适应多元交通政策分析的定制四阶段模型研究

作为最常用的交通政策分析工具,城市交通模型在交通政策制定的过程中扮演重要角色。四阶段模型尽管建模相对简单,但其基于小区、基于出行的建模思路在交通政策分析中存在先天不足。活动模型使用基于家庭或个人、基于活动的建模思路,尽管能很好地满足交通政策分析的要求,但由于建模难度较高在中国鲜有应用。对此,基于结构体系与功能模块分离的模型设计理念,采用四阶段模型的结构体系,借鉴活动模型的建模方法提出人口合成、可达性变量、出行时间选择、出行链4个功能模块用以改进四阶段模型。城市可在传统四阶段模型结构体系的基础上灵活选用4个功能模块来定制城市交通模型,在不显著增加建模难度的基础上满足交通政策分析的诉求。     

郑州市交通模型开发与应用:困惑与创新

由于出行涉及社会、地理、工程、信息等多个领域并且诸多因素相互作用,交通模型的开发和应用往往受制于数据获取、建模理论、时间与费用预算等现实约束。以郑州市为例,探讨交通模型开发和应用中的理论困惑与技术创新。首先对比传统的基于出行的模型和基于活动的模型的优缺点及局限性。然后,针对交通模型开发所采用的基于出行的建模理论和四阶段建模方法,重点阐述建模的困难所在及内在的理论瑕疵,并探讨OD反推、生成量模型等新方法在传统需求分析框架中的应用。在此基础上,提出交通模型在短期预测和近期预测方面的应用框架。     

基于手机传感器数据的出行特征提取方法

手机调查方法的已有研究较多集中于基于手机信令数据的宏观出行特征获取,而手机传感器数据在个体出行链微观出行特征提取方面具有优势.针对城市居民多采用组合交通方式出行的特征,研发智能手机应用软件,实现GPS数据(位置坐标与速度)、加速度计、服务基站、WiFi等传感器数据采集.运用小波分析、神经网络等数据挖掘技术分析不同交通方式出行数据差异,探索多种数据挖掘算法用于个体出行参数提取的可行性及效果.结合实际案例,总结应用手机传感器数据进行出行特征精细化提取的难点和技术关键.最后,探讨精细化个体出行数据在交通模型和理论优化方面的应用.     

城市微观交通模型建模及仿真实现

微观交通仿真模型是交通领域的研究热点，城市交通控制是微观交通仿真模型的主要应用领域．文中建立了一个城市微观交通模型，详细说明模型的体系结构，各子模型的建模方法，在SGI的OCTANE工作站上实现城市微观交通仿真，并举例说明其应用．     

城市交通需求预测组合模型的研究

分析了交通需求预测组合模型的应用，重点研究了适用于城市交通需求预测的两种组合模型。给出了基于熵最大化原理的交通分布与交通分配组合模型的求解算例，并且构造了各种客运交通方式的广义出行费用模型，提出了基于广义出行费用和动脉多路径概率分配的交通方式划分和交通分配组合模型。     

区域交通模型建设思考——以广东省综合交通模型为例

中国区域交通一体化迫切需要开展区域交通模型研究,而传统交通模型建模方法在数据基础、调查方法上的不适用性造成区域交通模型的研究多停留于理论层面.打破传统的交通建模基础数据需求,明确多层次空间模型体系,依托高速公路联网收费数据,铁路、水运、航空等监测数据构建广东省综合交通模型.阐述在有限基础数据的背景下广东省综合交通模型框架、路网设置特点、交通分区方法、出行频次模型、目的地选择模型、区域货运模型等建模的关键技术方法.     

天津市综合交通模型框架及关键技术探索

基于天津市2011年综合交通调查数据,天津市在现有交通模型基础上构建了新的综合交通模型,以满足新形势下城市与交通发展对交通定量分析的需要。新的综合交通模型仍然采用基于出行的四阶段交通模型,但通过对人口、就业岗位模型,出行产生模型,出行分布模型,方式划分模型,分配模型等模块中关键技术的探索,不仅使模型能够有效反映当前天津市“双城”结构下的居民出行特征,其框架具有较高的灵活性和良好的扩展性,同时还为下一步建立基于活动的模型奠定基础。实践表明,新的综合交通模型大幅提高了现有交通模型的精度和分析能力。     

基于时空推演的城市活动模型研究

回顾既有交通模型依赖数学优化求解而对实际出行活动解析不足,以及现状与未来互相独立的缺陷,提出利用大数据方法改进的可能性。建立了包含基础年人口合成模型、人口发展模型和职住变迁模型等模块的扩展的人口时空推演模型,实现个体属性在时空上的延续,为出行需求结果继承城市现状提供了条件。设计了包含出行链生成模型、目的地选择模型、个人活动组织模型和家庭成员活动协同模型等多个子模块的基于个体属性和城市活动模式的活动模拟器,实现对个人出行活动的模拟。实证研究表明,基于大数据的个体属性和城市活动模式的引入增强了出行活动的因果推断能力,避免了大规模的数学优化求解计算,模型结果更加符合城市实际;同时实现了未来对现状的继承,体现城市发展的延续性。     

考虑外生政策调节的城市低碳出行决策模型

交通治理政策生效的关键是能够影响个体出行者的行为决策.为提升城市低碳交通治理政策的有效性,有必要研究城市出行个体的决策过程、影响因素及其影响机理.本研究从社会心理学角度出发,研究情境依赖、学习能力与个体出行行为决策之间的相互影响,并将外生政策纳入个体出行行为决策过程研究框架,分析外生政策对出行行为决策与情境依赖和学习能力之间关系的调节作用.在对相关研究进行系统梳理和总结的基础上,构建了城市低碳出行决策过程的逻辑模型,该模型可为出行行为决策实证研究提供系统的分析框架.     

多源数据融合在上海市综合交通模型中的应用

随着个体出行行为的多源数据日益丰富,既有的综合交通模型技术也需要持续升级。结合上海市第六次综合交通调查等数据,探讨多源数据融合在赋能综合交通模型改进中的应用。首先将多源数据划分为抽样数据和信息化大数据两大类21小类,提出基于多源数据融合的出行特征分析方法。结合居民出行调查数据及各类大数据,分析多源数据融合在上海市域人员出行需求模型、对外人员出行需求模型、道路系统运行模型、公共交通系统运行模型、货运交通模型升级中的具体应用,给出了不同交通模型参数的估计、标定及验证方法。最后,总结多源数据融合在分析精度、模型广度、研究细度和研究维度方面对上海综合交通模型的提升作用。