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同时考虑社会利益和个人利益，选取公交系统(包括常规公交和出租车)出行者占用道路总面积、广义出行费用、拥挤度为指标建立多目标函数模型，求得出租车出行占公交系统出行的比例，根据公交系统出行总比例最终确定全方式出行结构中出租车出行方式分担率．实例分析证明该方法所需数据量少、可操作性强，宏观政策及其微观影响在预测过程中互为反馈，该方法既可用于确定出租车出行方式分担率，又可为交通政策决策者提供理论依据．     

前景理论和灰色关联法下定制公交出行分担率选择模型

为提高公共交通服务水平和定制公交分担率,以定制公交、常规公交、出租车和地铁4种出行方式为对象,考虑乘坐时间、出行费用、便捷性和舒适性4个出行影响因素,基于多项Logit模型构建前景理论和灰色关联相结合的出行选择模型,并以董屿·福建师大地铁站到福州南火车站为例进行研究。结果表明：定制公交、常规公交、出租车和地铁4种出行方式的分担率分别为28.35%、14.63%、23.14%、33.88%,与实际问卷调查的最大误差在5%以内,与运用效用理论计算所得的分担率相比更符合现实情形;定制公交分担率在票价为1元或2元增减时,并没有产生较大变化,而乘坐时间的缩短却使分担率有较大提升。     

影响公交分担率的关键因素研究

通过对2012年济南市居民出行意愿调查数据分析,建立全方式的多项选择Logit模型,并对影响公交分担率的关键因素(公交出行时间、步行时间、等车时间、公交票价、燃油费、停车费)进行分析,可为制定相关措施来提高公交分担率,缓解交通拥堵,实现"公交都市"建设目标提供有力支持。     

预测通道客运分担率的MNL模型特性变量选取

基于非集计离散选择模型理论,结合通道内各种运输方式特性,给出了在运用MNL模型预测通道客运分担率时特性变量的选取原则。分析了影响旅客出行方式选择的出行时间、安全性、舒适性、方便性、费用等因素间的关系以及各因素作为特性变量的适应性,认为在运用MNL模型预测通道客运分担率时应选取出行时间、费用收入比和发车频率作为特性变量,并给出了各特性变量的取值标定方法。结合旅客出行特征调查数据,进行了实证分析和各个特性变量灵敏度分析,得出制定客运专线运营策略时应主要考虑出行时间、费用和出行者收入变化影响的结论。     

提升公交分担率的关键因素研究——基于济南市居民出行意愿调查数据分析

在济南市2011年大规模居民出行调查的基础上,依据个人特征和出行方式在济南市区6个行政区随机抽取6014个居民提前电话预约进行出行意愿调查,分析影响公交分担率的各类因素,为制定相关措施提高公交分担率,实现“公交都市”建设目标和城市可持续发展提供有力支持.     

城市常规公交接驳方式分担率预测模型研究

为对城市常规公交接驳方式分担率进行准确预测,从不同方法组合预测角度入手对其展开研究。选取哈尔滨市3个常规公交站,开展居民接驳方式意向调查,获取出行者的性别、年龄、职业、收入、出行目的、出行距离及选用的接驳方式等数据。利用多项Logistics回归和Bayes判别分析两种方法,分别构建常规公交接驳方式分担率预测模型,并采用SPSS软件对模型进行标定。结果表明,两种模型均具备较好的拟合度,模型预测准确率分别为78.9%和75.8%。通过对预测结果进行对比,多项Logistics模型适用于步行和自行车分担率预测,而Bayes判别分析在常规公交分担率的预测上更为准确。     

换乘效率对城市轨道交通分担率的影响研究

为评估换乘效率对轨道交通分担率的影响,引入拥挤感知系数、环境修正系数及换乘次数惩罚系数,将客观换乘时间转化为感知换乘时间,并以此为基础构建了轨道交通分担率模型.利用北京市第4次出行调查数据对该模型进行标定,探讨了轨道交通网络换乘效率改善对不同出行距离乘客分担率的影响.结果表明:换乘次数、换乘走行时间、换乘等待时间及换乘环境的改善能够有效地提高轨道交通的分担率,尤其是对中短距离乘客的影响巨大;换乘拥挤是影响中长距离乘客选择轨道交通的重要因素,当换乘通道通过能力及换乘站台容量较小时,拥挤感知系数快速增加,严重降低轨道交通网络的分担率.     

