基于土地利用的出租车停靠规模预测模型研究

从出租车客流的出行特征出发,指出当前出租车停靠规模预测方法的不足之处.根据交通出行需求与土地利用之间的关系,并考虑位势因子、居民出行和出租车运行特征等因素,建立基于土地利用的出租车停靠规模预测模型,并以深圳市宝安区为例,提出了预测模型的算法.实践结果表明,预测模型能较好地体现用地与出租车停靠需求的关系,客观反映出租车停靠站的的实际发展要求.     

出租车停靠站的设置方法

作为规范出租车路边停靠的重要设施,目前出租车停靠站的设置较为随意、导致站点使用效果不理想,且对道路交通产生较大影响.针对该问题,根据出租车“招手即停”的停靠与运营特征,提出了满足出租车停靠站功能需求的四大选址区域.在此基础上,从出租车停靠站的站住选址、设置形式、配套设施设置等方面,提出一套科学、合理的出租车停靠站设置方法,以指导出租车停靠站规划实践,进而提高出租车停靠站的设置合理性与使用效率.     

公交车停靠站位置分布的研究

本文首先给出公交车停靠时间的分布，然后利用交通流返回波理论，计算出公交车停靠停靠站时对道路交通流的影响范围，从而为公交停靠站的合理设置提供了理论基础。     

公交停靠站通行能力研究

公交停靠站通行能力的研究对公共交通系统的规划、建设、评价有重要的意义.本文将公交停靠站的通行能力分为单停靠位停靠站的通行能力和多停靠位停靠站的通行能力,在分析对比现有的停靠站通行能力模型的基础上,提出了一种改进的停靠站通行能力模型,并进行了实际的应用.     

公交停靠站停靠时间特征分析

公交停靠站停靠时间的研究有着重要的实用价值。在分析影响公交停靠时间的各个因素后,根据实地调查数据统计分析各个影响因素对停靠时间的影响特征,并在此基础上提出减少公交停靠时间延误的对策。     

直线型公交停靠站通行能力计算方法

为了提高公交停靠站通行能力计算方法的精确性,针对目前城市的公交运行现状,使用时空分布图分析了公交车在直线式停靠站的服务过程,在此基础上,综合考虑停靠站排队概率和停靠时间分布,推导了公交停靠站通行能力计算模型.对杭州市公交车停靠时间的分布函数进行了拟合,对数正态分布的拟合程度最优, 2个交通时段的K-S检验值分别为0.083 9和0.050 6.用MATLAB编程得到不同分布参数下的通行能力结果表明:随着停靠时间对数平均值μ的增加,不同泊位数停靠站的通行能力减少了44.4%~47.3%;通过VISSIM仿真得到了停靠站的通行能力,模型计算值与仿真结果的平均误差为6.5%.      

基于上落客时空特征的出租车停靠站选址模型

为了规范出租车运营,改善出行者候车环境,提高出租车经营效益,进行基于出租车出行需求特征的停靠站选址研究有着十分重要的现实意义.本文首先界定了出租车出行需求时空热点的含义,基于样本出租车GPS数据研究出行需求的时空聚集特征,得到了出行高峰时段和出行热点区域.将出行需求作为依据应用于出租车停靠站选址,提出了基于最大覆盖的停靠站选址模型,同时结合出行者的不确定性交通行为和消费特点,在车站服务能力、出行者步行距离和计划修建数量等方面分析了模型的适用条件.实例区域的选址研究结果表明,以客观需求为依据的选址方法,可以更好地契合出行者的出行需求,具有较高的实用性.     

基于出行需求时空分布的出租车停靠站选址方法

为提高出租车运营效率,改善出租车经营效益,满足出行者出行需求,使出租车停靠站布局与出租车出行需求更匹配,针对出租车停靠站的选址方法研究十分必要。首先基于相关调查数据,分析了出租车出行需求的时空分布特征,界定并提出了出租车出行需求热点分布,分析了出行需求和城市形态的协调性关系。建立了出租车停靠站选址模型,将最大覆盖出行需求作为目标函数,以要求达到的停靠站载客能力、停靠站数量及服务范围等为约束条件,在选址位置、计划修建数量、站点服务能力等方面分析了模型的适用条件。针对柳州市的实例分析表明,该方法可以较好地满足出租车出行需求,具有较高的合理性与可行性。     

公交专用道停靠站车辆停靠特征分析

本文首先根据公交专用道停靠站的设置方式对停靠站进行了分类,然后对公交专用道车辆的停靠过程进行了微观分析,通过调查数据对车辆的到达间隔与停靠时间特征进行了分析.分析的结果表明:对于到达间隔的分布规律,公交专用道停靠站设置在交叉口上游或路段中央时,公交车辆的到达间隔服从指数分布,当停靠站设置在交叉口下游时,受到交叉口交通信号的影响,车辆的到达间隔不服从指数分布,认为车辆到站服从一般分布;对于停靠时间的分布规律,可以认为服从正态分布.本文研究的结论可以为进一步研究公交专用道停靠站通行能力提供依据.     

城市快速公交(BRT)专用道客运能力探讨

从分析车辆的制动过程出发,推导出在保证公交车辆安全和满足乘客基本舒适条件下公交车辆最小车头时距的计算方法,在此基础上对理想道路交通条件下(即不考虑停靠站等因素的影响)快速公交系统专用道的理论客运能力进行了研究.通过分析停靠站停靠能力的影响因素,探讨了在考虑停靠站影响条件下BRT实际客运能力的计算方法,并给出了不同车辆配置、不同停靠滞留时间和不同停靠泊位数所对应的BRT实际客运能力值.     

