学区尺度下小学生通学事故风险评估及影响因素

为评估学区尺度下小学生通学事故风险并获取其影响因素，融合交通事故数据、道路运行数据和学区划分数据，构建学区尺度下通学事故风险评估方法，并运用随机森林模型分析其影响因素。以小学生在学区内部小学通学为原则，构建基于交通事故数据和道路长度的道路暴露度模型评估小学生通学事故风险。以深圳市中心城区为例进行验证。结果表明：深圳市中心城区高风险学区主要聚集于南山区北部和罗湖区北部，低风险学区主要分布在南山区中南部和福田中部学区；基于随机森林构建的学区尺度下小学生通学事故风险评估模型预测准确率达85.93%，能够较为准确地评估小学生通学事故风险；小学密度和学区面积是小学生通学事故风险的主要影响因素，分别能解释37.15%和22.86%通学事故风险。     

城市居民出行特性分析及其交通方式选择行为研究

在问卷调查及对宁波市居民出行特性分析的基础上,建立交通方式选择的MNL模型,得出不同交通方式选择的影响因素,利用SPSS软件对模型参数进行标定。研究结果表明,出行距离、出行时间等因素对居民出行交通方式的选择有重要的影响。最后,通过案例分析验证了交通方式选择模型的有效性,结果表明该交通方式选择模型适用于研究个体的出行决策,可以用于交通方式结构的调整与优化。     

小学生上下学出行特征分析与管理策略

小学生上下学交通是城市居民出行的重要组成部分,由于家长接送学生时私人小汽车的停放以及机非混合,严重影响了学校门口的交通运行。以小学生上下学出行为研究对象,结合某小学的分层抽样OD调查数据,研究小学生上下学出行方式,并与美国小学生的出行方式进行对比;采集学校所在路段的交通量,绘制12 h交通量时变曲线,与无学校影响的、类似路段的交通量时变曲线进行对比,揭示学校所在路段交通量波动特征和上下学出行结构特征。在出行结构分析和交通量分析基础上,从出行结构和供需关系两方面提出改善小学生上下学交通的管理策略。     

学区外小学生通学定制接送车交通模式研究——以浙江省金华市环城小学为例

优质教育资源小学的生源分布远超学区范围,高比例小汽车接送引发的校园周边通学时段常发性交通拥堵、环境品质下降、社会不公平等问题不容忽视。以浙江省金华市环城小学学生定制接送车服务为例,探求低碳、公平、高效、可推广的小学生通学出行方案。通过实地踏勘、问卷调查和访谈等方法,对该交通模式的运营机制和社会、经济、环境效益进行定量分析。结果表明,该模式以较低的成本为学区外学生提供了便捷、舒适、安全的交通服务,实现了交通公平与效率的双赢以及环境的正向改善。基于模式推广潜在问题的分析,从多元主体协同参与机制构建、定制接送车线路设计和运营管理优化、校园周边交通环境重塑等维度提出优化方案。     

深圳市中小学生接送概率行为建模及分析

接送是目前我国中小学生上下学出行的主体方式,在大量增加交通出行的同时,对父母出行及家庭产生很大影响。以深圳市中小学生上下学接送概率为研究对象,基于2015年开展的深圳市学童出行专项调查,探讨各相关因素与接送行为的关系。采用二项Logistic回归分析方法,建立学生上下学接送行为的概率模型,对变量进行筛选及显著性检验,分析接送行为特征及其显著影响因素的产生。实证研究结果表明,对接送行为有显著影响的因素包括学生的年龄、母亲的工作状态、家与学校距离、小区安全程度、家庭年平均收入等。该成果对我国中小学出行政策的制定具有一定参考价值。     

基于出行全过程的居民出行模式分析

作为城市交通规划、建设的依据,居民出行调查显得尤为重要。调查数据的挖掘分析可以为交通结构的改善及交通政策的制定提供一定参考。利用西安市居民出行调查样本数据,借助于Classification And Regression Tree算法,分别构建了可达过程与乘车过程的决策树模型。该模型结果表明:到站距离为可达过程出行方式选择的主要影响因素;在乘车过程中,出行距离为出行方式的主要影响因素,远距离出行条件下,居民更愿意选择私家车及"公交+地铁"组合出行方式;近距离出行更倾向于选择公交出行。在此基础上,年龄、是否拥有小汽车、有无公交卡等因素对出行方式的选择产生进一步影响。     

长春市轨道交通换乘方式选择影响因素分析

通过对长春市居民轨道交通换乘方式的调查数据整理,利用多元Logistic模型,分析不同影响因素对居民城市轨道交通换乘方式选择的影响,得出出行者性别对出租车换乘有显著影响,男性更偏向于选择出租车换乘,拥有网约车打车APP对常规公交换乘有显著影响。打车软件的流行使居民出行换乘的方便性大大增加。学历水平越高的出行者越喜欢选择比较环保的步行和自行车换乘方式。月收入越高的更加注重出行的时效性,更偏好选择高效率的网约车换乘方式出行。出行距离对出行者是否选择轻轨+轻轨换乘影响较大,出行时间在出租车、小汽车、网约车这几种出行时间相差不大的换乘方式中影响不大。最后对城市的轨道交通换乘发展的优化提出合理的建议。     

