考虑外生政策调节的城市低碳出行决策模型

交通治理政策生效的关键是能够影响个体出行者的行为决策.为提升城市低碳交通治理政策的有效性,有必要研究城市出行个体的决策过程、影响因素及其影响机理.本研究从社会心理学角度出发,研究情境依赖、学习能力与个体出行行为决策之间的相互影响,并将外生政策纳入个体出行行为决策过程研究框架,分析外生政策对出行行为决策与情境依赖和学习能力之间关系的调节作用.在对相关研究进行系统梳理和总结的基础上,构建了城市低碳出行决策过程的逻辑模型,该模型可为出行行为决策实证研究提供系统的分析框架.     

关联路网拓扑特性的车辆出行行为画像分析研究

基于交通时空大数据的微观出行行为分析可以为精细化、个性化的交通管控措施制定提供支持,车牌识别数据作为一种精度高、准确性高、采样率全的时空大数据,近年来受到广泛关注。但是现有基于车牌识别数据的出行行为分析文献在进行行为分析的过程中较少考虑路网特征,即没有将出行者的行为与路网特性结合起来分析,这导致挖掘得到的出行模式与路网本身的关联不高。本文首先对车牌识别数据和路网拓扑数据进行数据融合,基于此融合数据,根据机动化出行者的出行行为特性使用聚类算法进行车辆画像,将路网上的车辆划分为临时办事车辆、频繁过境车辆、家庭不常用车辆、通勤车辆、网约出租车辆五类车辆。同时,结合复杂网络方法和聚类算法对交叉口进行画像分析,挖掘出交通管理者需要重点关注的交叉口。在此基础上,结合车辆出行行为和路网拓扑信息深入挖掘出行车辆的出行模式,构建车辆画像-交叉口画像-过车频次矩阵、车辆画像-交叉口画像-过车占比矩阵,进而对车辆出行时空特性进行深入挖掘,为交通管控措施的制定提供支持。     

建成环境对网约车出行行为的影响分析

出行行为是行为主体在建成环境制约下的选择结果,为探讨网约车迅猛发展时期建成环境对网约车出行行为的影响,基于成都市网约车数据和建成环境数据,构建以路网密度、混合度、公交站点密度等建成环境指标为自变量、乘客上下车点数据为因变量的多元线性回归模型,以成都市为例开展实证研究.结果表明,不同的建成环境对网约车出行行为的影响程度不同,其中土地利用混合程度及商务用地和住宅用地对网约车出行行为影响较大.研究结果可为城市交通系统规划、智慧城市建设以及网约车高效管理提供数据支撑.     

基于车载OBD数据的小汽车出行特征分析——以北京市为例

小汽车出行特征是城市道路网运行的重要影响因素之一。采集小汽车出行数据并深入分析其出行行为特征,是引导小汽车出行方式转变、降低机动车使用强度的重要条件,能够为交通精细化管理和政策制定提供支持。基于车载OBD可采集到的小汽车出行数据和轨迹数据,提出小汽车出行特征分析方法,得到出车率、出行次数、出行距离等量化指标,分析不同阶段、不同区域、不同政策下的出行指标变化特征。利用大数据分析方法对出行规律深层挖掘,进一步获得用户画像、路网非直线系数等交通特征。分析结果表明,车载OBD数据能够较好地反映小汽车出行行为特征,并对交通需求管理政策的实施效果做出定量评价。     

网约车合乘与地铁联运出行特征识别与节油估算

网约车合乘与地铁联运出行,不仅可以实现两种交通方式在服务功能上的优势互补,还可以放大共享出行的节能减排效益。基于滴滴出行网约车移动出行平台中北京市域拼车和顺风车运营数据以及北京地铁AFC刷卡数据,深入分析网约车合乘与地铁的竞合关系。利用非负矩阵分解算法进行延伸型通勤出行链的识别,提出考虑燃油经济性指标和车辆运行状态的通勤出行链节油估算模型。将该方法应用于北京市,发现拼车多为地铁竞争型和地铁延伸型订单,而顺风车多为地铁延伸型订单;延伸型通勤出行链主要为郊区通勤者提供地铁接驳服务。顺风车出行明显比拼车出行更加节油;“网约车合乘+地铁”通勤出行链主要来自郊区无地铁覆盖区域,该模式的平均节油率能够达到50%以上;“顺风车+地铁”出行链的节油效益好于“拼车+地铁”出行链。指出管理者应采取费用补贴、停车优惠等政策措施,鼓励“网约车合乘+地铁”通勤出行方式发展,使绿色高效的一体化出行服务惠及更多城市居民。     

