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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.     

城市公交系统的时间可靠度研究

针对城市公共交通系统的行车时间和行车问隙易受影响的特点,以整个公交出行链为落脚点,从出行者的角度对公交的运行时间和乘客的在站等车时间进行了研究,建立了公交的运行时间可靠度、等候时间可靠度模型.以北京市为例,对晚高峰的公交时间可靠度进行了计算和分析,结果表明北京市的公交时间可靠度为中等水平.     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

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。     

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奥运期间小汽车限行政策的实施,有效缓解了北京道路交通拥堵。本文通过措施实施前后收集的居民入户调查数据,定量分析了限行措施对居民出行特征的影响,研究发现：限行政策实施后,居民总体出行率由1.88次/日降低到1.70次/日,上下学、接送人和工作外出等出行比例明显降低;私人机动车出行强度降低0.07次/（天&;#8226;辆）,乘载率提高0.10人/车;公务车出行强度增加0.70次/（天&;#8226;辆）,乘载率提高0.32人/车;地铁、公交和小汽车出行时耗分别缩短了12 min,8 min和8 min。     

北京南站高铁旅客特征与接驳交通体系改善

以京沪高铁开通为背景,对北京南站高铁客流特征和接驳交通体系存在的问题进行研究。首先,从职业构成、接送站人数、出行目的、接驳交通方式选择等分析了高铁旅客的特征。然后,对京沪高铁开通前后北京南站外围路网,以及地铁、公共汽车、出租汽车、社会车辆等接驳交通体系运行状况进行阐述。最后,针对高铁客流冲击下北京南站东西区车流量分布不均衡、落客区秩序混乱、出租汽车候车旅客滞留、夜间接驳交通能力不足等主要问题提出了改善建议。     

Travel Behavior Analysis of the Females in Beijing

In urban life, compared with the same age group of male contrast, the statistical indicators of female travel behavior show significant differences. According to the sample data of Beijing 2005 travel survey, the paper analyzes the female travel behavior in the travel rate, travel consumption, trip purpose, and travel mode. Furthermore, the paper introduces the concept of the trip chain, to construct a female morning commuter trip chain choice behavior model with noncollection theories and methods, to analyze 10 factors that influence a female individual's choice of a trip chain from the source. Subsequently, model parameters are estimated, to calculate the incidents that can help to quantitatively understand the impact of each factor on a female's choice of the trip chain. The results show that the travel rate of elderly women is far lower than that of elderly men. Female travel proportion in shopping and social activities is obviously higher than that of male travelers, and factors related to the structure of families create important constraints in their average travel time consumption. The main travel mode of the female is walking, which is far more than that of a male. Age, whether they hold licenses, monthly income, and transport ownership are dominant factors for the female's choice of the trip chain.     

Beijing Residents' Travel Time Survey in Small Samples

To explore the relevant characteristics of Beijing residents' travel time, especially the values of travel time, the authors organized a small-sample survey and received 1 305 effective reports. First, the design of the survey scheme was introduced, including selection of items, estimation of sample quantity, and selection of locations. Then, the average value of the travel time was calculated in terms of modes and purposes based on the surveyed data. In addition, the low dispersion coefficients indicated that the average value had a good representative quality. The average travel time cost per time in terms of different modes and purposes was calculated based on the data of average salary, travel time, and purpose per person relevant to each travel mode. The results indicated that for the purpose of job and business, the travel time cost per person by car or public transit is nearly 10–17 RMB. It means that if the efficiency of the entire road network is greatly improved, the cost time saved by the whole society is quite huge.     

宁波市居民出行特征分析及交通发展对策研究

对比分析宁波市与国内其他城市居民出行调查的有关数据,通过出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等一系列指标,总结归纳出宁波市城市居民出行的规律、变化特征及其原因。针对其出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、私人交通方式比重较高、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点．对宁波市城市交通发展提出公交优先发展、就近就业、建设快速交通系统及实施交通需求管理等建议．对于推动该市的交通发展具有积极的意义。     

上海市居民通勤方式链特征分析与效率评价

为了解上海市居民通勤现状并改善其薄弱环节,以通勤时间为切入点,调查并分析上海市15个小区的居民通勤出行特征。首先明确通勤方式链定义,分析通勤方式链基本结构和环节组成,将其分为9大类23小类。同时划分4类通勤时间区间以及5类交通态度人群。总结方式链的时空分布规律,考虑主要态度人群"简单安全型"的通勤意愿,以公共汽车、地铁、公共交通组合方式链为例,评价方式链各环节效率。依据感知时间设计通勤者主观评价模型,不同环节通勤时间的改善会存在感知效果的差异。结果显示,接驳和候车是必要且易于改善的重点环节:接驳时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.021 min;候车时间每增加1 min,期望节省时间平均增加0.619 min。     

