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.     

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 BL 模型的居民小汽车出行行为研究

本文采用离散选择模型,对采集到的4071份调查问卷所得到的居民出行情况进行分析,建立了BL 模型,定量分析影响小汽车出行行为的影响因素.分析结果表明:家庭月收入、出行距离和是否拥有驾照对小汽车出行的影响最大,出行费用、出行时间等因素对是否选择小汽车出行也有显著影响,而年龄、出行目的等因素则对是否选择小汽车出行的影响不显著.随后,对小汽车出行概率影响显著的因素做了敏感性分析,模型检验的结果说明该模型具有较好的精度.     

基于聚类分析的铁路出行旅客类别划分

对铁路出行旅客进行类别划分,是简化旅客乘车选择问题研究的重要策略.根 据成都-武汉段既有线与新线的旅客调查数据,以旅客的各类主体、出行特性作为属性 变量,运用分层聚类法中的凝聚法进行变量聚类,将具有较大相关性的变量--时间价 值与月收入、出行目的与费用来源合并.然后根据简化的旅客属性变量指标集,运用近邻 传播算法对旅客进行样本聚类,并引用CH、Hart 及IGP 等聚类有效性指标确定最佳聚类 数.指标值表明,将铁路出行旅客划分为6 个类别时,具有最好的聚类效果.调查数据中旅 客乘车选择结果亦显示,不同类别的旅客对客运产品的选择有着明显的偏好.     

基于贝叶斯网络的出行选择行为分析

以通勤出行者为研究对象,应用改进K2算法和贝叶斯参数估计方法,以模块化的建模思想,构造了分析通勤出行方式选择和出行链模式安排及其相互作用的贝叶斯网络模型.以互信息指标度量节点间相互依赖关系的强弱,完成网络的修剪.以修剪后的网络为基础,应用敏感性分析讨论了在出行者及其家庭的社会经济属性、活动和出行属性影响下的出行方式和出行链模式安排的变化,及其相互影响.本文的研究为全面分析活动-出行选择行为及其影响因素间的互动响应关系提供了新的思路.     

基于ML模型的绿色出行方式选择行为研究

为了给绿色出行相关管理政策的制定提供理论依据,在阐述绿色出行定义及其出行方式界 定的基础上,结合2009 年济南市居民出行调查数据分析绿色出行特征,构建绿色出行方式选择 ML（Multinominal Logit） 模型,探讨影响居民选择绿色出行方式的主要因素,揭示出行者属性 特征与绿色出行方式选择之间的关系,定量分析绿色出行方式在各影响因素条件下的选择概 率。研究结果表明：绿色出行方式选择行为受居民年龄、家庭月收入及职业、出行时间、出行 费用等因素影响;班车在远距离的通勤出行中占有一定的优势,应积极发展单位班车等形式的 集约型绿色交通方式;针对出行时间和出行费用采取相应的城市交通管理措施,可以有效引导 绿色出行。     

基于巢式Logit模型的公交出行方式选择行为研究

近年来,随着我国国民经济的不断增长,城市机动化水平的逐渐提高,城市交通和环境的压力不断增大,提高大容量公交系统的服务水平,增加其吸引力是我们迫切需要解决的问题.本文基于北京市第三次居民出行调查数据,从个体出行行为的角度分析城市居民公交出行的特征和规律;同时,采用巢式Logit模型方法,建立了基于时间的交通方式选择模型,...     

出行预测方法从出行模型到行为模型的变革

经过数十年的理论研究与探讨,特别是最近10年来在模型开发和实际应用方面所取得的长足进步,基于行为的出行预测方法已经具备了所有基本条件,来取代目前仍占主导地位的基于出行的方法和模型.首先对行为模型的一些基本概念作了必要的铺垫,进而在扼要介绍了欧美国家进行模型开发与实际应用情况的基础上,来揭示行为模型受到广泛重视的政策与技术背景,并剖析这种新一代模型的理论基础、技术框架和特有魅力.最后针对行为模型在我国的开发应用课题,提出了若干初步建议.     

交通信息对出行行为的影响分析综述

针对制定交通信息采集与发布策略的需要,从出行目的、出行方式、出发时间和出行路径的角度,介绍了相关的典型研究成果,总结了交通信息对出行者出行行为影响研究的主要进展,分析了我国在相关研究中存在的问题和不足,并指出未来的研究方向.     

