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。     

考虑行程时间不确定性的服务设施时空可达性度量

在我国拥挤的多模式交通网络中,出行者的行程时间具有较大的不确定性.行程时间不确定性是影响人们出行行为选择的重要因素,对于某些重要活动(如就医等),人们对行程时间的可靠度有较高要求.本文以南京市玄武区综合医院的时空可达性为例,采用引力模型和行程时间预算模型深入探索多模式交通网络中服务设施的时空可达性,提出了考虑行程时间不确定性的时空可达性度量方法,针对不同交通模式分析了出行者的风险规避行为,为城市多模式交通规划和土地利用布局提供了有效依据及评价指标.研究表明,对于不同的交通模式,在不同可靠性下服务设施的时空可达性具有显著差异.     

可达性在城市群交通规划中的应用研究

在城市群交通规划中,"四阶段"模型存在一定缺陷,它不能准确地反映城市发展过程中城市之间的联系程度和交通需求强度.将可达性贯穿于城市群交通规划中的基于节点重要度的城市群可达性计算新方法,能比较准确地反映不同阶段城市群内部之间的联系程度,为交通规划提供了一定的参考.     

基于就医活动推断的老年人公交就医可达性研究

为准确评估老年人公交就医出行的实际可达性,本文基于老年卡数据构建公交出行链,提出基于公交出行链的老年人就医活动推断方法,获取老年人的实际就医出行需求和出行时间。引入公交实时到站数据以反映公交实际运营水平对就医可达性的影响,构建面向出行全过程的实际出行成本矩阵,包括等候时间、乘车时间、换乘时间。考虑不同医院服务供给能力差异构建综合服务能力指标,引入分级服务半径和高斯距离衰减函数,提出基于改进两步移动搜索法的老年人公交就医可达性计算方法。以北京市六环内区域为例进行实证分析,结果表明：老年人公交就医可达性整体呈现由中心向外围递减的趋势,在城市外围区域其分布也存在空间异质性,五环路外的东部和西部区域可达性较好,而北部、东北部区域的可达性相对较差;各区域高峰时段的平均可达性均明显低于平峰时段的平均可达性。本文可为提升老年人就医出行可达性和公交系统适老化水平提供支撑。     

伦敦公共交通可达性分析方法及应用

可达性构建了交通系统与土地利用间联系的桥梁,对于城市研究和交通规划具有重要的意义。以伦敦公共交通可达性为研究对象,从应用和计算方法等方面,详细解析公共交通可达性水平、等时线地图和服务范围等3种可达性表现形式。公共交通可达性水平是对公共交通网络密度的度量,广泛应用于伦敦各种规划中,如住宅规划和停车配建政策等。等时线地图主要展示特定区域到其他区域的时间或一定时间内可以到达的区域,主要辅助交通规划决策。服务范围表示的是从某个区域方便到达的区域,即某个区域的服务范围,根据区域类型不同,服务范围表现形式各不相同。最后,举例介绍了可达性在上海城市规划中的应用。     

公交运营模式选择模型及其灵敏度分析

针对定线定点和定线不定点两种公交运营模式的特点,提出了一种基于交通需求的公交运营模式选择模型.该模型从出行者出行时间的角度对公交服务质量进行了量化分析,在考虑交通需求的前提下对两种模式下出行者步行时间、等待时间和车上时间的期望值分别进行分析计算.对服务范围长宽比、步行时间期望值权重系数和客流系数进行了模型灵敏度分析,得到两种模式等效时的关键交通需求密度区间为106~125人/(km2·h-1).实际应用时,当交通需求密度低于关键交通需求密度时,应当采用定线不定点运营模式;反之,则采用定线定点运营模式.     

