融合XGBoost和图谱修正的公交通勤乘客目的地预测方法

准确把握公共交通通勤乘客的目的地,有助于明确乘客出行需求,提升公共交通服务水平.基于北京市1个月的公共交通出行数据和RP调查数据,通过关联分析乘客公交卡号与公共交通刷卡数据和线站数据,匹配获得563名通勤乘客完整出行链数据,并利用关联规则实现302名公交通勤乘客高、中、低出行稳定性辨识.引入XGBoost集成学习算法,...     

南昌市电动自行车出行特征及竞争优势分析

以居民出行调查数据为依据,分析南昌市电动自行车出行特征,并小汽车、公共交通、慢行等出行方式相比开展电动自行车竞争性、满意度和替换性分析.研究表明,在中短距离出行方面电动自行车有更强竞争优势,同时在公共交通及配套基础设施吸引力尚未提升条件下,要谨慎制定电动自行车发展引导策略.南昌市电动自行车出行特征及竞争优势分析为二线城市制定城市交通政策,开展交通规划、设计、建设和管理工作提供了辅助决策依据.     

北京市居民出行时间成本研究

采用收入法,考虑出行目的、出行方式等因素,给出居民出行时间成本计算的方法与步骤,将居民出行时间价值货币化。以北京市2000年和2005年为对象年,估算了分目的、分方式出行对应的单位时间价值,并根据历年交通调查的数据,获取了当年北京市全社会小汽车、公共交通(包括轨道交通)、出租汽车的平均出行时间和出行量,计算得到北京市全社会当年居民出行的时间成本。     

公交服务质量变化对出行方式选择行为的影响

为了研究公共交通服务质量的变化对居民出行方式选择行为的影响,利用非集计分析和统计分析的方法,采集中山市在2009年和2015年的居民出行调查数据,形成混合截面数据并建立多项Logit(MNL)模型,分别分析各个时间影响居民出行方式选择行为的影响因素,并结合模型结果与统计分析数据分析居民出行方式选择行为变化以及公共交通服务质量的改变所产生的影响。研究结果表明:相比于2009年,2015年该区域的居民出行行为发生了较大改变,摩托车和自行车出行比例下降,公共汽车和小汽车出行比例上升;在此期间等候公交车时间取代了步行至公交车站的时间成为了影响居民出行方式选择的主要因素;该区域居民步行至公交车站的时间逐渐降低,而居民等候公交车的时间持续提升;公交服务质量的演变影响出行方式选择行为,而较差的公交服务质量指标显著影响出行方式选择行为;原本服务质量较好的指标在恶化的过程中会成为影响出行方式选择行为的主要因素;原本服务质量较差的指标,在改善变好的过程中不再成为出行方式选择行为的主要影响因素。     

综合交通信息对小汽车通勤出行链的影响研究

为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显.      

公共交通与小汽车出行的社会成本比对研究

目前交通问题已经不是一个简单的出行问题,由交通带来的社会问题日益受到越来越多的关注。私家车的飞速增多不仅是交通拥堵问题的主因,还造成了社会资源的分配不均。文中提出公共交通与小汽车出行的社会成本构成及计算模型,基于各项指标数据,计算公交车与小汽车的社会总成本并进行对比研究,以对城市中公共交通与小汽车出行的政策调整提供理论支持。     

重大疫情对乘客公共交通依赖性的影响

深入探究重大疫情对乘客公共交通使用行为和依赖性的影响,有助于针对性地改善公共交通服务质量和供需平衡情况.结合前景理论与计划行为理论,开展重大疫情时期SP/RP出行调查,从出行行为表现维度选取3个指标并利用k-means算法标定公共交通出行群体,从7个层面筛选公共交通依赖性内外部影响指标,采用结构方程模型构建重大疫情对乘...     