新冠疫情影响下居民共享出行方式选择行为研究

为分析新冠疫情对共享出行方式选择行为的影响，针对传统出行、网约车、合乘、汽车分时租赁及共享自行车的多方式交通系统设计SP(Stated Preference)问卷；对于疫情前和疫情期间的出行方式选择分别构建基于面板数据的混合Logit模型，比较解释变量的影响差异，分析感知疫情严重程度和方式选择惯性的联合影响；基于弹性分析预测疫情背景下不同管控政策对应的出行方式分担率。结果表明：感知疫情严重程度对合乘和分时租赁影响显著，方式选择惯性对网约车、分时租赁及共享自行车影响显著；当感知疫情严重程度降低至30%~50%时，1.6~3.0倍的停车费调整策略可将私家车分担率降低至疫情前，此时，低密接的分时租赁具有主要替代作用；当感知疫情严重程度在60%以上时，提高合乘出行安全程度至1.4~3.6倍可恢复其分担率。     

考虑实时停车场信息的出行方式选择仿真模型

停车App在交通出行中的广泛应用,使实时获取各类停车场信息更加便捷.然而,实时停车场信息在优化交通系统方面的作用机理尚无理论基础,其应用效果也缺乏量化分析. 本文将实时剩余停车位信息和停车诱导信息作为研究对象,基于点队列模型、学习理论和Logit选择模型,建立了实时停车场信息提供下的出行方式选择行为的仿真模型.然后,设计3种出行情景并结合仿真实验结果,对实时停车场信息提供影响出行者出行行为的机理进行分析,从而评估其对交通系统的优化效果.最后,基于对2类主要参数(学习因子和扩容因子)的敏感性分析,进一步讨论了提升实时停车场信息提供对交通系统优化作用的可行方式.     

基于混合Logit 模型的网约车选择行为研究

近年来,网约车发展迅速,而现有研究较少从市场角度理解用户对网约车的选择偏 好.本文构建了基于混合Logit选择模型,选取网约车依赖性、出行目的等出行相关属性,年龄等 个人社会经济属性为效用函数特征变量,假设到达时间、在车时间和费用为随机变量并服从对 数正态分布.使用D-efficient效率设计法生成问卷,在成都市开展网约车使用特征与选择偏好的 实证调查.基于观察数据标定模型,参数显著性及符号解释了城市综合交通背景下出行方式选 择的关键因素.对出租车和网约车费用进行边际效应分析,明确了价格变化对出行结构的影响.     

自行车出行路径决策行为研究综述

在绿色发展的背景下,自行车出行愈发受到社会各界的关注。如何从出行者角度出发,制定满足用户出行需求的交通管理政策,这就需要对出行者的出行偏好进行深入的研究。国外对自行车路径选择的研究已经相当成熟,而我国对自行车出行路径选择行为的作用机理研究尚不充分。本文从自行车出行路径选择行为影响因素、模型方法、实验调查方法以及应用场景等方面系统梳理了自行车出行路径选择偏好的研究成果。最后对自行车出行路径选择领域的研究方向进行了展望,以期为我国的慢行交通体系建设以及城市规划提供参考。     

基于多源大数据融合分析的公交优惠政策评估

为科学评估公交优惠政策的实施效果,采用公交客流量、财政补贴等统计数据与公交IC卡数据、公交车GPS数据等多源大数据相结合的方法,对免费换乘和老年人优惠政策带来的公交出行行为进行分析.研究发现,免费换乘政策实施初期有效促进了换乘行为,但其作用逐步减弱,在继续推行免费换乘政策的同时,需要大力推进大中运量公交建设并优化调整常规公交线网.老年人享受了较大比例的财政补贴,公交出行频次和换乘行为更加频繁,无效出行较多,出行时间和乘坐公交线路均比较集中,与通勤出行存在重叠,老年人和年轻人在一定程度上存在对有限公交资源的抢夺,老年人优惠政策需要进行优化调整.分析结果可以为后续公交优惠政策调整提供一定的决策依据.     

