城市交通方式的出行成本量化方法研究

本文通过对步行、自行车、摩托车、公共汽车、小汽车、出租汽车、轻轨、地铁等各种交通方式在使用成本、基础设施成本、出行时间成本以及外部成本等方面进行量化分析,确定了城市出行成本的计算方法,从而为各个城市优化交通结构提供依据。     

考虑异质出行者的随机瓶颈模型

研究早高峰期内通勤者由生活区开车通过高速公路到达工作区的交通行为.假 设出行者是异质的,其时间价值（VOT）按照递增的顺序排列,并假设高速公路上瓶颈的 通行能力在某一区间内随机变化,基于经典瓶颈模型对出行者的均衡出发时间选择行为 进行解析求解,给出了模型的均衡性质和个人出行总成本.结果显示,随着瓶颈通行能力 随机性的增大,出行者的期望等价出行时间和高峰期长度增加.当瓶颈通行能力的随机性 降低时,个体均衡出行成本下降,时间价值越大的出行者,其成本降低的收益越大.算例结 果验证了理论分析结论.     

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对城市公共交通进行可达性分析，可以反映城市间不同区域通过公交线网的交通便捷程度。本文通过对乘客出行心理、行为的假设和公交线路、道路可达性范围的界定，给出了一种简易的公共交通网络可达性指标计算公式，并基于TransCAD软件给出了指标计算方法步骤。最后，通过对长春市中心区的公交可达性进行了实证验算，得到了可信的结果。     

基于对数正态分布的出行时长可靠性计算

交通拥堵不仅延长了平均出行时长,同样增加了出行时长不确定性。研究出行时长不确定性对计算拥堵成本、帮助出行者制定出行规划具有重要意义。基于出行时长分布服从对数正态分布假设,提出90%分位数出行时长可表示为平均出行时长和变异系数的函数。通过挖掘深圳市出租车GPS信息,发现变异系数的波动在10%以内,因此对90%分位数出行时长影响很小;而90%分位数出行时长与平均出行时长呈现明显的线性关系。研究表明出行时长不确定性会随着拥堵程度增加而呈线性增长,该结论为计算出行时长不确定性提供理论和实证支持。     

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快速公交的运营调度灵活性是其与普通公交区别中很重要的一个方面。为了提高快速公交的运营调度质量,研究了优化快速公交的发车间隔和车辆形式组合,通过建立乘客出行时间成本和公交车辆出行时间成本最低的参数优化模型,考虑了全程车、区间车和大站快车三种不同车辆调度形式的组合,以及在乘客人数、时间和发车频率方面的约束条件。给出了基于可变长度编码的遗传算法的模型求解算法,并给出数值算例。结果表明：优化结果最多可以节省69.92%的成本,敏感性分析表明在出行量增加并且出行速度减小的情况下,都可以通过合理的配置车辆的形式,减少整个系统的出行成本。具有良好的科学性和可操作性。     

基于多源数据的公交客运廊道识别方法

针对现有廊道识别方法存在的不足,提出一种融合多源数据精确识别公交客运廊道的方法,对城市既有公交客运走廊起讫点进行准确识别。首先,通过手机信令数据刻画居民的全方式出行规律,从公交IC和GPS数据中提取居民的现状公交出行链;其次,构建公交客运廊道判别模型,利用需求客流因子和供给客流因子对城市公交客运走廊的客流集聚效应进行量化分析;最后,以融合了多源数据的总客流因子为判断标准,锁定公交客运廊道的最佳起讫点。研究表明:采用多源数据可以实现对乘客出行特征的精准描述,以此得出的廊道判别结果较常规判断方法更贴近乘客实际出行需求,可为城市客运走廊战略规划提供理论支持。     

公交网络系统的随机均衡配流模型

基于对公交网络的特殊性,把换乘次数的影响反映到出行时间中,提出符合乘客出行路径选择的行为假设。给出了广义出行时间下的SUE（Stochastic User Equilibnum）条件。在有容量限制的情况下,建立了公交网络系统的随机均衡配流模型。给出了模型的求解算法和算例,算例的结果表明模型具有一般性和适应性。     

