利用GIS技术建立土地利用、人口与出行信息系统的研究

笔者提出了在GIS中建立土地利用、人口与居民出行综合信息系统的方法,利用GIS技术记录土地利用、人口信息与各次出行起点、讫点、途经关键点的空间信息以及其它信息,可按照出行目的、居民特征或考察范围从多层次、多角度对出行需求进行统计并在地图上显示结果,用以分析土地利用与出行需求间的关系,还可有效地将单独建立的城市综合信息系统融合成为区域综合信息系统.     

城市土地利用混合程度与居民出行空间分布的关系研究——以南京主城为例

本文讨论土地利用的混合程度与居民出行空间分布的相互作用关系。首先,明确城市片区的土地利用混合程度概念与计算模式,并通过城市土地利用、居民出行调查数据与统计结果趋势曲线,分析土地利用混合程度与居民出行空间分布的作用机理;次之,构建片区土地利用混合程度与片区内部居民出行比例两者之间的关系模型。     

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出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

信息作用下出行者短期决策行为分析

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

城市居民出行方式选择的结构方程分析

为克服Logit类模型的局限性,以出行链为分析单元,构建了快速城市化进程中居民出行方式选择的结构方程模型．首先,依据已有研究基础及城市化进程中居民出行特征,确定影响居民出行方式选择的3类因素,建立影响因素与出行方式之间的关系结构;在此基础上,构建结构方程模型,利用北京市居民出行调查数据对模型进行辨识与修正,最终得到了个人与家庭属性、土地利用、出行链等各类因素对出行方式的影响方向与程度．研究结果对优化居民出行方式结构、改善城市交通拥堵具有指导意义．     

国内不同类型城市居民出行特征分析

通过收集大量国内城市的居民出行特征调查数据,对数据进行归纳整理,从出行次数、出行目的、出行方式结构、出行耗时等4个方面进行分析.通过对城市进行分类,找出不同类型城市的居民出行特征,分析产生这些特征的原因.对居民出行次数,按照人口规模分类,建立了不同人口规模城市的居民人均出行次数模型,通过建摸的方式找出不同人口规模城市的居民出行次数规律.     

基于GIS的公交乘客信息系统的研究

考虑到乘客出行的心理特征差异,利用公交乘客信息系统的关键技术和GIS的特性,建立基于公交乘客出行路径优化模型的城市公交乘客信息系统,可为进一步开发适合我国的城市公交乘客信息系统提供重要的参考.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法

结合传统抽样调查数据和交通大数据，研究多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法.根据传统入户抽样调查居民的年龄结构、职业、车辆拥有、人口，以及手机信令数据分析出行频次分布等因素进行综合分析，获取居民初步出行特征；基于手机信令、IC、AFC、GPS 等大数据，通过出行时间分布、OD分布和出行方式结构对居民的出行特征进行综合矫正分析；最后，以广州市为例进行实证分析.对比研究传统抽样调查和多元数据融合分析方法可知，传统抽样调查居民出行漏报率为30%，每天出行2次的比例相差39.5%，全方式非通勤出行比例、晚高峰公交和地铁出行比例分别相差7.4%、8.1%和12.6%.结果表明，多源数据融合驱动的居民出行特征分析方法，在总量上有效挖掘居民出行的沉默需求，在时空分布上起到了“削峰填谷”的作用，是一种研究居民出行特征的有效方法.     

基于数据融合与双重特征的居民出行调查扩样

居民出行调查数据具有个体属性清晰、交通含义明确、针对性强等特点,在城市交通规划与交通需求模型构建方面具有不可替代的重要作用.为保障抽样调查数据准确反映总体的真实特征,在综合考虑效率与精度基础上,提出一种多源数据融合、家庭户及人口特征双重约束、牛顿迭代法相结合的居民出行调查数据完整扩样处理方法与流程.以天津滨海新区第一次综合交通调查数据为例,论述了算法和流程的应用情况.结果表明,该方法能有效获取家庭户及人口的总体规模及其分布,并考虑家庭户及其人口特征对扩样系数的双重影响,具有效率高、精度高、易于推广等特点.     

基于GIS的公交网络模型及其在公交线路查询中的应用

分析了公交网络的特点，研究了如何利用GIS技术建立基于道路网的公交网络模型，提出了基于最优化路径条件下的换乘搜索方法，并探讨了其在公交线路查询中的应用．该方法可用于计划出行路线和提供在线信息，有效综合了线路、费用、时间及相关的动态交通数据．这样的系统可建立在互联网GIS系统中，为出行者提供交互式的服务．     

组团式大城市客运综合换乘枢纽布局规划方法

为了使客运综合换乘枢纽布局适应中国大城市用地布局特征,分析了枢纽布局与城市土地利用、客运需求走廊分布和交通网络的关系,提出了宏观布局、微观选址的枢纽布局规划方法。宏观布局以公交导线土地开发为理念,确定枢纽的选址区域;微观选址以提高居民出行效率为目标,以用地性质、平均容积率及与客运需求走廊的距离为约束,建立非线性选址规划模型,确定枢纽的最佳位置。应用结果表明:应用该方法确定的枢纽选址区域与多中心组团式城市用地布局规划相一致,枢纽选址确定的最佳位置,其500m半径范围内覆盖的人口和就业岗位最高,而且能有效地反映枢纽布局与城市土地利用的互动性。     