北京市出租车乘客需求预测模型研究

出租车作为一种交通方式在城市交通系统中发挥着重要作用。在北京市区不同路段的全天机动车交通量中,出租车的道路占有率相差很大且空驶率偏高,因此,进行北京市出租车乘客需求预测势在必行。在分析北京市出租车出行特征和规律的基础上,结合以往研究过的出租车交通需求模型的缺陷,根据出租乘客需求量的影响因素提出基于出行广义成本的北京市出租车乘客需求模型,并以朝阳区为例进行研究,使模型的有效性得到了验证。     

杨凌示范区出租车需求分析与预测

对杨凌示范区城乡居民的OD出行情况以及出租车驾驶员运营情况进行问卷调查,得到基础数据,并基于供需平衡的需求量预测方法,以2013年为基年,对杨凌示范区出租车的需求量进行合理预测。预测结果显示,到2020年杨凌示范区对出租车的需求量为289辆。     

考虑手机召车软件的城市出租车网络均衡研究

为了衡量手机召车软件对出租车市场的影响,本文研究了私家车、常规公交、 出租车相互作用的城市路网中出租车的网络均衡问题.将出租车分为使用手机召车软件 的网约车及不使用手机召车软件的巡游车,分析这两种模式在乘客等待时间与空驶出租 车选择概率差异的基础上,量化各交通方式的出行费用.在Wardrop 均衡情况下采用等价 的变分不等式来描述组合网络均衡模型,设计了相应的启发式算法.算例结果表明,手机 召车软件能有效刺激出租车乘客需求,但随着出租车规模增大,网约车所占比例降低并 趋于稳定,其时间空驶率略低于巡游式出租车,手机召车软件对出租车市场的边际效益 递减.     

基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测

利用海量的离线GPS数据进行出租车需求预测是智能城市与智能交通系统的重要组成部分.本文提出了一种基于深度学习的出租车需求预测方法(CNN-LSTM-ResNet),将出租车GPS数据和天气数据等转化为栅格数据,输入模型获得预测结果.该模型先使用卷积神经网络(CNN)提取城市范围交通流量的空间特征,然后引入残差单元加深网络层数,并利用长短期记忆网络(LSTM)提取GPS数据的临近性、周期性和趋势性,最后通过权重融合以上3个分量,并与外部因素(天气、节假日和空气质量指数)进一步融合,从而预测城市特定区域的出租车需求.采用西安市出租车GPS数据进行实验验证,结果表明,该模型与传统预测模型(如ARIMA,CNN,LSTM)相比具有更高的预测精度.     

信息系统下出租车运营市场网络均衡模型

目前在大中城市中应用智能手机叫车软件搭乘出租车成为受到广泛关注的出 行现象,本文通过考虑存在叫车服务即出租车派遣服务模式,建立了信息系统下出租车 运营市场网络均衡模型.该模型在获得出租车运营市场相关数据的基础上,通过设计的算 法可以求出各个节点的顾客平均等待时间.在数值实验中,分析了模型中不同参数值对于 算例网络中各个节点的顾客平均等待时间的影响程度. 结果表明各种参数值的变化对减 少顾客平均等待时间的影响不同,其中降低空驶过程中出租车司机选择乘客及服务模式 的随机程度对降低各个节点顾客平均等待时间影响显著,而各节点处乘客需求量和到达 的随机程度,以及叫车服务费用对于各节点顾客平均等待时间的降低影响并不明显.     

基于绩效评价的出租汽车经营模式比较

鉴于"公车公营"和"个体挂靠"两种经营模式存在较大争议,采用数据包络分析法(DEA)进行出租汽车企业经营绩效评价,以车辆数、能耗和从业人员数为投入指标,以运营里程和客运量为产出指标,根据投入导向的BCC模型计算陕西省140家出租汽车企业的规模效率和纯技术效率;以企业绩效值为因变量,经营模式为自变量进行Tobit回归,发现经营模式对规模效率和纯技术效率均有显著影响;Kruskal-Wallis检验结果显示,两种经营模式的规模效率差异显著,纯技术效率差异不显著,在既定产出指标下"个体挂靠"企业的规模效率比"公车公营"高4.46%.结果表明,有必要根据不同的政府管制目标分类选择出租汽车经营模式.     

基于出行强度的出租车规划模型

通过分析城市居民出行强度和人口规模现状,运用增长系数模型预测规划期内居民出行强度和人口规模,进而预测出规划期内居民出行总量和乘坐出租车人口,随后利用出租车空驶率模型预测出租车的最佳数量。实例证明模型是可行的,通过确定出租车投放的最佳数量,有利于城市出租车的规划和管理。     

空间异质性建成环境对出租车与地铁竞合关系的影响

建成环境对出行方式的影响已有丰富的研究成果，然而对不同出行方式间相互关系影响的研究仍不够细致。本文以网格化的形式细化研究区域，采用土地利用属性和交通属性的六小 类要素作为特征变量刻画城市建成环境的特征。基于出租车行程的OD点与地铁站点的空间关系，将出租车与地铁竞合关系表征为 SCPE(Subway-competing,与地铁竞争)方式、SE(Subwayextending，延伸地铁)方式和SC(Subway-complementing，补充地铁出行)方式，并利用多尺度地理加权回归研究建成环境对竞合关系(SCPE、SE、SC)的影响机理及其空间效应。针对兰州市的案例研究表明：SCPE、SE、SC方式具有显著的空间异质性；多尺度地理加权回归能够刻画SCPE、 SE、SC方式与建成环境间依赖关系的空间异质性及其尺度差异，其估计结果更为可靠；建成环境各要素对SCPE方式的影响较为平稳，SC方式对公交站点密度和道路密度要素非常敏感，存在高度的空间异质性，SE方式亦对公交站点密度要素非常敏感。