基于GWR模型的共享单车空间分布影响因素分析

为辨别不同时段不同地区影响单车出行的关键因素,认识共享单车与用户间的动态平衡关系,基于对城市多源数据的分析,从用车环境、道路交通基础设施、公共交通变量和土地利用变量4方面选取共享单车出行影响因素,并以此为输入性指标建立全局回归分析初选模型与地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression, GWR),初步分析各因子的空间非平稳性。通过地理差异检验得到具有空间异质性的影响因子,然后采用空间可视化分析方法进一步探究单车出行分布与关键因子间的作用机理。以西安市建成区共享单车出行数据为例进行分析,结果表明:在工作日早高峰和晚高峰时段,共享单车设施分布密度对共享单车出行起点分布的影响存在空间异质性,企业密度在工作日早高峰时段、餐饮类分布密度在工作日晚高峰时段对共享单车出行终点的影响具有空间异质性;GWR模型对单车起终点影响因素回归分析的拟合优度R~2相比全局回归模型分别提高了0.428, 0.378, 0.208和0.309,且修正后的赤池信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)值(AICc)与残差平方和均有所降低,表明GWR模型能较好地反映变量之间的空间异质性,具有较高的准确性与适用性。     

考虑空间效应的公交站点客流量影响因素分析

探究公交客流量影响因素有利于针对性地进行公交规划管理，本文基于南京市多源数据，从站点层面分析公交客流量的影响因素，考虑空间依赖性和空间异质性两个角度的空间效应，构建空间杜宾模型和地理加权回归模型，揭示土地利用、交通基础设施、站点属性及社会经济因素在工作日早晚高峰两个时段对公交客流量的影响。研究结果表明：从全局角度来看，公交站点客流量间存在明显的空间依赖性，并具有聚集特征，空间杜宾模型优于多元回归模型、空间误差模型及空间滞后模型；各变量在早晚高峰时段对客流量的直接效应符合通勤规律；公共服务用地强度和公交站数量的空间溢出效应最为显著，且呈现出虹吸现象。从局部角度来看，各影响因素均具有显著的空间异质性，土地利用变量的空间差异性最大；车头时距与站点客流量负相关，影响程度以南京市玄武湖区域为中心向外递减；线路条数与站点客流量正相关，影响程度由老城区向外围区域递增。     

公交出行时空模式的影响因素和效应研究

为揭示公交出行时空模式的影响因素和作用效应,利用智能公交数据获取公交出行时空特征,应用DBSCAN聚类算法挖掘公交出行的时空规律性。以起点建成环境、终点建成环境、出行路径性能、公交运营性能和公交出行强度5个方面的18个指标为自变量,以公交出行时空特征和公交出行时空规律性2个方面的4个指标为因变量构建变量指标体系,融合智能公交、POI等多源数据对指标进行量化计算,建立结构方程模型对公交出行时空模式的影响效应进行分析。研究结果表明：公交出行模式具有时空异质性,平峰时段公交出行距离和出行时长均长于早、晚高峰时段;时间规律性强的公交出行主要发生在高峰时段,空间规律性强的公交出行集中分布在城市中心区;出行路径性能、公交运营性能、起点建成环境、终点建成环境对公交出行的时空特征有显著影响（早高峰影响效应分别为-0.749,-0.413,-0.244,-0.228）;公交出行强度、出行路径性能、起点建成环境和终点建成环境对公交出行的时空规律性有显著影响（早高峰影响效应分别为0.688,0.069,0.022,0.021）;各因素对公交出行时空模式的影响具有时间异质性,平峰时段的影响均大于早、晚高峰时段...     

出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型

基于随机效用最大化理论,选取出行者特征、行程特性与出行方式服务水平作为效用变量,以出行方式与出发时间作为选择肢,构建了出发时间位于下层与出行方式位于下层的2种居民出行NL模型。分析了北京市居民出行样本数据,并模拟了在早高峰时段对小汽车出行收取费用时,小汽车出行者出行行为的变化。计算结果表明:与传统MNL模型相比,NL模型具有更好的统计学特征,调整后的拟合优度由0.338增大至0.404;在2种NL模型中,出发时间位于下层的结构对样本数据的适应性更强;当早高峰时段小汽车出行收取费用为5元时,72.6%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,22.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,4.8%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变,仅0.2%的小汽车出行者同时改变出行方式与出发时间;当收取费用为10元时,51.7%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,40.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,7.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变;当收取费用为20元时,27.5%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,60.6%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,11.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变。     

空间异质性建成环境对地铁与公交换乘客流的影响

地铁与常规公交换乘的出行方式成为人口密集型城市的主要出行方式，探究两者换乘模式的影响因素有助于提高公共交通分担率。本文采用AFC(Automatic Fare Collection System)数据与AVL(Automatic Vehicle Location)数据，识别地铁-公交(M-B)和公交-地铁(B-M)两种模式的换乘客流。以地铁站点为核心，围绕站点周边开发程度、交通系统、城市设计及地铁网络结构特征这4个维度构建地铁站点建成环境指标体系。利用多尺度地理加权回归模型(MGWR)探究城市建成环境对地铁-公交与公交-地铁两种换乘模式的影响机理及其尺度效应，并以成都市为对象进行实证研究。研究结果表明：MGWR模型能够反映不同建成环境要素与M-B和B-M方式间依赖关系的空间异质性与作用尺度差异性，估计结果优于全局OLS(Ordinary Least-Squares)模型与GWR(Geographic Weighted Regression)模型；建成环境要素对公交与地铁换乘客流的影响效应存在空间异质性，公交线路数量空间异质性最为显著，非机动车道密度、土地利用混合度及地铁线路数量空间异质...     