基于机器学习的中型城市居民出行方式选择行为研究

为探索中型城市居民出行特征以及不同因素对出行方式选择行为的影响机制,本文以中国某中型城市居民出行数据为例,综合考虑传统离散选择模型和机器学习模型在预测精度和建模合理性上的优劣,以及机器学习模型超参数求解算法的特点和效率,引入变异程序,提出粒子群优化随机森林的中型城市居民出行方式选择预测模型,采用预测准确率、出行方式比例预测绝对误差和期望模拟误差这3项性能指标,量化对比粒子群优化随机森林模型与多种机器学习模型和多项Logit模型统计学上的预测性能差异,利用SHAP(SHapley Additive exPlanation)模型深入分析个人社会经济属性、出行属性及出行方式属性等相关因素与居民出行方式选择之间的非线性关系。结果表明：粒子群优化随机森林模型整体平均预测准确率最高,为0.856,出行方式比例预测平均绝对误差和期望模拟平均误差最低,分别为0.062和0.306,模型间指标差异在统计学检验下显著;距离对不同出行方式选择的影响最显著,步行和私家车出行对距离敏感性更高,不同距离下,两者选择概率变化超过35%;30岁以下群体不同出行方式选择概率差距大于其他年龄段;性别、是否拥有私家车或公交...     

青岛市大尺度海湾型空间结构的交通方式选择

为支撑青岛市多中心、海湾型大都市空间框架,必须选择合理的交通方式,拉近各个城市组团的时间距离。首先,分析了不同城市规模下出行距离、出行时耗的相对稳定性和各种交通方式适宜的城市空间尺度。然后,按照空间圈层发展特点和交通特征的差异性划分市域、都市区和中心城区三个交通圈层,分析各交通圈层空间与出行时耗的关系。最后,基于时空约束提出各圈层交通方式的需求和选择。     

轨道交通接驳方式选择行为分析——以上海松江大学城为例

基于上海松江大学城站轨道衔接方式选择行为的调查数据,对城市轨道交通接驳方式选择行为进行研究,从大学城学生个体角度分析学生群体的出行特征和规律,合理有效地调整交通结构,进而优化城市轨道交通服务水平,增加城市轨道交通的吸引力.基于Nested Logit非集计模型,建立两种不同分组选择支的轨道交通衔接方式选择模型进行参数标定,对比模型的优比度、分支相关系数和命中率,择优选择精度较高的模型.根据建模结果,在调查数据分析的基础上,对不同接驳方式的分担率进行预测.预测结果为:公共汽车的分担率最高,为59.9％,即公共汽车仍为学生选择的主要接驳方式,出租车的分担率次之,自行车分担率最低.最后,对NL模型进行应用.研究发现,对于学生群体而言,提高出租车的起步价对出租车的分担率并无较大影响.综合比较性别、接驳时间、接驳费用等影响因素,发现性别对学生接驳方式的选择有较大影响.     

基于家庭属性和Nested Logit模型的学生出行选择特性分析

运用非集计模型中Nested Logit模型的理论与方法,以中小学生出行方式选择行为为对象,研究个人属性、家庭属性和出行特性对学生出行方式选择的影响。模型分上下两层,上层为公共交通和私人交通方式的选择,下层为小汽车、摩托车、自行车及步行交通方式的选择;利用SPSS软件对模型进行标定和检验,分析各因素对学生出行选择的影响。结果表明:家庭收入对于上下层交通方式选择影响大,收入高的家庭,学生出行更倾向于选择私人交通方式;是否拥有公交卡对上层交通方式影响最明显,当学生拥有公交卡时,其选择公共交通方式是私人方式的38倍;家庭交通工具拥有量和是否有人接送是下层交通方式选择的主要因素,家庭小汽车数量增加或有人接送时,学生出行选择小汽车的概率增加。     

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在我国,交通工具种类众多,影响城市客运方式选择的因素纷繁复杂. 为了简化分析过程,筛选客运方式选择主要的影响因素是研究交通方式选择的基础. 对苏州等4个代表性城市居民出行调查数据进行因子分析. 采用SPSS中因子分析的主成份分析法,筛选出影响城市5种典型客运方式选择的主要个体属性影响因素,结合社会环境影响因素,得出影响每种客运方式选择的因素. 在分析过程中,也识别了因素间的主次、关联关系,为进一步量化与分析决策提供依据. 选取的数据直观简洁,能实际有效地反映居民对客运方式的选择,为城市交通管理部门制定合理的交通组织方案奠定基础.     

