多模式公共交通系统的出行信息有效性研究

出行信息是影响公共交通系统服务水平的重要因素之一,有效的出行信息传递能够提高系统服务水平及对出行者的吸引力.基于出行全过程和多模式城市公共交通系统的角度,建立了出行信息搜寻模型,并对出行者的出行信息需求进行详细分析.基于物元分析理论提出了出行信息有效性的评价指标体系和评价方法,并给出一个出行信息有效性评价实例,验证了评价方法的有效性和合理性.     

出行信息传递效用与模式分析

为了揭示出行信息的传递效率,并为出行信息的传递模式设计提供理论支持,从出行全过程和城市交通系统的角度,详细分析了出行信息的内容及特征。对国内外相关研究进行的系统分析表明：通过获取充分的出行信息,出行者可以做出最优行程安排,从而提高出行效率;对交通系统管理者而言,良好的出行信息传递能够提高网络的整体运行水平。在此基础上,从总体规划、信息发布策略和效用评估3个方面提出了出行信息传递模式的设计原则,并对目前我国城市出行信息的传递模式进行了详细分析,指出了存在的主要问题和改善途径,为ATIS的建设和评估提供了理论采础和评价方法。     

基于个体出行图谱的公共交通通勤行为辨别方法研究

不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑.     

基于认知—行为理论的交通方式选择行为研究

为研究乘客在公共交通出行方式选择上的心理决策过程,结果显示引入认知-行为理论,以乘客心理认知作为交通方式选择的主要影响因素。首先,建立结构方程模型,提取表征乘客满意度的主要指标,并用满意度量化乘客选择公共交通出行时的认知信息;其次,以乘客满意度作为出行方式特性变量建立基于认知的logit模型;最后结合武汉市有轨电车T6线路乘客满意度调查数据,对提出的认知-行为理论进行实例分析。结果显示乘客满意度对公交出行方式选择决策具有重要作用,乘客满意度越高,其选择公共交通出行的概率越大。     

公交通勤个体出行特征图谱构建及相似性判别

从个体角度获取公共交通通勤乘客出行行为特征,有助于更准确地把握公交总体出行规律,更好地满足乘客的出行需求。基于公共交通刷卡数据与线站数据,针对公交通勤出行个体,借助图谱可视化表达优势,研究形成了以横轴为时间序列轴、纵轴为位置轴、节点大小为方向角度的公共交通通勤乘客出行特征图谱构建方法。在此基础上,选用出行方式、方向、时间和线路等属性指标,采用结构相似度与最长公共子序列相结合的分析方法,实现了图谱相似性判定。以个体乘客一周的公共交通出行数据为例,验证了研究结果的合理性和有效性。研究结果能够直观反映个体出行过程,为出行特征表达与提取提供了新思路。     

福州市公共交通服务质量指标体系研究

立足福州市的交通状况,从乘客的出行角度来建立福州市的公共交通服务质量评价体系,并对公共交通线网密度、公交车行车稳定性等指标进行重新定义、量化,使其能适用于福州市的公共交通系统,具有一定的现实、导向意义。     

乘客公交出行路线选择影响因素分析

随着城市公共交通的快速发展,越来越多的人们选择公交出行的方式,而日益完善的公交网络提供了更多的选择。研究影响乘客公交出行路线选择的因素不仅可以从理论的角度分析乘客出行特征,而且可以帮助公交系统进行线路和车辆排班的改进。通过对公交乘客进行实际调查,在数据标准化和相关性处理后进行偏相关分析,找到路线选择和相关因素存在的偏相关关系,对研究选择公交出行路线选择具有指导作用。     