长春市轨道交通换乘方式选择影响因素分析

通过对长春市居民轨道交通换乘方式的调查数据整理,利用多元Logistic模型,分析不同影响因素对居民城市轨道交通换乘方式选择的影响,得出出行者性别对出租车换乘有显著影响,男性更偏向于选择出租车换乘,拥有网约车打车APP对常规公交换乘有显著影响。打车软件的流行使居民出行换乘的方便性大大增加。学历水平越高的出行者越喜欢选择比较环保的步行和自行车换乘方式。月收入越高的更加注重出行的时效性,更偏好选择高效率的网约车换乘方式出行。出行距离对出行者是否选择轻轨+轻轨换乘影响较大,出行时间在出租车、小汽车、网约车这几种出行时间相差不大的换乘方式中影响不大。最后对城市的轨道交通换乘发展的优化提出合理的建议。     

有限理性下个体出发时间选择行为研究

个体受限于认知能力和逻辑推理能力的限制,在出行决策过程中很难做到完 全理性.本文以出发时间选择为例,在有限理性行为假设基础上,引入空间知识获取、学习 及认知更新和方案搜索等关键行为要素,构建有限理性下的出行决策过程理论框架.融合 RP和SP 调查方法,设计出发时间选择行为意向调查方案.研究个体知识的表达方式,应 用贝叶斯学习理论完成认知更新.定义搜索成本和收益函数,利用调查数据分别提取基于 PART 和RIPPER 算法的出发时间启发式搜索规则和决策规则.结果表明,有限理性下个 体出发时间选择行为存在感知阈值,而并非寻求全局最优解.     

预测通道客运分担率的MNL模型特性变量选取

基于非集计离散选择模型理论,结合通道内各种运输方式特性,给出了在运用MNL模型预测通道客运分担率时特性变量的选取原则。分析了影响旅客出行方式选择的出行时间、安全性、舒适性、方便性、费用等因素间的关系以及各因素作为特性变量的适应性,认为在运用MNL模型预测通道客运分担率时应选取出行时间、费用收入比和发车频率作为特性变量,并给出了各特性变量的取值标定方法。结合旅客出行特征调查数据,进行了实证分析和各个特性变量灵敏度分析,得出制定客运专线运营策略时应主要考虑出行时间、费用和出行者收入变化影响的结论。     

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根据道路交通承载能力研究方法,提出综合考虑网络拥挤、服务水平、择路行为和能力约束等因素的客运专线路网承载能力的研究方法.在假设条件下使旅客可以直接分配到没有旅客列车的物理网上.将旅客的出行阻抗定义为包括出行票价、时间价值和拥挤价值的广义费用,服务水平定义为旅客的实际出行阻抗与最小阻抗之间的比值,在此基础上提出了基于物理网络的客运专线承载能力模型,并设计了包含两阶段算法的启发式算法进行求解;最后对给定的客运专线网络进行实例计算,验证了模型的可行性.     

市域轨道交通线衔接模式评价方法研究

通过给出市域轨道交通线分段、贯通模式的定义,分析了分段、贯通模式对建设成本、运营成本、环境、乘客出行等关键因素的影响及其影响程度,从服务水平、经济性和环境影响3个方面建立了市域轨道交通线衔接模式的评价指标体系,以总费用现值方法为基础构建了市域轨道交通线衔接模式的评价模型,最后以上海轨道交通9号线为例进行了案例研究。     

城市居民出行成本的量化方法研究

本文通过对城市中几种常见的出行方式,主要包括步行、自行车、摩托车、公共汽车、小汽车和出租丰在使用成本、基础设施成本、出行时间成本以及外部成本四个方面的数量化方法研究,分别确立了城市交通出行成本的计算方法和模型。然后以哈尔滨市为案例进行了调查和分析研究,以便为交通政策的制定以及交通资源的合理利用提供科学依据,促进城市交通的可持续发展。     

机场陆侧抵港旅客出行链走行时间研究

提出了一种构建出行链走行时间模型的方法,该方法首先明确了机场陆侧抵港旅客出行链的定义,选取出行链走行时间进行研究;其次分析了性别、年龄、出行目的及是否携带行李对旅客出行链走行速度的影响,结合路径距离构建出行链走行时间模型;最后在大兴机场选取下客廊桥至行李提取区出口这一区域进行现场实验,验证了该模型的有效性.通过单因素方...     

