基于SB分布的Mixed Logit交通方式分担模型及其验证

研究了SB分布函数的分布特性,发现SB分布比正态分布和对数正态分布能更好地表达单向偏好因子的参数,结合合肥市居民出行调查数据,建立了Logit交通方式分担模型和两种约束条件的SB分布Mixed Logit交通方式分担模型MIXED1和MIXED2,通过对比分析发现MIXED2模型对原始数据解释更合理,且更能体现出行者对出行时间认识上的差异性,文章最后对模型进行了公交出行时间敏感性测试,结果表明实施公交优先后,公交客流转移量主要来源于自行车使用者。基于SB分布Mixed Logit模型不存在Logit模型的IIA缺陷,且能体现出行者对影响因素认识上的差异性,其更适合于交通方式分担建模。     

基于非集计模型的公交出行选择预测模型

为研究城市居民选择何种公交方式出行,以非集计理论为方法,结合西安市城市居民公交出行特性,以地铁出行和地面常规公交为选择肢,确定相关因素作为影响变量,可建立居民公交出行选择MNL模型.使用交通分析软件TransCAD标定模型,可获得模型各影响变量参数值,并依据统计学原理和相关参数检验对模型参数进行分析,最后再运用另外400份居民公交出行调研数据对模型进行精度验证.     

宁波市公共交通现状分析与评价

为了分析公交都市发展现状,建立博弈论模型对公共交通现状进行分析。以宁波市为调查对象,收集一日内全市各主要交通方式的出行量的相关数据。采用Excel等图表工具,计算四种交通方式各自的分担率、居民的日出行成本及管理者的日运营成本。建立双层博弈模型,评价现有公交分担率下宁波市公共交通健康状况,并展望未来城市公共交通发展的愿景。     

基于广义费用的公共交通联乘优惠研究

为了制定合理的公交联乘优惠政策,将包含出行直接经济耗费的广义费用作为效用引入Logit模型研究公交票价对出行分担率的影响。通过实际的交通调查确定模型中参数的取值,并计算出现状条件下各方式的出行分担率以确定模型的有效性。在公交供给能力的约束下,确定希望达到的公交分担率,在其他非联乘优惠的措施已知时,通过计算就可以得出合适的公交联乘优惠额度。算例分析表明,这一研究方法能够达到私家车出行分担率降低到40％的目标。     

乌鲁木齐市居民定制公交出行意愿及影响因素研究

为了解乌鲁木齐市居民选择定制公交出行的意愿及影响因素,对该市6个行政区的620名通勤出行人员进行问卷调查,根据调查结果,从出行者个体特征(性别、年龄、经济水平等)、出行特征(出行距离、出行时耗等)和定制公交交通特性(票价、停车次数等)三方面分析影响居民选择定制公交作为出行方式的因素,以引导居民向定制公交出行方式转移,并为乌鲁木齐市定制公交线路开设、运营及政策制定提供参考依据。     

基于群体公平差异的公交网络双层优化模型

为准确刻画公交网络优化对不同居民群体的公平性影响,建立了考虑不同群体的人均道路占有面积、出行成本差异等因素的公交网络双层优化模型。上层模型以出行成本剥夺系数与道路面积基尼系数最小化为目标,用于求解考虑交通公平约束的公交网络优化方案;下层模型为多模式多用户随机均衡交通分配模型,用于描述上层给出的公交优化方案中不同群体对于不同交通方式的复杂选择行为。采用非劣排序遗传算法-Ⅱ求解模型,并以一个简单网络进行算例分析。结果表明：公交网络优化前,小汽车、公交车与自行车的出行分担率分别为42%,47%,11%;优化后,各出行方式的分担率分别为7%,82%,11%,部分拥有小汽车的高、中收入用户改用公交出行,3类群体的出行成本剥夺系数下降了20.68%,道路面积基尼系数下降了87.76%,低收入群体的交通公平感受与客观资源分配均显著改善。研究结果可为公交网络优化提供理论依据与模型基础,是改善交通规划方案公平性的全新尝试。     

基于竞争模型的轨道交通与常规公交共线分析

轨道交通与常规公交在一定的出行距离上会产生客流竞争,研究两者的共线关系,对于实现两者的有效协调,提高城市公共交通的运营效率意义重大.通过分析轨道交通与常规公交方式选择影响因素,选取建模的主要变量:出行时耗和费用.将方式选择的影响因素进行量化,作为效用函数,建立轨道交通与常规公交方式选择的Logit模型.在建模的基础上,运用深圳市的交通调查数据进行案例分析,研究两者共线运营时的分担率变化规律.发现随着共线距离的增加,轨道交通分担率逐步增大,常规公交分担率逐步减小.在特定票制下,两者分担率曲线存在突变点.依据分析结果,提出轨道交通与常规公交线网设计的相关建议.      