武汉市公共交通信息系统建设与应用

全方位掌握公共交通运行现状和精确预测客流变化趋势是城市公共交通规划研究的重要前提,其时效性和准确性不仅关系到信息发布,还对预测模型的精度产生直接影响。为有效服务政府决策并科学指导公众智慧出行,运用智能化手段建立公共交通信息系统,其具有线网性能分析、客流监控预测、运行状态评估等功能。在整合武汉市公共交通信息资源的基础上,公共交通信息系统建立时空匹配算法判断乘客上车位置,通过车站吸引强度以及出行链模型模拟乘客下车站点,建立基于动态信息的公交运行评价指标体系等。抽样调查结果表明系统性能达到预期要求。同时,探索运用系统各项量化指标服务于城市公共交通线网优化调整、换乘优惠政策制定以及日常运营管理,为创建公交都市示范城市,落实公交优先发展战略提供技术支撑。     

城市公共交通常乘客通勤出行提取方法

为挖掘公共交通通勤出行精准化特征，从追踪出行链的角度出发，利用公交与轨道多源数据研究常乘客通勤出行提取方法。通过选取潜在职住地设置高频职住地集合，提出公共交通常乘客职住地识别算法，结合出行链起讫站点与职住地空间信息匹配提取通勤出行链，并将常乘客出行分为home-work通勤、work-home通勤和非通勤出行。以北京市“回天地区”公交与轨道出行链数据为例，提取常乘客通勤出行。结果表明：常乘客职住地识别率达到85.9%，常乘客通勤出行和非通勤出行在出行时空分布和出行方式上存在明显差异，通勤出行提取可为北京市面向常乘客开展“预约出行”并分析其出行需求动态特征变化提供依据。     

基于IC卡数据的公交线网评价

公共交通是促进城市可持续发展和实现低碳交通的有效措施之一．对公交线网的评价也越来越受到管理和研究人员的重视。为了利用IntegrateCircuit（IC）卡数据获得大量的出行信息,对公交线网的服务水平做出合理的评价．提出了3个指标：流量差异、供需差异、时间差异,用于评价乘客需求和公交线网布局的空间匹配程度。最后,以南宁市为例,将上下班高峰时段的IC卡数据在TransCAD中进行了验证,证明了该方法的科学性和实用性,从而提供了一种从乘客出发的．更加直接的、合理的公交线网评价方法。     

基于出行行为的铁路出行信息传递指数模型

为了准确评价铁路出行信息的传递水平,基于出行链,分析了铁路旅客出行行为特性,建立了铁路旅客出行信息搜寻模型。基于出行决策特征,分析了旅客的出行信息需求,描述了出行全过程的信息需求强度分布,利用物元分析方法建立了出行信息传递指数模型,以评价出行信息传递水平。评价结果表明:中国铁路客运出行信息传递处于一般水平,旅客进行出行信息搜寻的便捷性较差,已对旅客出行满意度造成显著影响,因此,必须改进目前的出行信息传递模式,积极推进公众出行信息服务系统的建设,以提高出行信息的传递水平。     

大城市周边城镇道路网级配结构合理性研究

为使大城市周边城镇道路网规划更为合理,首先分析了最主要的2类城镇的发展模式和出行特征。基于规划年城镇交通供需平衡原则,提出了大城市周边城镇道路网级配合理性的判定方法。建立了路网级配结构合理性判定模型,并对模型参数进行了标定。以江苏省昆山市花桥镇为例,计算相关变量,对道路网级配结构合理性进行了判定,并对路网级配结构提出相应的调整建议,验证了合理性判定方法的实用性。     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

路网混合均衡交通分配模型研究

在先进的出行者信息系统下,假定有装置出行者能接收到完全信息并以用户最优方式选择出行时间最短的路径,而无装置出行者仅有部分信息并以随机方式选择出行时间更长的路径。基于路网混合均衡建模理论,构建了信息影响下的路网混合均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了模型求解算法,并进行了算例计算与分析。     

Effects of Friends' Information Interaction on Travel Decisions

Many existing studies focus on the effects of traffic information from ATIS on travel choices. Research on the effect of friends' travel information on people's travel choice is uncommon, yet needed. In this paper, behavioral experiments are conducted to discuss what the effects of information interaction with friends can bring on individual travel decision behavior. The experimental results concluded that when the rate of friends' information interaction reaches 33.3%, the whole system is at an optimal level. Furthermore, users reach an optimum when the rate of friends' travel information interaction is 75%. The average time and cost per person is increasing when the whole system optimum transfers to the user optimum. Moreover, adjustments of departure time at the system optimum are more dispersed than at the user optimum, while travel choice changes are more concentrated.     

