公交候车时间容忍阈值的分布特征及影响因素

公交候车时间容忍阈值反映的是出行者能够容忍的最长候车时间. 研究公交候车时间容忍阈值有助于我们更好地理解出行者对候车时间的感知和态度,从而采取针对性的对策提高公交吸引力和分担率,并可以为公交运营组织提供参考. 本文采用昆明市的调查数据,对候车时间容忍阈值进行了实证研究. 首先,对候车时间容忍阈值的分布特征进行了统计分析,并采用秩和检验法对不同群体的候车时间容忍阈值的分布差异进行了检验. 进一步,基于序次Logit 模型识别了候车时间容忍阈值的影响因素,发现年龄、受教育程度、年龄和受教育程度的交互项、职业、家庭年收入、公交出行频率对候车时间容忍阈值有显著影响.     

基于RFM模型的通勤人群公交忠诚度研究

以上海市通勤人群公交使用情况问卷调查数据为依托,运用营销学领域中识别顾客忠诚度的RFM模型及相关统计学方法,从"行为忠诚"与"态度忠诚"两方面探讨乘客公交忠诚度的界定与划分,并结合公交服务质量,顾客满意度和顾客忠诚度的相关理论,重点分析上海市通勤人群公交忠诚度的分布情况,并在此基础上建立公交忠诚度影响因素分析模型.结果表明,约1/3受访者虽然目前表现出高强度的公交使用行为,但未来有向公共系统外的其他交通方式转移趋势和风险,而公交使用的态度忠诚度主要受年龄、教育背景、轨道交通票价、公交候车时间、行程时间稳定性及公交车厢拥挤程度影响.     

基于UTAUT 的无人驾驶公交乘客接受度模型

为解决无人驾驶公交缺少乘客接受度定量描述方法的问题，在整合型技术接受模型的基础上，通过使用意向及使用行为探讨乘客接受度，构建了无人驾驶公交乘客接受度模型. 运用结构方程模型分析各影响因素之间的定量关系，以及各因素对无人驾驶公交使用意向及使用行为的作用大小. 最后将模型应用于重庆市公交出行者的实例分析中，结果表明，感知风险(-0.89***)和个人创新性(0.72***)对无人驾驶公交使用意向最为显著，而使用意向对使用行为起着决定性作用(0.98***)，并分析了年龄、性别、受教育程度对各影响因素调节作用的显著差异性.     

基于UTAUT的无人驾驶公交乘客接受度模型

为解决无人驾驶公交缺少乘客接受度定量描述方法的问题，在整合型技术接受模型的基础上，通过使用意向及使用行为探讨乘客接受度，构建了无人驾驶公交乘客接受度模型. 运用结构方程模型分析各影响因素之间的定量关系，以及各因素对无人驾驶公交使用意向及使用行为的作用大小. 最后将模型应用于重庆市公交出行者的实例分析中，结果表明，感知风险(-0.89***)和个人创新性(0.72***)对无人驾驶公交使用意向最为显著，而使用意向对使用行为起着决定性作用(0.98***)，并分析了年龄、性别、受教育程度对各影响因素调节作用的显著差异性.     

城市公交网络连通满意度指标研究

公交网络的连通性是评价公交服务能力的重要指标.从公交出行者的角度提出新的方法,度量出行者对于公交网络连通性的满意程度.以矩阵形式表达公交站点间的拓扑连接关系,并以网络中具有连接关系的站点对作为研究对象,使用公交车载GPS数据确定不同时段站点间运行的公交线路出行效率,以出行者对公交出行效率的最低期望作为阈值判定站点间的连...     

