基于旅客出行选择行为的通道客运分担率预测研究

客运分担率也称客运市场份额,是通道内旅客对各种运输方式进行选择的结果．合理预测客运分担率是制定各种运输方式运营策略的重要依据．考虑到西（安）兰（州）通道尚未完全形成,选择基于非集计模型的方法,通过调查分析旅客出行行为来预测通道内各种运输方式的分担率．     

兰-武运输通道客流分担率分析及运营建议

兰-武运输通道是"丝绸之路经济带"黄金段河西走廊地区的重要运输通道.科学地分析预测该运输通道的客流分担率,对于确定项目投资规模,促进各种运输方式协调发展十分必要.基于兰-武城际铁路前期研究成果和旅客出行意愿调查,选取影响旅客出行方式的5个主要因素,采用Logit模型,建立其广义费用函数,利用极大似然估计法确定模型参数,分析各运输方式的客流分担率.研究结果显示,建成后的兰-武城际客运专线将吸引大量客流,使铁路客流分担率增加16.5%,最后提出了通道内各运输方式的运营建议.     

综合运输通道客运结构配置的随机饱和熵模型

为寻求系统、科学的综合运输通道最优客运分担,提出用最大熵原理构建客运结构配置模型,基于随机时间价值,选择旅客广义出行时间最小的运输方式,定义了通道内的基本路段饱和度和通道饱和熵,设计了用于求解模型的粒子群算法。分析发现,车外时间差、单位里程票价差、单位里程车内时间差以及旅行距离将直接影响各运输方式客运分担率的高低;以通道饱和熵最大为目标得出的常规铁路最优定价高于现行铁路票价,且通道饱和熵上升了15%,说明铁路票价偏低会造成铁路客运量过于饱和;由通道饱和熵模型得出的最优客运分担结果,缩小了基本路段上各运输方式饱和度之间的差距,实现了运力和运量的有效匹配。     

预测通道客运分担率的MNL模型特性变量选取

基于非集计离散选择模型理论,结合通道内各种运输方式特性,给出了在运用MNL模型预测通道客运分担率时特性变量的选取原则。分析了影响旅客出行方式选择的出行时间、安全性、舒适性、方便性、费用等因素间的关系以及各因素作为特性变量的适应性,认为在运用MNL模型预测通道客运分担率时应选取出行时间、费用收入比和发车频率作为特性变量,并给出了各特性变量的取值标定方法。结合旅客出行特征调查数据,进行了实证分析和各个特性变量灵敏度分析,得出制定客运专线运营策略时应主要考虑出行时间、费用和出行者收入变化影响的结论。     

基于NL模型的昌九客运交通方式选择分析

针对客运通道内的交通方式合理规划问题,对南昌至九江运输通道内的客运交通方式分担率进行研究。首先,根据德尔菲法确定影响出行方式的主要因素并依此建立效用函数和巢式logit模型;其次,运用TransCAD对模型的参数进行标定,并用SPSS软件对调查问卷的内容和统计结果进行分析;最后,结合调查结果和分担率模型,计算昌九客运通道内4种交通方式的分担率。计算结果与调查结果基本一致,证明模型的适用性,并通过分析未来客运通道内旅客出行选择的偏好,给交通行业发展提出参考意见。     

旅客出行广义费用及客运产品分担率研究

研究我国客运专线建成后,城际间旅客出行广义费用及各客运产品的分担率.选择经济性、快速性、方便性、舒适性和安全性为衡量指标,建立各运输产品广义费用函数,根据旅客出行意愿调查结果,对广义费用进行模糊评价,从而预测得到各运输产品分担率.最后对北京至石家庄客运通道各种客运产品的分担率进行计算.     

