基于潜能模型的就医出行公共交通可达性分析

大型综合性医院是居民生活出行目的地之一。公共交通是就医出行的重要出行模式,其服务水平对居民出行及就医具有双重影响。可达性是衡量交通系统为出行者提供到达某地点以获得某种服务或参加某项活动的能力指标,换乘对就医出行可达性具有重要影响,基于潜能模型,选择出行时间、换乘时间及服务覆盖人口数量构建可达性计算模型。以友谊医院为例,根据该模型进行各交通小区的就医出行可达性计算并分级,并与通过问卷调查得到的区域平均出行满意度进行比较。据统计,高于93.5%交通小区的上述两种评价一致。实验表明模型在就医出行可达性的计算上与出行者主观评价一致,可用于研究居民就医出行的便捷性,对提高医疗服务的区域覆盖及交通便利性具有指导意义。     

基于出行数据的城市公交网络可达性研究

可达性是评估交通便利程度的有效指标，城市公共交通良好的可达性能够吸引更多人选择这类方式出行.基于公交刷卡、发车时间间隔等多源数据，提出考虑线路和流量的车站等待时间计算方法；利用换乘时间阈值拼接出行数据，获取起讫车站出行时间，建立两阶段机会模型.以北京市为例，评估公交网络实际可达性.研究表明：车站服务可达性和网络可达性均呈现城市中心高、郊区低、沿地铁变化趋势明显的特征，线路越多的车站可达性越高；传统的定值设置方法会低估高可达性车站的可达性水平，考虑流量和线路的等待时间计算方法是有效的.     

基于出行效用的城市区域可达性研究

为了研究土地利用特性、交通系统特性与出行者特性对城市区域可达性的影响,在分析现状研究的基础上,将区位特征、交通设施供给、出行成本定量化融入对居民出行效用的测算,建立基于出行效用的城市区域可达性模型。使用该模型对南充市中心城区不同时段可达性进行评价,结果表明:可达性由中心向外围递减趋势明显;各小区平峰期可达性均高于高峰期可达性;城市核心区与临江区域不同时段可达性差异明显;新城区与外围片区可达性始终处于较低水平。结果验证了该模型在城市区域可达性研究方面的有效性,可为规划人员统筹协调各区域发展、优化城市空间结构提供理论支持。     

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.     

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公交等时线刻画了在相同时间内利用公交可达的最大范围.提出一种公交等时线的计算方法,并将其应用在城市时空可达性的计算中.首先分析了公交出行时空过程,认为公交出行时空过程中应该包括步行到车站、候车、乘车、换乘、从车站到达目的地等子过程,然后针对每个子过程提出其耗费时间的计算方法.根据给定出发地点和总出行时间,采用网格法和反距离加权插值法得到等时线.利用广州市公交GPS数据,绘制得到以广州市天河城为中心的等时线.最后以单位时间等时线所覆盖空间范围作为可达性的度量值,计算公交出行方式下广州市天河区的时空可达性,由可达性剖面图分析其不同方向的可达性差异.     

乘客差异化需求对公交出行满意度的影响

中国对于公交出行满意度的研究主要集中在服务质量指标的制定、乘客意向信息采集等方面,对出行满意度的影响因素缺少深入分析。结合安徽省铜陵市居民公交出行意向调查数据,对通勤乘客和非通勤乘客的公交出行服务需求特征进行分析。在此基础上构建结构方程模型,探究乘客公交出行满意度的影响因素。模型结果表明,通勤乘客更重视公交服务的经济性、便捷性和可达性,而非通勤乘客更重视可靠性和舒适性;经济性和可达性需求对通勤乘客满意度有显著积极影响,而便捷性、可靠性和舒适性需求对所有公交乘客满意度均有显著消极影响。由此,针对两类乘客分别提出提升公交出行满意度的措施。     

上海市中心城区公共交通典型通勤出行链特征分析

基于居民调查与爬取的数据,梳理上海市中心城公共交通为主体的通勤出行链,并分析其主要出行时空区间,从中提取以公共交通为主的4类典型通勤出行链,探究不同公交出行链服务的通勤出行距离分布、出行耗时差异及起讫点在中心城的圈层分布特征。而后采用公交小汽车行程时间比指标,对不同距离区间内典型公交出行链的服务效率及服务竞争力进行评估,为公共交通在新业态重组后的城市交通系统中的重新定位及精准优化提供参考。     

