城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型

为定量分析成网运行条件下乘客在轨道交通系统内的换乘路径选择行为,在梳理乘客换乘路径选择直接与间接影响因素的基础上,引入开销系数用于描述由于列车过度拥挤导致乘客心理感受运行时间的额外增加值.提出含有惩罚系数的乘客换乘时间函数,基于乘客心理感知构建以乘车时间和换乘时间为广义费用的路径选择行为模型,并设计模型的求解算法.最后,将模型运用于重庆轨道交通网络实例分析中,结果表明:乘客倾向于选择换乘次数更少的路径3,较传统模型选择概率提高1.44%;同时,换乘惩罚系数对路径选择结果的影响灵敏度高于运行时间开销系数.     

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.     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

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。     

���й����ͨ��������ĸĽ�Logitģ�ͼ�������

充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

公交出行路径蚂蚁算法

结合公交乘客出行的特点,基于Dijkstra算法站点查询的出行路径选择方法,提出了基于蚂蚁算法的具有最少换乘次数的公交出行路径查询算法.算法利用了蚂蚁寻食出行路径选择的行为特点,通过线路激素强度的更新机制,实现了以换乘次数最少和公交出行站点最少的公交出行路径选择优化目标.算法实际查询结果与实际相符.     

市域快慢车越行组织下乘客选择行为研究

快车对慢车的越行影响了市域轨道交通快慢车运营组织下乘客换乘选择行 为.本文考虑乘客的时间感知差异,按照乘客出行起讫点的车站种类划分乘客,建立出行 广义费用模型;采用了Logit 模型求解案例中各类乘客的路径选择概率,并分析影响因素 的灵敏度.结果表明：换乘时间感知系数或始发站发车间隔增加时,乘客选择需换乘路径 的概率减小而选择慢车直达的概率增加;乘客出行途经车站数量或快车越行慢车次数增 加时,乘客选择需换乘路径的概率增加而选择慢车直达的概率减小.说明快慢车运营方式 适用于线路较长且乘客出行距离较远的市域轨道交通,能诱发乘客为了节省出行时间而 选择可能需要换乘的快车.     

基于AVL与IC卡数据的公交换乘判定

基于成都智能公交数据,以乘客IC刷卡数据、公交GPS数据、公交GIS数据、上车站点数据及下车站点数据为基础,对连续出行阶段间是否存在换乘提出判定方法。在前人换乘时间阈值、换乘距离阈值、最大等待时间等条件下,进一步细化对同站换乘、异站换乘的判定,完善公交换乘判定模型,为大规模、程序化利用智能公交数据提供支持。最终换乘结果一定程度证实了本文判定模型的有效性与实际意义。     

城市公共交通合理路径集生成研究

在交通发展多元化的背景下,公共交通的出行分担率逐步提升,并成为城市居民的主要通勤出行方式。用于公共交通流量分配的路径集生成技术亟需研究：将行为阈值约束与改进的Dijkstra算法相结合构建数学模型,算法基于枚举的方式,剔除公交路径集中的无效路径,生成合理路径集,并通过Visual Basic语言开发实现。在包含8条线路的算例网络中,考虑出行总时间、步行时间、换乘次数、拥挤指数四个阈值约束,生成包含直达与一次换乘的路径集。研究成果可为城市公共交通出行的路径选择行为分析提供参考。     

换乘效率对城市轨道交通分担率的影响研究

为评估换乘效率对轨道交通分担率的影响,引入拥挤感知系数、环境修正系数及换乘次数惩罚系数,将客观换乘时间转化为感知换乘时间,并以此为基础构建了轨道交通分担率模型.利用北京市第4次出行调查数据对该模型进行标定,探讨了轨道交通网络换乘效率改善对不同出行距离乘客分担率的影响.结果表明:换乘次数、换乘走行时间、换乘等待时间及换乘环境的改善能够有效地提高轨道交通的分担率,尤其是对中短距离乘客的影响巨大;换乘拥挤是影响中长距离乘客选择轨道交通的重要因素,当换乘通道通过能力及换乘站台容量较小时,拥挤感知系数快速增加,严重降低轨道交通网络的分担率.     

公交网络系统的随机均衡配流模型

基于对公交网络的特殊性，把换乘次数的影响反映到出行时间中，提出符合乘客出行路径选择的行为假设。给出了广义出行时间下的SUE（Stochastic User Equilibnum）条件。在有容量限制的情况下，建立了公交网络系统的随机均衡配流模型。给出了模型的求解算法和算例，算例的结果表明模型具有一般性和适应性。     

基于换乘链断裂点时空信息的公交换乘行为识别

分析了公交智能卡数据挖掘中转乘行为、通勤出行、非通勤出行识别的改进方法, 将关注点从公交换乘过程信息转移到换乘链间隔期的持续时长和空间位移信息, 以换乘链断裂时长和位移2个维度计算公交换乘链断裂点概率, 制作工作日和非工作日断裂点时空变量联合概率分布矩阵, 对比了这2种分布的差异;检验了断裂时长序列和断裂位移序列的稳定性, 标识了2条曲线的突变点和拐点, 用于推断转乘引起的转移距离和转乘时长的阈值参数;对工作日和非工作日差值时长序列曲线进行移动平均滤波处理, 使得曲线的突变与极值之间的关联能够解释转乘、通勤出行和非通勤出行3种行为与通勤和非通勤出行之间的关联;采用北京市整个一周的地面公交和地铁系统样本数据对方法进行验证, 并根据时间序列和位移序列曲线确定样本数据中常见公交换乘行为的阈值参数。分析结果表明:断裂点时空信息对样本数据中的换乘行为能提供更合理的识别分类参数;持卡人在站点间转移的容忍距离约为1.6km;断裂点转乘时长与非通勤出行的断裂时长临界点为22~48min;非通勤出行和通勤出行的时长临界点约为478min, 非通勤出行断裂点最大概率时长为140min;通勤出行的断裂时长接近期望值为601且标准差为44的正态分布;基于新方法得出的参数改善了公交出行活动的识别率, 转乘行为、通勤出行与非通勤出行的识别率分别提高了16.1%、4.2%、6.2%。可见, 换乘链断裂点的时间信息和空间信息不但可作为公交换乘行为识别的依据, 还可能带来更好的识别效果。      