中小城市城乡公交站点的筛选方法研究

为探寻中心城市城乡公交站点的筛选方法，判断当前站点的设置合理性，提出出行兴趣点 的概念，并以显著度指标来表征站点满足居民出行需求情况，结合出行调查数据和网络公开平台 所得数据，提取出行时效性和土地混合利用两个因素，且引入路网通达度、综合服务值两个指 标，建立站点显著度与二者的回归模型，并依据聚类分析将站点进行分级，通过分级结果判断得 到出行兴趣点集合，将其作为城市端城乡公交的备选站点集合。研究结果显示：所建二元回归模 型精度为0.85，拟合效果良好，表明采用显著度指标表征站点需求可行，其与路网通达度、综合 服务值具有很强的相关性；聚类分析将站点分为5 个等级，且4 级及以上站点能满足90%的农村 居民城乡出行需求，可作为出行兴趣点，构成中小城市城乡公交站点集合。     

基于GIS的公交网络模型及其在公交线路查询中的应用

分析了公交网络的特点,研究了如何利用GIS技术建立基于道路网的公交网络模型,提出了基于最优化路径条件下的换乘搜索方法,并探讨了其在公交线路查询中的应用.该方法可用于计划出行路线和提供在线信息,有效综合了线路、费用、时间及相关的动态交通数据.这样的系统可建立在互联网GIS系统中,为出行者提供交互式的服务.     

基于出行行为的铁路出行信息传递指数模型

为了准确评价铁路出行信息的传递水平,基于出行链,分析了铁路旅客出行行为特性,建立了铁路旅客出行信息搜寻模型。基于出行决策特征,分析了旅客的出行信息需求,描述了出行全过程的信息需求强度分布,利用物元分析方法建立了出行信息传递指数模型,以评价出行信息传递水平。评价结果表明:中国铁路客运出行信息传递处于一般水平,旅客进行出行信息搜寻的便捷性较差,已对旅客出行满意度造成显著影响,因此,必须改进目前的出行信息传递模式,积极推进公众出行信息服务系统的建设,以提高出行信息的传递水平。     

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城市交通系统是一个开放的复杂巨系统，城市交通管理的政策措施会对居民出行行为造成影响，为使城市交通系统能最大限度地发挥效益，一个城市的规划设计人员经常需要对居民出行需求进行了解，城市居民的出行选择与城市交通系统的服务时间、费用、环境及可选交通工具等诸多因素有关，本文从城市居民出行需求角度出发，考虑出行者的性别和职业属性，建立了基于出行费用、走行时间、出行次数的城市居民出行Multinomial Logit 模型，采用Maximum Likelihood方法进行参数估计，并以中国西北部城市兰州市A区为实例，通过计算机模拟仿真拟合计算得到了该区人员出行行为的分析结果，这一结果可作为兰州市交通管理部门制订相关政策，引导市民出行的依据。     

烟台经济技术开发区城市公交需求预测研究

为促进城市公共交通与城市的协调发展,对烟台开发区的公交需求进行预测。通过分析公交出行OD,得出公交出行发生量和吸引量;建立各小区基准年的公交发生量、吸引量与人口、岗位之间的函数关系;根据基准年的OD分布,对重力模型的各参数进行标定;利用社会经济发展预测得到各小区特征年的人口和岗位数,采用基于GIS的交通系统软件TransCAD,利用重力模型法对特征年的公交发生量和吸引量进行预测分析。     

基于前景理论与模糊综合评价的出行方式选择

为了改进现有出行方式选择模型,提高出行预测精准度,本文以前景理论与模糊综合评价为基础建立了居民出行方式选择模型。论文从居民的选择心理入手,确定了影响居民出行方式选择的五个因素并以此建立评价体系。在通过模糊综合评价对前一次出行过程进行总结的基础上,结合居民选择忠诚度和出行目的的多元化,以前景理论为主要方法建立费用函数,并将前一次出行费用作为参照点进行各出行方式前景值比算,从而确定当前出行方式。文章最后通过一个具体算例进行实证分析,结果表明:所建模型相对于现有的出行方式选择模型在预测精度上有着明显提高,且更为符合城市居民的出行习惯。     

手机数据在交通调查和交通规划中的应用

手机作为一种理想的交通探测器,为居民出行信息分析提供了很好的技术选择。将手机数据映射至交通分析单元,并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理,最终可获得居民出行特征数据。利用长期历史手机话单数据,可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。手机信令数据能够较完整地识别手机用户的出行轨迹,可进一步应用于分析城市人口时空动态分布、特定区域客流集散、查核线断面或关键通道客流、轨道交通客流特征、出行时耗、出行距离、出行强度、道路交通状态等。根据天津手机话单数据应用案例及上海手机信令数据应用案例,验证了技术可行性。     

面向城市交通规划的多源手机 信令数据相关性研究

随着智能手机的普及，基于手机信令数据获取城市交通出行和人口活动信息成为了一种常用手段.但在实际应用中，绝大部分的信令数据分析都是基于单个运营商的数据.由于无法确定不同运营商数据之间是否存在显著差异，也就无法保证基于单个运营商数据的计算结果能够满足城市交通分析的精度要求.针对这一问题，本文使用某城市 2个运营商 5个工作日的信令数据，分别计算了交通规划中常用的人口分布和交通出行信息.计算结果发现，在使用算法一致的前提下，2个运营商的人口和交通出行结果十分相似，特别是居民移动人口分布和出行 OD矩阵基本没有差距，相关系数在 0.9以上，且当时间和空间尺度发生变化时仍然保持较高的相似性.但是，从城市停留人口分布的计算结果来看，由于 2个运营商设置的位置更新周期的差异，导致计算的停留人口分布相关系数较低，在0.7左右.