考虑非期望产出的大中城市公交营运效率评价

考虑公交运营的服务特性和非期望产出带来的负面影响,以我国35个大中城市公交运营系 统为研究样本,采用松驰数据包络分析法,构建了公交服务效果与运营效率评价模型。结果显示：考虑非期望产出对公交的运营效率评价影响显著,公交服务效果和运营效率的平均分值分别 为：0.61, 0.64,较考虑非期望产出前均有所下降,下降幅度分别为6.2%, 7.2%。研究表明,我国 大中城市公交整体运营效率仍然有待提高,实施不同分类城市的差异化需求管理策略、发展清洁 能源车辆、加强对公交服务质量的监督和管理是提高效率的重点。     

体验电动出租车

如果你坐上一辆没有发动机轰鸣的出租车,如果你坐上一辆没有油表的出租车,如果你坐继比亚迪e6电动出租车在深圳"上岗"之后,北京也拉开了纯电动出租车示范运营的序幕,2011年3月1日,福田汽车自主研发的50辆迷迪纯电动出租车在北京延庆正式投入运营。作为目前北方地区第一批纯电动出租车,"的哥"们是否满     

佛山首批汽车燃气站启用

1月18日上午，佛山首批汽车燃气加气站——同济东加气站和魁奇西加气站正式投入运营。此次投入运营的两座加气站日供气能力为1．5万立方米，可同时满足800辆（3000车次／日）出租车的加气需要。年内，佛山还将有600辆出租车使用压缩天然气做燃料。     

城市出租车系统运营效率评价研究

在出租车系统中,运营效率对系统投入产出平衡和系统的经济效益等影响很 大. 本文对出租车系统的运营特征做了统计分析并评价了系统的运营效率.根据运营特 征,采用了数据包络分析方法（DEA）评价运营效率.首先,讨论了变量的选择原则,并确定 了某市出租车系统的模型变量.运用基于 GPS 数据的出租车统计信息构建了 CCR-DEA 模型.应用该模型不仅得到了运营效率,而且给出了非 DEA 有效单元的调整规模.引入了 交叉效率模型,给出了决策单元之间相对效率的准确排序结果,最后给出了相应的改善 措施.研究结果表明,数据包络分析是一种有效的效率评价方法,可以很好地应用在出租 车系统中.     

考虑非期望产出的机场运营效率评价

目前在关于机场运营效率的研究中,非期望产出因素常常被忽略,且有效决策单元无法进一步排名,基于此本文首先构建超效率SBM模型,选择了2017年华东地区30个主要机场作为样本,将机场运营分为机场服务与旅客服务两阶段,然后对机场运营效率进行评价并给出机场排名,通过算例对比验证引入非期望产出的必要性与超效率SBM模型解决机场运营效率的优势。结果表明,DEA有效的机场的效率值得到了进一步区分,且引入非期望产出因素后,大多数样本机场运营效率有所提高,有5个机场从DEA无效变为有效,小型机场的运营效率得到了显著的提高。基于超效率SBM模型从不同阶段对机场运营效率进行研究,可为机场运营提供指导性的帮助。     

基于混合Logit模型的出租车超速者运营因素分析

根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征，判断出租车超速者类型，明确运营因素对超速者类型的影响。本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征，并筛选出若干运营因素。而后，应用模糊C-均值聚类确定4类出租车超速群体(超速者I、II、 III和IV型)。运用相关随机参数混合Logit模型，估计单个超速者的某运营因素在超过超速群体平均水平时，对该超速者类型的影响。结果显示：超速者I和II型的每小时超速频数、平均超速严重度低，但平均超速持续时间高；超速者III和IV型则相反。当超速者的日均行程距离、日均收入、低限速道路行程比例、夜间行程比例和全时段速度标准差超过群体均值时，其成为超速者III 和IV型的概率提高了15.39%~77.09%和42.98%~302.38%；成为超速者 I 型和 II 型的概率降低了-0.09%~26.57%和38.74%~68.34%。此外，日均行程距离、低限速道路上行程比例和夜间速度标准差等3类因素在估计中表现出异质性。     

基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度.     