未来城市交通技术发展与创新 ——“交通7+1论坛”第五十二次会议

随着移动互联网、大数据和人工智能等技术发展,城市交通系统中涌现出“共享交通”“需求响应式出行服务”“无人驾驶”“城市交通大脑”等新兴的交通工具、服务模式和管理手段,未来交通系统将面临创新发展的机遇,并对传统交通行业带来巨大挑战.本次论坛以“未来城市交通技术发展与创新”为主题,分析了预约交通系统的发展前景,探讨了超级交通仿真系统的相关核心技术,分析了无人驾驶的发展、挑战及仿真技术,说明了大数据和人工智能技术在城市智慧发展中的作用与运用要点.     

中国城市交通问题、对策与理论需求

近30年中国在综合交通运输领域取得长足进步,城市交通也得到快速发展,但面临严峻的交通拥堵、交通污染、绿色出行环境差和停车难等困境。通过分析中国城市交通问题的特性与成因,指出新型城镇化对城市交通发展的新要求和制定交通政策的新导向。基于旧城改造中优质公共交通系统建设、交通需求管理、城市内外衔接交通设计等典型案例探讨现实问题的对策。从城市居民合理需求的满足和城市整体运行效率提升角度,引导学术界关注城市交通学的理论研究。最后,重点讨论大数据环境下城市交通网络构建和运行、特大及超大中心城市都市圈交通网络协同优化,以及城市交通需求管理应用3个研究方向。     

未来城市交通及其对未来城市发展影响

物联网、大数据、人工智能快速推进交通的智能化发展. 新技术、新理念快速改变着人民的出行行为、交通模式和交通形态. 交通技术的发展对交通方式、效率、安全性及供需关系产生着重要影响. 本次论坛以“未来城市交通及其对未来城市发展影响”为主题，介绍了未来交通科技及发展，说明了大数据和云计算等对提高交通规划与管理水平与搭建城市交通智能治理平台的巨大支持作用，探讨了未来运输服务高品质需求的内涵，提出了提升运输服务品质的主要方向，介绍了基于社会学与人因工程学道路安全研究方法及其进展.     

交通运输网络系统工程

网络化是交通运输系统的自然属性，交通基础设施建设与管理、系统的运营与服务，以及相关配套的政策与管理体制对于系统网络化都有内在需求.本文首先给出了交通运输网络系统工程的定义，并从交通运输网络系统工程中存在的科学问题及未来展望两个角度开展了详细论述.从交通运输系统复杂网络分析、交通运输系统网络化组织运营管理和城市交通系统网络化控制与诱导三个方面介绍了国内外研究与工程实践的最新现状，归纳总结了其中存在且迫切需要解决的科学问题.交通运输系统复杂网络分析的关键科学问题是探索不同交通运输网络拓扑结构与交通动力学时空演化规律、网络承载力、可靠性之间的动态耦合及匹配关系.交通运输系统网络化组织运营管理的关键科学问题是在交通基础设施物理结构为复杂网络的条件下，具有目标异性的多博弈主体(政府、运营企业、乘客等)之间如何实现利益平衡或达到帕累托最优.对于交通运输网络系统工程的未来发展，本文认为重点需要加强对综合交通运输网络系统工程的理论与方法论体系的研究，围绕“综合交通网络的构造演化机理”“城市交通网络供需平衡机理”“多层综合交通网络结构复杂特性及其动力学过程”“出行行为的多样性及可预测性”等问题进行探索.此外，由于新技术环境下的交通系统将出现颠覆性的变革，交通网络运输系统工程的内涵和外延也需要进行根本性的升级改造.具有自驱动、自组织、自决策能力节点的柔性交通运输网络及其共享运行机制，将会是交通运输网络系统工程未来的一个重要研究领域.     

