都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响

针对通勤走廊构建交通方式选择模型,分析公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响;考虑公共交通多种末端衔接方式,针对有车和无车通勤者,分别构建了包含组合出行模式的出行方式选择NL模型;以北京市地铁5号线沿线通勤走廊为例,结合实际数据对NL模型精度进行检验;在考虑公共交通运能约束的基础上,应用NL模型分析不同单一交通方式票价、组合票价下,各出行方式分担率与公共交通满载率的变化,从公共交通运能利用率和服务水平的角度研究不同票价下出行结构的合理性。研究结果表明:北京市票价调整政策可以提高地面公交运能利用率,但对降低地铁满载率的作用有限;若将地面公交票价调整为0.01~0.06元·km~(-1)或地铁票价调整为0.32~0.42元·km~(-1)时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为60%~65%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,公共交通运能利用率保持在一定水平的同时,提高了公共交通服务水平,且小汽车的分担率基本保持现状,未造成小汽车出行量的激增;当地面公交和地铁票价同时满足限制条件时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为58%~80%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,小汽车分担率的增幅在5%以下,票价调整可以改善通勤走廊的出行结构。     

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随着轨道交通在我国大城市中的逐步发展，轨道交通势必与常规公交之间发生客流竞争。本文在分析轨道交通与常规公交客流吸引影响因素的基础上，利用不同出行方式下的出行时耗和出行距离，确定了轨道交通与常规公交之间的客流争夺区域。利用Logit模型，用相对比较容易量化的广义费用函数来代替模型中效用函数，从而建立了轨道交通与常规公交的竞争模型，形成轨道交通与常规公交的分担比例曲线，提供了一种确定两者之间客流分担率的方法。     

重庆市主城区交通方式结构演变与预测分析

交通方式结构演变主要受到各种宏观与微观因素的综合影响。本文以重庆市主城区为例,总结了过去五年的步行、小汽车、地面公交、轨道交通、出租车等五种交通方式结构演变规律,并从供给侧和需求侧出发,揭示了影响交通方式结构演变的各种因素,实现了对出行者交通方式决策过程的刻画。同时,以平均增长率法和随机效用最大化模型为基础,综合考虑重庆市主城区的社会经济发展水平、小汽车和出租车的发展规模、地面公交和轨道交通的服务水平,对2025年、2035年的五种交通方式的出行量和分担率进行了预测。预测结果表明,随着机动化出行比例的不断升高,轨道交通的骨干作用将日益显现,地面公交的保障作用也得到增强,预计2035年,轨道交通和地面公交在重庆市主城区居民出行交通结构中的比例将分别达到24.41%、18.72%,成为最主要的机动化出行方式。     

基于出行者收益的多方式服务决策模型研究

考虑城市交通干线高峰时段小汽车与地面公交方式分担通勤客流的协同竞争关系,引入了出行者主观出行选择偏好以及出行方式客观效用。提出了基于出行者总收益最大化的出行服务方决策模型。通过对成都市天府大道出城向机动车通勤状态的算例分析,得到了在不同需求下具有最大出行者收益的道路分担结构,证实了模型的可行性。表明能够运用此模型通过对出行者方式选择行为的影响,来促进两方式各自占用城市交通干线机动车道路资源的均衡性,实现城市交通干线出行者的效用最大化,为道路管理者对交通干线的流量管理决策与公交运营者的定价供给决策提供了一定的参考价值。     

雾霾对居民出行方式选择行为的影响研究

以北京市为例,运用RP/SP组合调查方法向交通出行者发放500份调查问卷,并利用非集计模型理论及方法,建立包括居民个人属性、出行特性以及空气污染程度在内的三因素MNL模型,确定五种不同交通方式对常规地面公交的相对效用,最后得出雾霾天气较正常天气时的全交通方式分担率和转移率。     

城市居民通勤出行方式服务水平评价

随着城市居民就业范围的扩大,通勤出行距离不断增加,通勤时段逐渐延长,使通勤出行日益复杂.因此,有必要对居民的通勤出行特征进行全面的分析研究,进而掌握通勤出行的规律,改善通勤出行的交通环境.本文首先从出行时间特征、出行距离,出行时耗、交通方式选择等方面对通勤出行的特征进行了分析;然后给出了通勤出行的评价体系,通过将logit模型和层次分析法相结合,得到通勤出行方式的服务水平;最后通过实例,验证了该方法的合理性,并给出了相应的评价结果.     

基于效用理论的城市轨道交通运营管理优化策略

基于交通客流形成机理,分析了城市出行者交通需求产生和出行决策;提出了交通需要是交通需求的必要条件,出行者支付能力是交通需求的充分条件;认为出行决策是依据出行者效用最大化原则。基于效用理论的交通方式分担模型,讨论了城市轨道交通与常规公交竞争博弈机理。以广州市轨道交通为例,将时段客流分为高峰期、中峰期和低峰期3类,研究其交通客流特征。结果表明:在高峰期客流充足,城市轨道交通运输资源得到了充分利用;在平峰期和低峰期客流稀少,资源闲置。根据效用最大化理论,将分时段弹性票价运营策略和适当调整发车时间间隔策略运用于广州市轨道交通中峰时段,结果表明:实行综合优化策略的日客流量增加了14.9%。     

群体出行的交通方式选择行为研究

多人结伴的群体出行是非通勤目的的交通出行中的普遍现象,已有交通方式选择行为研究中通常以出行者个体作为交通方式选择的决策单元,对于群体出行状况下的交通方式选择行为研究具有不适应性.以出行者群体作为交通方式选择的决策单元,基于2010年上海世博会游客的出行数据,建立了不同群体规模的出行方式选择行为模型.结果表明,群体出行对于交通方式选择行为具有显著影响:出行者对交通服务属性的敏感性下降;出行者群体的车内时间价值增加;出行者感知的车外时间当量和换乘惩罚当量上升.     

