职住地建成环境对网约车通勤出行影响研究

网约车通勤出行比例日益增长,对城市交通运行产生冲击.通过研究影响网约车出行需求的建成环境因素,可以为网约车需求管理提供重要参考.考虑到空间变量的竞争和溢出效应以及误差变量的空间相关性,构建将空间滞后和空间误差同时纳入考虑的空间杜宾误差模型,利用深圳市滴滴出行平台的网约车早晚高峰通勤出行信息,以交通小区为地理单元度量建成环境变量,研究职住地建成环境与网约车通勤出行的空间相关关系.结果表明,居住地与就业地的建成环境对网约车通勤出行的影响存在差异,居住地影响因素更多,而就业地因素的影响程度更大,其影响因素相关系数绝对值是居住地对应因素的2倍以上;由于存在空间溢出效应,增加公交站点数量可以在空间上更大范围地减少网约车通勤需求,促进绿色出行方式的选择.      

基于GPS数据的出租车出行需求预测研究

近年来“网约车”数量越来越多，“网约车”等待时间长与载客热区需求大等问题也逐步显现，乘车体验亟需改善。在成都市出租车GPS数据的基础上，研究出租车出行分布规律，划分工作日为早、晚、夜高峰相关时段，引入k-距离曲线改进DBSCAN空间聚类算法，对出租车上下客点进行聚类分析，并用数据挖掘得出载客热区。采用BP神经网络预测载客热区的出行需求，预测结果表明，早高峰时段BP神经网络模型的MAPE分别较随机森林模型、岭回归模型提高了3.25%和5.87%，晚高峰时段提高了2.98%和4.32%、夜高峰时段提高了1.44%和2.58%，验证了BP神经网络在出租车需求预测方面的可行性。      

基于GPS数据的出租车通勤识别及时空特征分析

为研究城市居民出行活动中使用出租车完成的通勤行为及其时空分布特征,基于出租车GPS设备所生成车辆活动轨迹数据,利用地理信息数据库处理及GIS技术,对出租车出行起讫点信息进行甄别,在交通小区划分的基础上,构建了出租车载客出行行为OD矩阵,提出了基于出租车出行的通勤客流识别模型,并据此建立了通勤距离和时长的计算模型,用于通勤行为的时空特征分析。最后,以西安市为实证对象,对建立的模型进行实证分析。研究结果表明:各交通小区间出租车出行交通流波动系数在0.2时较为稳定;工作日的早高峰通勤交通流为20 000~27 000车次,晚高峰通勤交通流为15 000~27 000车次,其中,周一和周二相对稳定,周三至周五略有增加;工作日出租车早、晚高峰平均载客车次数基本一致,周二出租车通勤人数最多,周四相对较少;整月内所有工作日早高峰出行中依靠出租车的通勤出行量约占单日高峰交通流均值的27%;出租车通勤出行平均距离为3.7km,通勤距离主要分布在2.5~7km,通勤出行的平均时长为17min,通勤时间主要分布在10~20min;就业地和居住地的识别结果与实际土地利用性质所代表的地块属性基本一致,该方法可对城市居民使用出租车方式的通勤行为以及就业地和居住地进行有效识别,并为城市通勤服务交通系统优化及空间活动的异质性分析提供依据。     

老年人交通出行需求与供给均衡分析

通过对出行目的、出行时段和出行方式的分析,研究了老年人出行需求特征,提出了我国在满足老年人出行交通供给设施方面的不足。希望通过现代交通技术和政策来改善老年人出行的机动性,提高老年人的生活质量,满足其出行及活动需求,以期为城市交通供给侧的改革提供思路。     

基于特征图谱的区域出租车出行需求分布特征研究

以北京为例,基于出租车计价器数据和GPS数据,提取各活动空间的出租车需求发生、吸引强度,选取载客热点交通小区作为典型居民活动空间.采用主成份分析法实现数据降维,并采用Canopy-K means聚类方法,将典型活动空间划分为6类,包括居住地、就业区、商业娱乐区、旅游景区、交通枢纽区及综合型区域.采用特征图谱表征方法,分析了不同类型活动空间出租车出行需求分布时空特征.研究对于掌握区域出租车出行需求产生和吸引的时空分布特征与预测、改善出租汽车运输服务质量,具有重要的意义.     

与路外停车场协调的城市路内停车设施选址优化模型

为了使路内外停车设施合理分布,减小停车成本,满足城市停车需求,保证城市动、静态交通的整体效率,从路内外停车设施的关系出发,比较路内外停车设施的车辆停放特性及泊车者的停车行为特性,得出路内停车行为发生的特点;并且通过分析路内停车设施对动态交通的影响,建立了离散和连续的延误评价分析模型。假设停车需求与路外停车场已知,在综合考虑路内停车设施对动态交通的影响、绕行距离、步行距离及泊位供应量的基础上,提出一种多层次、多目标优化模型。用遗传算法求解,算例计算结果表明,与路外停车场协调设置路内停车带,不仅能满足停车需求,而且能使平均绕行距离和平均步行距离分别减少80％和65．5％。     

