新加坡的巴士与地铁

新加坡的巴士 新加坡所有的巴士都是无人售票,检验车票是由司机辅助进行的.据我观察,司机没时间顾及乘客有没有票,全凭乘客自觉.车的前门两侧各有一台磁卡检票机和投币箱、计票器,当地乘客多数都是将磁卡车票插入检票机上方入孔,并按乘车的目的站距离远近在数字键盘上打上票价,下方出孔即会连同一张车票和磁卡一起退出.没有磁卡的乘客可向投币箱内投入零钞或硬币,这时司机就会在计算器上打出钱数,旁边的计票器即立刻打出一张车票,让乘客花明白钱.在新加坡的巴士站点,都有路线牌或有兑换零钱的地方.     

基于不同目标的铁路旅客票价优化

分析了铁路旅客运输市场结构,定义了铁路客票的价格函数.结合旅客出行行为方式选择模型,定义了铁路客运市场的需求函数并分析了铁路旅客运输的可变成本与边际成本.根据定价目标的不同,分别提出以运输企业盈利最大、以乘客需求最大、以社会福利最大的价格优化模型.在给定数据的简单网络上,对不同的定价模型进行数据检算,对比分析了不同定价目标的价格及收益,证实了模型的适用性.     

基于出租车运营数据和POI数据的出行目的识别

为了有效获取出租车乘客出行目的,提出了一种基于出租车运营数据和POI(Point of Interest)数据的出行目的识别方法.构建了基于乘客出行特征和下车所属POI点类别的乘客出行目的识别模型,该方法从出行特征及乘客下车点最终可能到达的目的地所属POI点类型两个方面确定乘客的出行目的.为了验证所提方法的有效性及实用性,对成都地区展开了出租车出行调查,并利用调查数据对模型进行了精度验证.结果发现,相比于现有的利用出行特征推断出行目的的方法,本文提出的决策树+POI(II)能够提高最终识别准确度15.76%.最后,将所提方法应用于成都 1周的实际运营数据中,成功地识别出219 942名乘客的出行目的,说明该方法能够应用于实际数据量较大的出行目的识别.本文提出的方法,可以作为出行调查的辅助手段.     

基于手机信令的全社会公路旅客出行量测算方法

为了准确统计全社会公路旅客出行量,针对传统公路客运量统计口径小、覆盖范围不全、无法全面反映公路旅客实际出行情况的问题,基于手机信令数据,通过用户位置识别、旅客出行链整理、旅客出行方式判别、城区范围划分及数据多层扩样,构建了全社会公路旅客出行量测算方法.为了验证所建方法的准确性和合理性,以京津冀地区的手机信令数据为例,对全社会公路旅客出行量进行了测算,同时利用手机用户性别、年龄标签进行自校核,并与官方数据进行对比.结果表明,在跨城市出行统计方面,基于手机信令数据的全社会公路旅客出行量测算方法较传统方法能更加全面、准确地反映全社会公路旅客的实际出行情况.     

常规公共交通换乘枢纽交通设计方法研究

常规公共交通换乘枢纽是当前和今后高效、安全、舒适的现代化交通系统中的一个重要组成部分,是城市集聚辐射功能的基础性设施.对其进行有效、合理的交通设计,不仅会缩短换乘旅客的步行距离和时间,而且可以提高公交出行的便捷程度和舒适程度,更好地为乘客出行提供便捷、快速和安全的运输条件,提高公共交通的吸引力,且能吸引大量原来选择使用私人交通方式出行的乘客,对于城市交通问题的解决具有重要意义.     