居民出行时间选择及拥挤收费政策

应用基于活动的出行需求预测方法,分析了居民出行的时间分布规律与影响居民出行时间选择的因素,分别建立了出发和到达时间选择模型,用长春市居民出行调查数据对模型进行了标定和验证。用已建模型对比评价了两种拥挤收费政策,证明了调整高峰时段小汽车出行费用策略不仅可以使居民的高峰时段出行减少大约18％,而且可以抑制小汽车出行,调整城市交通方式分配结构,说明已建模型可以全面有效地进行交通需求管理政策的评价。     

公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响

针对通勤走廊构建交通方式选择模型,分析公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响;考虑公共交通多种末端衔接方式,针对有车和无车通勤者,分别构建了包含组合出行模式的出行方式选择NL模型;以北京市地铁5号线沿线通勤走廊为例,结合实际数据对NL模型精度进行检验;在考虑公共交通运能约束的基础上,应用NL模型分析不同单一交通方式票价、组合票价下,各出行方式分担率与公共交通满载率的变化,从公共交通运能利用率和服务水平的角度研究不同票价下出行结构的合理性。研究结果表明:北京市票价调整政策可以提高地面公交运能利用率,但对降低地铁满载率的作用有限;若将地面公交票价调整为0.01~0.06元·km~(-1)或地铁票价调整为0.32~0.42元·km~(-1)时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为60%~65%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,公共交通运能利用率保持在一定水平的同时,提高了公共交通服务水平,且小汽车的分担率基本保持现状,未造成小汽车出行量的激增;当地面公交和地铁票价同时满足限制条件时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为58%~80%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,小汽车分担率的增幅在5%以下,票价调整可以改善通勤走廊的出行结构。     

西安市主要活动中心公交先到达性研究

基于国内外公共交通绩效评价现状,本文提出利用公交先到达性对公交系统出行快慢和效率进行综合评价,并利用Arcgis分析计算高峰时段、高峰方向西安市主要活动中心门对门常规公交与小汽车出行时间差,对西安市常规公交先到达性进行度量。研究发现,城市范围内公交先到达较好(服务水平C级以上),中轴线上部分活动中心间的公交先到达性达到A级;郊区范围由于公交服务少、换乘多且不便,先到达性降低。需要从公交专用道功能提升、交叉口信号优先、路权优先以及换乘衔接改善等公交优先措施入手,配合公交服务质量提高,才能将西安市公交先到达性保持在较好水平,吸引更多小汽车使用者转向公交出行。     

考虑交通小区相关性的小汽车拥有行为研究

为分析建成环境对家庭小汽车拥有的影响,考虑交通小区间的空间相关性,分别基于0-1 邻接矩阵、共同边界邻接矩阵及质心空间距离矩阵构建了层次Bayesian 模型,并与不考虑空间相关性的模型结果进行了对比.基于长春居民出行调查数据对模型参数进行估计,结果表明：交通小区间的空间相关性显著存在;以不考虑空间相关性的模型作为对比,基于公共边界邻接矩阵的层次Bayesian 模型拟合效果最优;在控制家庭层面社会经济变量后,居住密度、土地利用混合度、交叉口密度及公共交通站点密度均对家庭小汽车拥有具有显著的负向效应,表明通过优化城市建成环境策略可有效抑制小汽车拥有量的增长.     

考虑交通小区相关性的小汽车拥有行为研究

为分析建成环境对家庭小汽车拥有的影响，考虑交通小区间的空间相关性，分别基于0-1 邻接矩阵、共同边界邻接矩阵及质心空间距离矩阵构建了层次Bayesian 模型，并与不考虑空间相关性的模型结果进行了对比.基于长春居民出行调查数据对模型参数进行估计，结果表明：交通小区间的空间相关性显著存在；以不考虑空间相关性的模型作为对比，基于公共边界邻接矩阵的层次Bayesian 模型拟合效果最优；在控制家庭层面社会经济变量后，居住密度、土地利用混合度、交叉口密度及公共交通站点密度均对家庭小汽车拥有具有显著的负向效应，表明通过优化城市建成环境策略可有效抑制小汽车拥有量的增长.     

