基于出行阻抗的城市地铁网络客流分布计算

为提高城市地铁网络客流分布预测的准确性,结合乘车阻抗、进站候车阻抗和换乘阻抗等出行阻抗建立综合出行阻抗函数,基于阻抗函数对有效路径集进行搜索与筛选,建立基于综合出行阻抗的多路径客流分布计算模型,并设立换乘惩罚系数对不同路径的客流分配进行合理修正.以深圳地铁新开通的11号线为契机,结合地铁1号线、2号线、3号线、5号线分析网络客流分布的变化.结果 表明:新开通的11号线使各线路中的换乘客流有不同程度的增大,增加了乘客出行的可选路径,且11号线车站附近形成新的人口及岗位聚集圈,进一步增加了11号线自身的客流,使得线网客运总量增加,与实际运营中的客流特征相符,验证了所建模型的有效性和适用性.     

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城市轨道交通客流预测是轨道交通线网规划的定量分析依据，它对于轨道交通系统的线网规模、布局、车组配置、运营组织以及经济评价等都起着至关重要的作用。本文介绍了非集计的基于行为的客流预测模型在北京市轨道交通客流预测中的运用，基于行为的预测方法以出行链为基本研究单元，能够描述出行个体全天的出行活动以及这些活动在时间上和空间上的发生顺序，从而更精确地预测人的行为。结合北京市地铁5号线客流预测的实例，对基于行为的客流预测方法体系进行了详细介绍，并给出了预测的结果，证明了其可行性。     

西安地铁二号线客流预测后评估

统计西安地铁2~#线客流预测数据和现状客流数据,进行客流预测后评估。在充分地考虑了轨道交通客流预测不确定因素的前提下,对比分析了日均客运量、高峰小时客运量、高峰小时单向最大断面客流量、客运周转量、平均乘距、车站进出站客流、时间分布特征。解析目前城市轨道交通客流预测中的不足,分析了影响客流预测精确度的因素,探讨今后改进城市轨道交通客流预测的思路。     

城市轨道交通运营初期客流预测方法研究

为了使预测客流与实际客流更吻合,提出了基于三次吸引的四阶段客流预测法.该方法是以三次吸引范围为基础,分别建立模型对出行发生吸引、出行分布和交通方式划分这三个阶段进行预测,获得城市轨道交通运营初期的客流量.并以大连市202轨道交通延伸线为实例,验证了预测方法的合理性和实用性.     

基于接驳方式组合的轨道交通站点客流吸引范围研究

轨道交通站点客流吸引范围是保证轨道客流来源的重要基础,也是轨道客流客观预测及交通设施衔接合理规划的前提。从出行费用、时间及个人收入特征等要素的分析入手,基于广义出行费用一致性原则建立轨道交通站点客流的吸引范围模型,该模型考虑路网的实际结构。最后,将该模型运用到即将开通运营的南宁轨道1号线中,计算金湖广场站的客流吸引范围。     

上海市轨道交通客流预测理论方法研究

加强城市轨道交通客流预测理论方法的研究是提高客流预测准确性的重要手段之一。结合过去20年上海市轨道交通发展的实践经验和教训,总结了影响轨道交通客流预测精度的因素。对轨道交通客流预测的理论、方法和参数进行了深入研究,重点分析了客流预测在理论研究和模型方法改进方面应注意的问题和研究的方向,并指出客流预测参数取值存在的问题。最后,提出在预测技术方面未来的研究方向,以提高轨道交通客流预测的准确性。     

哈尔滨地铁一号线的客流预测

本文根据轨道交通客流预测的实际特点,应用修正后的四阶段模型对哈尔滨市地铁一号线的客流进行了预测,并得出预测结果。通过分析,证明了四阶段预测方法的可行性及合理性。     

哈尔滨市地铁一号线的客流预测

本文根据轨道交通客流预测的实际特点,应用修正后的四阶段模型对哈尔滨市地铁一号线的客流进行了预测,并得出预测结果.通过分析,证明了四阶段预测方法的可行性及合理性.     