基于手机信令数据的旅客联程出行时空特征分析方法

为高效准确地识别旅客联程出行方式,基于旅客联程出行行为特征,引入不同运输方式场站地理位置、场站数据取样最佳半径、旅客行驶速度等关键参数,对旅客手机信令数据进行筛选、校核和计算,提出了基于手机信令数据的旅客联程出行方式识别方法,同时测算了不同运输方式场站数据取样最佳半径。以2018年国庆假期广东省内旅客出行为例进行分析,剔除了约98%的无关信令数据。分析结果显示,广东省内公铁联运出行比例最高,广州、深圳两大枢纽城市的客流集疏运效应突出,广佛城际出行联系较为密切,佛山机场的潜力较大。研究表明,识别方法大幅降低了信令数据分析量和运算成本,方法原理和技术路线清晰,分析结果准确、符合实际。     

常规公共交通换乘枢纽交通设计方法研究

常规公共交通换乘枢纽是当前和今后高效、安全、舒适的现代化交通系统中的一个重要组成部分,是城市集聚辐射功能的基础性设施.对其进行有效、合理的交通设计,不仅会缩短换乘旅客的步行距离和时间,而且可以提高公交出行的便捷程度和舒适程度,更好地为乘客出行提供便捷、快速和安全的运输条件,提高公共交通的吸引力,且能吸引大量原来选择使用私人交通方式出行的乘客,对于城市交通问题的解决具有重要意义.     

四通八达的芬兰交通

位于欧州北部的芬兰,道路交通四通八达.公交车覆盖全国90％的道路,出行效率高,运行时间也非常准时.不论是运行在城乡之间的公交普通班次,还是中途不停站的特快班次,都可把乘客直接送达目的地.首都赫尔辛基的公共交通工具,主要是公共汽车、有轨电车、地铁和轻轨列车.为了使公交车准点运营,赫尔辛基市区主要干道上都设有公交专用道,每个公交车站牌上都标有运行时刻表,公交车实际到站时间与运行表上的时间误差很小.此外,赫尔辛基的每个地铁站不仅有时刻表,还有最近一趟地铁到站时间的倒计时显示牌.一些有轨电车和公交车站也正在尝试使用这种倒计时显示装置.赫尔辛基的公交车上没有售票员,乘客从前门上车,用电子乘车卡刷卡或从司机那里购买车票.车票打卡后一小时内有效,交通卡在公交车、有轨电车、地铁、轻轨列车和轮渡上通用,可以随意换乘.为了方便乘客,公交车的每个座位扶手上都有一个"停止"按钮,乘客在下车前只要按一下它,司机就会适时停车.     

基于AFC数据的地铁乘客出行目的地实时预测

文章利用数据挖掘基本原理构建AFC数据挖掘引擎,从海量历史数据中提取特定卡号乘客的出行规律,当该乘客经过进站闸机时,引擎就可以准确预知该乘客的出站位置,这为更小粒度、更为精细的非集计短时客流预测提供了依据。成都地铁实例分析结果显示,文中提出的方法对持有固定智能卡的旅客目的地实时预测具有较高的精确度。     

兰州公交

灵活调度 文明引导保障乘客顺畅出行 近期,冷空气来袭,气温骤降,受龚家湾地区地理位置限制,高峰时段道路拥堵现象较为凸显,尤其在晚高峰时段公交线路运营间隔较大,乘客排队候车时间较长.为保障乘客顺畅出行,兰州公交第一客运公司第五车队根据实际情况,综合乘客出行情况、道路拥堵时段等多方面因素,采取了一系列惠民、利民、便民的举措.     

基于移动定位技术的出租汽车O/D计费系统

基于移动定位技术的出租汽车O/D计费系统,是根据移动定位系统确定初始和结束位置（O与D）,不依赖于时间和空间上的真实移动,只是由起止点来决定出行费用的.出租汽车根据Wordrap的平衡条件选择最捷径出行,以最短的时间到达目的地,乘客只关心起讫点信息.该系统有利于协调司机与乘客的关系,缓解道路承载能力,减轻交通拥堵,提升城市的管理品位.     

基于个体出行图谱的公共交通通勤行为辨别方法研究

不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑.     

