轨道新线对公共交通乘客吸引力影响因素研究

研究轨道交通新线对公共交通乘客的吸引力影响因素，有助于理解公共交通乘客的出行方式选择行为，预判新线开通带来的客流变化，以提高公共交通运力投放效率和整体服务水平。本文利用公交智能卡数据构建量化评价轨道新线吸引力影响因素的分类与回归树(Classification and Regression Tree, CART)模型，实证分析轨道新线吸引力与乘客特征间的相关关系。首先，从长时期的刷卡记录中挖掘乘客类型、出行习惯、出行特征和职住地轨道可达性等乘客特征指标；其次，以开通后的乘车次数表征新线吸引力，基于上述特征指标构建整体精度为82.6%的轨道新线吸引力影响因素解析决策树模型；最后，依据决策树结构和指标权重量化解析影响轨道新线对公共交通乘客吸引力的关键因素。分析结果表明，居住地距新线距离是影响新线对其吸引力最重要的因素，其次是居住地的轨道可达性水平及乘客联乘出行比例；而出行时间、出行距离等因素对轨道新线吸引力的影响较小。此外，轨道新线对老年乘客的吸引力与其他群体存在明显差异。本文研究成果对优化公共交通规划与运营组织具有重要指导意义。     

高等教育评估特征及我国教育评估面临的挑战——以美国为例

高等教育质量问题目前已经成为社会关注的焦点。因此,分析和认识高等教育评估的特征对正确地开展高等教育评估起到关键的作用。本文首先从教育评估的组织和制度特征加以探讨,然后分析了我国高等教育评估面临的挑战,以期对改革我国高等教育评估实践有所裨益。     

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。     

新能源小汽车的发展对交通拥堵的影响

为了填补新能源小汽车对交通拥堵影响定量分析的研究空白,同时满足交通需求管理政策调整的现实需求,提出了一种新的模型仿真方法。首先,从资源占用的角度对出行进行定义,并建立需求的多维联合分布;其次,将需求代入系统级路网模型仿真新能源小汽车保有量增加对路网均速的影响,并将分析结果与增加同等规模燃油车的影响进行对比;最后对北京市延续实施现行摇号政策的效果进行预测。结果显示,同样增量的新能源小汽车对拥堵的影响显著大于燃油车,在高峰时段和全天对路网均速影响程度之比分别大于1.2和1.9;其他条件相对固定的前提下,北京市2.3年后普通工作日的拥堵状态将等同于当前尾号4、9限行日的拥堵状态。这一研究成果为精准化、定制化的需求管理政策制定提供了理论依据。