考虑个性化出行需求的多模式公交路径规划

在多模式公交出行中,传统的路径规划方案已无法满足出行者日益增长的出行需求. 为提供基于出行者多种出行需求的个性化路径规划方案,通过IC卡刷卡数据模拟公交时刻表,建立基于模拟时刻表的多模式公交路网模型;采用动态阈值化法建立个性化出行需求评价值模型;设计深度优先搜索-遗传算法（depth first search-genetic algorithm,GA-DFS）,并基于此组合算法提出初始种群产生策略和两点变异方法;最后,假设了3种不同出行需求的出行场景,将某市区的多模式公交路网数据应用于模型和求解算法中,并与使用较广的模拟退火-遗传算法（simulated annealing-genetic algorithm,GA-SA）进行对比分析. 仿真结果表明:所提出的算法与模拟退火-遗传算法相比,平均迭代次数减少了42%,寻优能力提高了50%,并且可以提供基于乘客多种出行需求的路径规划方案.      

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型.基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的K短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建...     

北京市轨道交通乘客出行方式选择分析

轨道交通作为城市公共交通的一种承担方式,近年来在大城市公共交通中扮演着越来越重要的角色,因此对轨道交通乘客出行方式选择的分析显得尤为重要. 本文通过对北京地铁5号线进行乘客问卷调查,掌握乘客到离轨道交通系统的方式选择规律及客流空间分布规律. 研究结论主要有：选择步行方式换乘客流量是最大的,客流主要来自直接服务区,选择常规公交换乘轨道交通的比例次之,选择小汽车出行的人一般都是驾车到有条件的车站进行P+R换乘. 在上述数据分析的基础上,提出了轨道交通系统在规划设计上尽可能根据站点的吸引范围及区域特征实现地面公交、自行车、步行、出租车、私家车等与地铁的近距离换乘.     

手机提供拥挤信息的公交路径选择研究

在公交网络中,智能手机提供的出行信息可为公交出行乘客提供有效帮助. 在手机提供车内拥挤信息条件下,对乘客的路径选择过程进行模拟,构建乘客出行和换乘两种路径选择模型,包括车内的座位分配过程和在站台的排队过程. 通过仿真计算,比较了提供拥挤信息与不提供拥挤信息条件下车内拥挤程度改善情况,揭示了提供拥挤信息条件下乘客的路径选择规律. 结果表明,手机提供车内拥挤信息可以大幅度降低车内的拥挤程度,有效改善乘客的乘车环境.     

手机提供拥挤信息的公交路径选择研究

在公交网络中，智能手机提供的出行信息可为公交出行乘客提供有效帮助. 在手机提供车内拥挤信息条件下，对乘客的路径选择过程进行模拟，构建乘客出行和换乘两种路径选择模型，包括车内的座位分配过程和在站台的排队过程. 通过仿真计算，比较了提供拥挤信息与不提供拥挤信息条件下车内拥挤程度改善情况，揭示了提供拥挤信息条件下乘客的路径选择规律. 结果表明，手机提供车内拥挤信息可以大幅度降低车内的拥挤程度，有效改善乘客的乘车环境.     

公交出行路径蚂蚁算法

结合公交乘客出行的特点,基于Dijkstra算法站点查询的出行路径选择方法,提出了基于蚂蚁算法的具有最少换乘次数的公交出行路径查询算法.算法利用了蚂蚁寻食出行路径选择的行为特点,通过线路激素强度的更新机制,实现了以换乘次数最少和公交出行站点最少的公交出行路径选择优化目标.算法实际查询结果与实际相符.     

基于AFC数据的城市轨道交通乘客出行路径推算

旅行时间是影响乘客路径选择的因素,然而,也是路径选择的结果。轨道交通自动售检票系统详细记录了与出行相关的时间信息,因此可以用来推算路径。首先将一次出行划分为若干阶段,并且分析各阶段涉及的随机性因素;在考虑现场实际的基础上,完成对系统运行和乘客出行的建模。然后,基于出行阶段的相互独立性,设计了用以推算乘客出行路径的方法,并且设计了双盲实验对方法进行验证。最后,案例分析显示,利用票卡交易数据、列车运行图和辅助的步行调查,该方法可以方便而有效地推算乘客路径,进而有助于客流分配和票务清分。     

特大城市交通出行预测:中国面临的挑战与机遇

作为城市交通规划的一个重要组成部分,城市交通出行预测的发展已经走过了60年。最初的研究工作于20世纪50年代在北美展开,随后延伸到欧洲、澳大利亚、新西兰和南美洲以及中国等发展中国家。作为一个相对成熟的领域,交通规划依然包含着许多新的研究方向,同时专业人员在正确合理的使用商业软件方面还有一定的困难。中国正在经历高速的城市化进程,这意味着对道路、公交系统,机场以及城际间高速公路建设有大量的投资。合理的投资决策需要对未来中国交通拥挤的都市进行出行预测。为了更好的了解中国交通出行预测的发展现状,笔者和几个大城市的交通规划部门以及大学的相关院系进行了探讨和交流。此文的初衷是记录下从会谈中所获得的有普遍意义的发现与印象,以及提供给参加讨论者的意见。     

基于Multi-agent协商的出行信息个性化服务策略

为了满足个体出行者的信息服务需求、均衡分配路网系统交通量,采用效用理论和multi-agent建模技术,将驾驶员、信息发布单元以及路网管理者分别作为不同的Agent建立模型,提出了基于multi-agent协商的个性化信息服务策略,期望通过Agent之间的协商实现个体出行者与路网管理者之间的利益均衡.应用Starlogo仿真技术,针对5种路网饱和度和6种服务供应-接受比例组合成的30种服务供给模式,分析了该信息服务策略对出行个体和整体路网的影响.仿真结果表明:协商服务最佳适用路况的流量饱和度为0.95,最佳的服务供应比例为60%.     