考虑通道分工和竞争的客运专线定价方法

分析了中长途旅客运输市场竞争环境以及运输通道内既有线和客运专线合理分工．提出了客运专线多产品票价制定的多层规划模型．模型中不仅考虑了基于广义费用最小的旅客出行选择要求和运输企业效益最大化，并且兼顾了与客运通道内既有线的分工，其优化目标是得到最优或接近最优的票价制定方案．探讨了求解该模型的遗传算法．     

区外旅客的"路径-方式"综合分担模型

针对区外旅客的出行特点和各运输方式的适应性，对传统区外交通方式的划分和路径分配模型进行了分析．从区外旅客出行的效应出发，提出了区外旅客分担率的“路径-方式”综合处理方法，建立了区外旅客的“路径-方式”综合分担模型．分析和标定了模型的相关参数及各运输方式的时间、费用评价值．该模型的适用条件是：OD对间各种运输方式的时耗差与市内各点至城市进出口的时耗差相差不太大（约1—3倍）且小汽车已普及并成为主要交通出行工具．最后，用沪杭地区的实例验证了模型的可行性．     

基于非集计模型的铁路通道内客运专线分担率模型

客运专线网的逐步建成加剧了运输方式间的竞争,影响着不同方式客流分担率的变化。为充分发挥铁路通道的整体运输能力,论文基于出行效用最大化行为假说,确定了影响乘客出行方式选择的特性变量及相应的取值方法,选择客运专线和既有线作为铁路通道内居民的出行方式,建立了交通方式选择二肢Logit模型。作者用非集计模型将乘客的出行时间、出行目的、出行距离和票价等个人特性引入模型,提高了模型的实用性。通过交通规划软件-TransCAD标定模型参数,得到了不同出行距离下铁路通道内客运专线和既有线的客流分担率,证明在一定距离范围内客运专线的客流分担率与开行距离呈正相关,从而给出了铁路通道内客运专线开行的优势距离范围的建议。     

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为更科学计算运输通道各种交通方式供给能力的配置量,运用随机效用理论和离散选择模型,建立基于动态广义费用的交通方式选择Logit模型,以郑州-西安客运通道为实例,运用Matlab软件编写程序,进行求解验证.研究表明,交通方式建设成本分摊随分担量变化而变化,并与随机感知系数和出行时间价值一起影响各方式分担率.与现有模型的对比表明,各方式分担率变化幅度与建设成本大小差异并非同向;交通方式选择的广义费用是动态变化的,不能仅仅依据静态的在途时间和票价进行方式分担率计算.该模型既能保证出行者的个体要求又能保障各种交通方式的持续运营,所计算的通道各交通方式分担率更符合实际.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

基于效用理论的城市轨道交通运营管理优化策略

基于交通客流形成机理,分析了城市出行者交通需求产生和出行决策;提出了交通需要是交通需求的必要条件,出行者支付能力是交通需求的充分条件;认为出行决策是依据出行者效用最大化原则。基于效用理论的交通方式分担模型,讨论了城市轨道交通与常规公交竞争博弈机理。以广州市轨道交通为例,将时段客流分为高峰期、中峰期和低峰期3类,研究其交通客流特征。结果表明:在高峰期客流充足,城市轨道交通运输资源得到了充分利用;在平峰期和低峰期客流稀少,资源闲置。根据效用最大化理论,将分时段弹性票价运营策略和适当调整发车时间间隔策略运用于广州市轨道交通中峰时段,结果表明:实行综合优化策略的日客流量增加了14.9%。     

基于个体出行图谱的公共交通通勤行为辨别方法研究

不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑.     

公交线路配车问题的不确定双层规划模型

为合理优化公交线路配车，考虑现实中公交站点乘客数量不确定性因素，引入不确定理论构建公交线路配车的不确定双层规划模型. 上层目标为公交运营企业的收益最大化，下层目标为乘客出行时间和费用总成本最小，约束条件是政府要求的服务水平、乘车率，通过 MATLAB进行编程求解. 以南昌市210 路公交为例，利用所构建的不确定双层规划模型对早高峰07:00-08:00 配车进行优化，在给定80%乘车率的约束条件下，单方向配车数量由26 辆减少到23 辆，减少11.5%；优化后高峰小时乘客总加权成本相比优化前小幅增加0.5%，基本持平；高峰小时该线路的利润比优化前增加了112 元，提高29.6%. 结果显示，利用所构建模型优化早高峰小时线路配车效果明显. 该研究为公交运营者考虑现实中不确定因素更合理地优化线路配车提供了理论支持.     