可达性在城市群交通规划中的应用研究

在城市群交通规划中,“四阶段”模型存在一定缺陷,它不能准确地反映城市发展过程中城市之间的联系程度和交通需求强度。将可达性贯穿于城市群交通规划中的基于节点重要度的城市群可达性计算新方法,能比较准确地反映不同阶段城市群内部之间的联系程度．为交通规划提供了一定的参考。     

居住区设施可达性评估

居住区设施与居民的日常生活密切相关,在很大程度上直接影响居民的生活质量与品质。考虑不同类居民需求与选择,创新研究一种评估居住区设施可达性新方法。首先,通过解读生活圈建设指导文件及相关文献,筛选上海市具有代表性的社区生活圈建设试点居住组团;其次,根据社区生活圈等级及步行距离识别生活圈范围;再次,基于手机信令数据,提取用户设施选择需求,改进现有可达性计算模型;最后,计算可达性指数并针对呈现出的计算结果对该居住区设施可达性进行分析。研究发现,利用改进潜能模型计算出的居住区设施可达性结果更能反映用户实际选择需求和生活圈建设的短板,单纯依靠设施兴趣点数量计算可达性与实际情况有偏差。     

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.     

基于城市公共交通的区域可达性研究

为了准确描述区域内各点可达性及空间分布情况,解决城市公共交通网络不合理分布问题,以城市公共交通系统为研究对象,以可达时间、可达距离和公共交通服务状态作为可达性指标的研究数据基础,对区域内易达性、可动性和通达性指标进行研究分析.在现有的空间阻隔模型基础上建立了公交二次可达性模型,并通过空间分析法对可达性分布进行研究.经实例验证,表明该方法不仅能够准确计算区域各个节点的可达性,还能反映区域内可达性分布特征,为城市公共交通优化发展提供了有力的科学依据.     

基于服务池的高速铁路应急资源全域优化调度方法

为提高高速铁路应急处置效率,实现资源统一调配,融合云计算和大数据技术,研究了高速铁路应急服务资源的调度问题。在应急云资源建模、应急云服务虚拟化建模、云服务池建模、高速铁路现有应急救援系统的资源使用建模、云计算模式构建的基础上,建立了跨总部和区域的高速铁路应急资源服务池的全域优化调度模型,提出了云资源传输总距离最小、资源协调成本最低、运行处理时间最短、当资源缺乏时需增加的资源数最小等4个优化目标;针对问题的特征,研究提出基于双层粒子群的高铁应急服务优化调度方法。对于给定的案例,选取距离最小作为优化目标,运用提出的方法可给出优化的资源调度方向和资源调度数量,验证了所提出的方法对于求解分布式应急云资源调度问题的有效性。     

基于分位速度的城市突发事件交通影响等级划分方法

城市交叉口是突发事件发生的集中区域，突发事件发生后容易引发区域性拥堵，交通管理部门难以直观地对突发事件采取相应的应急措施. 建立一种定量的评价突发事件对交通影响等级的方法，对交通管理部门制定相应级别的应急措施有着重要的参考价值. 本文基于水波学原理，利用交通影响系数概念，融合分位速度建立了交通影响等级阈值模型. 利用样本数据建模得到交叉口附近车速与位置关系，并对速度与空间位置关系曲线，以及交叉口各方向流量比进行整合分析，得到交叉口的交通影响等级阈值. 利用文献中的案例进行实例验证，结果表明，划分的等级与事故现场实际描述是一致的. 研究结果可以为交通应急管理部门快速响应，采取合理有效的应急措施提供决策依据.     

基于分位速度的城市突发事件交通影响等级划分方法

城市交叉口是突发事件发生的集中区域，突发事件发生后容易引发区域性拥堵，交通管理部门难以直观地对突发事件采取相应的应急措施. 建立一种定量的评价突发事件对交通影响等级的方法，对交通管理部门制定相应级别的应急措施有着重要的参考价值. 本文基于水波学原理，利用交通影响系数概念，融合分位速度建立了交通影响等级阈值模型. 利用样本数据建模得到交叉口附近车速与位置关系，并对速度与空间位置关系曲线，以及交叉口各方向流量比进行整合分析，得到交叉口的交通影响等级阈值. 利用文献中的案例进行实例验证，结果表明，划分的等级与事故现场实际描述是一致的. 研究结果可以为交通应急管理部门快速响应，采取合理有效的应急措施提供决策依据.     

