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为探讨停车相关技术、政策,优化区域交通环境,以北京经济技术开发区汽车4S店为研究
对象,通过对停车设施的数量及利用率的调查,分析4S 店区域的停车现状。从4S 店区域停车需
求多样性入手,分析其内部停车需求与外部停车需求,考虑公共停车场、路内停车场、停车管理
政策及公共交通问题,统筹动态交通和静态交通两方面,协调供需发展关系,提出4S 店区域停
车问题的解决对策:挖掘停车潜力、建立立体停车库、施划路内停车、扩大停车设施供给,以满
足内部停车需求;实行车位共享,规范路内停车,推进区域信息化,以满足外部停车需求;优化
停车管理政策、加快发展公共交通、加大违法停车处罚力度、提高合法停车意识,以引导交通出
行者;各种措施应相互配合,以缓解4S店区域停车压力。 相似文献
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实时路况信息的提供,有助于出行者对不同路径效用的判断,但由于信息的模糊性以及出行者有限的计算能力,出行者的决策行为在某些情况下依然是有限理性的,即不能选择效用最大路径。因此,本研究基于西蒙的有限理性理论,假设出行者不能完全预测全部备选方案的后果,即实现效用最大化,提出了有限理性模型,并设计试验,验证交通领域路径选择中有限理性的决策行为。试验中,每次出行前向被试者发布实时路况信息,记录被试者的决策结果、决策时间等数据,分析其有限理性路径选择行为,并建立有限理性路径选择模型描述其有限理性特性。研究发现出行者在两条路径效用差小于一定阈值时无法实现理性判断,实现效用最大化,只能随机选择;在效用差大于该阈值时才可进行理性判断,实现效用最大化。根据这一现象,将原有Logit模型效用最大化假设松弛为有限的效用最大化假设,并建立有限理性下的Logit模型(BRBL模型)。通过对模型研究分析,发现模型在0点附近的敏感度要小于传统Logit模型。通过分别对BRBL模型和BL模型进行标定,发现改进后的模型可以解释出行者路径选择决策中的一些有限理性行为,而且标定结果显示模型精度优于传统的BL模型,在路况信息提供下的路径选择问题,新的模型更为适用。 相似文献
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以城市居民出行方式选择行为作为研究对象,分析了影响出行方式选择行为的主要因素,利用BP神经网络可以自动获取研究对象的输入、输出间关系和较强的学习训练特性,建立了基于BP神经网络的居民出行方式选择模型,并通过2009年济南市居民出行调查数据对模型进行了实例分析。结果表明:BP神经网络模型能够较好地描述居民出行交通方式选择行为。 相似文献
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基于通勤班车出行者意向调查与分析,掌握班车出行行为特性,建立了基于ML模型的班车出行前端衔接方式选择模型,确定前端衔接时间.并以满足最大出行需求、线路总体通行时间最短的路径寻优双重目标,建立了班车线路优化模型,并通过启发式算法进行求解.研究结果表明,约占78.1%的班车出行者前端衔接时间占总出行时间的比例在0.2~0.5;85%以上的班车出行者希望(容忍)最早出发时间不早于实际出发时间,通过实例验证可通过通勤班车线路的优化设置来提高公共交通出行. 相似文献
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为了研究有车家庭居民出行链与出行方式组合的影响关系,将出行链划分为5种类型,并将出行链属性分为4类.利用2009年济南市居民出行调查数据,用基于多项logit模型的基本理论与建模方法,对影响城市居民出行方式组合的因素进行了研究,重点分析了出行链各项属性对居民出行方式选择的影响.模型分析结果表明,出行链中往返行程数量、出行链模式、出行链时间、出行链费用对于出行者选择何种出行方式组合有显著的影响.出行链复杂性的增加并不会直接导致私家车出行的增加,而随着往返行程数的增加会导致单一非私家车出行效用的显著增加. 相似文献
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停车换乘(Park&Ride,P&R)选择意向调查是建立高效的P&R系统、促进个体出行方式向P&R系统转移的基础步骤.本文以在北京市建立P&R系统为目标,通过在北京市区停车场进行的停车行为调查,在分析了当前的通勤交通状况的基础上,重点分析了在不同假设换乘条件下的P&R系统选择意向及相关出行者的特性.分析结果表明P&R系统选择意向与出行费用和时间有着显著的关系,并且不同职业、收入等群体的P&R系统选择意向也不尽相同.本文分析结果对于P&R系统决策具有参考价值. 相似文献
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通过简化公路网系统,建立了公路网结构自组织演化框架,对演化过程进行了 仿真研究.首先,在给定各城市社会经济状况条件下,研究各城市节点间的连接概率,建立 初始路网;然后,在初始路网的基础上,通过交通分布和分配获得各道路的饱和度;最后, 以降低出行时间为目的,在建设成本最小的约束条件下,通过扩大路网规模或提高道路 等级,更新路网结构.本文以一个城市圈为对象,对路网演化过程进行了仿真.研究发现, 路网规模和等级更新存在一定的规律,城市圈内部的道路等级高于外部,且不相邻城市 间的道路等级一般较低. 相似文献