基于碳普惠制的城市共享单车出行碳减排量核算研究 ——以北京市为例

碳普惠制通过政策鼓励、商业激励和市场交易的有机结合,合理量化居民个体/小微企业的日常节能减排行为,是有效推动全社会节能减排的重要探索.本文借鉴CCER方法学和广东省碳普惠方法学,将共享单车出行作为碳普惠行为进行考量,充分考虑各项交通数据的可获得性,研究居民共享单车出行碳减排量核算方法,并以北京市为研究对象,计算了2018年度北京市居民共享单车出行产生的碳减排总量.结果显示,以2018年度北京市共享单车的骑行里程核算,全市共享单车出行的减碳量为50928tCO2.     

北京市居民初诊就医出行行为特征分析

就医出行是城市居民出行活动的重要组成部分,开展就医出行特征分析有助于改善城市就医出行环境和提高就医出行便利性。目前就医人群的研究主要集中在老年人等弱势群体,缺少对各年龄层居民的初诊就医出行行为特征分析。对北京市居民问卷调查数据进行深入挖掘,探索各年龄层居民初诊就医的出行特征与选择行为规律。结果表明年龄对居民初诊就医的出行目的、出行满意度、医院与出行方式选择都有一定影响,同时,就医出行距离也会影响居民初诊就医的医院类型与出行方式选择,研究结果可为城市交通规划、居民出行需求预测及政府决策制定提供支持。     

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。     

共享单车影响下小汽车出行方式转移机理研究

从小汽车到共享单车参与的出行模式转变是解决交通与环境问题的有效方法之一.本文通过对南京市 308名小汽车出行者进行问卷调查,探讨了共享单车影响下心理因素对小汽车出行模式转移的影响.通过建立改进后的技术接受模型,研究了感知有用性,感知易用性和感知健康价值对共享单车的态度,以及对出行方式转移意愿的影响.结果表明,通过作用于共享单车的态度,感知健康价值和感知易用性对转移意愿产生积极影响,感知有用性则产生直接的积极影响.共享单车可以在短途出行中替代小汽车,中距离下出行者最有可能受到激励从小汽车用户转变为潜在的共享单车接驳公共交通使用者,而长距离下共享单车较难影响小汽车出行者的出行方式选择.     

共享单车影响下小汽车出行方式转移机理研究

从小汽车到共享单车参与的出行模式转变是解决交通与环境问题的有效方法之一.本文通过对南京市 308名小汽车出行者进行问卷调查,探讨了共享单车影响下心理因素对小汽车出行模式转移的影响.通过建立改进后的技术接受模型,研究了感知有用性,感知易用性和感知健康价值对共享单车的态度,以及对出行方式转移意愿的影响.结果表明,通过作用于共享单车的态度,感知健康价值和感知易用性对转移意愿产生积极影响,感知有用性则产生直接的积极影响.共享单车可以在短途出行中替代小汽车,中距离下出行者最有可能受到激励从小汽车用户转变为潜在的共享单车接驳公共交通使用者,而长距离下共享单车较难影响小汽车出行者的出行方式选择.     

共享单车影响下接驳公交线路设计与车辆配置方法

针对轨道交通的“第一/最后一公里”问题，接驳公交和共享单车是通勤用户最常选择的两种公共交通方式。为理解共享单车对接驳公交出行需求和线路设计等规划运营方面的影响，提出供需交互状态下的接驳公交线路设计与车辆配置模型。需求端考虑出行时间和出行费用，基于用户在共享单车和接驳公交之间的模式选择行为，动态计算接驳公交实际出行需求；供应端考虑车辆容量、数量和流平衡约束，以最小化公交运营成本和用户出行成本之和为目标，建立混合整数非线性规划模型，优化接驳公交线路设计及车辆配置。模型采用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法应用于北京市回龙观地铁站周边出行小区接驳公交线路设计，公交及单车出行需求采用真实的IC卡数据，以及摩拜单车骑行数据，站点间行驶时长采用高德驾车路径规划API(Application Programming Interface)数据。实验结果表明，车辆总数为10，线路数量为2时，考虑共享单车影响的接驳公交规划模型相较于只考虑单一模式可以有效避免规划需求误差。此时，各站点到地铁站的平均运行时间是15.58 min，乘客平均等待时间是3.35 min；在线路数量为4时，各站点到地铁站的平均运行时间...     