城市轨道交通出站客流与疏散运能匹配研究

通过分析城市轨道交通出站客流的时空分布特性和到达规律,建立疏散运能匹配度模型来判定出站客流疏散的时效性。首先,构建出站客流到达换乘点的客流量计算公式,结合疏散运能计算公式,建立疏散运能匹配度模型。然后,从常规公交调度调整、线路和站点调整以及其他途径三个方面对运能调整进行建议。最后,以哈尔滨市轨道交通1号线为例,在交通量调查和问卷调查的基础上,对典型枢纽的出站客流与疏散运能匹配情况进行分析,得到沿线枢纽存在疏散运能不匹配的结论,需要进行运能调整以完成客流的及时疏散。通过对城市轨道交通出站客流与疏散运能匹配的研究,为充分发挥客流转换潜能,主动引导出行方式的结构优化,为缓解城市内部的交通拥堵提供理论支撑。     

城市轨道交通车站客流吸引范围重叠区域划分模型

现有城市轨道交通车站客流吸引范围划分方法大多未考虑相邻车站间的重叠区域,导致车站客流预测值偏大。为了提高车站客流预测的准确性,考虑中间站、首末站、换乘站,针对不同相邻车站类型提出客流分配量计算公式。基于此构建轨道交通车站客流吸引范围重叠区域划分模型,并采用日本东京都城市轨道交通车站的相关数据标定模型参数。最后,以上海市轨道交通11号线安亭站及相邻的兆丰路站和汽车城站为例进行模型验证,结果显示精确度为78.6%。指出产生误差的原因可能在于上海市与东京都的差异以及交通小区数量过少。     

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城市公共交通乘客出行成本的量化研究,对于科学合理地评价公共交通系统的社会效益意义重大,而出行时间价值是进行乘客出行成本估计的一个重要环节. 本文以北京市市区居民SP调查数据为依托,通过分析公共交通出行时间价值的影响因素,选取Logit模型为基础模型,引入“出行者收入”作为模型新增变量,并针对工作商务、社会娱乐两种出行目的在不同换乘情况下出行时间价值模型进行参数标定,建立了基于SP调查数据的改进型时间价值求解模型,并计算得到北京市公共交通出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的换乘时间价值、候车时间价值以及运行时间价值. 研究发现,工作商务出行目的出行时间价值普遍高于社会娱乐的出行时间价值,出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的候车时间价值,大于换乘时间价值以及运行时间价值,并且有换乘情况下的候车时间价值大于无换乘情况下的候车时间价值.     

基于城市综合体分类的停车收费政策预评估

为有效评估停车收费政策在不同类型城市综合体中产生的效果差异,基于辐射范围、居民出行距离及公共交通服务水平三项特征指标,利用K-Means聚类算法将城市综合体分成市域型和区域型两类。与区域型综合体相比,市域型综合体辐射范围更广、所吸引的人群活动出行距离更长、公共交通服务水平更具竞争力。构建城市综合体居民行为选择模型,利用RP/SP融合数据标定模型参数,以消除意愿调查产生的偏差。该模型综合考虑停车收费政策和公共交通服务水平的关联性,能有效分析停车收费价格上涨幅度和公共交通服务水平改善对市域型和区域型城市综合体居民方式选择行为影响的贡献程度,为区域差别化停车收费政策制定提供参考依据。     

基于乘客观点的公交服务质量评价体系及方法研究

从乘客角度出发,在分析公交出行影响因素及出行决策过程基础上,基于对公交有效性、出行时间和费用、舒适便利性、安全及风险舒适便利性等方面的研究,分别提出了公交站点、公交线路和公交系统的评价指标,建立了人性化服务质量评价体系,最后利用AHP法对该体系进行了综合评价。基于乘客观点的公交服务质量评价方法对于改善公交的服务质量、选择公交线网资源优化方案具有重要意义。     

城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响研究

为研究城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响,开展了出行方式转换的SP(Stated Preference)调查,构建全目的和通勤出行方式选择的MNL模型(Multinomial Logit model)。定量分析了个体属性和交通方式属性对出行者交通方式选择的影响。研究表明：乘客感知的轨道交通全目的出行时耗负效用为相同时耗公交的91%,而通勤时耗负效用为全目的出行的1.89倍;轨道交通出行总时耗对分担率影响最显著,前者增减50%时,后者变动约10%;公交是轨道交通的主要竞争方式,当前者出行耗时提高50%时,后者分担率将增加6.8%;停车费小幅提高和出行时耗增加不能显著促使小汽车使用者转向轨道交通,交通需求管理是引导出行转移的重要途径。     

中小城市城乡公交站点的筛选方法研究

为探寻中心城市城乡公交站点的筛选方法，判断当前站点的设置合理性，提出出行兴趣点 的概念，并以显著度指标来表征站点满足居民出行需求情况，结合出行调查数据和网络公开平台 所得数据，提取出行时效性和土地混合利用两个因素，且引入路网通达度、综合服务值两个指 标，建立站点显著度与二者的回归模型，并依据聚类分析将站点进行分级，通过分级结果判断得 到出行兴趣点集合，将其作为城市端城乡公交的备选站点集合。研究结果显示：所建二元回归模 型精度为0.85，拟合效果良好，表明采用显著度指标表征站点需求可行，其与路网通达度、综合 服务值具有很强的相关性；聚类分析将站点分为5 个等级，且4 级及以上站点能满足90%的农村 居民城乡出行需求，可作为出行兴趣点，构成中小城市城乡公交站点集合。     