出行者公交出行意愿影响因素研究

针对不同类型的出行者分析了影响其公交出行意愿的主要因素。通过出行意愿调查获得分析数据,构建公交出行意愿logistic模型,并定量对影响因素进行分析。研究发现:提高公交的快速性和便捷性可以最大程度的提高既有公交出行者坚持公交出行的意愿;小汽车运行速度的下降和停车困难是吸引小汽车出行者转向公交出行的主要因素;相比于公交出行者,小汽车出行者的公交出行意愿较低。结果表明:必须从提高公交服务质量、合理管制小汽车运行环境两方面共同努力才可以最有效的提高出行者的公交出行意愿。     

基于公交智能调度系统的公交换乘算法实现

通过对城市居民公交出行选择影响因素和选择逻辑的分析,利用地理信息系统（GIS）技术构建公交换乘数据模型和公交智能调度系统数据计算出行时间,以此为基础实现以最少换乘次数为第一目标,出行时间最短为第二目标的公交换乘算法。该算法考虑了步行换乘、行驶时间、换乘时间及公交线路上、下行因素对换乘查询的影响,能够较快地提供公交换乘方案。     

基于关联分析的乘客公共交通依赖度识别方法

不同乘客在出行过程中对公共交通的依赖程度具有显著差异，精准识别乘客公共交通依赖度，有助于针对性地引导出行者向公共交通方式转移.本文基于多源数据的关联，获取包含个体属性的公共交通出行链，从出行行为和个体属性两方面提出8个依赖度指标，构建二阶聚类模型，识别乘客公共交通依赖度.结果表明：样本按依赖度高低被划分为4类群组；部分高、较高依赖度乘客在出行决策时受限于收入和车辆拥有量，并有向私家车出行转移的趋势；乘客出行习惯行为较个体属性对公共交通依赖度的影响更大.利用平均命中率(AHR)和平均覆盖率(ACR)指标评估个体属性对识别结果的影响，得出结论，个体属性指标间存在耦合关系，且指标缺失量与模型误差具有非线性关系.研究有助于理解公共交通乘客的需求和选择倾向性，为精准改善公共交通服务提供支撑.     

基于地铁刷卡数据的通学模式影响机理研究

长距离的通学出行是导致中小学生被家长用小汽车接送的关键因素,鼓励中长距离通学学生使用地铁出行可以减少他们对小汽车的依赖.本文在考虑潜在接送行为的基础上,利用地铁IC卡刷卡数据研究了南京市中小学生的地铁通学模式.通过识别出地铁通学人群及对应的通学记录,把学生地铁通学行为分为只去不回 (HTSO)、只回不去 (STHO)、往返 (SHUTTLE)和其他(OTHERS)模式,并建立多元Logistic模型分析了学生出行特征、所在区位、居住地及学校周边建成环境特征对其地铁通学模式的影响.模型结果显示,学生的出发时刻、出行频率、居住地区位、学校区位及建成环境对地铁通学模式有显著影响,且居住地和学校周边建成环境对学生通学模式的影响不同.     

社会规范对城市交通方式选择行为的影响

为探索如何促进城市居民自愿向可持续出行方式转移,本研究引入社会心理学 中“社会规范”的概念. 在对其细分的基础上提出了不同内化程度的社会规范影响个体出 行行为的路径模型. 通过网络调查获得上海居民的意愿及出行行为数据,采用logistic和 线性回归的方法验证了假设. 结果表明,主观规范、个体规范直接影响个体公共交通出行 意愿并进而影响其公交出行频次;而描述性规范对公交出行意愿既有直接影响,也有通 过“私家车保有”中介的间接影响,同时还直接影响公交使用频次;个体的私家车购置行 为,则主要受到月收入和描述性规范的影响.     

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随着城市规模的不断扩大,地铁的出现在一定程度上缓解了城市交通拥堵问题. 国内多个城市都已经开通或新规划了多条地铁线路. 如何评价地铁对于城市公交网可达性的改善作用,从而为地铁站点规划和线路分布的决策提供理论支持,是迫切需要关注的问题. 本文采用复杂网络分析法,把公交站点作为节点,站点间的连线作为边,建立了包含地铁线的南京市公交网的拓扑模型. 以站点间的最少站点数和最少转车次数作为衡量交通可达性的指标,分析了Space L和Space P模型中地铁对于城市公交网可达性的影响. 结果表明,地铁的开通提高了城市公交网的整体可达性. 南京地铁沿线站点到其他站点的可达性、地铁沿线站点到商业中心的可达性的提高更为明显.     

社会互动效应下通勤者出行方式选择行为研究

将"无节制使用私家车出行"视为一种社会困境,将通勤者群体作为研究对象,构建考虑社会互动效应的出行方式选择行为模型,使用问卷调查方法收集资料,分析集体行为的多重均衡状态.利用阈值理论分析集体行为实现均衡转移的临界值,进而对消除劣势均衡所应出台的政策干预进行定量评估.研究发现:在进行出行选择时,个体之间存在着强社会互动;通过政策干预使个体选择公共交通出行的效用增加量略大于0.695时,原本僵持在劣势均衡的公交出行比例(13.1%)会转移至多数人选择公交出行(72.3%)的优势均衡状态,从而缓解社会困境.研究结果对于交通管理政策及措施的制定有一定的参考价值.