多模式公共交通系统的出行信息有效性研究

出行信息是影响公共交通系统服务水平的重要因素之一,有效的出行信息传递能够提高系统服务水平及对出行者的吸引力.基于出行全过程和多模式城市公共交通系统的角度,建立了出行信息搜寻模型,并对出行者的出行信息需求进行详细分析.基于物元分析理论提出了出行信息有效性的评价指标体系和评价方法,并给出一个出行信息有效性评价实例,验证了评价方法的有效性和合理性.     

公共交通乘客出行信息接受水平评价方法

为了科学评价公共交通乘客的出行信息接受水平,分别从信息传递和信息搜寻的角度,对公共交通出行信息进行了详细分析。将信息理论运用于解释出行信息的传递过程,建立了出行信息传递模型。运用信息熵理论将乘客接受的出行信息进行量化,提出了评价出行信息接受水平的具体方法。以实际调查数据为依据,运用该方法对公交乘客的出行信息接受水平进行评价。结果表明,该方法可从乘客认知角度评价出行信息的接受水平和出行信息的传递状况。     

出行信息传递效用与模式分析

为了揭示出行信息的传递效率,并为出行信息的传递模式设计提供理论支持,从出行全过程和城市交通系统的角度,详细分析了出行信息的内容及特征。对国内外相关研究进行的系统分析表明：通过获取充分的出行信息,出行者可以做出最优行程安排,从而提高出行效率;对交通系统管理者而言,良好的出行信息传递能够提高网络的整体运行水平。在此基础上,从总体规划、信息发布策略和效用评估3个方面提出了出行信息传递模式的设计原则,并对目前我国城市出行信息的传递模式进行了详细分析,指出了存在的主要问题和改善途径,为ATIS的建设和评估提供了理论采础和评价方法。     

基于铁路车站作业时间的高峰时段下旅客出行优化模型

目前针对旅客出行时刻与出行路径选择的研究虽然在一定程度上能够为旅客出行提供参考,但由于旅客的出行目的具有多样性,以至于限制了出行时刻与出行路径选择的精准性。本论文针对城市中的旅客到铁路车站乘车这一出行目的明确的出行行为进行模型构建,在传统的出行时刻与出行路径选择问题基础上考虑旅客在铁路车站的作业时长,并在模型中引入经济学思想,针对旅客乘车紧急程度的不同在高峰时段分析不同出发时刻时间成本最低的出行路径,从而为旅客提供精准的出行时刻与出行路径参考。论文结尾通过对一个具体算例进行分析,证明了模型的正确性与适用性。     

高速公路出行信息服务评价指标体系研究

目前,对高速公路出行信息服务水平的评价尚未形成一个完善可用的评价指标体系。为衡量出行信息服务的水平,根据高速公路出行信息服务的特点,从出行信息获取方式、信息内容、信息服务效果3个方面确定了评价指标的建立流程,构建了出行信息服务评价指标体系,主要从出行者接收信息、行业管理者提供信息服务时的便捷性、及时性、丰富性、准确性、时效性、满意程度6 个维度评价服务水平,并将定量指标和定性指标相结合,运用层次分析法（Analytic Hierarchy Process,简称AHP） 确定指标权重,优化指标体系。最后,以各项调查资料为依据,应用该指标体系评估某地区高速公路出行信息服务水平。综合评价结果在一定程度上反映了该地区高速公路的出行信息服务的水平和现状,验证了该指标体系的实用性和可行性。     

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出行信息的搜寻与获取是驾驶员出行决策的重要依据.为获取驾驶员的出行信息搜寻行为特征,以昆明市412个样本数据库为基础,建立驾驶员出行信息搜寻行为的因果和过程结构方程模型(SEM),并拟合各变量之间的路径关系.其中,驾驶员出行信息搜寻的因果结构方程模型重点分析个体属性、信息源因素及环境因素与搜寻行为之间的关系;驾驶员出行信息搜寻的过程结构方程模型则模拟驾驶员的出行信息搜寻过程.结果表明：驾驶员由于自身属性的不同在信息源与搜寻行为上存在显著差异,搜寻行为中驾驶员对出行信息的认知及信息源的选择是重要的影响因素.此外,驾驶员出行信息搜寻过程模型主要受到个体属性与信息需求的影响.     

