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OBD数据的驾驶人出行模式挖掘

传统的出行模式研究通常依靠问卷调查分析驾驶人出行特征,所得结果易受调查数据主观性影响,针对此问题基于北京市域范围内2个月共计3570辆私家车的车载诊断数据,对驾驶人的不同出行模式进行分析并建模.通过长期采集的车辆各项参数,采用基于密度峰值的聚类算法进行聚类,将不同的驾驶人分为高频出行者、通勤出行者、长距偶发出行者以及危...     

基于Logit模型的大连市居民通勤出行行为研究

针对大连市主城区进行通勤出行方式的意向偏好调查.选取7家企事业单位的200名驾车通勤者作为研究对象,建立以私家车、公共汽车为选择对象的二元Logit模型,研究停车收费及公交服务水平的变化对不同特性停车者的出行选择方式影响.结果表明:停车收费费率及公交服务水平对城市居民的通勤出行方式选择有显著影响.将合理的停车收费体系与提高公共交通服务水平相结合,是一种优秀的交通需求管理手段.     

基于用户出行需求的停车预约系统设计

寻找合适的停车位是出行者所面临的最重要问题之一。文中通过分析用户出行需求,构建了基于用户出行需求控制、旨在减少私家车出行需求总量的停车预约平台,提出了该系统总体结构设计和功能实现框架,利用该预约APP进行停车泊位预定,减轻停车需求矛盾。     

基于出行问卷与多模式公交刷卡数据匹配的公交调价影响分析

在公共交通宏观客流变化分析的基础上,展开公共交通出行选择调查,结合基于问卷和IC卡信息关联的公交个体出行跟踪,对北京市公共交通票价调整对出行者出行行为的影响进行深入分析.利用二元Logistic模型对问卷数据进行回归分析发现,职业、收入、是否拥有私家车及出行目的与调价后出行行为的变化存在明显的相关性.同时,研究以样本出行者的多模式公共交通IC卡刷卡数据为基础,提取了公交个体出行链,定量分析调价前后出行结构的变化.结果表明,调价对于非通勤出行者出行结构的影响大于通勤出行者,且这种影响主要体现为引发出行链结构相对简单的短距离轨道出行者转向公交出行.研究结果为公共交通政策实施效果评估,线网优化以及运营管理提供了科学依据和决策支持,有利于进一步提升北京市公共交通的服务水平.     

共享单车引入后通勤者出行方式选择影响因素建模

为研究共享单车的引入对通勤者出行方式选择的影响,通过对南京市通勤居民进行出行问卷调查,从社会经济属性、家庭属性、出行特性及出行意愿4个方面,采用混合logit模型分析通勤者在共享单车出现后的出行方式选择影响因素.结果 表明,性别、收入、企事业者/教师医生、拥有私家车、出行费用、出行距离、出行时间及舒适性对通勤者选择私家车出行都是正显著的;年龄、企事业者、出行费用、出行时间及经济/安全/环保性对通勤者选择公共交通具有显著正影响;收入、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择自行车出行具有显著负影响;年龄、性别、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择共享单车出行具有显著负影响.其中,注重经济性的通勤者选择公共交通的概率会达到65.58%,注重环保性的通勤者选择公共交通出行的概率可达到84.55%;注重舒适性和注重经济性相比,优先考虑舒适性,即更愿意选择私家车出行.      

公共卫生事件持续期通勤合乘设计及组织效率影响分析

为探究城市公共卫生事件下，考虑特殊时期的交通服务需求，通勤合乘模式解决通勤出行的可行性及组织效率，以2020年新型冠状病毒感染的肺炎（新冠肺炎）疫情为背景，基于疫情期乘客出行偏好网络问卷调研数据，分析民众出行偏好及对不同出行模式的暴露风险感知。意愿调研显示，71%的私家车主及无私家车群体均对与同单位人员发生合乘有较高的参与意愿，60%的私家车主表示愿意提供合乘服务，73%的无私家车通勤人群表示愿意接受合乘服务。在单位层面组织通勤合乘，有需求、有条件、有基础，具有良好可行性。以问卷数据为基础构建二元Logit模型对合乘出行驱动因素影响分析，研究发现疫情持续期出行者对交通方式主观感知风险将对合乘选择行为影响较为显著。结合出行群体在疫情持续期的交通方式选择偏好，提出基于健康管理的通勤合乘组织设计的公益互助、安心、用户群体固定、预约共享、合乘人数控制原则和服务水平要求。通过不同场景下合乘仿真，对该模式的预期效率进行解析，得出由单位组织的通勤合乘模式相较商业顺风车而言，前者“N对1”的配对需求与后者“N对N”配对相比，大幅提高了配对成功率。在不同拥车率条件下，存在一个成行率较高的合理员工规模，且该合理规模不是很大。员工住地较为分散的成行率均低于住地聚集场景，当拥车率达到65%的水平时，不论员工住地分布集聚还是分散，均可达到较高的成行率。面对公共卫生事件持续期，探索通过城市交通组织模式创新来破解通勤的流动需求与风险管控难题，为城市治理提供参考。     

