西安市客运交通结构调查与分析

城市客运交通结构调查与研究是合理规划交通出行方式、提高城市交通效率和制定交通政策的重要环节。首先采用发放调查问卷的形式进行出行调查,通过数据处理与分析得出西安市出行方式结构比例,与2000年居民出行调查结果进行对比,分析了交通结构比例的变化和影响变化的因素。根据客运交通结构的实际,结合西安的城市建设、交通现状及道路条件,提出以TOD模式为主导,以轨道交通为骨干,积极发展自行车交通的建议,合理分布客运交通结构。尤其是通过设立公共自行车以及自行车与公共交通设施的衔接,充分发挥自行车交通的功能,带动整个城市交通的良性发展。     

基于Lotka-Volterra的城市客运走廊机动化交通方式竞争模型

为了优化城市交通结构、缓解城市交通拥堵问题,本文在考虑城市客运走廊内3种不同类型的居民出行群体的基础上,以Lotka-Volterra模型为基础建立了公共交通与私人交通的宏观竞争模型.并分析了不同交通方式的竞争强度及不同群体出行规模对模型的稳定性与演化结果的影响.结果表明,交通方式的竞争强度和不同出行群体的规模比例是影响交通方式间竞争激烈程度与其竞争结果的重要因素.当竞争较为激烈时,最终只有竞争力相对较强的交通方式能在市场中存在;在竞争较为缓和的情况下,两种方式能在市场中共存.最后本文提出从调节交通方式竞争强度和改变不同类型居民出行比例两个方面来平衡两种方式间的竞争,以此优化城市客运走廊中交通结构.     

考虑轨道交通布局的城市客运方式划分研究

针对我国城市轨道交通网络覆盖率低的特点,提出采用网络标识确定轨道交通的空间布局。鉴于集计和非集计方式划分模型在实际应用中所存在的问题,综合考虑了各种交通方式的特点及运输网络的连通程度,建立了基于路线选择模型、轨道交通线网布局的客运交通方式划分模型。应用结果表明,该模型综合考虑了居民出行路线选择的影响,从而能够较好地解决我国城市客运方式划分问题。     

基于时空消耗理论的城市交通结构数学规划优化模型研究

在分析各交通方式出行效率差异性基础上,立足于城市客运系统的基本功能,建立了城市地面上客运交通结构线性规划模型。模型以各种交通方式时空消耗最小化为目标,考虑了城市道路系统要求、出行者要求、城市客运系统要求和交通方式发展规模4个方面约束,最后比较了本文模型与其他文献模型的区别。     

石家庄市轨道交通远期客运量估算

预测了石家庄市未来居民的出行总量,根据石家庄市的实际情况并对比其它城市的居民出行结构,分析确定了公交出行比例及城市轨道交通在公交出行中所占的比例,进而从宏观上对石家庄市快速轨道交通的客运需求量进行了估算。     

基于人口迁徙大数据的城市对外交通客运方式优势出行距离研究

为提高我国城市对外交通中客运多方式协同运行效率，优化客运资源配置，依托人口迁徙大数据，建立量化分析城市对外交通客运方式优势出行距离的方法. 提出用绝对优势出行距离和相对优势出行距离来表征优势出行距离，分别构建城市对外客运方式的绝对优势出行距离模型和相对优势出行距离模型；利用人口迁徙大数据，绘制基于出行距离的客运方式分担率曲线，对优势出行距离模型进行求解. 结果表明，我国城市对外交通中公路、铁路、航空客运方式的绝对优势出行距离分别为[8, 119] km、[119, 1 594] km和[1 594, 3 000] km，相对优势距离分别为[8, 463] km、[318, 983] km和[2 477, 3 000] km.     