基于非集计模型的居民出行方式选择行为研究

基于ML模型的基本理论与建模方法,利用2009年济南市居民出行调查数据,对影响城市居民出行方式选择的因素进行了分析,确定了影响居民出行方式选择的特性变量,建立了居民出行方式选择ML模型.研究结果表明:居民出行方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,通过对影响居民出行方式选择的可控影响因素进行引导和调整,可以达到优化和调整交通方式结构的目的.     

居民出行时间选择及拥挤收费政策

应用基于活动的出行需求预测方法,分析了居民出行的时间分布规律与影响居民出行时间选择的因素,分别建立了出发和到达时间选择模型,用长春市居民出行调查数据对模型进行了标定和验证。用已建模型对比评价了两种拥挤收费政策,证明了调整高峰时段小汽车出行费用策略不仅可以使居民的高峰时段出行减少大约18％,而且可以抑制小汽车出行,调整城市交通方式分配结构,说明已建模型可以全面有效地进行交通需求管理政策的评价。     

出行时间成本的影响因素及模型构造

为分析影响出行时间成本因素间的关系,界定了出行时间成本的概念,分析了影响出行时间成本变化的主要因素,并在此基础上构造出行时间成本模型.根据2014年北京市居民交通方式选择特性问卷调查数据,以“工资法”为计算原则,计算出了2014年北京市居民分方式、分目的的人均出行时间成本,并研究了不同出行方式下的出行时间成本的内在规律,为分析预测居民的出行决策、优化交通方式比例提供了可靠的理论依据.     

大城市居民出行方式选择行为及影响因素研究——以北京市为例

居民的出行方式选择作为居民出行行为的一个方面,对于城市交通结构的构成有着重要的影响。结合目前北京市居民出行方式选择的总体情况,对影响人们出行方式选择的因素进行分析,并提出有利于北京市交通系统结构优化的建议,具有重要的现实指导意义。     

基于Nested Logit模型的共享单车选择行为研究

近两年来,共享单车迅速发展,已有研究较少从微观角度来阐释共享单车的选择行为.本文基于随机效用理论,构建Nested Logit模型,选取出行目的、接驳时间、在车时间、停车时间、费用等出行特征变量,选取下雨(雪)、空气质量、气温、风力等级等天气状况变量,选取年龄、性别、收入等社会经济变量作为效用函数的特征变量,采用D-optimal法设计问卷,在济南市开展共享单车实证调查.基于收集到的样本进行参数标定,找出影响共享单车及其他出行方式选择的关键影响因素;并对共享单车的乘车费用与接驳时间进行弹性分析,明确了共享单车乘车费用与接驳时间变化对短途出行结构的影响.     

厦门市大型公交站点共享单车接驳需求预测模型分析

近年来共享单车逐渐成为大型公共交通方式接驳的重要手段,但站点周边需求不一、投放过量的问题也成为管理部门的困扰。目前的需求预测方法存在基础数据不全、无法验证泛化能力等问题,难以支撑精细化的需求预测。基于厦门市长时间、全样本的共享单车数据,结合详实的人口、建成环境、天气等基础数据,分别对大型公交站点为起点和终点的共享单车出行需求建立传统数学模型、机器学习模型、深度学习模型,研究大型公交站点的共享单车接驳需求的关键影响指标。并以厦门市轨道2号线开通后站点周边流量数据为例,进行模型校核,通过情景假设,对环境优化后的骑行情况作量化分析。     