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城市公交系统包含多种公交模式如地铁、轻轨、公交专用道、地面公交等,不同模式的车辆行驶速度及换乘时间差异很大,同时由于城市公交运行时间的具有较强的随机性,基于静态分析的路径选择与实际的动态最佳路径常有较大偏离。本文以公交出行链各环节为边,通过构建包含不同公交模式的多层次网络邻接关系,并对各边进行平均出行时间及时间可靠度的双重赋权,建立考虑出行各环节时间随机波动的多模式公交线网;并以通行时间较短、延误风险较小为路径寻优的双重目标,通过在路径寻优过程中对延误高发线路及换乘点进行启发式规避,实现在出行时间许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。文中最后通过实例表明该算法的合理性及有效性。     

基于路段间转移概率的最优路径预测方法

提出一种基于路段间转移概率的最优路径预测方法，即根据出行时间，将历史出行数据分为早高峰、晚高峰、非高峰3组反映不同交通状况的时间段；根据起点和终点所在区域，对出行数据作进一步处理，解决给定起点与终点之间出行数据不足的问题。基于有经验的出行者选择路径即为最优路径这一假设，通过历史出行轨迹计算得到路段间的转移概率，建立Markov链模拟出行者路段选择行为，将最大选择概率路径作为最优路径的预测结果，并给出其求解方法。该方法仅利用历史出行轨迹进行最优路径预测，避免了复杂的路段阻抗计算，且具有数据易获取，与实际出行行为一致性高，计算量小的优点。案例分析表明，预测结果准确性在不同出行时段下产生变化，而交通区域划分的大小对其影响较小。     

城市交通拥挤的社会成本分析初探

交通拥挤的社会成本可分为生产成本、使用成本、时间耗费成本及外部成本,本文在定性分析的基础上,对使用成本和时间耗费成本做了定量分析,给出了计算公式,并通过对大连市西南路某路段在拥挤时段的调查,计算出了居民出行时间成本的损失和城市交通使用成本的损失,这一结果可以推广到整条道路或区域路网,从而为城市交通的良性发展和减少经济损失等方面提供了有效的理论依据。     

基于售检票数据挖掘的轨道交通乘客居住区辨识

以自动售检票数据潜在包含的时空关联关系为基础,构建城市轨道交通乘客居住区辨识方法.假设轨道交通大部分乘客出行满足：一日内首次出行起始站与末次出行终点站相同,首次出行起始站与前日末次出行终点站相同,连续时期内首次出行起始站与末次出行终点站总是紧邻“家”的位置,以此为基础构建居住区辨识中心点法.以北京市轨道交通为对象进行实证分析,通过连续一周自动售检票数据挖掘能对88.7%的公交卡(不包括单程票、员工卡)所对应乘客的居住区进行辨识,验证了本文方法的准确性与有效性.本文研究提高了售检票数据应用价值,为乘客出行行为及需求特征分析提供了方法支持.     

基于时间便利性的行程选择

出行者基于广义成本最小化选择最佳的出行方式。广义成本包含资金成本、时间成本与舒适成本。随着社会的发展。出行者对时间成本看的越来越重。时间成本与时间长度和时间起始点有关,时间成本不仅包含出行者的时间价值也包括早到或晚到的损失。相对于频率较快的地铁与公交,满足乘客长距离出行的火车的时间点对乘客出行的影响很大。本文通过对杭州与上海之间的城际高铁后,出行者在汽车、自驾车及高铁三种方式之间的选择进行调查。得出列车行程安排应考虑旅行时间长度来安排起讫点的时间点,并通过两个例子来佐证合理的时间安排可增加列车的竞争力。优化出行结构同时也保证了列车的客源。本文的研究对于其他的城际列车有借鉴作用。     

大连新建地铁对公交出行选择的影响

为了分析城市新建地铁项目对居民公共交通出行的影响,改善公交服务水平,提高公共交 通的分担率,针对大连市新建地铁线路展开研究。以大连市地铁1 号线沿线站点作为研究区域, 采用SP （Stated Preference） 调查方法,收集了300 名地铁沿线居民对常规公交以及新建地铁两种 出行方式的选择数据。通过建立二项Logit 模型,分析出行成本、换乘时间等选择方案特性变 量,出行特性变量以及出行者特性变量对于居民出行方式选择行为的影响,并计算弹性值及模型 精度。结果表明,通过调整出行成本及换乘时间可有效提高地铁分担率。由此提出相关政策建 议：对于出行成本,可从出行者年龄及出行次数两方面制定不同的优惠政策;对于换乘时间,可 从提高可达性、完善购票系统以及调整发班频率三方面进行改善。