公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

公共自行车与城市轨道交通衔接研究

提出利用公共自行车系统与城市轨道交通系统有效衔接,解决城市轨道交通"最后一公里"的问题;分析城市轨道交通与公共自行车的关系;将轨道交通车站所在区域分为城市外围居住区、城市公共中心区、交通换乘枢纽区3类,分析各类型车站区域公共交通需求特点;最后提出改善公共交通与轨道交通衔接的措施。     

Strava Metro data for bicycle monitoring: a literature review

ABSTRACT

Monitoring bicycle trips is no longer limited to traditional sources, such as travel surveys and counts. Strava, a popular fitness tracker, continuously collects human movement trajectories, and its commercial data service, Strava Metro, has enriched bicycle research opportunities over the last five years. Accrued knowledge from colleagues who have already utilised Strava Metro data can be valuable for those seeking expanded monitoring options. To convey such knowledge, this paper synthesises a data overview, extensive literature review on how the data have been applied to deal with drivers’ bicycle-related issues, and implications for future work. The review results indicate that Strava Metro data have the potential—although finite—to be used to identify various travel patterns, estimate travel demand, analyse route choice, control for exposure in crash models, and assess air pollution exposure. However, several challenges, such as the under-representativeness of the general population, bias towards and away from certain groups, and lack of demographic and trip details at the individual level, prevent researchers from depending entirely on the new data source. Cross-use with other sources and validation of reliability with official data could enhance the potentiality.     

基于OpenStreetMap的城市自行车网建模与多判据路径规划

自行车交通是一种健康、绿色、环保的交通出行方式,合理地规划自行车出行路线对于满足骑行者多元化出行需求、构建安全规范的城市交通出行环境具有重要的意义.在对真实骑行者路径选择行为深入分析的基础上,提出了基于Open Street Map的城市自行车网络的构建方法及基于其上的多判据自行车路径优化的数学模型,并给出了求解该模型的一种基于聚类的最优多判据路径规划方法.实验仿真结果表明,该模型及方法能够生成满足骑行者真实需求的多判据路线方案.     

设计以人为本的街道——以东莞市东城世博商业圈道路设计为例

中国很多城市道路往往以机动车交通为主要设计对象,而忽视步行和自行车交通.阐述当前世界各大城市和地区以人为本的街道设计理念和趋势,总结国外街道设计基本原则,并辅以国际经验示例.以东莞市东城世博商业圈道路设计为例,阐述商业区、住宅区等人流量较大的区域进行人性化道路设计的要点.通过压缩机动车道数、设计中间分隔带、设置非机动车道、统筹布置设施带等方法,设计更加人性化的道路横断面;通过抬升交叉口、采用较小路缘石半径、交通稳静化措施等方法,设计更加人性化的交叉口.指出以人为本的街道设计有利于创建富有活力、可持续发展的宜居城市.     

典型交叉口非机动车二次过街设计方法

以宁波市典型灯控交叉口为例，介绍了非机动车二次过街的设计方法，并详细分析了非机动车二次过街方式的设置条件、左转待转区的设置及二次过街的交通组织方式。     

Physical environments influencing bicyclists’ perception of comfort on separated and on-street bicycle facilities

This study investigates the impacts of physical environments on bicyclists’ perceptions of comfort on separated and on-street bicycle facilities. Based on a field investigation conducted in Nanjing, China, we find that physical environmental factors significantly influencing bicyclists’ perception of comfort on the two types of facility. Cyclists’ comfort is mainly influenced by the road geometry and surrounding conditions on physically separated paths while they pay attention to the effective riding space and traffic situations on on-street bicycle lanes.     

杭州公共自行车交通系统发展优化建议与思考

文章通过大量的信息调研,综合分析了杭州市公共自行车交通系统(PBS)的运营现状及存在的问题,提出了拓宽非机动车道、服务点规模等级化、站点设施结构智能化、换乘系统综合化的公共自行车交通系统发展优化建议。     

城市灯控平面交叉口的自行车交通设计研究

城市灯控平面交叉口混合交通流安全和效率的核心研究对象应该是自行车与机动车交通流间的相互影响。本丈在大量的理论分析和实践的基础上,探讨时空分离法的自行车交通设计的基本原则和交通空间设计方法,即自行车右转弯专用车道设计、左转自行车二次过街以及自行车与行人过街一体化设计,并进行了南京市太平北路与珠江路交叉口的应用实例分析。本文的城市灯控平面交叉口自行车的交通设计方法可为解决城市灯控平面交叉口混合交通问题提供借鉴。     

自行车流视频识别判断方法研究

考虑算法的实时性,交通流个体识别往往采用轮廓特征来描述。由于自行车与行人的很多轮廓特征值相近,在复杂城市交通环境中,从慢行交通流中准确地识别出自行车是目前采用视频检测交通流的难点之一。通过现场视频检测获取足够的样本外轮廓数据,分析检测目标轮廓的高、宽、高宽比、面积等典型轮廓特征,发现目标轮廓高宽比特征能较好地识别出行人、自行车等慢行交通,并给出合适的取值范围。研究表明自行车高宽比能够较好地成为视频识别的依据,为自行车视频识别提供数据。