基于组合模型的车辆出行特征模式划分

精准掌握车辆的出行规律研究智能化城市交通管理及规划的基础工作,而掌握车辆出行规律的前提是探究车辆的出行特征。为研究城市道路交通车辆的出行特征模式,通过对历史RFID轨迹数据挖掘,对私家车、出租车样本轨迹数据进行定性分析,总结车辆运行的分布特征规律。基于数理统计分析,建立了出行频次、在网时间、轨迹重复率、出行时段,活动偏好区域、干线影响区偏好等出行特征指标体系。通过对出行特征指标的定制选取,建立基于密度峰值(CFSFDP)算法与BP神经网络算法的出行特征群体辨识模型。研究了私家车、出租车存在的特征群体,辨识出不同的出行模式,即实现出行特征群体的辨识。选取重庆市主城区域内的RFID数据进行试验分析,分别基于私家车、出租车提取的出行特征指标,进行CFSFDP算法的聚类分析,找到聚类中心,归纳分类数据。再利用分类数据进行BP神经网络训练学习,评价模型试验结果。结果表明:私家车存在3种出行特征群体:商用私家车群体、通勤私家车群体、其他私家车群体,群体识别率为97.2%。出租车具有2种出行特征群体:其他区域偏好出租车群体、干线影响区偏好出租车群体;群体识别率高达99.18%。     

基于时空容量的配建停车资源共享匹配方法

为了提升城市中心区多类型用地配建停车设施的泊位利用效率,基于车辆停放的空间和时长占用特性,明确基于时空消耗的多类型用地组合停车设施容量概念,建立停车时空资源消耗模型。结合停车共享理念,设计片区组合停车设施时空资源匹配的优化流程,建立面向"溢出停车需求、共享泊位供给、时空资源分配"的理论模型和计算流程。进而以组合用地各停车场泊位综合占有率最小为目标,运用用户均衡理论建立了停车供需时空匹配优化模型,并将所提方法应用于居住区、行政办公区、商场、酒店、医院这5种典型用地类型配建停车设施构成的算例进行研究。结果表明:各类停车设施服务居住区停车需求的共享泊位分配数量由停车场泊位需求的空间数量和停放时长共同决定,并非所有存在剩余泊位的停车场都适用于通过开放共享来提升片区停车设施的利用效率;行政办公区配建停车设施(匹配占有率39%)无论长时还是短时,均最适合匹配居住区溢出的夜间停车需求,其他依次为匹配效果接近的商场(匹配占有率16%)和酒店(匹配占有率15%),医院(匹配占有率0)与居住区溢出需求的匹配最差。提出的停车资源匹配方法能够精确计算不同停车需求时空特征所对应的泊位共享分配方案,可为精细化共享停车策略的制定提供量化支持。     

基于地理加权回归的共享单车需求影响因素分析

以共享单车订单数据、空间地理数据以及公共交通刷卡数据等多源数据为基础,构建基于地理加权回归的需求影响模型.结果表明:共享单车订单的空间分布具有空间集聚效应;影响因素对共享单车需求的影响程度具有空间非稳态的特征,在大多数交通小区,居住用地、休闲娱乐、购物服务、科教服务、公交登降量、轨道登降量等因素与共享单车需求为正相关关系;办公用地、风景名胜与共享单车需求为负相关关系.本研究可为共享单车的投放规模确定和日常运营调度提供支撑.     

路侧停车行为对车流行程时间的影响

为实施精准化、动态化路侧停车管理策略,协调道路行车与停车之间的关系,剖析了路侧停车行为对交通流的干扰机理.选取北京市4处典型路侧停车带,基于路侧停车订单和实地调研数据,对停车设施利用特征、停车时长分布特征、停放车辆数目分布和驶入车辆数目分布等典型的停车行为特征进行了量化,建立了道路周边用地性质与停车行为的映射关系;并根据以上特征规律建立路侧停车带设置于机非混行路段的仿真模型,分析最高允许停放时长、路段交通量和停车需求量等关键因素对路段机动车行程时间的影响规律,定量描述了各因素不同区间值对行程时间波动程度与波动范围的影响.选取新街下坡路侧停车带为例,以控制车流行程时间延误为目标,综合考虑各时段的交通流特征、停车设施利用效率和停车需求量等要素,从停车泊位数目设置、停车需求控制和停车时长角度提出了相关的优化措施.结果表明,限制停车时长为1h能有效降低道路交通影响,道路机动车交通量低于440 veh/h或停车需求下降30% 时,行程时间的波动程度和波动范围趋于稳定,交通影响的改善效果达到瓶颈期.      