基于改进两步移动搜索法的轨道交通接驳可达性分析

研究城市轨道交通接驳可达性对提升轨道交通服务水平具有重要意义。本文从居民出发地角度，运用基于距离衰减的改进两步移动搜索法，计算并对比分析从居民出发地分别采取步行、 共享单车和公交这3种接驳方式到达轨道交通站点的接驳可达性。以成都三环外地铁2号线和6号线沿线区域为例，运用ArcGIS工具分析区域居民出发地的可达性空间分布差异和不同接驳方式的可达性差异，并结合人口分布梳理轨道交通出行重点区域，挖掘出行盲区。计算结果表明：越靠近轨道交通站和越靠近城市中心的区域，3种接驳方式的平均可达性越高；总体上，步行接驳可达性最小，空间分布差异最明显；步行、共享单车和公交接驳可达性高的区域分别集中在轨道站 0.8，1.5，3.0 km服务半径范围内；公交沿线接驳可达性高于非沿线接驳可达性；通过对比可达性和人口空间分布，有效识别区域轨道交通出行的重点盲区、次要盲区、一般盲区和隐性盲区。     

基于GIS 的区域公交可达性计算方法0

为计算城市内部特定区域对周边其他区域的公交可达性,更加直观地得到不同区域公交可达性差异程度,提出区域公交可达性概念.借助GIS 空间分析功能,提出基于公交站点权重和公交线路辐射范围权重的区域公交可达性计算方法.以北京市朝阳区为例,计算朝阳区30 个交通小区的区域公交可达性值.结果表明,区域公交可达性值,可以更加直观地展现城市内部不同区域对周边其他区域的公交可达性水平,这为选址分析、公交优化等提供了定量化的公交可达性信息.     

基于刷卡数据和GPS数据的公交客流特征分析方法

为准确并快速分析城市公交客流特征,提供城市公交专项规划编制的基础数据资料,提出一种采用公交刷卡数据和GPS数据分析公交客流特征的方法。首先,全面总结公交客流数据处理方法和流程,包括客流时间特征、空间特征和公交运营特征;其次,针对实际可能出现的数据缺失情况和传统方法局限性,通过上车站点判断引入时间临近规则、下车站点判断设计了考虑出行链和站序约束的数据融合算法,改进上下车站点判断过程;最后,以三明市公交客流数据处理为例,该城市公交人均出行次数为2.5次,工作日形成4个高峰时段,得到具体的公交客流OD分布,计算部分线路断面客流量,并指导公交规划方案调整。     

基于公交时空过程的城市时空可达性计算方法

交通系统的本质目标是为了提高个体的可达性.已有的基于时空维的时空可达 性计算方法忽略交通模式选择的约束,以及对于出行时间没有确切的概念,因此,提出了 基于公交时空过程的城市时空可达性计算方法.该方法以特定的公交出行时空约束作为 效用函数,从历史公交时空过程中获取公交出行时间,对于出行时间的计算更具可操作 性;并且,其考虑特定的时空约束下个体参与活动的效用值,显得更加严谨.同时该方法将 特定的交通出行方式作为一种出行的时空约束,更加符合现实情况.最终,以广州市公交 系统为研究对象,运用该方法计算特定时空约束下个体出行的城市时空可达性.结果表明 该方法具有有效性和可操作性.     

基于GIS的区域公交可达性计算方法

为计算城市内部特定区域对周边其他区域的公交可达性,更加直观地得到不同区域公交可达性差异程度,提出区域公交可达性概念.借助GIS空间分析功能,提出基于公交站点权重和公交线路辐射范围权重的区域公交可达性计算方法.以北京市朝阳区为例,计算朝阳区30个交通小区的区域公交可达性值.结果表明,区域公交可达性值,可以更加直观地展现城市内部不同区域对周边其他区域的公交可达性水平,这为选址分析、公交优化等提供了定量化的公交可达性信息.     

基于活动识别的公交出行行为重构与分析

摸清城市居民的公交通勤出行规律特征，可以更好的为公交运营管理提供支撑.通过挖掘IC卡数据获取公交出行信息是出行行为分析的新手段.根据以活动为基础的出行分析理论，提出以活动区域属性判别为核心的公交出行重构分析方法.通过对公交出行的起讫站点进行空间聚类分析，获取居民的主要活动区域；基于居民多日出行信息及相应出行特征指标，分别对居民的居住和工作区域进行识别；根据出行目的地区域的活动属性，对公交出行链进行重构.以广州市为例，对居民公交出行特征规律进行实证分析.     

