城市交通方式的出行成本量化方法研究

本文通过对步行、自行车、摩托车、公共汽车、小汽车、出租汽车、轻轨、地铁等各种交通方式在使用成本、基础设施成本、出行时间成本以及外部成本等方面进行量化分析,确定了城市出行成本的计算方法,从而为各个城市优化交通结构提供依据。     

城市电动自行车广义出行成本分析

随着城市化进程,城市交通不断发展,交通出行方式呈现多元化,选择电动车出行占有一定的比例.目前对于电动自行车交通问题已经展开研究,但不够深入.文中结合南京探讨电动自行车交通形成的原因,分析出行方式选择的影响因素,并基于广义费用建立了电动自行车出行成本模型及可替代出行方式的出行成本模型,以客观数据为基础,计算电动自行车广义出行成本,以用于电动自行车的出行特征分析及发展对策研究.     

上海居民综合出行成本的优化探讨

优化上海市城市交通结构,需要调整居民出行成本。综合出行成本由经济、时间和精力所构成,而不同收入阶层的人群对构成综合成本的各类成本敏感程度不同,并影响营居民出行方式的选择。因此,研究综合成本是优化出行方式结构的重要依据。     

城市居民出行调查质量控制对策研究

居民出行调查是开展城市综合交通规划最基础性的工作,是掌握城市交通运行规律和获取市民对交通发展诉求的最有效途径,但往往受诸多因素制约而达不到预期的效果。文章就调查组织机构、调查队伍建设、调查方法、调查表质量检查等四个对居民出行调查成果质量具有根本性影响的方面进行了全面的分析与论述,提出了具有可操作性的质量控制对策与方法。文章运用类别分析法,对一线调查人员来源及其特征进行剖析,提出相对合理的调查队伍组织结构;同时,还针对调查实施阶段中调查培训、入户调查、表格验收等环节的工作流程,提出行之有效的质检管理方式与技术细则。     

城市低收入人群广义出行成本研究

从广义出行成本的角度出发,以定量分析为主,辅以适当的定性分析,研究城市低收入人群出行过程中的使用成本、时间成本和舒适度成本.通过对南京市多个经济适用房小区进行居民出行调查,以客观数据为基础,建立广义出行成本模型,预测低收入群体几种主要的出行方式分担率,有利于分析他们的日常出行,为制定关于低收入人群的不同交通方式的出行保障策略提供依据.     

城市居民通勤出行方式服务水平评价

随着城市居民就业范围的扩大,通勤出行距离不断增加,通勤时段逐渐延长,使通勤出行日益复杂.因此,有必要对居民的通勤出行特征进行全面的分析研究,进而掌握通勤出行的规律,改善通勤出行的交通环境.本文首先从出行时间特征、出行距离,出行时耗、交通方式选择等方面对通勤出行的特征进行了分析;然后给出了通勤出行的评价体系,通过将logit模型和层次分析法相结合,得到通勤出行方式的服务水平;最后通过实例,验证了该方法的合理性,并给出了相应的评价结果.     

出行时间成本的影响因素及模型构造

为分析影响出行时间成本因素间的关系,界定了出行时间成本的概念,分析了影响出行时间成本变化的主要因素,并在此基础上构造出行时间成本模型.根据2014年北京市居民交通方式选择特性问卷调查数据,以“工资法”为计算原则,计算出了2014年北京市居民分方式、分目的的人均出行时间成本,并研究了不同出行方式下的出行时间成本的内在规律,为分析预测居民的出行决策、优化交通方式比例提供了可靠的理论依据.     

基于个体出行数据的公共交通出行链提取方法

公共交通个体出行信息的提取对掌握公共交通出行的时空特征,改善居民通勤出行效率具有重要意义.研究从公交刷卡数据、公交定位数据、轨道AFC数据等海量公共交通多源数据的关联匹配与处理方法入手,提出了公共交通出行链信息提取中,换乘关系判断、通勤行为判别及出行起讫点匹配的方法与规则,标定了出行链匹配阈值参数,建立了基于个体出行数据的公共交通通勤出行链提取模型.提取模型的准确度验证表明:出行链结构提取及通勤出行判别的成功率均达到100%,出行阶段起讫点匹配成功率为87.5%,准确性为97.1%,满足了公共交通出行特征提取的需求.该方法为公共交通通勤出行判别及基于个体的微观通勤出行时空特征的深入分析奠定了基础.     

考虑街区尺寸的不同交通方式广义出行成本分析

我国的城市规划理念逐渐从封闭小区转向开放街区,以实现街区内部道路公共化,优化路网布局.但不同街区模式对城市交通的具体影响缺乏定量研究.为此,本文区分街区内外部出行,分析了街区尺寸对城市路网交通性能(出行距离、时间及转弯次数)的影响,并基于出行时间和费用,构建了各种交通方式广义出行成本,分析其在不同街区尺寸下的变化特征. 结果表明,给定路网规模下,街区尺寸越大,平均内部出行时间占比越高,越不利于公共交通出行,例如当街区尺寸为 600 m 时,公共交通方式下的平均内部出行时间占比高于私家车 10%.未来城市规划需更多地考虑街区尺寸的影响.     