基于手机传感器数据的出行特征提取方法

手机调查方法的已有研究较多集中于基于手机信令数据的宏观出行特征获取,而手机传感器数据在个体出行链微观出行特征提取方面具有优势.针对城市居民多采用组合交通方式出行的特征,研发智能手机应用软件,实现GPS数据(位置坐标与速度)、加速度计、服务基站、WiFi等传感器数据采集.运用小波分析、神经网络等数据挖掘技术分析不同交通方式出行数据差异,探索多种数据挖掘算法用于个体出行参数提取的可行性及效果.结合实际案例,总结应用手机传感器数据进行出行特征精细化提取的难点和技术关键.最后,探讨精细化个体出行数据在交通模型和理论优化方面的应用.     

基于动态分流元胞传输模型的城市道路网络韧性评估

为全面评估重大扰动事件下城市道路网络抵御扰动并从扰动中快速恢复的能力，提出以改进元胞传输模型模拟路网流量分布状态，以韧性为测度指标的路网性能评估模型。针对传统元胞传输模型交叉口分流比例恒定的不足，明确考虑扰动事件影响期内因出行者调整路径可能导致的路径流量波动，构建出行决策行为与元胞流量传输的强耦合机制，提出一种新的动态分流元胞传输模型；基于动态分流元胞传输模型获得的路网性能参数，以路网效率为路网基础性能指标，构建反映扰动事件影响期内路网效率累积动态变化的韧性指标；并基于Sioux Falls网络开展算例研究。算例结果表明：相比传统元胞传输模型，提出的动态分流元胞传输模型通过设置交叉口动态分流参数，建立出行决策行为与元胞流量传输的动态耦合关系和路径流量变化与交叉口元胞分流比例的自洽机制，可准确描述路网实际流量分布状态；提出的基于路网效率的韧性指标可全面反映扰动事件发生后路网性能退化到恢复全过程的动态累积性能，直观展示路网抵御扰动并从扰动中恢复的能力，契合韧性内涵；韧性评估中若忽视出行决策行为潜在影响，将获得次优甚至明显偏离实际的方案或结果。     

轨迹数据驱动的单点信号交叉口运行效率评价方法

为解决信号交叉口运行效率评价方法偏理论化、实用性不强等问题,以出租车、公交车、驾图 (车联网)多源GPS轨迹数据为基础,充分利用车辆减速、停车、加速等连续速度变化特征及位置信息,提出交叉口个体车辆排队长度、通行时间、停车次数等交通参数提取技术。基于此,构建以信号交叉口运行指数为一级指标,车辆平均通行时间,第95%分位排队长度,两次停车率为第二级指标的评价指标体系,基于高斯混合聚类模型对综合运行指数进行分级量化,最终确定五级服务水平评价标准。实例表明：采用本文方法能够比较准确地反映不同时段交叉口各转向、进口道及交叉口整体运行水平,最大排队长度与实际相对误差约15%左右,优于仿真结果;除样本不足情形以外,服务水平评价结果比仿真更贴近实际运行情况,验证了本文方法的技术可行性及评价结果的客观真实性。     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

基于ARCH 模型簇的路径行程时间可靠性分析

 行程时间可靠性是反映道路交通网络可靠性的重要指标.由于交通系统存在不 确定性,行程时间的波动具有异方差性,利用传统数理统计方法建立的行程时间预测模 型,无法对行程时间进行准确的预测.针对行程时间波动的尖峰厚尾、集群性等特点,引入 计量经济学中的ARCH 模型簇.通过实证分析,评价行程时间波动的时变性、持续性,描 述系统外部信息冲击的分布,分析行程时间波动对外部信息冲击的反应机制.结果表明, ARCH 模型簇能很好地适应行程时间序列数据的方差变化特点,与交通系统的自身特性 相吻合,能够对路径行程时间的可靠性进行有效的评价.