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<正>随着城市交通和环境问题的日益恶化,各大城市纷纷出台限制汽车消费的政策措施,其中最主要的就是限购和限行政策,目前实施限购政策的城市包括北京、上海、广州、天津、贵阳几个城市,且还有多个城市实施汽车限购的计划或考虑,研究各城市限购政策实施原因及趋势,无论是对于各地方政府还是对于汽车企业,都具有重要的现实意义。 相似文献
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结合多Agent方法和强化学习模型,建立了城市高峰时段通勤者出行方式及出发时间选择的计算机仿真模型.仿真研究了限行政策下通勤者的出行选择行为,再现了交通均衡的形成过程.根据仿真结果分析了不同公交改善措施的实施效果.结果表明限行政策实施后,公交出行人数增加18%,一定程度上缓解了高峰时段的拥堵状况,但也会导致出行者在非禁行日公交出行的概率减小,因此仅采取限行政策起到的作用是有限的.在小汽车限行政策下,提高公共交通发车频率,能够使公交出行人数增加17.5%,小汽车拥堵等待时间减少85%,有效地改善了道路交通状况,相比之下,降低公交价格的改善作用不明显.研究中采用的多Agent方法可以直观方便地描述丰富的个体行为,同时在描述个体行为与系统的互动方面具有一定的优势,为探索复杂交通现象的形成和演化过程提供了一种有效的途径. 相似文献
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轨道交通与常规公交在一定的出行距离上会产生客流竞争,研究两者的共线关系,对于实现两者的有效协调,提高城市公共交通的运营效率意义重大.通过分析轨道交通与常规公交方式选择影响因素,选取建模的主要变量:出行时耗和费用.将方式选择的影响因素进行量化,作为效用函数,建立轨道交通与常规公交方式选择的Logit模型.在建模的基础上,运用深圳市的交通调查数据进行案例分析,研究两者共线运营时的分担率变化规律.发现随着共线距离的增加,轨道交通分担率逐步增大,常规公交分担率逐步减小.在特定票制下,两者分担率曲线存在突变点.依据分析结果,提出轨道交通与常规公交线网设计的相关建议. 相似文献
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首尔市政府顶住压力,坚定不移地推行公交优先政策,竭力为市民提供完善的公共交通服务。通过公交改革,首尔市的公交出行分担率达到了75%,公交的交通事故减少了26.9%。 相似文献
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论文从公交分担率的宏观影响因素(社会经济发展、交通基础设施、土地利用、交通政策)及微观影响因素(出行者特性、出行特性、交通方式特性)入手,通过分析研究非集计模型的理论,对关键影响因素进行量化处理,利用南京市现状居民出行调查数据和Trans CAD软件构建了多项Logit(MNL)模型,并对模型计算出的参数结果进行分析,求出样本中各居民所选择常规公交、地铁、出租车这些公共交通的出行方式概率,并与实际公交分担率进行对比,根据绝对误差来评价了模型精度。最后结合交通需求管理的原理以及模型变量提出了提高公交分担率的相关策略。 相似文献
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研究了SB分布函数的分布特性,发现SB分布比正态分布和对数正态分布能更好地表达单向偏好因子的参数,结合合肥市居民出行调查数据,建立了Logit交通方式分担模型和两种约束条件的SB分布Mixed Logit交通方式分担模型MIXED1和MIXED2,通过对比分析发现MIXED2模型对原始数据解释更合理,且更能体现出行者对出行时间认识上的差异性,文章最后对模型进行了公交出行时间敏感性测试,结果表明实施公交优先后,公交客流转移量主要来源于自行车使用者。基于SB分布Mixed Logit模型不存在Logit模型的IIA缺陷,且能体现出行者对影响因素认识上的差异性,其更适合于交通方式分担建模。 相似文献
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基于群体公平差异的公交网络双层优化模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为准确刻画公交网络优化对不同居民群体的公平性影响,建立了考虑不同群体的人均道路占有面积、出行成本差异等因素的公交网络双层优化模型。上层模型以出行成本剥夺系数与道路面积基尼系数最小化为目标,用于求解考虑交通公平约束的公交网络优化方案;下层模型为多模式多用户随机均衡交通分配模型,用于描述上层给出的公交优化方案中不同群体对于不同交通方式的复杂选择行为。采用非劣排序遗传算法-Ⅱ求解模型,并以一个简单网络进行算例分析。结果表明:公交网络优化前,小汽车、公交车与自行车的出行分担率分别为42%,47%,11%;优化后,各出行方式的分担率分别为7%,82%,11%,部分拥有小汽车的高、中收入用户改用公交出行,3类群体的出行成本剥夺系数下降了20.68%,道路面积基尼系数下降了87.76%,低收入群体的交通公平感受与客观资源分配均显著改善。研究结果可为公交网络优化提供理论依据与模型基础,是改善交通规划方案公平性的全新尝试。 相似文献
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《公路交通科技》2021,(6)
针对特大城市公交系统存在汽车公交客流量急剧下降,企业亏损严重,若调整线路又会增加一些乘客广义出行费用使得公交出行比例下降这一问题,提出"大幅度降低常规公交线路数量,增加接驳和通勤公交线路数量"汽车公交线网规划调整与"公交换乘优惠"的协同优化方法。采用复杂网络理论的K-shell分解法计算各站点Ks值并排序,选择主要换乘节点,确定保留下的骨干公交线路,构思其余公交线路候选集合;建立换乘优惠方案下汽车公交线网调整优化双层规划模型,其中上层为系统广义出行成本最小化、公交出行量最大化和公交企业亏损最小化的多目标模型,下层为基于弹性需求的多方式多用户均衡配流模型。采用浮点遗传算法优化求解,以天津中心城区为例予以分析,结果表明:采用本方法可解决特大城市公交换乘站点的优化确定问题;与不实施换乘优惠和规划调整方法、只有换乘优惠方法和只有规划调整方法相比,系统广义出行成本分别降低14.05%,13.01%和8.65%,公交分担率分别增加29.03%,26.01%和11.66%,公交企业亏损分别降低27.19%,23.63%和10.20%;该方法能适应特大城市客流需求特点,通过汽车公交企业线网结构大调整和政策扶持,在减少不必要亏损的同时降低出行者广义成本,保持较高的公交分担率,提升城市公交综合服务水平。 相似文献