基于公交可达性的公交方式选择模型研究

交通方式选择是公交出行需求预测的关键内容之一。文章在公交方式选择效用函数中加入起点和终点交通小区的交通可达性（考虑公交站点到达时间、站台数量、线路条数、发车频率等）,对Logit模型进行改进,并用海口市居民出行调查数据对改进模型进行验证,结果表明改进模型划分结果更接近真实值。     

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交通需求预测是交通影响评价中重要的基础工作之一. 本文首先介绍了交通影响评价中交通需求预测工作的现状和存在的问题,阐述了构建交通影响评价交通需求预测共享平台的必要性. 然后提出了共享平台的层次结构,并设计了平台的主要功能模块. 最后,以北京市为例,对共享平台中核心模型的应用与参数选择进行详细说明,同时阐述了平台相关基础信息库建设及标准规范建立的长远意义. 交通需求预测共享平台的构建有利于提高交通影响评价的预测精度,为进一步规范交通影响评价中的交通需求预测工作及提高评价工作效率奠定良好的基础.     

城市居民出行特性分析及其交通方式选择行为研究

在问卷调查及对宁波市居民出行特性分析的基础上,建立交通方式选择的MNL模型,得出不同交通方式选择的影响因素,利用SPSS软件对模型参数进行标定。研究结果表明,出行距离、出行时间等因素对居民出行交通方式的选择有重要的影响。最后,通过案例分析验证了交通方式选择模型的有效性,结果表明该交通方式选择模型适用于研究个体的出行决策,可以用于交通方式结构的调整与优化。     

风景区居民出行交通方式选择研究

为改善景区交通拥堵问题,研究景区居民出行行为,在石花洞景区展开居民出行特征问卷调查,分析景区居民出行需求和居民出行交通方式选择影响因素,并利用非集计模型构建景区居民出行交通方式选择预测模型。结果表明,景区居民出行交通方式选择受出行时长影响较大,家中有车居民在日常活动中更愿意驾车出行,男性居民出行更偏向于使用私家车,中青年尤其喜欢自驾出行,且以景区居民出行者的性别、年龄、出行目的、出行时间、私家车拥有量为影响因素的交通方式选择非集计模型预测精度较高,其中步行方式的预测准确率高达95.5%。     

居民轨道选择意向建模与应用研究

基于轨道交通大发展的背景,对居民选择轨道交通出行的意向进行建模分析,旨在为大城市的轨道交通建设提供依据。通过分析居民出行交通方式选择的影响因素（传统的出行方式、出行费用、性别等）,构建了居民轨道选择意向转移模型,并确定模型的输入输出向量,利用MATLAB-ANN的BP网络,求解模型效用值,最后结合苏州市进行应用研究。     

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．     

共享单车出行空间异质性特征及驱动因素研究

为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估，本文应用核密度分析和热点探测，获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量，减少尺度效应的干扰；引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律，挖掘空间异质性特征，确定邻域效应的尺度范围；利用空间序列的斜率表征变化趋势，同时，结合改进的空间滞后和残差模型，区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析，结果表明：北京市的共享单车出行存在中等的、 正的空间自相关性，空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型；空间自相关性的衰减半径为 1860 m，大于此距离时邻域效应消失；建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大，邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平，而土地利用对其的相对驱动力最小。     

基于出行全过程的居民出行模式分析

作为城市交通规划、建设的依据,居民出行调查显得尤为重要。调查数据的挖掘分析可以为交通结构的改善及交通政策的制定提供一定参考。利用西安市居民出行调查样本数据,借助于Classification And Regression Tree算法,分别构建了可达过程与乘车过程的决策树模型。该模型结果表明:到站距离为可达过程出行方式选择的主要影响因素;在乘车过程中,出行距离为出行方式的主要影响因素,远距离出行条件下,居民更愿意选择私家车及"公交+地铁"组合出行方式;近距离出行更倾向于选择公交出行。在此基础上,年龄、是否拥有小汽车、有无公交卡等因素对出行方式的选择产生进一步影响。