多模式网络公交OD矩阵的一种推算方法

为了分析轨道交通对常规公交乘客选择出行方式的影响,用Dijkstra算法寻找出行时间最短的路径,在此基础上,以出行时间最短作为出行方式选择的规划目标,使用MATLAB软件,设计了轨道交通影响下的常规公交客流量OD矩阵的算法.与传统的重力模型相比,避免了估计阻抗系数的复杂过程.算例结果表明:为了换乘轨道交通, 43.7%的公交站客流量增至轨道交通出现前的2.73倍; 56.3%的公交客流量被轨道交通替代.      

小汽车与轨道交通出行方式选择行为分析

研究出行方式选择行为有助于引导私人小汽车出行者改乘轨道交通出行。以上海世博期间驾驶人的通勤出行为研究对象,通过RP和SP调查采集驾驶人实际通勤出行情况和世博期间的出行方式选择行为,得到小汽车相比轨道交通的出行时间节省量和费用差与是否选择轨道交通存在联系。应用离散选择模型分析出行方式选择的影响因素,建立二项Logit模型。结果表明,驾龄较短和低收入的驾驶人更愿意选择轨道交通,年轻驾驶人（相比年长者）、频繁使用小汽车者更愿意选择小汽车出行。     

考虑城市客运结构优化的城市轨道交通定价方法研究

票价直接影响乘客出行方式选择和城市客运结构.在比较交通方式相对优势度和影响因素的基础上,以城市综合交通乘客出行时间最少,整体系统结构优化为目标,构建了城市客运系统整体出行时间最小的双层规划模型,并进行算例分析,验证模型的可操作性.算例表明,调整城市轨道交通票价情况下,随着票价降低,选择城市公共汽车和私人小汽车出行客流转移到城市轨道交通,城市轨道交通客流逐步增加,整个系统广义出行成本降低,系统总出行时间减少.城市客运系统结构中各交通方式优势的发挥受票价影响,在城市轨道交通票价制定时,应优先提高城市轨道交通客流量以增强客流分担率,最大可能发挥其运能大和系统出行时间少的特点.     

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。     

考虑轨道交通布局的城市客运方式划分研究

针对我国城市轨道交通网络覆盖率低的特点,提出采用网络标识确定轨道交通的空间布局。鉴于集计和非集计方式划分模型在实际应用中所存在的问题,综合考虑了各种交通方式的特点及运输网络的连通程度,建立了基于路线选择模型、轨道交通线网布局的客运交通方式划分模型。应用结果表明,该模型综合考虑了居民出行路线选择的影响,从而能够较好地解决我国城市客运方式划分问题。     

基于候选集的轨道交通网络优化研究

给出基于候选集的轨道交通网络的规划流程和多目标规划的整数模型。模型综合考虑乘客与规划者,以最小化乘客出行时间、最小化轨道网络总长度、最小化轨道总发车次数为优化目标,并选用遗传算法作为模型的求解算法,给出模型解的编码与求解过程。     

城市公共交通常乘客通勤出行提取方法

为挖掘公共交通通勤出行精准化特征，从追踪出行链的角度出发，利用公交与轨道多源数据研究常乘客通勤出行提取方法。通过选取潜在职住地设置高频职住地集合，提出公共交通常乘客职住地识别算法，结合出行链起讫站点与职住地空间信息匹配提取通勤出行链，并将常乘客出行分为home-work通勤、work-home通勤和非通勤出行。以北京市“回天地区”公交与轨道出行链数据为例，提取常乘客通勤出行。结果表明：常乘客职住地识别率达到85.9%，常乘客通勤出行和非通勤出行在出行时空分布和出行方式上存在明显差异，通勤出行提取可为北京市面向常乘客开展“预约出行”并分析其出行需求动态特征变化提供依据。     

铁路公交化对客流吸引的影响分析

通过分析公交化铁路系统内外部因素,收集历史数据进行参数拟合,并运用旅客出行效用理论建立模型,对普通铁路与公路、公交化铁路与公路城际客运市场占有情况进行分析。分析表明,公路运输在出行距离在300 km以内时具有较高吸引力,800 km以上时吸引力较弱,运输距离为800 km时市场占有率为17．4％;普通铁路运输在中长途运输时占有优势,出行距离为600 km以上时,优势较为明显;公交化铁路中短途客流吸引力较普通铁路和公路强,出行距离在600 km以内时具备绝对吸引力;铁路公交化发展会在很大程度上改变客流分配格局。