基于出租车GPS数据的路段平均速度估计模型

为了解决现有基于GPS数据的路段平均速度估计模型应用条件苛刻、难以满足低成本和高精度信息需求问题,考虑不同类型GPS车辆运行特征,设计了两个基于出租车GPS数据估计路段平均速度的改进模型.基于两个改进模型,设计了路段平均速度的融合估计方法.用某城市局部路网的出租车GPS数据验证两个改进模型,并与传统模型进行了对比分析....     

多车型纯电动公交车使用下的混合车队替换优化

针对不同能源公交车辆的运营特性差异,考虑城市公交电动化率限制和不同能源车辆间的替换率,以降低公交车队运营管理成本为优化目标,研究多车型纯电动公交车可供选择使用下的混合车队替换决策问题,以确定最佳车队替换计划。考虑规划期为10年,以青岛市公交系统为实例进行数值分析。结果表明：车型选择对车队替换计划和运营成本有显著影响,与单一纯电动公交车型比较,多车型的使用能够极大地降低运营成本;燃油公交车和纯电动公交车组成的混合车队,比燃油和电能混合驱动的公交车,在运营管理中更具经济性;在任意公交电动化率目标下,小型纯电动公交车投入量应明显高于大型纯电动公交车投入量;当公交电动化率小于一定阀值时,不推荐投入大型纯电动公交车使用。本文研究成果将为城市公交车队运营管理决策提供依据。     

电动迷你小公交 跑社区静悄悄

北京地铁站外运营的电瓶摆渡车有望被纯电动公交替代。目前本市新能源汽车示范运营规模已达6345辆，接驳地铁方便小区居民出行的微循环公交线路也将全面实行电动化运营，预计首批100辆“迷你”型电动公交2014年9月将开始上路运营。     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

基于运行工况的旅游城镇小客车排放测算

获取车辆的实际运行工况,是准确进行污染物排放测算的关键工作.以韶山为例,通过调查本地驾驶员和外地驾驶员在不同道路类型上驾驶小客车行驶的逐秒GPS数据,统计分析相应的运行工况分布并导入MOVES模型,采用先按类分解再聚类合计的方法测算污染物排放因子,据此评估交通管理与控制策略对污染物排放的影响.研究发现,采用MOVES默认的运行工况分布,得出的排放结果将会产生较大误差;相对于外地驾驶员,韶山本地驾驶员平均车速更高,车辆比功率分布更离散,运行工况的差别使得本地驾驶员的污染物排放因子在所有道路类型上全部高于外地驾驶员,景区道路上高出更多;韶山实施游客换乘方案后, 2016年8月各污染物总减排比例为73%~78%.     

基于时空轨迹数据的出行特征挖掘方法

在车联网应用发展的背景下,许多城市的私家车和出租车上安装了配备GPS 设备的智能终端, 产生着大量的时空轨迹数据.为挖掘这些数据蕴含的驾驶员出行特征, 本文以北京市出租车时空轨迹数据为例,基于时空GIS 的视角提出并实现了驾驶员居住 地挖掘方法和作息规律性分析方法. 样本实验结果一方面展示了驾驶员居住地空间分 布,另一方面表明作息规律性总相似度在0.6–1之间的驾驶员数量较多,占到了总数的 73.75%.通过本文方法挖掘的信息可为出租车的管理提供辅助决策,方法同样适用私家 车时空轨迹数据的挖掘,对私家车出行规律的研究和掌握更有意义.     

城市客运交通工具碳排放效率差异——以襄阳市为例

为准确测度城市客运工具碳排放效率的差异,探寻多元出行和碳减排双赢的改进路径,本文构建涵盖车辆存量、道路、土地、能源及环境 5 大要素体系,利用三阶段超效率 SBM-DEA (Slacks-Based Measure)模型和SFA(Stochastic Frontier Approach)方法,测度城市客运工具碳排放效率,并厘清政策和外生环境因素对投入要素冗余的影响;构建效率贡献度和边际效应模型分析投入产出要素的效率贡献度及其边际效应。基于襄阳市的案例表明：7种客运工具的碳排放效率呈传统公共交通(含巡游车)大于共享交通大于私人交通的差异化态势;外生环境因素中,优化能源结构能显著减少能源资源的多余消耗,交通工具的便捷性对消除多余投入具有显著积极作 用。效率贡献度结果反映碳排放效率提升路径的异质性：车辆规模过剩是制约共享交通碳排放效率的主要原因,规模每减少10%,效率分别提高12.0%(网约车)和19.8%(共享电踏车)。清洁能源发展对私家车碳排放效率的提升作用较大,清洁比例每增加10%,碳排放效率平均提高8.9%。 在现阶段公交优先发展水平下,公交车平均运行速度每增加1 km∙h-1 ,碳排放效率提高0.201。 并从技术和管理两方面提出改善碳排放效率的建议和措施。     