基于出行者心理因素的公共交通方式选择模型研究

传统的公交出行主要考虑出行者的实际出行时间,本文在浙江湖州的调查数据基础上,建立基于出行者心理因素的公共交通方式选择模型,运用BL模型既从整体上对比分析公交与私人交通方式之间的竞争关系,又分别对比分析公交与摩托车、电动车、自行车的竞争关系。由模型的预测结果可知通过改变出行环境可以大大提高公交分担率,效果十分显著;调查分析和模型的结果都证实了满足出行者心理需求对于提高公交吸引力的显著作用,为提高公交出行分担率和服务水平提供了参考。     

基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价优化

考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

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考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

基于能耗测度的道路拥挤收费模型

分别建立了考虑能源消耗与拥挤收费的小汽车广义出行费用及考虑舒适性消耗的 公共汽车广义出行费用,构建了由这两种交通出行方式组成的交通系统总能源消耗函数.考虑 能耗对出行者路径选择行为的影响,建立能耗目标约束下的以出行时间最小为上层目标函数 的双层规划模型,其中上层模型以一定节能水平下的系统延误最小为目标;下层模型满足双 模式交通网络的随机用户平衡,并采用遗传算法和Frank-Wolfe 算法求解.通过算例,将道路拥 堵收费及节能目标抽象化后代入模型,探讨了道路收费前后交通能耗变化及在不同的节能目 标情况下,道路拥堵收费的节能效果.计算结果表明,在交通需求量较大时,实施道路拥挤收费 有利于减少交通能耗,当节能目标小于25%且同时采取道路收费时,路网出行时间都会相应 减少.     

乘客对常规公交服务质量的感知研究

为确定当前及潜在公交乘客对常规公交服务质量感知程度,全面检索了影响常规公交服务质量的因素并将其分为五类;基于偏好性调查法获取了乘客出行意愿数据,并分别拟合五类因素对公交乘客需求变化率的回归模型获得了公交乘客服务感知度。结果表明,当常规公交的票价、步行时间、站台等待时间、车内出行时间、舒适性5个因素单因素变化时,相应的公交乘客服务感知度分别为0.227、0.446、1.228、1.991、1.028。研究结果可为政府、公交企业等清晰掌握常规公交的改善重点,并为提升其服务质量和提高居民出行分担率奠定基础。     

公交出行分担率及公交优先发展评价研究

近年有的部门和地方政府将公共交通机动化出行分担率作为硬性考核指标。然而,评价指标单一以及对量化值的过分强调,在指导城市公交优先发展实践时将存在局限甚至误导隐患。鉴于此,对公交出行分担率及其评价城市公交优先发展的实施情况开展研究。首先分析公交出行分担率指标使用现状及其评价复杂系统的局限性。深入剖析公交优先发展与交通拥堵、城市规划、能源环境等要素的互动机理。以倡导绿色出行为目标、以通勤出行公交出行分担率为核心,提出三类八项评价指标及其计算模型。最后,从评价指标选用、公共交通与土地利用协调、绿色出行环境建设及管理、公共交通内部各方式协调发展、数据共享等方面提出公交优先实施策略及建议。     

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随着轨道交通在我国大城市中的逐步发展，轨道交通势必与常规公交之间发生客流竞争。本文在分析轨道交通与常规公交客流吸引影响因素的基础上，利用不同出行方式下的出行时耗和出行距离，确定了轨道交通与常规公交之间的客流争夺区域。利用Logit模型，用相对比较容易量化的广义费用函数来代替模型中效用函数，从而建立了轨道交通与常规公交的竞争模型，形成轨道交通与常规公交的分担比例曲线，提供了一种确定两者之间客流分担率的方法。     