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对于缅甸的仰光市而言,鉴于其新的快速轨道交通系统对于缓解城市现在以及将来的交通压力方面的作用,本文将依据SP调查数据对其居民出行方式选择行为进行研究。与发达国家相比,由于发展中国家诸如收入等社会经济环境因素变化相对较快,这就要求我们无论在调查方法还是模型构造上都要反映出这种交通行为决定因素的影响。因此,此次SP调查首先在设计就反映出了将来的收入以及其他服务水平属性变化的影响;同时,也相应地进行了RP调查。接下来,要对一个RP/SP相结合的交通方式选择模型进行标定;在这个模型中,出行时间和费用的参数被分别定义为将来收入的函数。此次SP（以及RP）调查选在仰光市的一个住宅区进行,时间是2003年3月。调查结果显示,与其他交通方式相比较,被调查的人对新的快速轨道交通系统显示出了极大的偏爱。利用调查上来的数据,本文对所提出的模型结构的有效性进行了验证。另外,模型对将来的模拟分析结果显示：随着收入的增加,将来仰光市小汽车的使用将有一个很大的增加,而新的快速轨道交通系统的利用将因此减少。     

大数据背景下的交通模型发展思考

将传统交通调查和模型与新的信息技术相结合,根据大数据的特征改进交通模型的方法体系,是交通模型发展面临的极大挑战.分析交通大数据对交通模型研发的促进作用,特别是在人口及就业岗位分布、综合交通网络数据和基于交通调查的模型参数等核心数据方面的支撑作用.从相关定义、市场细分以及信息完整性三个方面阐述大数据与交通模型的一致性问题.深入讨论应用大数据改进交通调查技术、4D模型研发、出行分布目的地选择模型、轨道交通出行接驳模型、出行成本校核等交通模型关键技术.通过对比大数据和交通模型的决策分析过程,指出大数据与交通模型互动发展的途径.     

一种基于宏微观数据嵌套的公交用户细分方法

针对公交用户管理,本文提出一种基于宏微观数据嵌套的公交用户细分方法.该方法能够通过卡号识别及公交出行链信息对照等手段,建立问卷调查受访者与数据库中公交IC卡持卡者之间的匹配链接,即同时获取持卡者公交使用行为在刷卡数据样本总体中的宏观聚类情况,以及问卷调查数据中微观个体的社会属性与意愿信息,形成宏微观数据的互补嵌套,弥补单一数据源分析所面临的不足.在厦门市的实证分析中,数据链接的成功率达到70.5%.最终,结合该融合数据,从公交使用行为模式及态度意愿两个维度对公交用户进行交叉分类,实现公交用户不同组群的细分.     

小汽车与轨道交通出行方式选择行为分析

研究出行方式选择行为有助于引导私人小汽车出行者改乘轨道交通出行。以上海世博期间驾驶人的通勤出行为研究对象,通过RP和SP调查采集驾驶人实际通勤出行情况和世博期间的出行方式选择行为,得到小汽车相比轨道交通的出行时间节省量和费用差与是否选择轨道交通存在联系。应用离散选择模型分析出行方式选择的影响因素,建立二项Logit模型。结果表明,驾龄较短和低收入的驾驶人更愿意选择轨道交通,年轻驾驶人（相比年长者）、频繁使用小汽车者更愿意选择小汽车出行。     

基于多源数据融合的干线公交车辆 行程时间预测

为提高城市中心区干线公交车辆行程时间的预测精度,在拟合公交车辆行程时间分布特征的基础上,提出基于多源数据的干线公交行程时间预测模型.对RFID及GPS检测器获取的实际数据进行预处理及分布拟合,其中混合高斯分布函数适用于单路段拟合,对数正态分布适用于多路段的拟合.采用皮尔逊相关性系数对影响行程时间的因素进行相关性分析,其中上游路段前2 个时间窗的平均行程时间的影响最大.分别采用ARIMA、改进的SVM模型对行程时间进行预测,其中改进的SVM模型的平均绝对百分比误差为6.26%,优于ARIMA模型的11.69%,更适用于短距离交叉口间的公交车辆行程时间预测.