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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.     

轨道交通换乘常规公交平均候车时间模型

乘客平均候车时间建模在公交网络协调优化研究、公共交通效益分析等诸多研究领域起着至关重要的作用. 本文首先将轨道换乘常规公交的客流分为固定客流和随机客流,并进行客流到站时间分布曲线拟合,结果表明固定客流到站时间的对数正态分布拟合效果最好,而随机客流到站时间的伽马分布拟合效果最好;在此研究的基础上,建立了基于客流分类的换乘客流晚高峰平均候车时间模型;最后,对北京市13号线龙泽站519路公交线路进行了模型应用,以检验模型的准确性. 检验结果表明：模型能够准确地估计晚高峰换乘乘客的平均候车时间,相对误差在2.05％以内.     

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乘客平均候车时间建模在公交网络协调优化研究、公共交通效益分析等诸多研究领域起着至关重要的作用. 本文首先将轨道换乘常规公交的客流分为固定客流和随机客流,并进行客流到站时间分布曲线拟合,结果表明固定客流到站时间的对数正态分布拟合效果最好,而随机客流到站时间的伽马分布拟合效果最好;在此研究的基础上,建立了基于客流分类的换乘客流晚高峰平均候车时间模型;最后,对北京市13号线龙泽站519路公交线路进行了模型应用,以检验模型的准确性. 检验结果表明：模型能够准确地估计晚高峰换乘乘客的平均候车时间,相对误差在2.05％以内.     

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。     

公交网络多路径选择启发式算法研究

公交乘客出行路径选择算法是公交乘客信息系统的核心技术。建立了公交网络出行路径选择的数学模型,在Dijkstra算法和迭代惩罚法的基础上,设计了公交网络多路径选择的启发式算法,并结合实际公交网络进行了算法的验证。算法合理考虑了换乘因素和距离因素对公交出行者路径选择行为的共同影响,能够生成多条备选路径供出行者选择。对于公交乘客信息系统相关技术的研究开发具有参考价值。     

轨道新线对公共交通乘客吸引力影响因素研究

研究轨道交通新线对公共交通乘客的吸引力影响因素，有助于理解公共交通乘客的出行方式选择行为，预判新线开通带来的客流变化，以提高公共交通运力投放效率和整体服务水平。本文利用公交智能卡数据构建量化评价轨道新线吸引力影响因素的分类与回归树(Classification and Regression Tree, CART)模型，实证分析轨道新线吸引力与乘客特征间的相关关系。首先，从长时期的刷卡记录中挖掘乘客类型、出行习惯、出行特征和职住地轨道可达性等乘客特征指标；其次，以开通后的乘车次数表征新线吸引力，基于上述特征指标构建整体精度为82.6%的轨道新线吸引力影响因素解析决策树模型；最后，依据决策树结构和指标权重量化解析影响轨道新线对公共交通乘客吸引力的关键因素。分析结果表明，居住地距新线距离是影响新线对其吸引力最重要的因素，其次是居住地的轨道可达性水平及乘客联乘出行比例；而出行时间、出行距离等因素对轨道新线吸引力的影响较小。此外，轨道新线对老年乘客的吸引力与其他群体存在明显差异。本文研究成果对优化公共交通规划与运营组织具有重要指导意义。     

出行时间不确定下的公交均衡配流

很多外在因素致使公交出行时间具有高度的不确定性,而已有的公交配流模型对公交车辆运行时间和乘客等车时间的不确定性缺乏考虑．本文综合考虑公交出行时问和出行时间的不确定性,结合公交出行时间与公交出行时间可靠性以描述乘客的路径选择行为,建立公交乘客均衡配流模型并求解分析。案例结果表明换乘线路增加了出行时间的不确定性,人们更愿意...     

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。     

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。     

考虑换乘次数阈值的城轨乘客路径选择行为分析

为分析通勤与非通勤乘客通常因不同的到达时间约束而表现出不同的路径选择行为差异,基于非集计理论构建了路径选择模型.该模型首先提出了换乘次数阈值概念,用以分析不同换乘次数条件下,换乘时间对乘客感知效用的影响;其次,在利用广州地铁实际路网数据生成有效路径集合的基础上,利用乘客实际路径选择数据确定乘客的换乘次数阈值;最后,基于改进PSL(path sized logit)模型的标定结果,对乘客路径选择行为进行对比分析.研究结果表明,通勤和非通勤乘客在高次数与低次数换乘条件下的换乘时间系数的比值分别为1.114 5、1.037 9,说明通勤者对高换乘次数的换乘时间更加敏感.     

小汽车通勤出行者驻车换乘接运方式选择分析

随着城市化发展小汽车拥有量的增加,引起了城市中心区道路交通的严重拥堵,降低了出行效率.为此,北京、上海和广州等大城市通过提高公共交通服务水平,形成地铁、快速公交与较为发达的地面公交相结合的公共交通系统,吸引小汽车通勤出行者选择驻车换乘（Parking and Ride,P＋R）,进入城市中心区.本文结合北京市轨道交通沿线居民小汽车出行和地铁换乘,形成小汽车与轨道接运的特点,在总结北京城市轨道网特征及规模基础上,通过个体意愿调查统计,构建P＋R出行方式选择模型,对地铁5号线终端站天通苑P＋R驻车换乘需求进行了预测,为P＋R建设和公共交通吸引能力分析提供参考.     