铁路突发事件应急资源调配问题分析

快速有效的救援是减少铁路突发事件损失的重要工作。为降低突发事件所造成的损失,要求决策者能够快速做出资源调配方案。建立多出救点、多资源的基于时间最短和成本最低的多目标规划模型。通过数学描述给出解析算法,并通过具体算例验证模型的正确性和算法的有效性。     

基于空铁联运OD可达性的高铁时刻表优化模型

空铁联运的优势之一在于提高客流起讫点(Origin-Destination,OD)的可达性,为机场所服务的地区提供更多出行机会.考虑"高铁接续航空""航空接续高铁"两类接续服务,引入两类0-1变量表达高铁与航空的接续关系及OD可达关系,提出空铁联运OD可达性约束,描述高铁在空铁换乘枢纽的到发时刻、接续变量和OD可达变量...     

后悔视角下的应急疏散出行方式决策行为分析

鉴于应急疏散者出行决策的后悔规避心理,以政府公交车、自有私家车和借用私家车三类疏散交通方式选择问题为例,选取平均运行时间、运行时间不确定性、平均等待时间和预期感知服务水平等属性变量,分别构建了基于随机后悔最小化和效用最大化的多项Logit 模型.以应急疏散意向行为调查数据为基础,表明后悔模型的模型拟合度优于效用模型,对属性变量间关系的刻画更符合实际.进一步通过弹性计算和敏感性分析,揭示出平均运行时间这一属性最为敏感.研究表明,应急疏散者是后悔规避的,其决策行为试图将后悔感知最小化,而非预期效用最大化,从随机后悔视角描述疏散决策行为更为准确.     

基于位移剩余的最优货物运输服务分析

基于需求主导原则，突出强调位移需求本身具有的独立价值，本文以位移价值与位移成本之差衡量货运需求主体的位移剩余。以位移剩余最大化为准则揭示货运需求主体选择运输服务方式的机理，并作为最优运输服务的标准。在位移价值测度方面，将货运需求按照时效性分为3类，基于需求主体的预期利益构建相应位移价值函数。在位移成本测度方面，通过对运输价格、运输时间、可靠性、便捷性及安全性等运输服务品质要素的量化，建立位移全过程的成本函数。联立位移价值与位移成本函数，以运输服务品质要素作为核心变量，构建基于位移剩余的最优运输服务分析模型。设置仿真算例，求取不同需求主体的位移剩余曲线，分析相对应的最优运输服务方式。结果显示：模型可基于异质性的位移需求有效分析最优运输服务，并可分析潜在运输需求转化为有效需求的条件，为企业及政府制定运输供给优化策略提供理论基础。     

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基于血液的生理特性及应急保障特性,以应急血液最晚运达时间最小、接收时的最低新鲜度最大、运输总费用最小为目标,建立考虑多品种、多式联运的应急血液调剂出救点选择,即运输路线安排问题两阶段决策优化模型,并设计了一种包含局部邻域优化的遗传,即禁忌混合算法进行求解.以“5.12”汶川大地震应急血液保障为背景构建算例,分析验证了两阶段决策方法在最晚抵达时间、新鲜度均值、运输总费用、血液积压量等指标上的优越性.     

铁路应急服务设施双阶段组合选址模型研究

在对具有区间性质的铁路应急需求点分析的基础上,针对铁路应急服务设施备选点未知且需建数目给定的选址问题,对传统单阶段选址模型进行改进,提出了综合考虑应急服务公平性及响应时效性的双阶段组合选址模型,并结合实例,验证了模型及算法的有效性.针对备选点未知且需建数目给定情况下的铁路应急服务设施双阶段组合选址问题所得的选址方案,应急服务半径降低了21.7%,应急服务水平差异性减少了 35.8%,提高了整个系统的应急服务水平.本文提出的双阶段组合选址模型既适用于局部范围的应急服务设施选址也适用于全国范围的铁路应急服务设施选址,适用于备选点未知且给定建设数目的应急设施选址也适用于存在多个备选方案多目标布局优化的应急设施选址问题.