城市交通需求预测组合模型的研究

分析了交通需求预测组合模型的应用，重点研究了适用于城市交通需求预测的两种组合模型。给出了基于熵最大化原理的交通分布与交通分配组合模型的求解算例，并且构造了各种客运交通方式的广义出行费用模型，提出了基于广义出行费用和动脉多路径概率分配的交通方式划分和交通分配组合模型。     

交通规划客运需求预测理论

在分析城市交通规划客运交通需求预测理论的基础上,分析了人口增长预测模型及居民出行产生预测模型,该模型主要包括出行吸引预测模型和居民出行分布预测模型,并给出了出行方式划分预测模型。     

天津市构建低碳交通体系的思考与实践

低碳交通体系已是大城市客运交通的发展趋势。为了构建低碳交通体系,天津市从全生命周期角度计量了各种客运交通方式的碳排放水平,同时,比较了国内同规模城市的交通结构,认为天津市的交通结构具有低碳发展优势。为了保持和继续优化这种交通结构,天津市通过采用高度混合的用地布局缩短出行距离,通过道路建设的理性回归保护非机动交通方式,通过合理的交通政策支持公交发展、合理限制小汽车使用,从而引导并促进高排放方式向低排放方式转化。     

北京市北苑客运交通枢纽外部交通组织设计

为了满足客运综合交通枢纽各种交通方式的出行需求,确保实现枢纽的交通功能,须对其进行良好的外部交通组织设计。以北京市北苑客运交通枢纽为例,通过研究其功能定位和各种交通方式的出行特征,利用现状和规划路网条件,将交通组织与枢纽建设规模、枢纽规划用地布局、建筑布局相融合,提出了＂枢纽优先、公交优先＂、＂车、人分行＂和＂自行车交通系统一体化＂的枢纽外部交通组织方案,以有效保障枢纽外部人、车出行的需求。最后总结了客运交通枢纽外部交通组织设计的思路和方法。     

城市道路资源配置的公平与效率分析

以实际交通调查数据为依据,以城市交通方式结构为切入点,先从个人所得税、车辆购置税、车船使用税等经济指标入手,把城市道路资源分摊到各种交通方式上,计算分析各种交通方式群体享用的道路资源情况.最后,通过各种交通方式群体对城市道路资源投入与享用的对比及不同交通方式之间的对比,对城市道路资源配置的公平与效率问题进行数量化分析.     

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。     

城市居民出行方式链特征分析

在分析城市居民出行方式链特征的基础上,说明个人属性对出行方式链的选择起着至关重要的作用,为基于活动-出行理论的出行方式选择模型的研究奠定了基础。     

自动驾驶影响下的出行行为研究综述

从小汽车出行总需求、出行方式选择、在途时间利用三方面梳理了自动驾驶影响下的出行行为研究现状,分析了用于研究自动驾驶对出行行为影响的数据基础与研究方法,总结了影响自动驾驶环境下出行方式选择的关键因素,指出了出行行为研究存在的问题和未来发展方向。研究结果表明:出行总需求的相关研究主要关注当前服务不足人口的潜在出行,大多通过需求假设分析潜在的变化,在假设的可靠性和结果的准确度方面还存在不足;出行方式选择的相关研究显示车辆服务和出行属性、社会人口和家庭属性、出行习惯属性、居住地和环境属性、个人心理和偏好属性等是影响出行方式选择的关键因素,考虑到不同的研究对象、场景设计与分析方法,性别、年龄、持有驾照、家庭结构等因素对出行行为的具体影响还有待进一步检验;人们对自动驾驶时代在途时间利用的方式和受益程度的认知存在较大的不确定性与异质性,亟需理论模型来进一步讨论潜在的时间利用变化;基于自动驾驶对出行行为影响相关研究的局限性,提出了建立自动驾驶汽车的规范化描述和丰富数据采集方式,开展横向与纵向对比研究,加强各影响因素异质性的考量,辨析自动驾驶时代各类出行行为间的相互影响机制的改进方向。      

基于父母出行特性的学生出行方式选择研究

研究家庭成员出行方式对学生出行方式选择的影响,可以更有针对性地制定 学生出行需求管理策略.以学生出行为研究对象,将父母出行方式作为选择方程的因变 量,学生出行方式作为结果方程的因变量,运用Heckman Probit 模型建立基于父母出行方 式选择的学生出行方式选择模型,利用海宁市数据进行验证.结果显示,父母选择小汽车 出行对学生选择小汽车和电动自行车出行有显著正向影响;父母选择公交出行对学生选 择小汽车和步行出行有显著负向影响;父母出行方式对学生选择公交出行无显著影响; 小汽车拥有情况、是否有人接送、公交满意度和出行距离对学生出行方式选择影响显著.     

