城市轨道交通大小交路乘客出行选择行为模型

随着我国城市轨道交通大小交路运营组织模式的广泛应用,准确描述大小交路乘客出行选择行为,对列车开行方案的编制具有重要影响。既有研究普遍认为乘客在面临相同起讫点的多交路出行时具有选择直达列车的偏好,缺少对乘客出行选择行为的研究。以大小交路跨交路出行乘客为研究对象,通过拟定不同到达交路列车形式及满载率设定相应出行情境,由此将大小交路出行的乘客类型进行划分,并针对无直达偏好类型的乘客,分析其自身属性、路径信息、出行距离和列车满载率等因素对乘车选择的影响。结果表明：无直达偏好类型的乘客占比高,出行选择主要受出行距离及当前到站列车的满载率影响。     

基于售检票数据的城市轨道交通乘客分类

既有基于交通调查的乘客分类存在样本有限及分类标准主观性强等不足,本文以 乘客真实出行记录为基础,从“消费行为”视角构建客观的乘客分类指标及方法.为满足大规模 数据集处理需求,采用SPSS Modeler 软件对全样本乘客进行聚类.选取北京轨道交通连续1 个 月自动售检票(AFC)数据进行实证分析,结果显示：将乘客分为5 类时,聚类效果最佳;通过连 续5 个工作日聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合乘客分类结果进一步对 北京市轨道交通低峰折扣票价策略下不同类型乘客的出发时间转移弹性进行测定.该研究提 高了乘客分类客观性,能够为交通政策制定及运营策略评价提供方法支持.     

浅析珠三角都市圈城市轨道交通的作用

珠三角都市圈城市轨道交通进入历史性的快速发展时期,本文从承担城市公共交通客运量、引导城市发展带动新城区建设、广州地区春运大交通格局、减少城乡差别和地区差别促进和谐社会的有效建设四个方面分析了珠三角都市圈城市轨道交通的作用。     

基于贝叶斯网的城市轨道交通乘客满意度评价

以城市轨道交通运营系统为研究对象,从乘客满意度出发,建立城市轨道交通服务乘客满意度指数模型,并确定城市轨道交通服务乘客满意度评价指标体系结构,建立城市轨道交通乘客满意度评价贝叶斯网络模型,并确定贝叶斯网络中各节点的条件概率。最后以重庆市轨道交通服务为例,通过实例计算分析,得出重庆轨道交通服务的几点改善措施。     

基于GPS和IC卡数据的公交出行OD推算方法

主要基于GPS和公交IC卡数据研究推算交通小区公交出行OD的一种方法。将居民公交出行分为闭合型出行链和非连续型公交出行链,通过数据的挖掘融合技术,结合居民公交出行规律推算交通小区的公交OD矩阵,利用站点吸引强度对无明显规律的紊乱出行数据进行修正,提出了基于GPS和公交IC卡数据推算公交出行交通小区OD的方法,并以佛山市中心城区为例验证推算方法的可靠性。研究表明:所得公交出行OD矩阵精度较高。     

基于POI数据的城市轨道交通站点活力研究

为促进城市轨道交通站点设施与周边业态在空间布局上协同发展,从站点周边区域服务设施数量与教育、医疗等社会公共服务获取便利性这两个维度出发,利用兴趣点数据构建了轨道交通站点周边空间活力评价模型.以南昌市为例,利用ArcGIS软件与Python,对其轨道交通站点活力分布特征进行了定量分析,然后对轨道交通站点进行聚类.结果表明...     

公交出行路径蚂蚁算法

结合公交乘客出行的特点,基于Dijkstra算法站点查询的出行路径选择方法,提出了基于蚂蚁算法的具有最少换乘次数的公交出行路径查询算法.算法利用了蚂蚁寻食出行路径选择的行为特点,通过线路激素强度的更新机制,实现了以换乘次数最少和公交出行站点最少的公交出行路径选择优化目标.算法实际查询结果与实际相符.     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

色彩纷呈的城市轨道交通

目前世界人口已达65亿，美国、法国、荷兰、加拿大等国的城市人口已超过全国人口70％，德国、丹麦、日本的城市人口已达80％。世界城市人口迅速增长，导致车辆增多，给城市带来交通拥挤、环境污染与能源危机等一系列问题。因此，发展城市公共交通，缓和交通拥挤，将是世界大城市需要迫切解决的问题。特别是发展大容量、无污染、高效率的轨道交通，已日益成为世界性大城市交通发展的首选模式。     

基于乘客群体特征的城市轨道交通满意度研究

为提高城市轨道交通服务质量、优化乘客乘车体验、提升城市轨道交通在公共交通中的竞争力,对城市轨道交通乘客满意度开展研究。首先,选取乘客特征因素,引入皮尔逊积矩相关系数来分析乘客满意度与乘客特征因素的相关关系,提取对满意度存在显著影响的乘客特征因素。然后,运用主成分分析法刻画乘客群体特征,据此对乘客进行分类,并采用克鲁斯卡尔-沃利斯检验法来分析其满意度的差异性。基于此,对某城市地铁A号线2019年乘客满意度调查数据进行了分析,结果显示：地铁A号线乘客的出行频率、出行目的和收入水平与乘客满意度显著相关。通过主成分分析将乘客划分为常乘客与非常乘客,发现两者对城市轨道交通服务的关注点不同,常乘客更关注乘车效率,非常乘客更关注信息指引准确性,运营单位应针对不同乘客群体展开差异性服务。     