出行者公交出行意愿影响因素研究

针对不同类型的出行者分析了影响其公交出行意愿的主要因素。通过出行意愿调查获得分析数据,构建公交出行意愿logistic模型,并定量对影响因素进行分析。研究发现:提高公交的快速性和便捷性可以最大程度的提高既有公交出行者坚持公交出行的意愿;小汽车运行速度的下降和停车困难是吸引小汽车出行者转向公交出行的主要因素;相比于公交出行者,小汽车出行者的公交出行意愿较低。结果表明:必须从提高公交服务质量、合理管制小汽车运行环境两方面共同努力才可以最有效的提高出行者的公交出行意愿。     

考虑个体异质性的汽车分时租赁选择行为

传统交通行为模型缺乏对个体异质性的考虑，导致其对真实选择行为的解释可能存在差距. 为了研究个体异质性对出行选择行为的影响，首先，分别构建了基于混合logit的选择模型以及基于潜在类别条件logit的选择模型；其次，使用正交设计法生成意愿调查问卷，在成都市开展新能源汽车分时租赁的出行选择实证调查；最后，利用极大似然模拟，采用Halton序列抽样对混合logit模型进行标定；采用回归分析对潜在类别条件logit模型进行求解. 结果表明:步行时间、候车时间、车内时间以及出行费用是影响出行方式选择的关键因素，两种模型均反映出个体异质性对出行者选择行为有着显著影响；潜在类别条件logit模型的拟合优度为0.143，优于混合logit模型的0.139，前者命中率为77.85%，也高于后者的61.28%；潜在类别条件logit模型将出行者划分为3个类别，区分度为0.908 4；类别1群体对出行费用最为敏感，对候车时间不敏感；类别2群体对步行时间和候车时间更加敏感，对费用敏感程度较低；类别3群体对时间和费用的敏感程度介于类别1和类别2之间.      

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.     

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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.     

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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.     

时间阈值对公交不平等评价结果的影响

时间阈值对公交可达性计算结果的影响,是否进一步影响到公交不平等评价结果,尚不明 确。以浙江省海宁市为例,用一种改进的两步移动搜索法(E2SFCA)计算公交可达性,得到 10~90 min共9个时间阈值下研究区域的总体、市区和农村公交服务的基尼系数,比较了不同时间 阈值下的基尼系数差异;按市区和农村两个群组对总体基尼系数进行分解,分析在时间阈值下群 组内和群组间不平等对总体公交不平等的影响。结果发现：随时间阈值增大而基尼系数逐渐减 小,公交不平等评价由“差距悬殊”变为“相对合理”;总体公交不平等的主要来源为群组内不平等 且贡献率在10~40 min时逐渐下降,在50~90 min时逐渐上升。研究表明,不同时间阈值会使公交 不平等评价结果出现偏差甚至得到相反的结论,有必要进一步研究消除时间阈值影响的方法。     

基于公交GPS和IC卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

基于公交GPS 和IC 卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

基于Matlab仿真的公交系统运行时间可靠性评价方法

从公交系统发车时间可靠性,途中运行时间可靠性及出行者出行时刻、等待时间、途中乘运时间、到达终点的时间调查入手,通过对出行过程的分析,建立出行者在运行时间可靠性水平不同的3条公交线路之间的出行时间分布模型。利用此模型,对出行者在3条公交线路之间的换乘过程中,多种不同公共交通服务水平对出行者的影响进行仿真。对公交系统运行时间可靠性问题进行了分析探讨,提出了一套基于Matlab仿真技术的公共交通系统运行时间可靠性分析和评价方法,并应用所建模型进行公交系统运行时间的可靠性评价。     

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.     

两种典型公交站点候车时间模型对比研究

乘客候车时间可直接反映公交运输系统的运营状态和服务水平.将常规公交站点分类为是否与轨道交通有衔接,对27路、111路白石桥东站,以及运通105路和87路城铁西直门站进行实地调研,获取各线路晚高峰的乘客候车时间数据,对数据进行拟合与分析.结果表明,客流到站时间分别服从对数正态分布和伽马分布.基于客流到站时间分布函数,反推出乘客候车时间模型,同时对模型进行对比分析,并得出相应结论.