基于家庭收入的广州市私家车通勤出行率研究

不同家庭收入的私家车出行者受交通政策影响所做出的反应会有差异。为对该差异进行定量研究,在对广州市私家车出行者进行SP/RP调查的基础上,运用Logistic模型对私家车通勤出行率的影响因素进行研究,分别探究停车费、燃油费和公交等车时间对不同家庭收入的私家车通勤出行率的影响,模型均通过参数检验和拟合优度检验。研究结果显示:不同因素变化对私家车通勤出行率影响差异明显,相同的变化幅度下,燃油费用、停车费用和公交等车时间的调节作用依次降低。研究所得模型可以帮助交通管理者制定私家车出行需求管理政策,也可用于评估政策的实施效果。     

超级拥挤公交网络均衡配流

使用公交路段的表示方法描述公交网络,公交路段上的出行费用受拥挤影响,公交车辆上的乘客流量受车辆运营能力限制.在拥挤影响和能力限制的双重约束下,建立公交乘客均衡配流模型,设计求解算法并给出算例.模型和算法尤其适用于高峰时期乘客流量大于线路运营能力的超级拥挤公交网络均衡配流.     

城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响研究

为研究城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响,开展了出行方式转换的SP(Stated Preference)调查,构建全目的和通勤出行方式选择的MNL模型(Multinomial Logit model)。定量分析了个体属性和交通方式属性对出行者交通方式选择的影响。研究表明：乘客感知的轨道交通全目的出行时耗负效用为相同时耗公交的91%,而通勤时耗负效用为全目的出行的1.89倍;轨道交通出行总时耗对分担率影响最显著,前者增减50%时,后者变动约10%;公交是轨道交通的主要竞争方式,当前者出行耗时提高50%时,后者分担率将增加6.8%;停车费小幅提高和出行时耗增加不能显著促使小汽车使用者转向轨道交通,交通需求管理是引导出行转移的重要途径。     

城市公交线网优化模型研究

通过对居民公交出行需求的研究,找出影响居民公交出行的主要因素,构建以换乘次数最少为第一目标,所经过的公交站点数最少为第二目标的线网优化模型,该模型对城市公交的发展具有重要的意义。     

交通拥挤收费空间公平性探讨

将出行者按照时间价值（VOT）和地域划分为不同群体,在一个简单路网上建立交通网络模型,分析拥挤收费的公平性影响.研究模拟居民的多种不同出行选择,分析了实施拥挤收费对两处居民各类人群在出行方式分担、行程时间以及交通可达性等方面的影响.研究发现,对于始发地居民,引入拥挤收费能够降低其行程时间,提高可达性;而对于周边道路沿途的居民,若周边道路通行能力不高,适当的拥挤收费会提高可达性,若周边道路通行能力较好,拥挤收费则会小幅度的减少其交通可达性.     

多公交信息下居民出行前方式选择意向分析

为了研究公交信息对出行前交通方式选择的影响,选取了公交出行距离信息、 公交车辆位置信息、道路拥堵情况信息和公交换乘信息等四种公共交通信息,通过均匀 设计方法,设计四种公共交通信息组合条件下的居民出行交通方式选择意向调查,并通 过在湖北襄阳获得的数据,建立了多项Logit 模型,定量分析了显著影响因素.研究结果表 明,公交信息对出行前方式选择行为的影响比较显著,且不同的公交信息对出行方式选 择的影响存在差异,但总体上会增加人们选择公交出行的意愿;对于已购车的出行者,公 交信息的影响十分有限,而个人对于公共交通的偏好也会影响其出行方式选择的意向.研 究建议,提供更准确和丰富的公交信息服务以增加城市公共交通的吸引力.