地铁拥挤度和出行者异质性对时间价值的影响

出行者的选择偏好存在显著的异质性，现有研究根据出行者的某些特征对出行者分类，再分析不同类别出行者的选择行为，这种方法缺乏理论依据. 本文利用潜在类别条件 Logit 模型，研究出行者异质性和其对地铁时间价值的综合影响. 潜在类别条件Logit 模型根据出行者的选择行为进行分类，再分析出行者的个人特征对分类的影响. 通过分析，出行者可以划分为class1、class2 两个潜在类别.class1 中无座乘客不在意车厢内拥挤度，class2 中无座乘客极为在意车厢内拥挤度；class1 中有座乘客与无座乘客的时间价值分别为14.7 元/h、16.9 元/h， class2 中车厢内无座乘客的密度增加1 人/m2，其时间价值增加8.6 元/h；出行者的舒适性需求对出行者类别划分具有显著影响，出行者的舒适性需求越高，出行者越有可能属于class2.     

快慢车模式下早高峰时空乘车路径选择研究

研究早高峰通勤乘客的时空出行规律有助于更好地组织快慢车运营模式。本文从一种常见的快慢车运营模式出发,首先,根据乘客的起点车次和直达/换乘方案联合选择构建乘车路径;其次,以出行时间、早到/迟到延误和车内拥挤度作为早高峰通勤乘客出行选择的影响因素,对不同乘车路径下的出行成本进行构建;再次,以用户均衡理论建立乘车路径分配模型,并证明了该模型用户均衡路段解的存在性及唯一性;最后通过案例,对均衡模型进行验证。研究结果发现：短途乘客更愿意接受高拥挤但终点到达时刻接近工作开始时刻的车次,而长途乘客的车次选择分布较为均匀;除出行时间因素以外,延误惩罚和乘车拥挤同样影响早高峰通勤乘客的换乘行为,虽然换乘快车有可能降低出行时间,但高延误惩罚和拥挤成本会导致部分站点的乘客不选择换乘路径。     

考虑舒适性的公交乘客出行时间价值对比

考虑公共交通乘客出行的舒适性因素,将车内拥挤程度作为衡量乘客舒适性的指标.选取上海市轨道交通乘客和常规公交乘客两个样本,通过嵌入式SP与RP相结合的调查方法,分析得出车内拥挤程度分级阈值;通过标准Logit模型,分析得出不同车内拥挤程度下乘客出行时间价值;建立车内拥挤程度与时间价值的函数关系.     

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。     

北京市定制商务班车乘客支付意愿研究

生活水平的极大提升导致居民对出行品质期望更高,因此对出行疲劳缓解和在途时间有效利用的考虑在交通服务质量改善的研究及措施中愈加不可回避。基于北京市定制商务班车乘客支付意愿调查,首先分析定制商务班车的线路特征和客流特征。其次,对比研究出行者选乘定制商务班车前后服务特性的差距,特别关注长距离出行者对出行疲劳、无效在途时间减少的支付意愿。结果表明,乘客放弃原有出行方式选择定制商务班车与这一服务所带来的体能消耗、无效在途时间节省呈现较高相关性,乘客愿意支付远高于当前公交票价的费用用于上述两方面的改善。最后指出,如能对当前服务模式稍作调整,接受一定比例的非预订座位乘客,高水平公交服务的受众群体将更为广泛。     

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.     

基于效用理论的城市轨道交通运营管理优化策略

基于交通客流形成机理,分析了城市出行者交通需求产生和出行决策;提出了交通需要是交通需求的必要条件,出行者支付能力是交通需求的充分条件;认为出行决策是依据出行者效用最大化原则。基于效用理论的交通方式分担模型,讨论了城市轨道交通与常规公交竞争博弈机理。以广州市轨道交通为例,将时段客流分为高峰期、中峰期和低峰期3类,研究其交通客流特征。结果表明:在高峰期客流充足,城市轨道交通运输资源得到了充分利用;在平峰期和低峰期客流稀少,资源闲置。根据效用最大化理论,将分时段弹性票价运营策略和适当调整发车时间间隔策略运用于广州市轨道交通中峰时段,结果表明:实行综合优化策略的日客流量增加了14.9%。     

出行者对出行方式服务属性的感知差异研究

解析出行者对服务属性的感知差异能够为提升城市公交服务水平提供理论依据.基于上海市居民出行意愿调查,建立考虑行程时间与车内拥挤度交叉项、可靠性的出行方式选择效用;根据多项Logit模型和混合Logit模型的通用参数和选项特定参数估计结果,量化出行者对出行方式服务属性的感知差异.结果表明:拥挤有座时的时间价值是不拥挤有座时的1.41倍,拥挤无座时的时间价值是不拥挤有座时的1.56倍;地铁的可靠性价值显著高于私家车和常规公交;同一车内拥挤程度水平下,常规公交的时间价值大于地铁.     

交通量对交通阻塞的经济成本与对策分析

借用微观经济学的个量分析法探讨行驶速度、交通流与成本关系，对成本的分析实行交通路段的流量控制，从而改善交通拥挤的状况，降低了总的社会成本。通过道路拥挤收费改变了出行者对道路使用、出行时间的选择，使得道路的使用效率提高，节省了交通时间。运用经济学观点得出仅靠扩建道路并不能根本解决阻塞问题，几种对策兼施并用，才能从根本上缓解高峰时段的交通阻塞。     

城市轨道交通票制票价及客流预测问题

1 票制票价问题 城市轨道交通客流特征与票制票价有密切关系.如前几年上海市轨道交通基价从2元涨到3元,调整票价的原因是考虑到高峰时段车厢的拥挤度太高,希望通过涨价来降低高峰时段的客运量以改善舒适度.     