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。     

王金城:中交出行“一定要改变这个行业”

正"共享单车""共享汽车"大多数人都听过,但"共享互联网客运系统",大概只有道路运输行业人士有所耳闻。据了解,这是一款基于Saa S的移动互联网综合客运服务平台,在中交出行的技术支持下,道路客运企业搭建自主品牌的互联网平台,融合开展汽车票、定制班线、城际约租车、定制通勤班车、网约车、出租车等网上预约出行服务。15年的道路客运行业从业经历,让他对行业充     

关于公交票价与私家车出行关系的研究方法

该文针对研究城市公交票价与私家车出行量之间关系的需要,提出了一种理论方法。该方法用多元线性回归模型分析了城镇居民家庭人均可支配收入、私家车出行成本等因素对私家车出行需求的影响,并在此基础上结合交叉弹性理论进一步得到公交票价和私家车出行需求之间的弹性关系。通过该方法可以量化公交票价与私家车出行需求两者之间的关系,为城市采用低价公交来制约私家车出行的政策提供一些理论依据。     

北京市道路交通资源占有率分析

为了从宏观上了解城市交通基础设施的利用和使用情况,引入了交通资源占有率的概念表征车辆在全天、全路网上的运行状况。以北京市为研究对象,通过历年的统计数据和交通调查数据,分别从客运交通结构、行车里程、行车时间、交通调查中核查线车型比例等角度对北京市2000年和2005年的公交车、小汽车、出租车等不同交通方式的道路资源占有率进行计算。     

考虑出行群组异质性的有轨电车发展决策行为偏好研究

将有轨电车发展的研讨视为1项决策过程,按照基本属性、出行目的、出行模式等异质性特征,将出行群体划分为不同群组,开展基于不同异质性群组对发展有轨电车决策的偏好特性研究.通过融合行为偏好(RP)的意向偏好(SP)问卷调查,获取不同群组的基本属性及决策偏好特征数据.考虑有轨电车发展决策同时受环境要素、个体社会经济属性及出行需...     

飞行汽车的研究发展与关键技术

飞行汽车作为面向城市空中交通和未来出行的新型交通工具,正日益受到汽车和航空领域的重视,成为汽车和航空技术与产业跨界融合的重要发展趋势。该文介绍了飞行汽车的内涵及城市空中交通(UAM)概念的兴起,阐述了飞行汽车早期梦想的探索历程、面向城市空中交通的研究现状,以及未来将在全新智慧出行交通体系下实现大众化汽车“飞”起来的发展趋势;论述了飞行汽车发展的高功率密度电动推进、高升阻比轻质车体和低空飞行智能驾驶等主要性能瓶颈和关键技术;提出了中国飞行汽车的阶段性发展目标和构建汽车与航空跨界融合技术创新体系,以及重点推动城市空中交通和应急救援等领域示范应用的发展建议。     

Commuting travel behavior focusing on the role of shared transportation in the wake of the COVID-19 pandemic and the Tokyo Olympics

To maintain life in the face of the COVID-19, people's lifestyles and travel behaviors must change. Accordingly, such changes have also occurred in the travel behavior for commuting purposes, especially during periods of severe congestion. The most typical example is the decrease in commuting travel due to telecommunication and other factors. Additionally, with the development of the sharing economy in recent years, the introduction of shared transportation has been rapidly expanding in the transportation sector, which may contribute to alleviating traffic congestion and other problems in the COVID-19 situation. In this study, we focused on the changes in travel behavior for commuting purposes during the COVID-19 period, including the time of the Tokyo Olympics, when traffic congestion was expected. The survey was conducted using a web-based questionnaire. In addition, to further promote changes in the travel behavior during the COVID-19 period, we analyzed the possibility of changes in the use of shared transportation arising from nudge effects of information provision and incentives. The results showed that the changes in commuting travel behavior were related to the awareness of COVID-19. Certain issues, such as a lack of ports and the widespread use of shared transportation need to be identified and resolved. Meanwhile, it was shown that the role of shared transportation for commuting purposes could be further improved by incentives and real-time information presentation about shared transportation.     

