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。     

城市居民出行空间和方式联合选择模型研究

考虑到出行者出行空间和出行方式之间的重要联系,本文基于非集计模型中Nested Logit模型的理论和方法,结合2005年国内某大型城市居民出行调查数据,建立了城市居民出行空间和方式的联合选择模型。模型为2层的NL模型,第1层为空间选择层,第2层为方式选择层,以此将出行空间选择和出行方式选择连接起来。模型采用统计软件STATA 9进行标定,并通过统计指标进行验证,深入分析了影响出行者出行空间选择和出行方式选择的重要因素。最后,用同样的数据源建立了方式选择的MNL模型,通过对比联合模型和MNL模型的命中率和集计结果表明,出行空间和方式联合选择模型能够在较细的层面上预测出行者出行空间和交通方式的选择情况,从而提高了模型的精度和实用性。     

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。     

不同出行方式交通空间颗粒物浓度特征及人体摄入量估算方法研究

为了提高居民出行健康,建立了评估出行者采用不同出行方式时的PM人体摄入量估算方法体系.使用PM检测仪采集各出行方式(步行、自行车、公交、出租车、地铁)不同交通空间(包括车厢、站台、人行道等出行者在出行过程中身处的周围环境空间)的PM浓度,建立了基于多元线性回归的PM浓度与影响因素的关系模型,并考虑出行个体心率指标的变化...     

公交分担率测算分析与研究

论文从公交分担率的宏观影响因素(社会经济发展、交通基础设施、土地利用、交通政策)及微观影响因素(出行者特性、出行特性、交通方式特性)入手,通过分析研究非集计模型的理论,对关键影响因素进行量化处理,利用南京市现状居民出行调查数据和Trans CAD软件构建了多项Logit(MNL)模型,并对模型计算出的参数结果进行分析,求出样本中各居民所选择常规公交、地铁、出租车这些公共交通的出行方式概率,并与实际公交分担率进行对比,根据绝对误差来评价了模型精度。最后结合交通需求管理的原理以及模型变量提出了提高公交分担率的相关策略。     

城市外围停车换乘设施需求预测模型研究

采用意向调查方法,在城市外围停车换乘设施的吸引范围内,基于城市外围出行者的个体特性、活动特点、出行行为选择和出行者所在区域的交通特性,从出行者个体的角度,建立了城市外围停车换乘出行方式选择的非集聚结构方程模型,对模型修正、拟合和模型应用进行了阐述,并提供了非集聚模型集聚化的方法,为城市外围停车换乘设施需求预测探求了新的途径.     

引入忠诚度变量的城际出行方式动态选择行为研究

针对中国城市群的快速形成与发展,结合城市群城际出行特点,研究城市群城际出行方式选择行为.基于非集计理论,对效用函数引入刻画动态选择行为的忠诚度变量,抓住了出行者出行方式选择的关联性.利用了平滑指数计算忠诚度变量,既反映了忠诚度的持续性也考虑了突变性.将忠诚度变量作为影响因素引入模型的可观测效用部分,建立出行者城际出行方式选择Mixed Logit模型.在大量调查问卷基础上,通过对引入前后的模型对比分析计算得出,忠诚度变量加入后,模型中其他的出行影响因素效用强度明显削弱,其产生的正效用证明了城际出行选择是一种带有倾向性的行为反应,具有某种出行方式选择的持续性、依赖性和突变性,说明出行者过往的出行体验对选择心理具有显著的影响,也说明构建的模型很好地还原了出行方式选择的动态特性.     

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。     

私家车出行者交通信息需求研究

交通出行信息对私家车出行者行为选择存在不同程度的影响。通过对大连市私家车出行者交通出行信息使用意向调查,获取私家车出行者交通出行信息选择行为特性数据,引入因子分析方法对交通出行信息内容进行合理分类,建立交通出行信息选择累积Logistic回归模型,对私家车出行者交通出行信息需求进行研究。研究结果表明私家车出行者对交通出行信息内容存在不同程度的需求,其中与个人私家车出行质量相关信息的需求最高,面向私家车出行者的城市交通信息服务系统建设与运营应体现针对性。     

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。     

基于贝叶斯网络的出行方式选择模型研究

论文以居民出行方式选择为研究对象,分析了城市居民出行方式的影响因素,建立了基于贝叶斯网络的居民出行方式选择模型,并以苏州市为例,结合居民出行调查数据采用极大似然法对模型进行了参数估计,并采用贝叶斯网络推理方法验证模型精度。结果表明,该模型能较全面地考虑居民出行选择的影响因素,模型精度较高。     