数据驱动的共享单车停放区规划方法研究

从宏观和微观两个角度研究共享单车停放区规划方法,宏观层面解决停放区选址定容问 题,微观层面进一步优化每个停放区内部的停车位布局问题。宏观层面利用DBSCAN对共享单 车停/取点进行聚类分析得到停/取需求点;然后考虑共享单车使用者路径选择、停/取点选择和停 放区服务能力约束,建立混合整数线性规划模型优化停放区选址及容量。微观层面充分考虑行 人、自行车与汽车之间的影响,其中行人和自行车采用改进社会力模型进行仿真,并考虑共享单 车使用者最优停放区选择;汽车采用智能驾驶模型进行仿真。停车位布局通过仿真通行效率及 混合交通流风险进行评价,并基于代理模型进行优化。该方法应用于北京市崇文门地铁站周边 共享单车停放区规划,验证了方法的有效性,该方法可提高混合交通流通行效率,降低交通风险。     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范 围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形 势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运 供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的 综合效率。     

新加坡陆路交通系统发展策略

在满足居民人口增长变化对城市和城市交通发展提出的需求同时,新加坡正面,临着提高城市环境宜居性的挑战。针对这一问题,从三方面阐述了今后10～15年内塑造新加坡道路交通系统的政策与发展策略：一是通过扩展轨道交通、提高公交网络的整合度、优先发展公共交通;二是利用公路收费等手段限制车辆拥有与使用;三是建设无障碍设施以满足弱势群体的需求,向低收入群体提供帮助。最后,介绍了新加坡在提倡以人为本,鼓励公众参与,打造获得公众支持的道路交通系统等方面已经进行的工作。     

公共利益导向下的理性选择——上海交通政策30年发展沿革((1986—2016)

城市道路交通具有明显的非排他性和竞争性特征,特别在人口集聚的大城市,有限的时空资源无法全面满足不同主体的各类出行需求,科学的交通政策制定非常必要。交通政策的主体在于政府,核心在于选择,价值取向是追求整体的社会效益和可持续发展。系统梳理改革开放以来,特别是1986年以后,上海在城镇化、机动化快速发展进程中的阶段性交通特征和所面临的问题。从社会公共政策与治理的视角剖析不同发展阶段上海交通政策设计背后的价值取向、总体思路、实施路径和保障机制。同时,结合个体机动化管理、公共客运服务等重大交通政策的发展沿革,探讨政府管理、市场手段在管理实践中的利弊和作用。     

基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法

为统计旅游交通的客运量，分析公路交通运输需求，优化运输组织，合理构建“快进慢游”综合交通旅游网络，研究提出基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法。通过划定景区边界，设置停留时间阈值，识别手机用户的游客身份；同时，借助地图工具批量计算信令发生位置间的出行路线与行程时间，匹配实际公路网。实例分析结果表明，手机信令数据能呈现手机用户的出行轨迹，且信令数据的位置轨迹与公路线位走向结合密切。在人们越来越依赖地图导航软件规划出行路径的背景下，利用该方法能更准确地识别景区游客并估计游客往来景区的出行路径。     

奥运交通管理与信息服务研究

2008年，我国将在北京、青岛、香港分设赛场举办奥运会，届时这3个城市内以及城市问都将产生较大的出行交通量．同时，会有一些特殊车辆在奥运通道上行驶．针对奥运交通需求特点，建立了一个基于GIS—T的奥运交通管理与信息服务平台．它将奥运交通涉及的交通紧急事件管理、奥运交通组织、辅助决策支持、交通信息服务等系统整合在统一的平台上，实现资源共享，提高系统运行效率．通过数据融合、分析和处理，为不同层次的用户主体提供信息服务和辅助决策支持．