基于公交GPS和IC卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

基于公交GPS 和IC 卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型。基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的 K 短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建广义出行费用,利 用Logit函数对每条路径的选择概率进行计算;最后设计客流分配算法进行求解,实现对多制式轨道交通网络的客流分配。以成都地铁、成灌、成贵高铁等线路建立多制式轨道交通网络仿真模型,对其客流分配实例分析表明,客流的分配结果与实际数据基本吻合,证实了客流分配算法的真实有效性。     

城市轨道交通故障下客流分布计算及评估方法

为了精细化掌握城市轨道交通故障对乘客出行的影响,对等车、上车和下车过程的客流与列车交互状态进行抽象,建立了站台等待乘客、车内乘客等客流分布数据的计算方法,设计了动态客流仿真算法及乘客服务水平评估指标. 以实际线路为背景,以正常运营场景为参照,计算和评估了故障场景下的客流时空分布,分析了乘客等待时间对列车和站台上客流分布及出行时间的影响. 算例结果表明:具体故障下乘客多等待能通过避免离开而减少部分出行时间,但与正常场景相比,列车满载率高、站台人数多的现象增多;最大等待时间15 min与9 min相比,离开人数减少77.0%,带惩罚的总旅行时间降低超过10.0%,留乘发生率一样,但最大留乘人数增加94.1%,最大等待人数增加29.6%.      

地铁车厢立席乘客的空间舒适度建模与模拟

地铁车厢拥挤直接影响乘客的乘车舒适度.本文根据“人体空间气泡”的概念, 引入地铁车厢内乘客心理舒适度,结合乘客感知空间舒适性调查,建立乘客空间理论模 型,并以此得到基于空间舒适性的立席密度评价标准.基于现有行人模型,借鉴社会力模 型中人与人之间的排斥力,定义“广义拥挤力”,建立地铁车厢乘客“拥挤力”量化模型.以 北京地铁4 号线为研究对象,结合实地调研得到的车厢内乘客密度分布规律,应用 PFC2D 离散元软件以力的形式来模拟乘客空间舒适度状态.结果表明,要使80%乘客的空 间舒适度等级在舒适以上,则合理密度应该在4-5 人/m2之间,为制定合理立席密度标准 提供参考.     

考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化

车辆到站时间的不准时性严重影响着需求响应型公交的服务水平和乘客选择公共交通的出行意愿，因此，本文对考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化问题进行研究。以运营商成本、乘客乘车时间成本、乘客等待时间成本组成的系统总成本最小为目标建立数学模型，通过优化车辆路径寻求系统总成本最优的需求响应型接驳公交服务方案，其创新之处在于，在服务过程中允许乘客提交实时出行需求；定义车辆到站时间服从已知分布以描述其随机性。提出一种遗传算法和邻域搜索相结合的启发式算法对模型进行求解，该算法融合了遗传算法的全局搜索优势和邻域搜索的局部搜索能力，通过算例测试分析对本文算法的有效性及先进性进行验证。最后，基于西安市延平门地铁站设计数值实验，结果表明，考虑车辆随机到站时间可以在一定程度上减少乘客时间成本和系统总成本。     

城市轨道交通客流网络分布均衡性评价

复杂网络化运营下的城市轨道交通客流呈现时空分布不均衡特点,为量化表征客流网络分布不均衡程度,应用广义均衡性评价工具Gini系数和Theil指数,以车站客流量和区间断面满载率为评价指标多维度评价客流网络分布状态.以上海轨道交通网络为例,基于洛伦兹曲线求解得到早高峰 8:30-8:45、平峰 10:45-11:00和晚高峰18:30-18:45这3个时段全网车站客流分布的Gini系数分别为0.527、0.554、0.540.对照评价标准可知,3个时段客流分布均极不均衡;全网区间客流分布的Gini系数分别为 0.502、0.366、0.476,表明客流区间分布早高峰极不均衡、平峰相对均衡、晚高峰比较不均衡;基于线路分组的Theil指数求解结果与上述结论一致.最后,分析各线路客流分布不均衡对全网不均衡的贡献率,结果与实际客流分布状态相符,验证了本文方法的可行性与有效性.     

航班延误信息下旅客选择行为模型及实证

针对航班延误后旅客选择行为的不确定性,本文基于累积前景理论对不同延误情景下旅客的选择行为进行研究.首先,以期望出行时间作为旅客行为选择的参照点,构建航班延误信息下旅客选择行为模型,并指出在不同延误情景下参照点具有动态性特征;然后,利用调查问卷,得到准时到达敏感性、信息影响程度两个参数值及不同延误情景下旅客对出行时间的判断,计算得到期望出行时间;最后,以北京-上海航线为例,计算得到不同延误情景下旅客不同选择行为的累积前景值,从而得到旅客的最优选择行为.结果表明：随着航班延误规模的增大及延误时长的增加,旅客的期望出行时间随之增长,体现了参照点动态性的特点;在不同的延误情景下,旅客的最优选择行为有所差异;通过实际验证,理论模型能有效地描述旅客在不同延误情景下的选择行为.     

基于累积前景理论的城际列车分时定价研究

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素, 建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。