基于电子地图居民出行OD调查方法

分析传统居民出行OD调查方法的不足,提出一种基于电子地图平台的新方法。通过友好的操作界面平台,利用标准化的数据形式省去后期大量的人工数据录入及处理工作。避免以往调查与统计空间分离的状况,提高数据的可信度,节约调查和数据录入费用,增强可操作性、提高工作效率、降低工作强度、提高精确度,具备广阔的使用前景。     

国内不同类型城市居民出行特征分析

通过收集大量国内城市的居民出行特征调查数据,对数据进行归纳整理,从出行次数、出行目的、出行方式结构、出行耗时等4个方面进行分析.通过对城市进行分类,找出不同类型城市的居民出行特征,分析产生这些特征的原因.对居民出行次数,按照人口规模分类,建立了不同人口规模城市的居民人均出行次数模型,通过建摸的方式找出不同人口规模城市的居民出行次数规律.     

基于居民出行数据的上学接送行为建模研究

传统交通模型构建过程中,忽略了上学出行伴随的家长接送行为,可能导致需求分析结果的失真。基于居民出行调查数据,采用二项logistic回归分析方法,建立上学接送行为的概率模型。模型可以基于不同的家庭及个人属性,获得相应的上学接送概率,并定量描述各因素的作用关系,可用于对交通模型的修正及上学接送行为特征的分析。     

大城市居民出行方式决策方法研究

本文在分析各种出行方式特点的基础上,建立了居民出行决策指标体系。进而根据确定和不确定两种环境分别建立了居民出行方式决策模型。针对确定环境,构建了基于双基点法的居民出行决策模型;针对不确定环境,构建了基于区间排序法的居民出行决策模型。最后用实例分别验证了模型的可行性,证明了该决策系统对人们日常的出行行为有一定的指导意义。     

居民出行调查数据扩样方法研究

居民出行调查是科学制定城市交通发展战略、政策、技术法规的基础性工作,在日益复杂的城市交通环境中,提高数据扩样的精度一直是一个研究重点．本文按照数据的扩样流程系统阐述了数据扩样方法。首先,分层次的直接扩样方法有效地控制了扩样后数据的分布特征;其次,根据核查线交通量等客观数据,基于最大似然法原理,应用交通规划软件CUBE的矩阵估算模块对数据进行了核查校正;最后,针对抽样技术的缺陷,增加中区校核的过程,对校核到的沉默需求分四种方法返回出行目的进行比较寻优。扩样方法在2005年广州居民出行调查中得到了应用,取得了较好的效果。     

中小城市居民出行特征分析及交通对策研究

居民出行调查是城市交通规划、建设和管理的基本依据。基于江苏新沂市2006年居民出行调查的有关数据,从出行强度、出行方式、出行目的及出行时间分布等方面对中小城市居民出行特征进行分析,并在此基础上,结合中小城市居民出行意愿、路网状况、未来的环境改善以及可持续发展,从优先发展公共交通、重视自行车交通以及控制摩托车发展等方面,提出中小城市交通发展的几点对策,可为中小城市交通规划、城市交通改善与管理提供思路.     

济南市居民出行调查分析及对策研究

为掌握济南市城市居民出行特征的变化趋势,从出行次数、出行目的、出行结构、出行时耗、出行时间分布等方面,比较分析2009年与2004年的居民出行调查数据,并总结居民出行特征变化发展的情况及其原因。最后指出,济南市城市交通系统需要在城市交通用地布局结构、优先发展公交系统、慢行交通与公交系统的衔接、交通需求管理等方面进行完善,以实现优化城市整体交通出行结构并促进城市交通和谐、可持续发展的目的。     

宁波市居民出行特征分析及交通发展对策研究

对比分析宁波市与国内其他城市居民出行调查的有关数据,通过出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等一系列指标,总结归纳出宁波市城市居民出行的规律、变化特征及其原因。针对其出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、私人交通方式比重较高、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点．对宁波市城市交通发展提出公交优先发展、就近就业、建设快速交通系统及实施交通需求管理等建议．对于推动该市的交通发展具有积极的意义。     

居民出行调查中交通小区划分方法的改进

为了减少居民出行调查的工作量和费用,利用以往调查内容中的年龄、职业、收入和车辆拥有率等指标,根据聚类分析的等价矩阵模糊聚类方法,通过MATLAB编程进行聚类分析,用F-统计量确定最佳模糊聚类类数,对交通小区重新分类。在调查时,只需在每类小区选择一个交通小区,就可满足调查精度要求。最后用模糊C-均值聚类方法验证。计算结果表明,模糊聚类分析方法可以应用在居民出行调查的交通小区划分中。     

出行源点用地的居民出行生成预测

从居民出行产生的根源--用地入手,分析我国经济快速发展时期城市用地的新特征,引入出行源点的概念并分析其产生机理.在此基础上提出既经济又适用的基于用地功能产生率法的改进方法--基于出行源点土地利用的居民出行生成预测体系,并对体系中的模型进行了检验和修正.最后,应用该方法预测北京南中轴快速公交项目客流密度,既节省人力物力,又可得出可靠结果.