基于宜兴市居民出行特征的客运交通发展对策研究

居民出行调查是城市交通规划、建设和管理的基本依据．本文根据宜兴市2002年居民出行调查的有关数据,对人均出行次数、平均出行时耗、出行方式构成、出行目的和出行时间分布等进行了分析,并在此基础上,结合宜兴市交通现状及城市总体规划,从优先发展公共交通、重视自行车交通、控制摩托丰发展、加强交通管制、强化市场机制、加强企业管理和政府扶持相结合以及颁布公交行业服务标准等方面,提出了宜兴市客运交通发展的几点对策．     

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。     

基于灰色关联理论与多元线性回归模型的铁路客运量预测

对铁路客运量进行定性分析,采用灰色理论中的灰色关联分析方法,对影响铁路客运量的因素进行关联分析,挑选出关联性最强的因素,建立铁路客运量与影响因素之间的多元回归预测模型,通过实例证明,该预测方法简单可行,预测精度较高。     

铁路客运站旅客最高聚集人数计算模型

考虑了旅客出行习惯和列车晚点, 建立了铁路客运站旅客最高聚集人数计算模型。在模型中, 在出行时, 乘坐6:00~9:00出发列车的旅客一般在列车出发前5~60 min到达客运站, 乘坐21:00以后出发列车的旅客一般在19:00~21:00达到客运站; 在晚点调整时等级越高的列车具有越高的优先权, 晚点时间与运行时间成正比。计算结果表明: 考虑出行习惯后, 计算的旅客高峰时段与实际调查结果相符, 考虑列车晚点后, 旅客最高聚集人数超出未晚点时的50%, 因此, 建议客运站的最高聚集人数设计系数为1.3~1.8, 并按行车密度从小到大取值。     

基于数据仓库的铁路客运客户价值分析模型的构建

建立完备的客运客户价值分析体系,寻找对铁路效益贡献价值不同类别的客户,对合理配置运力资源有相当重要的作用。铁路运输的客户价值很难量化,主要因为要考虑的因素非常多。通过客户关系管理的分析,构建铁路客运客户价值分析模型,并利用数据仓库技术来实现。     

Comparison of several traffic forecasting methods based on travel time index data on weekends

Traffic forecasting provides the estimation of future traffic state to help traffic control,travel guide,etc. This paper compared several widely used traffic forecasting methods,and analyzed each one's performance in detail to make conclusions,which could redound to researchers choosing an appropriate traffic forecasting method in their own works. Compared with conventional works,this paper creatively assessed the performance of traffic forecasting methods based on travel time index (TTI) data prediction,wh...     

铁路客运专线车站乘客集散微观仿真模型

为优化铁路客运专线车站的设计, 研究了考虑不同发车频率的客流生成机制, 应用标准的马尔可夫决策过程描述了乘客在车站内的集散过程, 提出了基于逻辑网络和点阵的设备控制表示方法, 建立了铁路客运专线车站乘客集散微观仿真模型。仿真发现: 当行人移动空间在0.5m ²左右时, 流量达到峰值, 速度分布在20~80m·min ^-1, 并随密度增加呈指数递减趋势; 在相同客流输入条件下, 不同设施上的客流集散规律不同; 通过对行人复杂行为的仿真, 成功再现了客流集散中的自组织现象, 有效避免了交通流基本图模拟现实交通中的不适应取值范围。结果表明模型具有较高的可靠性和实用性。     

铁路客运站选址模型

将影响因素分为非强制性满足定性因素、强制性满足定性因素和定量因素,构建了铁路客运站选址模型。给出3类影响因素产生方法和过程,引入贡献值降低可能由定性因素引起的争议和分歧,通过改变综合贡献预设值大小,产生受非强制性满足定性因素和强制性满足定性因素约束的备选地点集合,建立由定量因素决定的目标函数,在所有约束下形成选址0-1...     

基于旅客出行成本的高铁与民航运输竞争临界距离分析

我国高铁的快速发展对中国民航带来很大冲击,而冲击的大小随着运输距离的不同而变化,因此,高铁与民航运输之间必然存在着竞争的临界距离。基于旅客出行成本,通过分析和计算,得出高铁与民航运输之间竞争的临界距离。这对于协调高铁与民航之间的竞争,促进高铁与民航的发展具有重要意义。     

共用模式下的铁路空托盘调运优化模型

为了实现空托盘经济和高效的调运,系统分析了空托盘调运的原因及必要性.在综合考虑各种影响空托盘调运因素的基础上,确定了以总调运费用最小作为空托盘调运所要实现的目标,并建立优化模型.在对模型进行修正的基础上,对单目标优化问题处理方法进行分析,利用ILOG软件对模型求解.最后,通过案例分析了租赁成本、运输成本、库存成本,以及调运时间与总调运费用之间的关系.算例证实了在租赁费用一定的前提下,运输成本与库存成本越高,托盘调运越少;反之,租赁托盘越少;另外,调运时间越长,租赁托盘越多.研究成果可为铁路集装化运输中空托盘调运提供理论借鉴.