基于改进北方苍鹰优化算法的封闭小区开放决策模型

为减少封闭小区开放过程中安全、环境与噪声等因素带来的影响,考虑小区开放的影响因素与费用值之间的关系,同时考虑小区出口和入口数量对内部交通疏散的影响,建立封闭小区是否开放的多目标优化模型。在北方苍鹰优化算法基础上,优化苍鹰的捕食行为,改进北方苍鹰优化算法对模型进行求解。通过虚拟路网验证模型和改进算法的有效性,计算结果表明,合理设置封闭小区的决策方式,可以减少车辆出行时间和出行总费用值,开放封闭小区能有效缓解交通压力。此外,将改进北方苍鹰优化算法(ENGO)与非支配排序遗传算法和社会工程优化器进行比较,研究结果能表明ENGO具有的优越性,相比其它两种算法,其反世代距离平均上升9.59%,超体积平均上升3.21%,运行时间平均下降5.88%。     

城市典型客运方式选择影响因素分析

在我国,交通工具种类众多,影响城市客运方式选择的因素纷繁复杂. 为了简化分析过程,筛选客运方式选择主要的影响因素是研究交通方式选择的基础. 对苏州等4个代表性城市居民出行调查数据进行因子分析. 采用SPSS中因子分析的主成份分析法,筛选出影响城市5种典型客运方式选择的主要个体属性影响因素,结合社会环境影响因素,得出影响每种客运方式选择的因素. 在分析过程中,也识别了因素间的主次、关联关系,为进一步量化与分析决策提供依据. 选取的数据直观简洁,能实际有效地反映居民对客运方式的选择,为城市交通管理部门制定合理的交通组织方案奠定基础.     

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自行车交通是当今我国城市客运交通的重要组成部分。居民是否选择自行车直接受到各种因素影响。本文分析了影响自行车交通方式选择的微观影响因素，并定义其为“基于个体出行方式选择的自行车交通影响因素”。本文将其分为个体特征、出行信息和交通方式服务水平主观感知等三类影响因素。文章期望找出基于出行个体的自行车交通影响因素，研究各影响因素的相关性和内部联系，并分析这些因素对出行选择的影响权重和作用机理。因此建立了包含因子分析的二项logit模型，并以南京市的调查数据为例阐述了模型的应用。本文的结论为交通政策制定者和交通规划师建立可持续交通系统以及发展和谐交通提供了一些有价值的信息。     

济南市城市居民交通方式的选择与交通分布预测

主要通过人工调查的方法得出济南市历下区和历城区城市居民交通出行目的和出行方式。结合不同交通方式的特性来调查城市居民从出行距离、出行时间和出行费用等因素做出交通方式选择的人数比重,并利用Logit模型得出交通方式与出行影响因素的关系。再选取济南市六个区域作为研究对象,通过重力模型计算出每个区域的交通发生量和吸引量,并得出每个区域之间的流通和联系程度和OD表。最后结合城市居民交通方式的选择对济南市部分区域做出交通分布的预测与分析。     

基于非集计模型的居民出行方式选择行为研究

基于ML模型的基本理论与建模方法,利用2009年济南市居民出行调查数据,对影响城市居民出行方式选择的因素进行了分析,确定了影响居民出行方式选择的特性变量,建立了居民出行方式选择ML模型.研究结果表明:居民出行方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,通过对影响居民出行方式选择的可控影响因素进行引导和调整,可以达到优化和调整交通方式结构的目的.     

出租车和网约车载客空间特征分析

本研究的目的在于通过挖掘出租车和滴滴的上下客数据,描述出租车和网约车载客行程的统计特征和空间特征并比较两者的异同。首先通过对出租车和滴滴的GPS数据进行处理获取了上下客数据,然后以OD对为单元分析了出租车和网约车行程的距离、时间和平均速度;接着分别以出租车、滴滴的上下客点为对象,通过热力图、全局Moran’sI检验和局部Moran’sI检验分析了两种方式的热点和空间特征。结果表明:网约车的平均行程距离和平均行程时间都更长,而出租车的平均速度更快;滴滴和出租车的大部分热点位置比较类似,但滴滴的服务范围比出租车更广;两类车辆的上下客点都分别存在空间相关性,但在城市外围有滴滴活跃而出租车不活跃的交通分析小区存在。     

基于Logit模型的城市轨道交通接驳方式预测研究

为提高轨道交通与其他交通的换乘效率,本文考虑轨道交通出行者的个人属性、家庭社会经济因素、出行属性等建立基于Logit模型的城市轨道交通接驳选择预测模型。借助spss软件对模型参数进行拟合和检验,研究结果表明出行者的家庭收入、接驳距离、接驳费用等因素对接驳轨道交通均有影响。模型的精度高达81%,接驳选择预测模型能够很好地应用于对轨道交通接驳方式的预测。     

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建立出行者基本属性与交通方式选择的关系模型,研究影响和引导城市交通方式结构的有效措施。采用非集计模型建立出行者个人属性、家庭属性和出行属性与个体出行方式选择的函数关系,从城市统计资料中获取城市居民个人属性、家庭属性和出行属性数据,应用非集计模型来推算和预测交通方式结构。居民出行交通方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,其随着时间的推移变化甚微。非集计模型所推算的交通方式结构较为精确,用于交通方式结构的预测是可行的。所建立的模型亦用于研究影响交通方式选择的关键因素。非集计模型可用于交通方式结构的调整和优化,通过对可控影响因素的引导和调整,达到优化交通方式结构的目的。