《吉林省加快推进道路客运转型升级实施意见》解读

正为加快推进道路旅客运输行业供给侧结构性改革,进一步激发道路客运市场活力,让道路客运适应经济发展,更好地满足群众出行需求,日前,吉林省交通运输厅印发了《吉林省加快推进道路客运转型升级实施意见》(以下简称《实施意见》)。《实施意见》作为引领和推动全省道路运输行业全面深化改革的     

适用于一票制公交大数据的系统化处理方法及应用 ——以银川市为例

为分析公交乘客出行特征，利用公交IC卡数据、公交GPS数据、车载机数据和单程站点关系表，通过各类数据关联融合，提出适用于一票制公交大数据的系统化处理方法。基于Oracle搭建分析数据库，采用Python语言编写代码，构建了乘客上车站点推断算法、基于出行链的乘客下车站点推断算法、基于概率的乘客下车站点推断算法和乘客换乘站点识别算法4种站点推断算法。基于此，运用银川公交大数据进行客流集散点识别、客流走廊识别，得到公交站点上下客流量分布情况、公交线路客流量分布情况、公交站点的换乘客流量分布情况。研究结果表明，一票制公交大数据系统化处理方法在分析公交乘客出行特征方面具有一定的应用价值。     

对发展新疆快速客运的思考

结合新疆道路旅客运输市场的情况与存在问题,针对快速旅客运输管理工作的要求及新疆高速公路建设发展的实际,对促进与引导新疆道路旅客快速运输,加强快速旅客运输管理工作提出建设性的意见和建议,对当前新疆道路快速旅客运输业发展具有一定的指导作用。     

城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量评估

为评估区间通过能力下降对城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量的影响，首先，以区间通过能力下降前后乘客的相对广义出行费用确定乘客的出行是否可靠，并以出行可靠的乘客占比评估网络的可靠性；其次，以乘客的平均广义出行费用评估网络的运输服务质量，采用基于改进Logit模型的随机用户均衡配流模型计算乘客的广义出行费用，并通过MSWA （method of successive weighted averages）算法求解该模型；然后，通过区间影响的乘客占比、区间介数分别识别网络的重要区间；最后，以武汉地铁为例分析重要区间通过能力下降后的网络可靠性和运输服务质量. 仿真结果表明:受区间影响的乘客占比识别的重要区间对城市轨道交通网络的可靠性和运输服务质量产生重要影响；重要区间多与换乘站直接相连，并且各重要区间能影响网络中12.24%～13.96%的乘客；为保证武汉地铁网络可靠性高于0.95，网络最多能容忍区间介数识别的3个重要区间的能力下降20%，或区间影响的乘客占比识别的1个重要区间的能力下降20%；随着下降区间数目和下降比例的升高，网络的可靠性持续下降，但网络的运输服务质量下降的情况会有所减弱.      

基于聚类分析的铁路出行旅客类别划分

对铁路出行旅客进行类别划分,是简化旅客乘车选择问题研究的重要策略.根 据成都-武汉段既有线与新线的旅客调查数据,以旅客的各类主体、出行特性作为属性 变量,运用分层聚类法中的凝聚法进行变量聚类,将具有较大相关性的变量--时间价 值与月收入、出行目的与费用来源合并.然后根据简化的旅客属性变量指标集,运用近邻 传播算法对旅客进行样本聚类,并引用CH、Hart 及IGP 等聚类有效性指标确定最佳聚类 数.指标值表明,将铁路出行旅客划分为6 个类别时,具有最好的聚类效果.调查数据中旅 客乘车选择结果亦显示,不同类别的旅客对客运产品的选择有着明显的偏好.     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.     

旅客出行广义费用及客运产品分担率研究

研究我国客运专线建成后,城际间旅客出行广义费用及各客运产品的分担率.选择经济性、快速性、方便性、舒适性和安全性为衡量指标,建立各运输产品广义费用函数,根据旅客出行意愿调查结果,对广义费用进行模糊评价,从而预测得到各运输产品分担率.最后对北京至石家庄客运通道各种客运产品的分担率进行计算.     

兰-武运输通道客流分担率分析及运营建议

兰-武运输通道是"丝绸之路经济带"黄金段河西走廊地区的重要运输通道.科学地分析预测该运输通道的客流分担率,对于确定项目投资规模,促进各种运输方式协调发展十分必要.基于兰-武城际铁路前期研究成果和旅客出行意愿调查,选取影响旅客出行方式的5个主要因素,采用Logit模型,建立其广义费用函数,利用极大似然估计法确定模型参数,分析各运输方式的客流分担率.研究结果显示,建成后的兰-武城际客运专线将吸引大量客流,使铁路客流分担率增加16.5%,最后提出了通道内各运输方式的运营建议.