能力约束下的停车行为模型及其求解算法

建立了能力约束下的旅行选择和停车行为模型,模型同时考虑了出行者对旅行路径和停车设施的选择、道路路段和停车设施的能力约束以及道路网络的需求弹性。构造了数学规划模型,证明在非主动能力约束下,网络均衡条件与该数学规划模型等价;当能力约束为主动约束时,该数学规划模型的解不是网络均衡解,但当对路网的饱和路段和饱和停车设施征收某个附加费用之后,网络均衡解满足能力约束。设计了增广的Lagrangian对偶算法和部分线性化算法来求解该模型,并利用算例来验证模型和算法的效率及评价交通政策的效果。计算结果表明:停车收费、新增停车设施、停车设施与目的地之间的步行距离将显著影响出行者的旅行选择和停车行为。     

基于神经网络的停车需求预测模型及应用

结合停车需求特点分析了停车需求影响因素,提出了基于主成分分析的BP神经网络停车需求预测模型,该模型主要是通过对城市中心区停车需求的经济、土地、交通的特征分析,利用主成分分析法,明确了影响停车需求的主成分,简化了神经网络的输入样本,消除了网络输入之间的相关性,提高了网络的性能,实现了公共停车需求的准确预测。     

弹性需求下的组合出行模型与求解算法

研究了弹性需求下的组合出行行为,利用网络均衡理论和超级网络方法,给出了弹性需求下组合方式出行的混合网络均衡条件,提出了与均衡条件等价的变分不等式模型,讨论了模型解的存在性和唯一性。设计了求解模型的算法,并用一个算例分析了模型参数对模型求解结果和算法收敛性能的影响。结果表明:该模型能够有效地描述人们的组合出行行为。这一研究将有助于加深对交通行为的理解,有助于合理规划与布局停车换乘设施以及协调发展多种交通方式。     

城市共享汽车发展现状与问题研究——以保定市为例

汽车共享模式的出现,极大便利了人们的出行方式,对交通状态、停车情况、资源供需关系等方面都产生了不同的影响。保定市共享汽车目前存在安全隐患、配套设施布点以及车辆认证监管等问题,汽车生产企业需要进一步优化共享汽车的运行模式。相信在来来,汽车共享模式可以在一定程度上缓解因传统出行方式带来的一系列社会及环境问题,产生良好的社会与环境效益。     

考虑共享停车的用户出行选择研究

为探讨共享停车的出现对用户出行选择的影响,将出行者划分为共享停车和普通停车两种用户类型,分别构建停车阻抗函数,并基于分层Logit(NL)建立停车和路径联合选择结构模型.进一步提出带有两种停车方式的随机用户均衡模型,并改进相继平均算法对模型进行求解,通过算例分析发现预约费用从4元变化到12元时,共享停车需求量从378辆...     

不同市场经营机制下停车设施定价模型

基于网络均衡理论,在分析出行者交通方式、出行路径和停车设施选择均衡的基础上,建立了不同市场经营机制(包括垄断、寡头竞争和社会最优3种类型)下市区内的路外停车设施和市区边缘的停车换乘设施的定价模型;并对所提出模型进行了实际应用,同时比较了不同市场均衡解的效果。结果表明:垄断经营机制会导致最高的停车收费价格、最低的停车需求和社会福利及最高的总系统利润;社会最优与其相反,而寡头竞争介于二者之间。     

上海典型停车换乘选择行为研究

针对上海6处停车换乘(P+R )点位使用率有高有低的情况,展开P+R用户选择行为调查。初步调查发现出行时间是最重要的影响因素,其次是出行费用。为研究结论普适性,采用网络观测辅以实际行程时间调查的方法,对高峰时段6个换乘点位的典型通勤路径的自驾、P+ R方式的出行成本进行了调查。分析发现,上海P+R设施应分为城区内和城郊设施2种类型;P+ R用户并非全部由自驾出行人员转换而来,也转自于公交+地铁或出租+地铁等其他出行方式人员;其中,自驾出行人员对时间节省最关注,道路通畅时其时间价值要低于交通拥堵时;公共交通出行人员由于出行时间节省而选择P+R;出租+地铁及普通停车换乘用户更关注出行费用;P+R有助于促进多模式交通出行,公交配套不完善地区P+R需求更大。      

城市道路交通网络系统容量评估模型

以出行者出行行为选择为基础,以最大化网络容量为目标,建立了城市道路交通网络容量双层规划评估模型。其中下层引入停车路段（搜索停车设施所行驶的路段）和步行路段,把停车设施转化为道路路段,以出行分布、方式分担和均衡配流组合模型来反映出行者出行目的地、出行方式服从多项式Logit和出行路径服从用户均衡原则的出行选择行为;上层以网络储备容量最大化为目标,考虑网络的路段通行能力、外部环境以及服务水平要求等约束条件下的最大流量问题。最后给出了相应的启发式求解算法。研究结果表明：该模型和算法有效且易于操作。     

停车综合改善方案研究——以天津市华苑科技园区为例

以实际工程为例,制定调查方案,对日间及夜间的停车情况进行调查。以调查数据为基础,分析现状出行及停车特征,总结得出现状地块存在出行结构不合理、路内停车周转率不足、路外停车资源利用不充分等问题。最后,在此基础上制定停车改善方案,引入包括共享停车在内的多模式改善方法。该改善方案的有效实施,不仅可以解决该地块的停车供需矛盾,同时也可以为其他同类建设项目的停车改善方案提供借鉴和参考。