票价对轻轨分担率的影响研究——以广州市萝岗轻轨为例

为研究不同的定价策略下轻轨对其影响范围内不同人群的吸引力大小,运用多项 Logit 模型效用最大化理论,并以广州市萝岗轻轨为例,在大量居民出行调查数据基础上,对模型进行参数标定,分析比较小汽车出行﹑电单车、常规公交出行﹑轻轨交通出行4者的效用比,最终确定目标年不同票价政策下各种交通方式的分担率。      

基于Logit模型的县域公交票价分析

交通方式的选择往往受多种因素影响,对于影响交通方式的因素来说主要可分为出行主体的特性、出行特性和交通设施的特点三大类。其中票价属于交通设施特点因素,将会直接影响到对于公交的选择。因此研究票价对于出行选择的影响具有十分重要的意义。该研究通过对永嘉县居民发放交通调查问卷的方式,借助回归统计学原理,对调查数据使用Logit模型,研究了票价对县域交通方式选择的影响,为县域主管部门制定科学的公交票价提供了科学依据。     

基于公交分担率的交通政策敏感性模型构建

选取3个典型的TDM政策,即限购政策、限行政策和拥挤收费政策作为敏感性分析对象,研究其对公交分担率的敏感性。对3项政策进行量化处理,即用私人小汽车拥有量作为限购政策影响公交分担率的量化因素,用城市公共交通运行速度的改变作为限行政策影响公交分担率的量化因素,用城市居民出行费用的增加作为拥挤收费政策影响公交分担率的量化因素。选用BNL模型作为政策敏感性分析手段,按照BNL模型的构建思路,结合具体数据进行模型构建,并结合具体数据论证了模型的有效性。结合南京数据对模型验证结果表明:该模型可以有效分析交通政策对公交分担率的敏感性。     

城市居民出行方式与休闲地点联合选择模型——以邯郸市为例

针对邯郸市商业圈及其相关交通规划工作,根据邯郸市居民对于市区4个主要休闲地点选择和出行方式选择的意愿调查,利用NL模型建立休闲地点和出行方式的联合选择模型,对影响出行者选择4个休闲地点的出行方式的显著性因素进行比较分析.并针对公交车和公共自行车出行方式及4个休闲地点选择进行弹性分析,得到不同影响因素对公交车和公共自行车分担率及4个休闲地点的选择概率的影响程度,其结论可为邯郸市相关部门进行购物地点附近设施管理、道路规划、公交规划、公共自行车规划及相关政策制定提供依据.     

居民出行方式选择非集计模型的建立

基于非集计离散选择模型的基本理论与建模方法,结合2003年北京居民出行调查数据,对影响居民出行方式选择的因素进行了分析,选择包括公交车、出租车、私人小汽车等在内的5种日常生活中较为常用的交通方式作为居民出行的方式选择肢,确定了影响居民出行方式选择的特性变量及相应的取值方法,建立了交通方式选择MNL模型。应用Matlab优化工具箱中的无约束最优化函数对所建的MNL模型的参数进行了标定,并通过命中率的计算验证了模型的有效性。结果表明,非集计建模方法能够较全面的考虑居民出行选择的各方面影响因素,尤其是将出行者的个人特性影响因素引入模型,提高了模型的预测精度和实用性。     

邯郸市出行者交通方式选择行为差异性分析

针对邯郸市城市轨道交通线路规划工作,根据居民对轨道及其他交通方式选择的意愿调查,利用ML模型对影响公共交通和小汽车使用者出行方式选择的显著性因素进行差异性分析;进行出行方式选择弹性分析,得出不同影响因素设计水平下各交通方式客流分担率之比.其结论为相关政策的制定提供参考.     