基于出行时间可达性的公共交通竞争力评估模型

为实现区域公共交通与小汽车间出行竞争力的定量化评价和影响关系解析,利用公共交通动静态数据、出租车运行数据及出行调查数据提取公共交通个体出行链和小汽车出行用时等信息,结合路径规划API(Application Programming Interface)计算公共交通及小汽车全过程出行耗时,基于全过程出行时间可达性视角构建公共交通竞争力评价模型;考虑公共交通竞争力的空间效应,分别选取土地利用和交通设施因素作为解释变量,提出基于空间杜宾模型的公共交通竞争力影响模型;以北京市为例,探究早、晚高峰等不同时段下区域公共交通竞争力与各影响因素之间的交互关系。结果表明：早、晚高峰期间公共交通竞争力的平均值均在1.50以内,平峰时段约为1.74,市中心区、地铁沿线和大部分居住社区周边区域的公共交通出行竞争力相对较高;各时段下公共交通竞争力呈现明显的空间依赖性,且存在“低-低聚集”“高-高聚集”的典型聚集区域;土地利用混合度、办公就业密度和地铁站点密度等因素具有显著的负向空间溢出效应,而道路网密度和绕行系数则表现出显著的正向效应。综上,所提出的评价模型能够定量化评估公共交通竞争力,所建影响模型能够在考虑空间依赖性的基础上解释竞争力与因素间的相互关系。     

公交出行时空模式的影响因素和效应研究

为揭示公交出行时空模式的影响因素和作用效应,利用智能公交数据获取公交出行时空特征,应用DBSCAN聚类算法挖掘公交出行的时空规律性。以起点建成环境、终点建成环境、出行路径性能、公交运营性能和公交出行强度5个方面的18个指标为自变量,以公交出行时空特征和公交出行时空规律性2个方面的4个指标为因变量构建变量指标体系,融合智能公交、POI等多源数据对指标进行量化计算,建立结构方程模型对公交出行时空模式的影响效应进行分析。研究结果表明：公交出行模式具有时空异质性,平峰时段公交出行距离和出行时长均长于早、晚高峰时段;时间规律性强的公交出行主要发生在高峰时段,空间规律性强的公交出行集中分布在城市中心区;出行路径性能、公交运营性能、起点建成环境、终点建成环境对公交出行的时空特征有显著影响（早高峰影响效应分别为-0.749,-0.413,-0.244,-0.228）;公交出行强度、出行路径性能、起点建成环境和终点建成环境对公交出行的时空规律性有显著影响（早高峰影响效应分别为0.688,0.069,0.022,0.021）;各因素对公交出行时空模式的影响具有时间异质性,平峰时段的影响均大于早、晚高峰时段...     

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。     

基于驻站和限流的组合公交控制策略研究

为减少串车现象以提高公交服务可靠性,提出了一种基于车头时距阈值的驻站-限流的组合公交策略.为了验证新策略的有效性,基于元胞自动机模型建立了可描述公交车运行特征和乘客出行特性的仿真框架,并利用实际的公交线路数据对其参数进行了校验.数值实验分析了组合策略中控制参数的取值对系统性能的影响.结果表明,以最小化乘客平均等待时间为目标所求解的组合策略有助于公交系统服务可靠性的提高,而最小化单位乘客出行时间时所求解的策略具有更高的乘客出行效率和公交运行速度.     

基于多源数据的多模式公共交通出行链构建

公共交通乘客出行链构建是公共交通出行需求分析的基础,也是推进城市公共交通系统融合发展和可持续运营的关键.现有研究大多关注单一模式出行链,较少考虑多源数据环境下多模式公共交通出行链构建,无法进行各模式之间的转移和换乘客流特征的分析.基于轨道交通、BRT和公共汽车交通三网融合数据进行乘客出行链构建,数据类型主要有公交IC卡、车载GPS等.具体方法包括基于时间匹配的上车站点推算、基于出行链假设的下车站点匹配和基于换乘规则的个体出行链推算.最后,使用厦门市公共交通数据验证了该方法的有效性,同时讨论了匹配阈值对匹配精度的影响.     

北京市居民初诊就医出行行为特征分析

就医出行是城市居民出行活动的重要组成部分,开展就医出行特征分析有助于改善城市就医出行环境和提高就医出行便利性。目前就医人群的研究主要集中在老年人等弱势群体,缺少对各年龄层居民的初诊就医出行行为特征分析。对北京市居民问卷调查数据进行深入挖掘,探索各年龄层居民初诊就医的出行特征与选择行为规律。结果表明年龄对居民初诊就医的出行目的、出行满意度、医院与出行方式选择都有一定影响,同时,就医出行距离也会影响居民初诊就医的医院类型与出行方式选择,研究结果可为城市交通规划、居民出行需求预测及政府决策制定提供支持。     

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城市公交系统包含多种公交模式如地铁、轻轨、公交专用道、地面公交等,不同模式的车辆行驶速度及换乘时间差异很大,同时由于城市公交运行时间的具有较强的随机性,基于静态分析的路径选择与实际的动态最佳路径常有较大偏离。本文以公交出行链各环节为边,通过构建包含不同公交模式的多层次网络邻接关系,并对各边进行平均出行时间及时间可靠度的双重赋权,建立考虑出行各环节时间随机波动的多模式公交线网;并以通行时间较短、延误风险较小为路径寻优的双重目标,通过在路径寻优过程中对延误高发线路及换乘点进行启发式规避,实现在出行时间许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。文中最后通过实例表明该算法的合理性及有效性。