城市综合体对社区居民出行行为影响研究

城市综合体作为一种高度复合的新型开发模式，通过改变社区建成环境，对居民日常活动产生了潜移默化的影响.本文从交通规划者视角，对城市综合体产生的社区居民出行行为影响进行了研究.基于问卷调查数据，通过倾向得分匹配预处理，弱化个人信息对于出行特征分析的干扰，以有城市综合体的社区居民自陈述的出行变化作拟纵向分析，初步把握城市综合体对社区居民出行特征产生的影响趋势.而后对有无城市综合体两类社区居民的出行数据进行对比分析.结果显示，城市综合体开发模式可有效促进居民产生更多的短距离慢行出行替代机动化长距离出行以满足弹性需求.本研究可为城市综合体区别于传统单一用地开发模式的交通系统配置提供方向指导.     

基于系统动力学分析的2035年上海市交通发展模式探究

交通结构是反映交通需求特点和交通资源配置的关键指标,是区分交通模式的决定性因素.合理的交通结构能提升城市交通系统效率,促进城市交通可持续发展.面向2035年,首先,分析上海市客运交通系统中各因素的因果关系与反馈关系,构建城市客运交通结构演变系统动力学模型;其次,使用模型模拟既有发展模式下上海市2020—2035年的客运交通结构的演变,对比《上海市城市总体规划(2017—2035年)》中对2035年的规划目标发现,公交分担率未达到规划目标,公共交通在交通结构中占比不足;最后,借鉴香港与东京的交通发展模式,模拟轨道交通垄断型和公交主导型2种发展策略下上海市交通结构的演变,发现轨道交通和地面公交相协调形成公共交通主导,轨道交通、公交并重的交通发展模式更适合上海市未来交通的可持续发展.     

基于出行阻抗的城市地铁网络客流分布计算

为提高城市地铁网络客流分布预测的准确性,结合乘车阻抗、进站候车阻抗和换乘阻抗等出行阻抗建立综合出行阻抗函数,基于阻抗函数对有效路径集进行搜索与筛选,建立基于综合出行阻抗的多路径客流分布计算模型,并设立换乘惩罚系数对不同路径的客流分配进行合理修正.以深圳地铁新开通的11号线为契机,结合地铁1号线、2号线、3号线、5号线分析网络客流分布的变化.结果 表明:新开通的11号线使各线路中的换乘客流有不同程度的增大,增加了乘客出行的可选路径,且11号线车站附近形成新的人口及岗位聚集圈,进一步增加了11号线自身的客流,使得线网客运总量增加,与实际运营中的客流特征相符,验证了所建模型的有效性和适用性.     

共享单车用户骑行起讫点时空特征分析

针对共享单车的供需失衡、分布不均问题，研究了共享单车用户骑行起讫点的聚集区分布以及不同区域的骑行时间特征，为共享单车的调度运营提供理论支撑。基于用户的骑行订单数据，采用均值漂移算法对骑行起讫点进行聚类学习，得到共享单车的骑行聚集区分布；随后采用spearman相关系数来衡量骑行时间特征的相似度，对不同骑行聚集区的借车与还车量的累计差值的时间序列曲线进行聚类处理，划分出6类典型的骑行特征，并对不同骑行特征所在地的兴趣点（POI）进行因子分析，结果表明:在空间上，共享单车的骑行聚集区的空间分布与所在区域的城市路网的布局形式存在较大关联，不同时间段的骑行聚集区的分布大致相同，仅在出行量上存在差异。骑行聚集区的骑行特征与土地利用性质之间存在相关性，例如，对于骑行特征为1天内借车量小于还车量的骑行聚集区，其主导因子为商业用地，占比为0.4；对于1天内用户的借车量大于还车量的骑行聚集区，其主导因子为住宅用地，占比为0.57。多种用地性质混合的区域，借还车的差值较小且易产生波动。此外，同一类型的骑行时间特征的主导因子占比在工作日与非工作日会产生变化，同一区域的骑行时间特征在工作日与非工作日存在差异。      

公交惯常出行与随机出行的时空分布差异

差异化和精细化的公交服务要求城市管理者和公交运营者加深对公交出行变异性的认识。本文将公交惯常出行定义为乘客个体多次在同一时段或空间乘坐公交的行为，随机出行的定义与之相反。利用厦门市30天连续的常规公交数据，使用DBSCAN算法对出行天数在10天以上的高频乘客进行划分，用核心点来表征惯常出行，用非核心点来表征随机出行。结果表明有78.70%的出行在时间上具有稳定性，有72.32%的出行在空间上具有稳定性。研究结论凸显了公交高频乘客也具有随机出行，且随机出行的统计特征和时空分布与惯常出行有较大差异。研究结论可以应用于个体时空模式挖掘、乘客人群划分、定制公交线路制定、公交差异化服务设置等方面。     

基于滚动时域优化的共享自动驾驶汽车动态调度方法

共享自动驾驶汽车被视为未来城市交通系统的重要组成部分。本文考虑随机订单需求研究共享自动驾驶汽车的动态调度优化方法。通过建立车辆调度时空网络，分别针对订单分配与空车移位生成车辆运行时间弧，提出车辆调度问题的刻画方法。基于马尔科夫决策框架，以时空节点流量为状态，以时空弧流量为决策变量，建立最大化系统净收益的车辆动态调度优化模型。 采取滚动时域优化思想，建立含前视时间窗的随机规划模型，并利用CPLEX优化引擎，滚动求解车辆动态调度决策结果。Sioux Falls网络算例结果表明，滚动时域优化方法可保证车辆动态调度决策效果，提升系统运营效率。在计算时间限制下，滚动时域方法应优先采用长时间窗中等规模 样本。在最大化系统净收益的同时进一步最小化乘客等待时间，可有效提升车辆动态调度决策效果。