基于WebGIS的铁路旅客辅助决策系统的研究与开发

以旅客出行和换乘中转站的选择及优化作为实现目标,研究了针对旅客不同出行需求的查询算法,开发出基于WebGIS的铁路旅客出行辅助决策系统.系统为旅客出行决策提供综合查询信息,将最优线路以直观的方式显示出来,实现乘车线路的交互式查询和地理信息系统的实时衔接,后台决策软件综合考虑线路状况,实时更新铁路客运时刻表数据库,给出最优乘车路径选择.     

考虑出行效用的空铁联运需求研究

文章从出行效用角度出发对空铁联运旅客需求进行研究。结合前景理论与后悔理论提出基础效用、风险感知效用和欣喜效用,基于转换的重力模型优化效用函数,得到腹地城市-高铁-航班的旅客需求预测模型。以南京禄口国际机场为目标机场,综合长三角机场群中旅客吞吐量大于1 000万的机场、距离最近的十个机场以及根据行政划分的江苏省所有机场进行空铁联运旅客需求研究。基于Wilson模型提高空铁联运辐射半径的预测精度,构建腹地城市年人均出行次数与人均GDP的关系式,得到腹地城市的空铁联运旅客需求,并进一步根据旅客出行效用评估进行空铁联运客流分配,为机场准确识别出空铁联运需求。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。      

京沪线高铁与民航旅客出行选择行为研究

随着高速铁路的快速建设,其已与民航构成了我国高速客运的主体,使交通运 输方式的供给结构发生了巨大变化.本文通过对京沪线高铁与民航旅客进行SP 和RP调 查,分析京沪线客流的构成和旅客出行方式选择行为特征,并基于非集计理论,构建京沪 线旅客出行选择的Binary Logit 模型,量化各因素对旅客选择的影响程度,该模型准确率 为88%.本文根据调查结果和模型标定参数,对旅客的性别、年龄、月收入、票价、同行人 数、程前时间和出发时间对旅客出行选择行为的影响进行深入分析,结论对了解京沪线 旅客实际出行需求状况,合理设计高铁与民航综合客运产品具有重要意义.     

基于出行时间预算的SUE交通分配

基于均匀分布的路段容量,分析了降级路网中路段和路径出行时间的随机变动,假定出行者根据以往的出行经验获取路径出行时间的可变性,并以出行时间预算的形式将这种可变性纳入到其路径选择过程中,进而定义路径出行时间预算为路径出行时间均值与出行时间安全边际之和.在此基础上,采用变分不等式技术构建了基于出行时间预算的多用户类型弹性需求随机用户均衡交通分配模型,并证明了模型解的等价性.     

Route Selection for Railway Passengers: A Multi-objective Model and Optimization Algorithm

With an increased operating speed in Chinese railways in recent years, the number of passengers traveling by trains has been significantly increasing. The research issue is regarding how passengers select their routes when there are no direct trains. Previous studies have dealt with the route selection problem as a multi-objective optimization. The study began by setting up a transportation network which encompasses the departure and terminal stations along with important intermediate stations. Then, six key factors are analyzed and formulated using a multi-objective model, consisting of the train-running time, railway fare, transfer frequencies, distances between transfer stations, transfer interval time, and travel comfort. Furthermore, a two-phase algorithm is employed to solve the model. A rapid searching algorithm for feasible routes based on the train timetable is established, then the weight vector is assigned by introducing the information entropy to obtain satisfied routes. In the end, the two-phase algorithm is tested respectively for railway passengers from Lanzhou to Beijing (with direct trains) and from Lanzhou to Changchun (without direct trains), and the results show that the proposed model and solution algorithm are efficient for obtaining satisfactory routes.     

