对目前尚无根据实际客流量数据预测各个站的客流量的模型,提出了利用实际到站的客流量数据,通过建立灰色模型和马尔科夫链,预测下一站实际客流量的实时预测模型。试验仿真表明,该模型能较好预测实时客流量。     

基于Nested-Logit模型的国际集装箱运输链选择行为研究

以内陆腹地至沿海港口间的国际集装箱公路、铁路运输链为研究对象,在市场调查的基础上,选取港口航线密度、通关便利度、运输时间、运输费用、可靠性作为托运人运输链效用函数的变量,建立Nested-Logit模型。运用义乌市国际集装箱托运人的RP/SP调查数据,标定模型参数,分析托运人的运输链选择偏好,估算各条运输链选择概率的运输时间、运输费用、可靠性的弹性及其边际替代率,并据此提出发展海铁联运的对策建议。研究表明,开通义乌与港口之间的集装箱五定班列并辅以优惠的价格政策,可大幅提升铁路在国际集装箱运输链中的竞争力。     

恐怖袭击情境下地铁车站应急疏散仿真方法改进研究

在梳理分析国内外研究文献与实践状况的基础上,针对恐怖袭击情境下地铁车站的乘客应急疏散仿真,首先建议基于疏散心理和行为特征对乘客群体进行科学分类并差异化地赋予不同类型乘客相应的行为仿真参数,以提高仿真结果的可靠性;其次,在简要分析恐怖袭击情境下地铁车站乘客应急疏散心理与行为响应过程的基础上,重点通过情境问卷调查研究了特定恐怖袭击情境下乘客的典型应急疏散选择行为,并根据乘客不同的应急疏散行为反应模式对乘客群体进行了科学分类;然后,在分析给出乘客应急疏散心理与行为相关主要影响因素的基础上,通过多项logit模型分析,标明了乘客分类的显著影响因素,并利用本次情境问卷调查结果数据和上海市人口普查相关数据,估算了特定恐怖袭击情境下上海地铁车站乘客群体分类比例;最后,运用Massmotion人群疏散仿真软件,基于乘客的科学分类,对照进行了相应的实例疏散仿真,仿真结果的比较分析表明,对乘客群体进行科学分类并对不同类型乘客赋予相应的行为仿真参数会对应急疏散仿真结果产生显著影响。     

铁路货运量组合预测方法

为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型.结果表明:组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠.与单一模型相比,该法具有较好的实用价值.     

铁路货运量组合预测方法

为了对铁路货运量进行科学预测,在指数平滑、模糊移动、线性回归、灰色预测4种单一模型的基础上建立组合预测模型。结果表明：组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,并能提高其预测精度,预测结果可靠。与单一模型相比,该法具有较好的实用价值。     

道路工程SOM-RBF神经网络估价模型研究

研究从道路工程全生命周期造价的角度,运用自适应(SOM)和径向基(RBF)神经网络的模型与全生命显著性造价(WLCS)结合的预测模型对已完工程造价信息进行数据挖掘,估算工程造价。建立WLCS模型并分析计算。运用自组织SOM网络对WLCS模型分析结果进行特征抽取,验证其对类似工程的确定。在此基础上,运用基于自组织RBF网络对投资估算进行预测。结果表明,WLCS应用可以减少造价估算的工作量,SOM网络可以对道路工程的显著性成本项目(CSIs)造价数据进行特征提取,WLCS的SOM-RBF网络模型减少了估价计算量,并提高了估价精度。本研究成果适用于道路工程造价管理研究和应用领域。     

基于用户体验的微课教学评估模型设计

结合多媒体教学方法,采用微课堂教学模式,以实现完整的课程教学。提出一种微课教学成果评估多元逐步回归分析模型,通过描述性统计分析法分析微课教学成果评估的约束参数。建立关联规则模型,对教学成果的有效性进行预测,以质量水平和效益水平作为评估教学成果质量的控制指标。采用多元逐步回归分析模型对微课教学成果质量进行预测。数据分析结果表明,该模型在微课模式下评估课堂教学成果更为准确可靠,可信度达到95%以上。     

基于概率分布的轨道不平顺发展统计预测

针对轨道不平顺的随机性,应用数理统计原理和方法,对轨道动态不平顺检测数据进行统计分析,研究轨道不平顺的概率分布特性。分析讨论基于不平顺分布函数特征的不平顺发展统计预测方法,比较不同统计预测模型的预测效果和预测精度。研究结果表明:轨道不平顺概率分布接近于正态分布;在轨道不平顺概率分布特性分析的基础上,指数平滑预测方法具有较好的预测效果和预测精度,能够用于轨道不平顺发展预测问题的研究。