多类型共享电动汽车出行用户特征分析

共享电动汽车作为共享经济下的新兴产物,成功融合了私家小轿车和公共交通工具的优点,成为一种新兴交通模式。本文采用问卷调查及统计分析方法对共享电动汽车细分市场下的用户需求及出行选择进行分析,揭示出多类型共享电动汽车的用户特征,以助于共享电动汽车产业发展和促进中国绿色低碳发展战略进程。     

动态输入下路段行程时间研究

以元胞传输模型(LWR模型的离散形式)作为分析工具,以行程时间为研究对象,研究了单车道路段没有出入口的基本路段受交通信号控制影响下的动态行程时间.考虑到路段上车辆密度对车辆速度的影响,文章定义了路段加权密度来表征车辆进入路段时路段的状态.分析结果表明,动态行程时间和车辆进入路段时的流量基本上没有关系;当车辆进入路段时刻一定时,路段加权密度和车辆的动态行程时间成线性关系.     

Is vehicle ownership in urban india influenced by the availability of high quality dedicated public transit systems?

As India's economy grows, so too does the number of people who can afford to own vehicles. A downside of this rapid increase in private vehicle ownership is a corresponding increase in traffic congestion, air pollution, and carbon emissions. Although affordability may be one reason for the shift toward commuting via private vehicles, another contributing factor could be the quality of public transportation. The objective of this paper is to determine whether private vehicle ownership in large urban areas in India is influenced by the presence of high quality dedicated public transit systems. Consumer expenditure survey data acquired from the National Sample Survey Office (NSSO) for the year 2009–2010 were used to develop a vehicle ownership model for 26 Indian cities with a population of at least one million. The results show that the availability of public transportation has a negative correlation to motorcycle/moped ownership but has no strong effect on car ownership. These results should encourage governments in developing economies to invest in high-quality dedicated public transit systems.     

基于改进SWF神经网络多因素行程时间预测模型与算法

行程时间预测一直是交通领域研究的重点问题之一,道路系统的复杂性使预测工作变得困难。将影响路段行程时间的多种因素和改进后的样条权函数神经网络结合起来,根据机动车运行特点,建立行程时间预测模型,可以刻划道路运行的多种状态,能较准确的估计出路段的行程时间,也继承了样条权函数神经网络算法的各种优点。     

基于动态清空距离的特殊车辆与CAVs混合车道控制

特殊车辆的优先通行是道路交通管理的一项重要工作,而目前相关控制措施存在实施难度较大、道路空间利用率低和道路通行能力下降等问题。为解决这些问题,结合智能网联汽车（CAVs）技术特点,提出考虑特殊车辆优先通行的CAVs专用车道控制方法,按应急车辆、一般优先级车辆和CAVs的优先通行顺序设计车辆通行规则。通过预测特殊车辆到达下游交叉口时的路口排队长度,建立“满足不同优先级特殊车辆通行需求”的动态清空距离模型,其中应急车辆以速度损失最小化为优化目标,一般优先级车辆以均衡车辆通行需求为优化目标。针对CAVs在专用道上可能成为其他车辆通行障碍的情况,考虑换道安全和不同换道动机,设计CAVs进入和离开专用道的规则,建立换道决策控制模型;在此基础上,提出适用于不同优先级车辆的专用车道通行控制策略。通过仿真实验对所提方法的控制效果予以分析验证。实验结果表明:与不考虑特殊车辆优先通行的控制方法相比,虽然该方法的车均出行时间和人均出行时间分别增加了3.9%和2.8%,但特殊车辆的车均延误时间减少了59.6%以上;与IBL控制方法相比,该方法的车均出行时间和人均出行时间分别减少16.7%和14.6%,特殊车辆的车均延误时间减少13.5%,专用车道利用率提高36.3%以上,并且在CAVs渗透率大于0.4时获得最佳控制效果。该控制方法在特殊车辆优先通行方面,减少了单一控制策略的局限性,为交通控制和管理提供理论支撑。