邯郸市出行者交通方式选择行为差异性分析

针对邯郸市城市轨道交通线路规划工作,根据居民对轨道及其他交通方式选择的意愿调查,利用ML模型对影响公共交通和小汽车使用者出行方式选择的显著性因素进行差异性分析;进行出行方式选择弹性分析,得出不同影响因素设计水平下各交通方式客流分担率之比.其结论为相关政策的制定提供参考.     

山地城市建成环境对居民小汽车拥有影响研究——以贵阳市为例

为分析山地城市建成环境对居民小汽车拥有的影响，探究不同坡度下居民地形感知对小汽车拥有影响的差异，采用贵阳市中心城区不同坡度下的小区居民调研数据，引入3个观测变量来评价居民的地形感知，将结构方程模型（SEM）计算出的潜变量适配值融入Logit模型中，构建包含潜变量和显变量的SEM-Logit模型来研究主客观建成环境与小汽车拥有的关系。结果表明:坡度对小汽车拥有产生积极影响，但不同坡度下的地形感知对小汽车拥有的影响有所不同。在地形条件相对较好的环境中，当小区坡度小于8%，居民对地形感知并不强烈，并认为从小区步行到公共交通站点的距离和时间花费在其承受范围内。因此，地形感知并未对小汽车拥有造成显著影响；在小区坡度为8%~15%时，地形感知对小汽车拥有产生显著负效应。生活在该小区类型的居民，尤其是收入相对偏低的居民，更喜欢选择电动自行车出行，削弱了小汽车拥有量；当小区坡度大于15%时，小区坡度与小汽车拥有量具有正相关性。该小区类型的道路坡度大，居民出行过程中通常会经历频繁的上下坡，造成出行时间花费长，继而形成强烈的地形感知。这严重降低了居民出行选择步行或骑行的可能性，转而提升了小汽车拥有的概率。同时，在SEM-Logit模型中也证明了除地形因素外，家庭年收入、到地铁站最近距离、土地利用混合度、目的地可达性、出行态度对小汽车拥有具有较大影响。      

基于大数据的出行方式分配预测研究

随着城镇化及城市交通机动化的进程加快，在城镇化和机动化的共同作用下，交通拥挤问题已经成为制约城市发展和影响居民生活质量的主要问题之一。居民出行行为研究在交通管理和控制中有着非常重要的作用。结合多元大数据，构建出行方式选择的概率模型，有助于不同小区的出行方式分担率的预测，对缓解城市交通压力、提升运营管理能力有直接作用。本文基于小区出行分配、公共交通和非公共交通以及公交和轨道出行三个层级，分别得出出行分配预测模型，并形成计算机程序。利于实际应用，对识别城市出行特征、缓解城市交通压力提供有效措施。     

数据挖掘在居民出行调查数据分析中的应用

针对居民出行调查数据背后信息挖掘的需求,介绍了居民出行调查数据挖掘的理论及方法,概述了居民出行调查数据挖掘的常规流程,选择Apriori模型对居民出行调查数据进行分析。以南京市居民出行调查数据为样本实例,采用职业、年龄、受教育程度、出行目的等几种属性,以SPSS软件平台对各属性数据进行关联分析,确定影响居民出行方式选择的因素,得出改善居民出行方式构成的相应建议。     

本期导语

引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于 N ested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的 RP和 SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。(任刚,等:拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究)      

北京市交通需求管理政策意向调查与分析

通过意向调查研究居民对各项交通需求管理政策的接受程度以及在不同的交通条件下机动车使用者的交通方式选择意愿。进行初步分析得出,收入的不同对于各项政策的接受程度和交通方式的选择意愿有所不同;公共交通服务水平的提高对于小汽车使用者选择公共交通方式出行具有一定的影响。所以制定合理的收费价格和良好的公共交通条件对于保证各项措施的实施效果和有利于公平性非常重要。本文可作为交通需求管理政策下一步研究的基础,其结果也可为北京市制定交通需求管理政策提供参考。     

居民公交出行链重复性量化分析及其出行规律研究

作为城市交通的枢纽,公共交通系统承载了大量的居民出行.自动数据采集系统收集的IC卡数据包含了大量的乘客出行信息,通过这些数据可分析居民公交出行规律,进而优化公交服务.引入信息熵及熵率对居民公交出行链重复性进行量化,研究了基于量化指标分析居民公交出行规律的方法.通过出行地点状态标定,将乘客的出行链转化为离散的出行序列;利...     

