我国组团城市居民出行时耗特征分析

出行时耗是城市居民出行特征中的重要指标之一．论文通过对典型组团城市居民出行调查资料的分析,总结出我国组团城市居民出行时耗的特性：组团城市居民一次出行时耗普遍低于同等级的非组团城市;组团城市中中心组团每次公交出行时耗普遍低于其它组团．这些结论将有助于城市综合交通规划的设计和研究．     

重庆市主城区组团粘连式扩展的交通影响研究

随着城市空间的扩展,一些组团城市出现了组团粘连扩展的趋势。为了探寻多中心组团城市粘连式扩展对城市交通的影响机理,以重庆市主城区为例,对研究区居民出行特征进行分析,通过问卷调查对粘连区不同目的出行的交通发生吸引特征、不同目的出行的交通出行方式特征进行调查分析,并通过道路实时监测分析粘连区工作日和非工作日主要道路交通运行特征。认为组团粘连式扩张使组团内部平衡被打破,跨组团出行需求增加;刺激小汽车出行需求,不利于公共交通发展;破坏了与组团式布局形态较为匹配的"干线+片区自由式"的路网布局特征。最后提出了多中心组团城市空间结构与城市交通协调发展的建议。     

基于云模型的组团城市VMS选址方法研究

通过对大量私家车出行行为的调查分析,提出在组团城市分别布置组团间和组团内的VMS。从信息效益角度出发,分别建立基于云模型的组团间和组团内VMS选址模型。最后,以重庆市南坪组团为例,应用所建模型布点组团间和组团内VMS,并进行交通参数模拟,结果表明:所提出的组团城市VMS选址方法具有一定优越性,能够有效缓解组团城市的交通拥堵状况。     

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。     

珠三角组团式城市居民出行特征分析——以佛山市顺德区为例

佛山市顺德区是珠三角典型的组团式发展布局的城市,其居民出行特征相对于其他非组团城市而言差异较大。首先,通过对顺德区各镇街及片区2009与2017年的居民出行特征方面的变化分析,从而得出随着组团城市规模、产业结构、人口布局等因素的变化,出行次数降低、机动化程度增强、弹性出行增多、出行距离增长和出行时耗增大等居民出行特征的变化规律,并分析挖掘其变化原因。其次,通过与长三角同等规模非组团城市(浙江嘉兴市区、金华市区)进行对比,总结得到组团城市与非组团城市在出行次数、出行方式及出行时间等方面的差异性,并分析导致差异性的原因。所得结论可为不同发展时期的中小城市交通规划、交通拥堵改善与管理提供思路与数据支撑。     

组团城市换乘枢纽选址模型

针对一元解析法和多元最优化方法用于组团城市换乘枢纽选址时,结果可能集中个别组团的问题,以路网总成本最小、组团间联系强度最大为上层模型,以用户均衡交通量分配模型为下层模型,构建了组团城市换乘枢纽的双层规划选址模型,设计了求解该模型的遗传算法.算例表明,用于4 个组团、20 个节点的组团城市换乘枢纽选址时,在每个组团最多只布设1 个换乘枢纽的约束下,遗传算法比SAB算法收敛速度快50 s,稳定性高9%,验证了该模型在描述问题时的正确性及求解问题的优越性.     

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IC卡历史数据的公交客流统计方法

随着公交IC卡的普遍使用,基于公交IC卡数据的公交客流统计方法逐步成为主流的统计方法。因国内绝大部分城市均采用上车刷卡的方式,所以需根据用户出行规律进行下车站点的推测。为降低运算复杂程度,现有的IC卡分析算法多采用基于后续公交站点吸引权的概率算法,这种算法既不能判断单个乘客的下车站点,对于总体客流又存在数据准确性问题。为此,本文对于能够形成出行闭环的单日多次出行采用传统方法推测其下车地点;对于未形成闭环的单日出行,则分析相关单个乘客历史类似天日的IC卡刷卡数据,统计出其最可能的下车站点,进而得出总体客流。采用本算法对重庆市某段时间的所有IC卡数据进行处理和统计后,经人工计数的数据对比表明:相较于传统的出行闭环算法和站点吸引权算法,本算法对于公交客流的统计更加准确。     

组团式城市居民出行特征变化趋势分析

随着全国城市化率的不断提高,城市空间布局由单中心集聚逐渐向多中心组团式发展,从而居民出行特征也发生了相应的变化。本文通过应用纵向和横向对比研究方法来更准确把握组团城市居民出行特性的发展变化趋势。首先对国内石家庄市在2000和2007年不同时期的居民出行特征进行纵向比较分析,其次又对石家庄和广州两个组团城市居民出行特征作横向比较分析,从而看出组团式城市的居民出行特征指标随着城市规模、布局的变化而变化,并呈现出一定的规律性。相应的结论有助于城市综合交通规划的设计和研究,并且对同类城市起到借鉴意义。     

基于公交客流OD反推的公交乘客乘车站数分析

通过对公交出行距离的分析,认为公交出行属于中长距离的出行,出行时间过长或过短的居民,则很少采用公交出行方式.基于此对公交客流进行了调查,并对调查结果进行处理,验证了公交乘客的乘车站数服从偏正态分布.这个结论可应用于公交客流OD反推时的概率修正系数的确定.