广州市公交票价调整对轨道客流的影响

与国内其他城市相比,广州市的轨道票价定位偏高,关于下调轨道票价的呼吁和研究也由来已久,2008年11月广州推出了新的公交月票措施,由此带来客流的变化。本文对票价调整前后展开分析,总结一些经验供大家参考。     

基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型.基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的K短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建...     

利用客运轨道交通开展快运物流的设想

轨道交通作为具有运能高、运速快与换乘便利等优势的新兴公共交通方式,正在逐渐成为上海北京等一线城市市民出行的主要选择。根据预测分析和国外经验表明,市域级轨道交通的客流变化将出现非常明显的"潮汐现象",即绝大多数客流选择在早晚高峰时间进行出行。由此,引起在低峰期产生的运力浪费非常值得关注。利用轨道交通的闲置运能开展物流快运可以有效解决低峰期运能空置的问题,其设想主要为通过合理调配并组织轨道交通剩余运能,提供一种快捷、安全的新型货物运输方式。     

城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型

为定量分析成网运行条件下乘客在轨道交通系统内的换乘路径选择行为,在梳理乘客换乘路径选择直接与间接影响因素的基础上,引入开销系数用于描述由于列车过度拥挤导致乘客心理感受运行时间的额外增加值.提出含有惩罚系数的乘客换乘时间函数,基于乘客心理感知构建以乘车时间和换乘时间为广义费用的路径选择行为模型,并设计模型的求解算法.最后,将模型运用于重庆轨道交通网络实例分析中,结果表明:乘客倾向于选择换乘次数更少的路径3,较传统模型选择概率提高1.44%;同时,换乘惩罚系数对路径选择结果的影响灵敏度高于运行时间开销系数.     

轨道交通计程票制问题探讨

以充分发挥项目运能为前提对计程票价相关参数进行推导,从地面常规公交与轨道交通线路竞争的关系层面上加以分析,并依据出行者的出行特点及实际计费需求,确定轨道交通计程票价定价模型,具有一定的参考价值。     

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分析了影响城市轨道交通乘客路径选择的主要影响因素,建立了城市轨道交通路径选择的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。应用Logit模型对城市轨道交通网络的客流分配问题进行了理论建模,通过统计调查数据对模型和算法进行了有效性验证。通过问卷调查数据,采用极大似然估计方法,标定了模型中的参数,在有效路径搜索算法方面,提出了一种基于深度搜索优先和分支界定思想的有效路径搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合。最后,在北京市轨道交通网络客流中,运用本文所提出的模型和算法估算了立水桥站到国贸站OD对之间各有效路径被选取的概率,并通过实测调查数据进行了验证,结果表明了本文所提出的模型和算法的有效性。     

石家庄市轨道交通远期客运量估算

预测了石家庄市未来居民的出行总量,根据石家庄市的实际情况并对比其它城市的居民出行结构,分析确定了公交出行比例及城市轨道交通在公交出行中所占的比例,进而从宏观上对石家庄市快速轨道交通的客运需求量进行了估算。     

城市轨道交通网络客流大数据可视化

客流分析是轨道交通运营组织的基础,传统的客流分析方法无法从海量的乘客历史出行大数据中提取与挖掘乘客出行规律和特征。大数据可视化为获得洞察大规模复杂客流数据能力提供支撑。基于城市轨道交通网络实际运营需求,从客流认知、可视化、人机交互的综合视角出发,基于GIS地图、网络迁徙图、日历图、散点图、弦图等可视化图形,研究大规模复杂网络OD客流、断面、进出站和换乘客流大数据可视化的运营需求关键技术与实现方法。对上海城市轨道交通网络客流大数据进行实例分析,可视化展示结果有利于运营管理人员掌握网络客流时空变化特征以及演变规律,为制定科学行车与客运组织方案提供决策依据。     

城市轨道交通网络短时客流OD估计模型

基于状态空间方法构建适用于城市轨道交通网络的短时客流OD(origindestination) 估计模型.利用自动售检票数据分析得到OD间乘客行程时间分布特征,构建基于行程时间分布的客流到达系数,以此建立OD流与车站进出站客流间相互关系,并以车站客流分离率为状态变量构建结构化OD矩阵估计状态空间模型.以北京市轨道交通为对象进行案例分析,结果表明,当估计时段长度为15 min 时,估计平均相对误差为 35.5%;为30 min 时,估计平均相对误差为20.4%;为60 min 时,估计平均相对误差为 16.3%.所构建模型能能有效解决城市轨道交通短时客流估计问题,具有一定的实用性.