基于智能手机调查数据的居民出行活动特征分析

城市居民出行活动信息是城市规划、交通管理和居民行为研究的重要参考依据。采用传统的基于入户访问和纸质问卷的居民出行调查方式存在受访者负担重、调查精度低、调查成本高等问题,设计并实现了一种基于嵌入GPS(Global Positioning System)模块的智能手机的居民出行调查系统。通过高频的手机GPS定位获取居民出行轨迹,设计基于规则的轨迹数据处理算法,自动提取出行信息。以上海市杨浦区同济新村为例,对比传统问卷调查和基于手机的调查所得的出行数据。利用调查结果对基于智能手机调查的出行生成模型进行系数修正,并对传统调查方式的误差进行分析。发现传统调查的总体误差在33%左右,其中非基家出行的误差更是达到近159%。最后,基于手机调查的数据,对区域内居民活动特征进行分析。     

交通拥堵收费对城市居民出行方式的影响分析

从单中心城市空间模型出发,通过城市空间结构的静态一般均衡框架研究拥堵费引入后的社会转型过程(市场化过程),并以一个线性、单中心、封闭的城市为背景,利用简化的MNL模型进行数学仿真,分析拥堵费的开征对居民出行方式的影响。仿真结果表明,较高的拥堵费会导致收费点以外的居民出行方式由小汽车向公共交通转移,从而降低中心区的拥堵程度。     

基于公交优先的居民出行方式结构与社会效益最大化研究

为了得到城市居民出行方式最佳结构,以制定相应的公交优先政策措施.首先提出了居民出行社会效益的概念,根据居民出行时间价值、平均出行时间与出行费用,计算不同出行方式出行者平均每次出行的成本,在考虑各种出行方式比例的基础上,计算居民出行节约成本,从而计算居民出行社会效益.以居民出行社会效益最大化为目标函数,通过深入研究居民出行时间、出行费用与出行方式比例的函数关系,以及新增公交供给投入成本等参数变化规律,建立居民出行社会效益最大化的约束条件.最后以长春市居民出行调查结果为例进行了实证分析.结果表明:长春市居民出行社会效益最大时,小汽车、公共交通、步行及自行车的出行比例分别为11.27％、62.36％和26.37％,并针对计算结果给出了相应的出行方式结构合理化措施建议.     

拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究

所有出行群体中,受拥堵收费政策影响最大的是弹性出行的小汽车使用者。引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于Nested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的RP和SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。      

票价对轻轨分担率的影响研究——以广州市萝岗轻轨为例

为研究不同的定价策略下轻轨对其影响范围内不同人群的吸引力大小,运用多项 Logit 模型效用最大化理论,并以广州市萝岗轻轨为例,在大量居民出行调查数据基础上,对模型进行参数标定,分析比较小汽车出行﹑电单车、常规公交出行﹑轻轨交通出行4者的效用比,最终确定目标年不同票价政策下各种交通方式的分担率。      

出行者特征要素对公交服务模式的影响分析

公共交通是面向大众的服务,公共交通服务模式的制定与完善需要重点考虑出行者的出行需求,才能从根本上提高公共交通的竞争力.借鉴服务经济学的理论将公共交通服务模式分为公交服务标准、出行者界面、公交服务环境和技术4个维度.基于攀枝花市居民出行调查与公交专项调查数据,应用SPSS定量分析出行者特征要素与公交服务选择的相关性,以考...