基于手机信令数据的常规公交站间OD识别

为识别手机用户乘坐常规公交的OD,结合公交车辆GPS轨迹,在考虑常规公交换乘行为的基础上,建立基于手机用户与车辆轨迹相似度的常规公交出行识别模型,以及站间OD概率模型。通过地铁出行识别,融合手机信令数据与IC卡数据,提取包含百万样本的公交与非公交出行数据,以此作为验证集。进一步分析各参数取值、出行距离、公交线路重复系数等因素对公交出行与站间OD识别的效果。结果表明：在验证集中,常规公交出行方式识别精确率可达0.807,召回率0.912,换乘识别精确率可达0.660,召回率0.756,公交线路识别准确率可达75.5%,站间OD 识别准确率可达71.9%,参数取值的不同对识别效果影响较大。此外,出行距离越长、公交线路重复系数越低,公交线路与站间OD识别准确率越高,出行距离6 km以上、平均公交路段重复系数4 以下的识别效果最佳。     

基于SP调查的天津市居民出行行为时间价值

为揭示天津市居民出行行为时间价值的一般规律,采用SP调查中的卡片式面谈调查法,运用市场细分法确定调查规模及抽样率,采用计算包容性检查矩阵等数据处理手段,估算天津市居民出行行为时间价值。比较了出行行为时间价值与单位工作时间价值之间的关系,并分析了不同出行方式、出行目的、出行时段的时间价值,研究了出行收入与时间价值的变化规律。得出现阶段天津市居民出行行为时间价值的分布,表明大部分出行者不愿为出行支付较高费用,但随着收入增加,出行行为时间价值将会快速增长,使个体机动化出行方式的需求增大,城市出行方式结构可能出现拐点。     

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城市公交系统包含多种公交模式如地铁、轻轨、公交专用道、地面公交等,不同模式的车辆行驶速度及换乘时间差异很大,同时由于城市公交运行时间的具有较强的随机性,基于静态分析的路径选择与实际的动态最佳路径常有较大偏离。本文以公交出行链各环节为边,通过构建包含不同公交模式的多层次网络邻接关系,并对各边进行平均出行时间及时间可靠度的双重赋权,建立考虑出行各环节时间随机波动的多模式公交线网;并以通行时间较短、延误风险较小为路径寻优的双重目标,通过在路径寻优过程中对延误高发线路及换乘点进行启发式规避,实现在出行时间许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。文中最后通过实例表明该算法的合理性及有效性。     

基于异构模型的铁路出发旅客衔接时间价值

旅客时间价值是开展区域综合交通一体化研究的重要参数.本文针对现有文献中铁路旅客衔接时间价值研究较少、异构模型计算结果的比较不够充分等问题,以成都铁路东客站出发旅客衔接方式选择SP数据为依托,建立了MNL、ML、LCL、Hybrid等异构模型,对异构模型所得旅客个体和样本总体的等候时间价值、车内时间价值进行了比较.结果表明：模型结构对时间价值求解有较大影响,ML中单侧三角分布模型求解结果较为合理;Hybrid模型在拟合效果上表现优良,但在个体等候时间价值求解结果中呈现出较为明显的偏态性,给总体统计描述带来一定的困难.由于目前尚无关于时间价值的明确比选方法,应用中可考虑取异构模型计算结果的均值.     

基于活动的旅游出行链选择行为研究

通过对在京旅游的游客进行调查,以游客的个人属性和出游属性作为影响因素,将游客对不同类型活动的时间分配作为前提,对游客的出行链选择行为建立了Multinomial Logit模型。模型分析表明:年龄、职业、出游时间、是否本地游客、对景点是否熟悉以及游客对活动时间的分配等均对出行链选择有显著影响;模型具有较高的精度,为游客出行预测提供了理论依据。     

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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.     

基于居民出行时间价值的SP调查设计

不同城市和地区的居民出行时间价值研究方法各异,SP调查逐渐成为研究出行时间价值的重要手段。首先系统梳理SP调查的方法、设计、实施和特点。基于北京市第四次居民出行调查的SP分项调查,详细阐述SP调查的技术方案、实施方法、调查规模和抽样方式,重点分析SP调查方案的设计。基于均匀设计方法,采用SP调查和RP调查相结合的方案,通过确定影响因素、设定情景模式和主要参数,基于不同出行方式分别设计了SP调查表格和情景模式卡。通过对北京市SP调查相关实证分析,提出SP调查实施改进的对策建议。     

小汽车出行群体向公交出行转移的可行性研究

近几年一些大中型城市机动车保有量迅速增加,城市交通拥堵问题越来越严重,小汽车出行过多地占用了城市道路资源,促使部分小汽车出行者转向公交出行,能够提高道路资源利用率,缓解城市交通拥堵问题。选取小汽车出行群体为研究对象,经过预调查得出了影响小汽车出行和公交出行的不同因素,利用正交设计方法,设计了调查场景并进行了SP／RP调查。根据调查数据建立了MNL模型及修正SP＆RP模型,通过对模型的敏感性分析得出,在一定范围内降低公交票价和缩短公交出行时间能够提高公交吸引力,吸引部分小汽车出行者转向公交出行。     

基于非集计模型的公交票价弹性研究

利用城市居民出行意愿调查数据,结合济南公交发展历史数据,通过构建非集计模型,分析得到济南公交票价弹性值.结果显示,济南公交票价弹性值为-0.234,略低于国内外相关研究结论.公交出行时间对公交出行需求的弹性要高于公交票价的弹性,通过缩短公交出行时间,提高公交服务水平来增加公交出行吸引力将更有效.     

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.