基于主成分分析与BP 神经元网络的驾驶能耗组合预测模型研究

近年来交通领域能源消耗问题备受关注,本文从微观交通能耗预测出发,以实现北京市快速路基础路段的油耗预测为目的,基于出租车车载OBD/GPS终端,提取驾驶员微观驾驶行为数据,建立基于主成分分析与BP神经元网络的油耗组合预测模型,实现北京市快速路基础路段油耗的准确预测.结果表明：速度均值及标准差、最大车速、工况百分比、加速度及减速度均值、行驶距离和动能对油耗影响程度相对较高;同时模型能够实现城市快速路基础路段能耗的有效预测,预测精度达到92.46%.该方法的研究为城市交通能源消耗的监管与把控提供了支持.     

���ڳ�Ч��DEA�ı���ITMSЧ�������о�

智能交通管理系统是提高和改善城市道路交通系统运行效率的一项有效措施.本文以北京城市智能交通管理系统应用为背景,选取城市交通系统、社会经济系统以及能源环境系统为投入系统,相关道路交通管理效率及城市交通外放性指标组成产出系统,建立了相应的超效率DEA评价模型,研究分析城市智能交通管理系统水平与城市发展的协调程度.应用北京市2000-2010年的实际数据进行了实证分析,根据模型计算结果,结合北京市的发展实践,对比分析了城市交通与经济及能源环境子系统的相对有效性变化趋势,以期为北京城市ITMS未来的发展建设提供一定的参考借鉴.     

基于实车行驶工况的电动公交运营期碳足迹测算

针对电动公交车运营期碳足迹难以监测的难题，本文设计了一种以实车行驶工况为基础的电动公交车碳排放折算量估计方法。以西安市主城区的609路和新建城区的362路公交车为研究对象，基于实车行驶轨迹数据提出一种面向城市电动公交运营线路的本地化驾驶工况构建方案。首先，引入T-SNE非线性机器学习算法进行数据降维，使用Birch聚类方法进行分类；然后，根据相似度最高原则和各类别比例关系构建两条线路的电动公交车运行工况。在Cruise仿真环境进行百公里耗电量计算，并折算得到碳排放量。结果表明：609路和362路同车型电动公交车百公里能耗分别为121.71 kW ⋅ h 和144.46 kW ⋅ h ，差异较为明显，证明了分线路进行驾驶工况构建的必要性；基于本文提出的估计方法计算了两条公交线电动公交车组在2019年11月的碳足迹，分别为114.099 t和117.863 t。提出的电动公交运营期碳足迹测算方法有助于推行城市交通碳排放监测与管理。     

基于网格交通状态分类的行程时间规律挖掘与计算

在出租车轨迹数据挖掘的基础上，本文提出基于网格交通状态的行程时间计算方法。在区域网格化的基础上，利用出租车全球定位系统(Global Positioning System, GPS)数据构建区域网格宏观基本图，并对宏观基本图的流量-密度关系进行拟合；进而使用高斯混合聚类法，将区域交通状态分类为畅通、轻度拥堵和重度拥堵。对不同交通状态网格的行程时间进行挖掘分析，发现3类交通状态下网格行程时间表现出不同的分布特征，畅通、轻度拥堵和重度拥堵的最佳行程时间分布分别为Gamma分布、Weibull分布和对数正态分布；通过不同状态网格行驶时间联合概率密度分布的近似拟合推导出路径网格行程时间概率密度模型。本文提出的方法可以快速计算一 定可靠度条件下的行程时间，对不同线路和时间内的案例分析结果表明，该方法对路径行程时间估计的平均绝对误差在1%~16%，可以为交通诱导与未来导航提供技术方法支撑。