共享单车影响下接驳公交线路设计与车辆配置方法

针对轨道交通的“第一/最后一公里”问题，接驳公交和共享单车是通勤用户最常选择的两种公共交通方式。为理解共享单车对接驳公交出行需求和线路设计等规划运营方面的影响，提出供需交互状态下的接驳公交线路设计与车辆配置模型。需求端考虑出行时间和出行费用，基于用户在共享单车和接驳公交之间的模式选择行为，动态计算接驳公交实际出行需求；供应端考虑车辆容量、数量和流平衡约束，以最小化公交运营成本和用户出行成本之和为目标，建立混合整数非线性规划模型，优化接驳公交线路设计及车辆配置。模型采用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法应用于北京市回龙观地铁站周边出行小区接驳公交线路设计，公交及单车出行需求采用真实的IC卡数据，以及摩拜单车骑行数据，站点间行驶时长采用高德驾车路径规划API(Application Programming Interface)数据。实验结果表明，车辆总数为10，线路数量为2时，考虑共享单车影响的接驳公交规划模型相较于只考虑单一模式可以有效避免规划需求误差。此时，各站点到地铁站的平均运行时间是15.58 min，乘客平均等待时间是3.35 min；在线路数量为4时，各站点到地铁站的平均运行时间...     

基于矩阵分析的公共交通网络最优路径算法

为了更符合实际情况，即充分考虑换乘次数是乘客选择公共交通网络的决定因素，运行时问是其重要因素，分析了乘客心理特征，用CIS技术建立了公共交通网络模型，构建了适合公共交通分析的直达矩阵和最小换乘矩阵．在此基础上，结合路段、节点运行时间，提出了公共交通网络最优路径算法，并用一个简单的算例对算法进行了说明．     

多模式网络公交OD矩阵的一种推算方法

为了分析轨道交通对常规公交乘客选择出行方式的影响,用Dijkstra算法寻找出行时间最短的路径,在此基础上,以出行时间最短作为出行方式选择的规划目标,使用MATLAB软件,设计了轨道交通影响下的常规公交客流量OD矩阵的算法.与传统的重力模型相比,避免了估计阻抗系数的复杂过程.算例结果表明:为了换乘轨道交通, 43.7%的公交站客流量增至轨道交通出现前的2.73倍; 56.3%的公交客流量被轨道交通替代.      

城市轨道交通多方式组合出行与接驳设施优化

城市轨道交通出行是典型的多方式组合出行,其出行过程不连续、选择需求复杂、出行体验难以捕捉等特征,制约了轨道交通整体出行效率和满意度提升。以南京市为例,分析轨道交通通勤人群的"接入—轨道交通—接出"全过程出行模式特征。考虑接入与接出过程的关联性,构建轨道交通多方式组合出行行为模型,研究各类接驳设施服务对接入和接出方式选择的影响。从轨道交通的竞争方式——全程小汽车通勤出行角度,调查该人群对不同轨道交通接驳方式设施服务不便性指标的感知评价,提出轨道交通接驳设施优化措施。     

城市多模式公交网络出行时间可靠性模型研究

随着城市的发展,快速轨道交通和快速公交系统逐渐融入到常规公交系统中,构成了复杂的多模式公交网络,在此公交网络环境下乘客公交出行时间的稳定可靠程度直接影响到公交系统的服务性能,因此,本文以常规公交和地铁组成的典型多模式公交网络为研究对象,利用状态增广技术,建立了换乘约束条件下的出行时间可靠性模型,从而为评价和改善多模式公交网络服务性能提供决策支持。     

公共汽(电)车与轨道交通衔接联动控制模型研究——以广州市为例

公共汽(电)车与轨道交通是城市公共交通系统中最重要的两种交通方式,如何协调两者之间关系,实现两网融合发展,提高整个公共交通系统的运输效率,是现阶段公共交通发展面临的重要课题。以广州市公共汽(电)车与轨道交通衔接为例,分析现状衔接水平,并将轨道交通服务区域划分为3个不同圈层。根据各圈层特点,综合考虑乘客对拥挤程度忍受的时间以及轨道交通客流平均运距等特征,选取表征轨道交通服务水平的评价指标,构建公共汽(电)车与轨道交通衔接联动控制模型,并制定相应的衔接联动控制策略。最后,以广州市为例,将构建的模型实际应用于轨道交通三号线沿线公共汽(电)车线路的优化调整。     

基于出行数据的城市公交网络可达性研究

可达性是评估交通便利程度的有效指标，城市公共交通良好的可达性能够吸引更多人选择这类方式出行.基于公交刷卡、发车时间间隔等多源数据，提出考虑线路和流量的车站等待时间计算方法；利用换乘时间阈值拼接出行数据，获取起讫车站出行时间，建立两阶段机会模型.以北京市为例，评估公交网络实际可达性.研究表明：车站服务可达性和网络可达性均呈现城市中心高、郊区低、沿地铁变化趋势明显的特征，线路越多的车站可达性越高；传统的定值设置方法会低估高可达性车站的可达性水平，考虑流量和线路的等待时间计算方法是有效的.