战术飞行路径规划算法

为了找出在某些约束条件下的最优飞行路径, 提出了一种基于Voronoi图的战术飞行路径规划算法, 建立了威胁代价函数, 采用分解策略, 首先生成一条由若干直线段连接的参考航路, 然后利用B样条函数对规划的参考航路进行动态修正, 用Matlab进行了仿真验证。仿真结果表明了路径规则算法是有效的, 修正后的路径避免了带有尖角的不可飞路径, 满足最小飞行半径与动力约束。     

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分析了影响城市轨道交通乘客路径选择的主要影响因素,建立了城市轨道交通路径选择的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。应用Logit模型对城市轨道交通网络的客流分配问题进行了理论建模,通过统计调查数据对模型和算法进行了有效性验证。通过问卷调查数据,采用极大似然估计方法,标定了模型中的参数,在有效路径搜索算法方面,提出了一种基于深度搜索优先和分支界定思想的有效路径搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合。最后,在北京市轨道交通网络客流中,运用本文所提出的模型和算法估算了立水桥站到国贸站OD对之间各有效路径被选取的概率,并通过实测调查数据进行了验证,结果表明了本文所提出的模型和算法的有效性。     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

诱导信息下城市轨道交通乘客路径选择行为研究

为研究城市轨道交通诱导信息对乘客的影响,考虑信息提供时间、方式、更新频率及其与路径属性之间的交互关系,提出融合诱导信息的城市轨道交通乘客路径选择行为决策框架。考虑乘客在决策时表现出遵循混合决策规则的倾向差异和不同属性感知差异,建立改进的混合效用-后悔模型。将路径属性与诱导信息同时纳入调研情景设计,基于调研结果标定模型中关键参数,结果表明,基于混合决策规则的模型拟合效果最高(调整优度比达0.396)。进一步分析乘客对信息的偏好：相较于下载手机APP,乘客更喜欢社交媒体推送的形式接收诱导信息;引入信息推送频率时间价值,并对比得出,女性、中老年及非通勤乘客更倾向于接受更高频率的诱导信息推送服务;分析各属性弹性值,表明诱导信息提供方式和更新频率应作为管理者的辅助手段,在特定场景下(例如高峰拥堵和突发事故)诱导信息将会发挥更大的作用。研究揭示了诱导信息提供方式如何影响轨道交通乘客的路径决策机理,有助于设计更加精准和高效的诱导信息策略辅助客流组织管理。     

城市新区公交线路及站点规划方法研究

基于城市新区用地规划及拟建路网,结合城市公交布设特点,采用节点重要度法和权的最小平方法相结合的方法．评定新区主要客流集散点的重要度等级,进而确定线网最优树,以作为城市新区近期、远期公交线路设置的依据。同时．创新性地提出城市公交微观节点重要度的可量化指标。实例证明,该方法具有较强的实用性。     

城市轨道交通站台等候区客流时空特性研究

为了探索城市轨道交通站台等候区域乘客密度的时空特性,通过设计站台等待区乘客密度数据采集试验,采用录像交通信息采集方法对西安市轨道交通2#线7个代表性站点的站台等待区晚高峰时间上、下行乘客密度进行采集;在此基础上,利用SPSS数据分析软件对乘客密度的时空特性进行分析与评价。结果表明：西安市北大街换乘站在晚高峰时段站台等待区的乘客密度明显高于其它站,下行方向的站台等待区乘客密度普遍高于上行方向,非工作日的站台等待区乘客密度普遍高于工作日。研究结果进一步丰富了城市轨道交通站台区交通组织与规划的调查方法与基础数据,为站台区域交通设计和安全应急疏散提供了可靠依据。     

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行人设施的服务水平受多种因素的影响,且行人对设施服务水平的感知存在差异.采用乘客对行人设施服务水平感知的研究方法以及"表明偏好"的调查理念,设计了基于乘客感知的城市轨道交通通道服务水平调查问卷,对北京市轨道交通站内通道的服务水平进行了调查,提出了适合北京市的轨道交通通道服务水平划分依据,并与美国HCM2000中提出的人行道服务水平划分标准进行了比较.调查结果表明,北京市轨道交通通道的服务水平划分依据的下限略低于美国HCM2000中制定的标准.在此基础上,分析了产生该调查结果的原因.该结果可为轨道交通通道的设计及评价提供参考.     

突发事件下地铁网络乘客出行行为仿真模型

城市轨道交通突发事件会对乘客出行行为造成一定影响,同时还将影响网络客流分布。首先分析了突发事件对轨道交通网络客流出行行为选择的影响,建立了乘客Agent和列车Agent模型及系统要素间的交互机制,利用多智能体仿真方法构建仿真模型,对城市轨道交通网络突发情况下的乘客出行行为进行仿真研究。最后通过实验网络进行仿真验算,结果与传统方法对比验证本仿真模型的有效性和实用性。研究可为城市轨道交通网络客流分布计算提供基础,也可为城市轨道交通应急指挥、列车运行方案调整等提供辅助决策依据。     

规划城市轨道交通换乘站时考虑的几个问题

对规划城市轨道交通换乘站进行研究,重点分析几个影响换乘站综合换乘效率的问题：人流导向系统的分析;城市轨道交通之间的衔接换乘;城市轨道交通与其他交通方式之间的合理接驳,总结如何合理有效地完善城市轨道交通换乘站设置,这对发挥城市轨道交通大量、快速、公交化的优势,缓解和改善城市的交通压力具有积极的作用。     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.