VMS行程时间诱导效益仿真算法

基于宏观交通仿真模型,提出了可变情报板(VMS)行程时间诱导效益仿真算法,分析了驾驶人的信息关注率和信息理解偏差系数对VMS行程时间诱导效益的影响。以行程时间计算模型和驾驶人信息响应模型与METANET仿真模型为理论基础,以路网总耗时改善率为诱导效益目标,在3种不同规模的路网上进行仿真试验。仿真结果表明:VMS行程时间对于改善路网运行效率通常具有正面的诱导效益;信息关注率越高,信息理解偏差系数越小,诱导效益越显著;当信息关注率为80%以上时,小型、中型、大型3种路网的诱导效益分别达到28.89%、15.87%、10.53%以上。可见,仿真算法有效。     

基于个体出行链的区域城际铁路规划方法研究

基于“基础设施即服务”的理念研究区域城际铁路规划问题,精准考虑带时间窗的个体出行特征和运输服务供给,构建时空网络联系基础设施、服务供给和出行需求3个维度。在所有路段存在的前提下,考虑城际铁路、城市轨道交通和城市道路等基础设施及其运输服务供给,为每类出行者生成满足其出行时间窗的备选出行链集合,以所有出行者广义费用和总投资费用加权和最小为优化目标,构建整数线性规划模型。在含有物理路段相同、服务供给相同的条件下,采用相同规模,但具有不同特征的出行需求构建3种不同场景进行优化对比,验证所提出方法的价值和有效性。结果表明,本文提出的规划方法在有效满足精细化出行需求的同时,有助于实现投资效益最大,为区域城际铁路规划提供了新思路。     

基于改进遗传算法的铁路三维空间线路智能优化方法研究

归纳和总结了铁路线路智能优化与三维空间信息之间的内在联系,基于OSG技术对空间信息数据进行高效组织,加工处理与信息输出为一体,建立了三维空间信息模型,为铁路三维空间线路智能搜索提供可视化地理信息环境。以平面交点坐标、交点半径、纵面变坡点里程、变坡点高程为设计变量,充分考虑了空间线路平面约束、纵断面约束、平纵组合约束和环境影响约束条件,深入分析铁路三维空间线路优化费用目标函数,建立了铁路三维空间线路综合优化数学模型。采用浮点编码方式,以交点偏移距、交点曲线半径、链式变坡点高程为基因序列,针对多约束条件构成的优化空间进行深入的研究,生成线路方案群;基于多目标排序矩阵方式对每代中线路方案进行适用度计算,设计了选择、交叉和变异三类遗传算子,逐代遗传进化,实现了线路方案向最优线路方案群自动搜索,完成了铁路三维空间线路智能寻优过程。以本文提出的理论与方法为基础,基于vs.net、OSG、数据库等技术实现了铁路三维空间智能选线系统的开发,结合实际工程对本文的理论模型与算法进行了验证和评价。     

自动驾驶影响下的出行行为研究综述

从小汽车出行总需求、出行方式选择、在途时间利用三方面梳理了自动驾驶影响下的出行行为研究现状,分析了用于研究自动驾驶对出行行为影响的数据基础与研究方法,总结了影响自动驾驶环境下出行方式选择的关键因素,指出了出行行为研究存在的问题和未来发展方向。研究结果表明:出行总需求的相关研究主要关注当前服务不足人口的潜在出行,大多通过需求假设分析潜在的变化,在假设的可靠性和结果的准确度方面还存在不足;出行方式选择的相关研究显示车辆服务和出行属性、社会人口和家庭属性、出行习惯属性、居住地和环境属性、个人心理和偏好属性等是影响出行方式选择的关键因素,考虑到不同的研究对象、场景设计与分析方法,性别、年龄、持有驾照、家庭结构等因素对出行行为的具体影响还有待进一步检验;人们对自动驾驶时代在途时间利用的方式和受益程度的认知存在较大的不确定性与异质性,亟需理论模型来进一步讨论潜在的时间利用变化;基于自动驾驶对出行行为影响相关研究的局限性,提出了建立自动驾驶汽车的规范化描述和丰富数据采集方式,开展横向与纵向对比研究,加强各影响因素异质性的考量,辨析自动驾驶时代各类出行行为间的相互影响机制的改进方向。