距离加权公交换乘复杂网络最短路算法研究

为研究乘客使用公共交通的实际出行距离,基于公交复杂网络中的换乘网络Space P拓扑结构,结合公交车站的经纬度坐标,建立以距离为边权的加权公交换乘网络。基于该加权网络,设计了综合考虑换乘次数和路径长度的最短路算法,该算法可保证在站间换乘次数最少的基础上通过的路径也相对最短。利用成都市公交网络进行实例分析,并与Floyd算法进行对比,结果显示,由该算法得到的平均最短路径长度增加3.7 km,但平均换乘次数下降0.64次,更符合乘客的出行习惯;随机选择一些车站进行最优换乘路径选取试验,结果表明,由该算法得到的方案在保证换乘次数最少基础上,得到的路径也基本最短,证明了算法的有效性。     

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。     

基于换乘次数的城市轨道交通有效径路集生成算法研究

城市轨道交通乘客出行路径选择,其实就是换乘站的选择,换乘站及其次序唯一确定了乘客在路网中行进的路径。基于轨道交通旅客出行所能承受的换乘次数是有上限的这一事实,设计出基于换乘次数的有效径路集生成算法。算法在充分考虑轨道交通路网结构及旅客实际出行特点的基础上,对路网进行分层、次序化处理,旨在降低算法的空间复杂度和时间复杂度。实例分析表明,该算法可以快速高效的生成有效径路集,并且生成的有效径路集包含虚拟换乘路径,为后续研究提供较好的路径结构基础。     

列车时空服务网络客流分配方法研究

客流分配方法研究是铁路客运产品设计的核心,对评价列车服务网络质量具有 重要意义.本文研究旅客列车运行图形成的时空服务网络属性及其构造方法,在分析多层 次旅客具有不同的服务时间窗期望、换乘次数、换乘时间等出行选择行为基础上,确定网 络弧段阻抗.建立体现旅客时空差异服务需求约束的客流分配模型.提出由时间窗搜索和 改进的Dijkstra 算法构成的组合算法求解旅客合理时空服务路径集合,设计基于合理服 务路径集的客流分配子算法.实现在网络条件下,根据分配权重函数不同,完成客流时空 分配.最后,利用MATLAB 编程,以京广高速铁路相关时空服务网络为例,验证模型和算 法的有效性.     

换乘行为影响下的城市公交配流算法

针对中国大城市的工作生活模式与公交网络的特性,以成都市居民公交出行为研究对象,提出了符合乘客路径选择行为的广义公交路径.考虑了公交出行的路段阻抗和站点阻抗,建立了公交路径阻抗函数,提出了有效路径的确定方法.基于改进的Logit模型,建立了一种换乘行为影响下的路径选择模型.以成都市部分公交网络为例,应用提出的配流算法进行实例验证.分析结果表明:当选定的4条公交线路高峰时段的最小发车间隔分别为4、4、3、3 min,非高峰时段的最大发车间隔均为10 min时,对应的最小换乘步行时间和最大换乘步行时间分别为0、6 min;当最大路径阻抗和最小路径阻抗分别为71.5、51.5 min时,对应的乘车时间分别为60、48 min,路径选择比例分别为5.53％、41.98％;当最大路径阻抗和最小路径阻抗分别为52.5、48.5 min时,对应的乘车时间分别为42、39 min,路径选择比例分别为13.40％、62.07％;考虑换乘行为时,配流结果与实际值的最大相对误差、最小相对误差和平均相对误差分别为16.46％、11.09％、14.42％,不考虑换乘行为时,最大相对误差、最小相对误差和平均相对误差分别为34.37％、11.38％、23.15％.考虑换乘行为的配流结果更贴近实际情况.     

城市轨道交通快慢车开行方案双层规划模型

针对城市轨道交通客流时空分布不均衡特征和乘客长距离出行时效需求,并考虑乘客的换乘行为,提出基于双层规划模型的快慢车开行方案优化方法.上层模型以乘客出行时间和列车周转时间最小为目标,考虑快慢车开行比例、线路通过能力等主要约束,构建多交路条件下的快慢车开行方案优化模型;下层模型通过设计换乘网络刻画乘客换乘行为,构建快慢车方案下的客流分配模型.设计粒子群算法求解所建双层规划模型,以广州地铁14号线为案例,验证本文构建模型的有效性和适用性.     

基于IC卡与GPS数据的公交通勤出行特征分析

公交通勤人群是公交客流的重要组成部分,公交通勤出行特征是制定公交优先发展战略、公交规划、优化与运营管理的数据基础.针对传统以"车"为研究对象的碎片化公交通勤出行特征分析方法,基于公交IC卡与GPS数据,从公交乘客"人"角度出发,系统分析提出了公交出行链特征、区间客流不均衡系数、职住平衡水平及线路黏性系数4个维度指标参数计算方法.以重庆市主城区连续5个工作日47条代表性线路的公交乘客为例,对通勤出行特征进行分析,结果表明:重庆市主城区通勤客流换乘次数较少、长线公交客流需求较大、职住平衡水平较高、约1/4的通勤出行者对线路选择具有较强黏性.