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随着旅客出行需求日益多样化,旅客对枢纽站服务水平的要求逐渐提高,多种交通方式之间旅客合理换乘流线设计成为综合交通枢纽客流组织的关键问题之一.针对这一问题,引入全过程流线的概念,扩大枢纽流线优化的研究范围,将枢纽抽象为m×n的立体空间连通图,使得枢纽流线优化问题转化为图论问题.在对各节点进行二次拆分,优化节点费用的基础上,构造了旅客全过程流线优化模型.最后,选用某综合枢纽站作为研究对象,采用增量配流法进行计算,得到该枢纽站的流线优化方案,验证了模型的可行性与有效性.     

城际公交车高峰时段发车间隔时间优化

面对城际客运通道城际铁路的发展,为满足城际公交旅客出行需求,综合考虑城际公交车辆的旅客分担率和竞争力的提高,将旅客到达公交始发站候车过程视为泊松过程,建立基于公交化运营组织模式的高峰时段车辆开行间隔时间不均等的优化模型,相应提出旅客候车等待时间的数学模型,并结合算例进行分析.     

考虑弹性需求的城市枢纽间多方式时刻表优化

针对城市客运枢纽间综合运输通道协同性欠缺、运输效率低等问题,提出考虑弹性需求的城市客运枢纽间多方式时刻表协同优化方法。基于多项Logit模型对枢纽间乘客出行方式选择行为进行建模,分析各方式时刻表变动对出行需求的影响;以乘客等待总时间,时刻调整总数量,时刻调整总时间最小为优化目标,考虑弹性需求、时间窗、容量限制等约束,构建枢纽间多方式时刻表协同优化模型,并基于非支配排序遗传算法,结合客流加载仿真过程设计模型求解算法;最 后,以“北京南站-北京首都国际机场”多方式通道为例检验模型的有效性。结果表明,时刻表优化方案的实施使各方式产生了较为明显的需求弹性变化效果,模型求解得到10种时刻表优化方案,其评价结果整体优于传统模型,最终筛选方案可缩短乘客等待时间10.36%。     

考虑城市客运结构优化的城市轨道交通定价方法研究

票价直接影响乘客出行方式选择和城市客运结构.在比较交通方式相对优势度和影响因素的基础上,以城市综合交通乘客出行时间最少,整体系统结构优化为目标,构建了城市客运系统整体出行时间最小的双层规划模型,并进行算例分析,验证模型的可操作性.算例表明,调整城市轨道交通票价情况下,随着票价降低,选择城市公共汽车和私人小汽车出行客流转移到城市轨道交通,城市轨道交通客流逐步增加,整个系统广义出行成本降低,系统总出行时间减少.城市客运系统结构中各交通方式优势的发挥受票价影响,在城市轨道交通票价制定时,应优先提高城市轨道交通客流量以增强客流分担率,最大可能发挥其运能大和系统出行时间少的特点.     

城市轨道交通小交路计划与客流控制协同优化策略

高峰时段的大客流需求易造成城市轨道站台乘客大量聚集,从而给城市轨道交通系统带来安全隐患,降低乘客乘车的舒适度;同时,客流空间分布的不均衡性导致供需能力不匹配,降低 了列车资源的利用率。针对该现象,本文结合大小交路开行方案与客流控制策略研究城市轨道交通列车时刻表协同优化问题。考虑到城市轨道交通客流的不确定性,将乘客到达率设置为不确定变量,而后基于客流演化与列车运行的动态关系,建立以最小化滞留乘客数、客流控制人数、 列车运行时间,以及最大化列车资源利用率衡量值为目标的优化模型,并设计一种基于机会约束 的随机场景优化算法进行模型求解。以北京市某轨道线路为例进行数值实验验证模型的有效性。结果表明,相较于常规运营策略,本文提出的协同优化策略在期望滞留人数和列车运行时间方面有了较大改善,更好地实现了乘客成本和企业运营成本之间的均衡。