基于出行方式划分模型的摩托车禁行问题研究

针对城市交通摩托车禁行(简称"禁摩")问题,分析了摩托车交通带来的安全和污染问题,建立了Logit Kernel方式划分模型,并从完全"禁摩"和公交优先引导两种交通策略正反两个方面分析了交通策略实施后摩托车出行分担量的转移情况。结果表明从正面引导减少摩托车出行的公交优先策略对限制摩托车出行的效果并不明显,要想改善摩托车出行带来的交通问题,必须实施"禁摩"交通政策。     

快速充电站

<正>公共交通分担率简称公交分担率,指城市居民出行方式中选择公共交通(包括常规公交和轨道交通)的出行量占总出行量的比率,这个指标是衡量公共交通发展、城市交通结构合理性的重要指标,也是一种宏观概念。"公交分担率=公共交通乘坐出行总人次/出行总人次*100%"公交分担率2004年建设部38号文《关于优先发展城市公共交通的意见》(建城〔2004〕38号)中提出特大城市公共交通在城市交通总出行中的比重要达到30%以上,大中城市公共交通在城市交通总出行中的比重要在20%以上。政策相关     

基于Mixed Logit模型的新建轨道交通客流转移预测

研究以轨道交通客流转移预测为目标,综合考虑居民出行选择习惯、交通信息及交通环境等因素,利用乌鲁木齐市居民出行方式选择SP调查(Stated Preference Survey)数据构建ML(Mixed Logit,混合Logit)模型,对城市轨道交通客流转移进行实证研究。研究结果表明,ML模型能够反映出个体选择喜好的随机特性;居民出行选择习惯、交通信息及交通环境因素显著影响居民向轨道交通转移的选择;轨道交通1号线和2号线建成后,预测可承担乌鲁木齐市南门附近居民31. 75%的出行,该部分出行主要是从常规公交、BRT和出租车转移而来,而私家车出行向轨道交通转移较困难。研究成果可为轨道交通建设的城市特别是新建轨道交通的城市提供有力的数据支撑和理论基础。     

基于结构方程模型的城市居民出行方式选择研究

研究居民的出行方式是优化出行结构、科学制定交通需求管理措施的前提。目前针对居民出行方式选择的研究多集中在个人属性和出行特征方面,没有考虑交通供给水平和城市规模的影响。文中在山西太原、运城和吕梁3个规模不同的城市进行居民出行调查,选取个人属性、出行偏好、出行特性、交通供给水平、城市规模和出行方式作为变量,构建居民出行方式选择结构方程模型进行出行行为研究,为交通部门制定交通需求管理政策和优化居民出行结构提供依据。结果表明,经济特征对个人属性的影响最大,经济条件越好的出行者越有可能选择私家车出行;公交供给越充足或停车位供给越少,居民越有可能选择公交车出行;出行偏好期望越高、出行距离越远、出行次数越多的居民选择私家车的概率越大;高峰期出行和工作出行时选择公共交通的概率更大;大城市居民相比中小城市居民更倾向于私家车出行。     

基于BP神经网络的居民出行方式选择模型

以城市居民出行方式选择行为作为研究对象,分析了影响出行方式选择行为的主要因素,利用BP神经网络可以自动获取研究对象的输入、输出间关系和较强的学习训练特性,建立了基于BP神经网络的居民出行方式选择模型,并通过2009年济南市居民出行调查数据对模型进行了实例分析。结果表明：BP神经网络模型能够较好地描述居民出行交通方式选择行为。     

居民全日出行方式选择动态模型研究

为改进现有交通方式选择模型,提高交通方式预测模型精度,基于出行链建立了居民全日出行方式选择动态模型。从居民出行方式选择机理分析入手,确立出行方式选择动态影响因素,在多项Logit模型（MNL模型）的基础上建立了方式选择动态模型。模型中增加了2类动态影响因素,即先前出行方式选择结果对后面出行方式选择的影响和主链的出行方式选择结果对子链出行方式选择的影响。最后以安徽省淮北市为例对模型进行了实例分析。结果表明：所建立的动态模型的优度比和预测准确率较基于单次出行效用的MNL模型有较大提高,变量在模型中的意义符合中国国情,模型可服务于城市交通规划和交通政策制定。     

快速公交客流量影响因素解释结构模型构建与应用

针对当前交通拥堵、能源紧张、尾气污染等一系列问题,为加快快速公共交通的发展、提高公共交通利用率,本文找出了影响快速公交客流的主要因素,利用系统工程学中的ISM方法,构建了快速公交客流系统解释结构模型,通过分析探讨快速公交客流的主要影响因素,进而明确了各因素间的清晰结构,得到影响快速公交客流量的5级递阶结构;最后找出影响快速公交客流因素的各影响因素.通过影响因素,建立了多元回归模型,从影响程度、影响方向、影响时期分别归类分析.通过分析各层级因素对快速公交客流量的影响,可引导更多居民选择快速公交出行,对缓解交通压力提供了一定方法指导和决策支持.并通过合理分析为快速公交运输服务提出了建议.