城市交通网络中相继故障问题的研究

为了探讨城市交通网络拥堵产生机理,在分析城市交通网络特性的基础上,建立了双层城市交通网络模型,构建了交通动力学模型,并引人累计到达目的地的车辆数目和网络瘫痪时刻2个参数来刻画交通网络拥堵相变。通过计算机仿真,分析了网络拓扑结构、车辆生成率、道路交叉口能力和网络规模对网络拥堵相变临界值的影响,运用车辆到达数目对时间的导数将网络划分为自由流、亚拥堵和瘫痪3种状态,并给出了对应的区间值。研究表明,对于随机出行网络和无标度出行网络来说,都存在自由相到拥堵相的相变,相变点的值可以用来衡量网络能力,且车辆生成率、交叉口能力和网络规模对网络能力有着不同程度的影响。     

道路拥挤定价下的公交收费模型研究

为了在执行道路拥挤定价政策的前提下制定公共交通的收费标准，提出可行的定价模型，根据交通行为科学的有关理论和方法，采用了两层规划技术建立了道路拥挤定价下的公交收费模型，上层规划为交通系统优化，下层规划为拥挤定价下的路网随机平衡问题。以广州市为研究对象，计算了拥挤定价下广州市公交线网的最优价格体系。研究结果表明：所提出的模型能够描述出行者和交通管理部门分别在出行和交通管理中的决策行为，较好地解释了用户平衡、路段路径流量和阻抗、交通需求、拥挤费、公交票价、出行成本等相互之间的逻辑关系。     

老城区交通微循环的双层规划模型

老城区道路街巷网络密集，利用交通微循环可以缓解交通干道的压力，提高区域路网的承载力和可达性。以干路饱和度和街道级交通指数为优化目标，支路不拥堵为约束条件，构建上层模型，采用用户均衡交通分配与借助Tran CAD求解下层模型，构建老城区交通微循环的双层规划模型，并通过实例说明了模型的建立与求解过程。     

浅谈老城区道路改造工程的交通疏解设计

在城市道路改造施工过程中,交通疏解不但对城市道路改造施工进度与施工组织步骤产生重大影响,而且关系到整座城市交通运行系统的调整与适配,更直接影响着广大市民出行的便利性。该文以广州市海珠北路-珠中路-珠南路改造工程为例,探讨老城区道路改造工程中交通疏解的方法。     

城市占道施工交通影响分析与对策研究

城市建设项目占道施工对交通影响很大,严重影响居民出行。该文分析和研究占道施工对路网交通的影响,制定相应交通对策,采取科学合理的交通组织方案,对提高城市管理水平、缓解占道施工对路网交通的压力意义重大。     

基于5G+智慧灯杆的区域交通协调优化控制系统功能分析与研究

随着国内城市化的稳步推进,智慧交通建设的理念逐渐得到了广泛的关注.在智慧交通的建设中,车载传感器因其载体局限性,对于规避道路拥堵、优化行车路线上无法起到关键性作用.车路协同的模式越来越受到科研人员的关注.智慧灯杆,因其可拓展性成了智慧交通建设中最佳的感知载体.杆件上可安装监控设施、广播、大屏幕,以及各类传感器、检测器等等一系列的感知设备.依托5G技术,相关交通管理部门可以更及时地掌控实时的交通运行情况.通过对交通流预测模型及区域交通协调优化模型的建立,提前预测中短期内道路交通流的运行情况,依托5G+智慧灯杆编织起的城市感知网络及定向广播系统,对沿途车主定向定量地决策最优的行车导航方案,对城市道路交通进行高效、有效的管理.现以上海5G+智慧灯杆的工程实例为依托展开基于交通流预测模型而开发的区域交通协调优化控制系统功能分析与研究.     

区域高等级公路网交通状态识别与分析模型研究

为了在区域内分析高等级路网交通状态,建立了一种区域高等级路网交通状态分析模型。首先分析路网结构并对路段的交通状态进行识别分类,建立在实时交通状态下的区域高等级路网模型;然后基于路网模型运用系统结构分析法建立路网交通状态分析模型,根据不同交通状态分析需求得到不同的交通状态可达矩阵,并对可达矩阵分层分析。通过实例表明：该模型能够有效地判别路网中节点的可达性和连通性,描述路网的交通状态时空变化规律,若通过及时发布信息,出行者可根据不同的信息需求来选择最优路径,避免大范围拥挤,从而提高整个路网的运行效率。     

Intersection traffic energy management system (ITEMS): formulation and validation

Urban transportation and traffic face significant challenges as cities continue to grow. Traffic intersections present unique challenges for city planners. Several studies have proposed diverse approaches to managing intersection traffic. However, these typically fail to reduce both energy and trip time for all vehicles involved. This paper proposes the intersection traffic energy management system (ITEMS). By using speed regulation of two vehicles approaching an intersection on crossroads, ITEMS is able to resolve intersection conflicts. This obviates the need for either vehicle to stop. Two-vehicle and four-vehicle scenarios were simulated. It was found that ITEMS reduced the total energy about 22% and the trip time across the intersection by almost 16% for every scenario compared to a traditional fixed-timed traffic light intersection. ITEMS was also found to be superior than always giving a green light to urban transit vehicles. Furthermore, with ITEMS, the energy and trip time of each vehicle in the scenario was reduced when compared to other strategies.