基于出行剩余理论的运输方式选择研究

突出强调出行本身具有的独立价值及其特性,创建出行剩余理论,以出行剩余价值最大化为准则揭示出行需求主体选择运输服务方式的机理。将出行价值特性总结为认知性、差异性、时效性,并将出行需求基于时效性分为3类,给出相应出行价值函数。将出行代价的特性总结为时效性、差异性、或然性,并建立出行全过程的成本函数。通过联立出行价值与出行成本函数,构建基于出行剩余价值的运输方式选择模型。通过仿真算例验证模型的适用性,结果显示,该模型有效避免了效用理论在需求异质性、出行价值测度等方面的表述局限,可为旅客出行方式选择研究提供新的研究方向。     

基于 SVM 的出行方式特征分析和识别研究

基于智能手机采集的居民出行轨迹信息,分析了不同出行方式的特征,利用支 持向量机进行了出行方式识别研究.首先探讨了利用手机软件所能检测和记录的参数,进 而从出行轨迹和特征参数两个方面对出行方式特征进行了分析,探讨了不同出行方式两 两可分的关键变量,提取用于识别不同出行方式的特征向量,最后建立了径向基核函数 支持向量机（SVM）分类器.利用从大连市出行轨迹数据获取的出行方式样本,训练了该 支持向量机,并且以决策树、BP 神经网络为对照.结果表明,SVM 识别精确度为 89.6%,BP 神经网络为 85.5%,决策树为 77.3%,SVM 具有更好的识别性能.     

考虑定制出行的儿童通学方式选择行为研究

为系统获取考虑定制出行后儿童通学方式选择的行为模式，在系统选取影响儿童通学方式决策变量的基础上，集成结构方程模型和离散选择模型，提出儿童通学方式选择的混合选择模型(HCM)，以云南省昭通市为案例进行分析.结果表明：所构建的HCM模型相比结构方程模型和离散选择模型具有更高的拟合优度，更适用于儿童通学方式选择行为分析；与小汽车出行方式相比，行为意向对家长选择定制出行方式的影响更大，定制出行方式的普及更多取决于家庭的接受和依赖程度；时间和成本并非是家长选择定制出行方式的首要考虑因素.     

基于面板数据的宁杭城际出行方式选择行为研究

随着中国城市群的快速发展,城际交通出行环境发生了巨大的变化,因此城际出行者也会不断地重建自己的出行习惯,这就要求建立动态模型研究城际出行者出行行为和预测城际交通需求.本文调查出行者在宁杭城际高铁开通前后两个时期的出行信息,并且引入状态依赖变量表征出行者之前选择结果对之后出行选择的影响,建立了基于面板数据的城际出行方式选择动态模型.模型结果表明,基于面板数据的动态模型比传统的基于出行者单次出行数据的模型拥有更高精度.同时本文根据宁杭城际出行背景设置三组政策变化方案预测出行分担率,结果表明,当选择环境发生变化时,传统模型会高估出行方式分担率的变化程度.以上结论能更好地服务于中国城际交通的规划.     

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随着中国城市群的快速发展,城际交通出行环境发生了巨大的变化,因此城际出行者也会不断地重建自己的出行习惯,这就要求建立动态模型研究城际出行者出行行为和预测城际交通需求。本文调查出行者在宁杭城际高铁开通前后两个时期的出行信息,并且引入状态依赖变量表征出行者之前选择结果对之后出行选择的影响,建立了基于面板数据的城际出行方式选择动态模型。模型结果表明,基于面板数据的动态模型比传统的基于出行者单次出行数据的模型拥有更高精度。同时本文根据宁杭城际出行背景设置三组政策变化方案预测出行分担率,结果表明,当选择环境发生变化时,传统模型会高估出行方式分担率的变化程度。以上结论能更好地服务于中国城际交通的规划。