基于能耗测度的道路拥挤收费模型

分别建立了考虑能源消耗与拥挤收费的小汽车广义出行费用及考虑舒适性消耗的 公共汽车广义出行费用,构建了由这两种交通出行方式组成的交通系统总能源消耗函数.考虑 能耗对出行者路径选择行为的影响,建立能耗目标约束下的以出行时间最小为上层目标函数 的双层规划模型,其中上层模型以一定节能水平下的系统延误最小为目标;下层模型满足双 模式交通网络的随机用户平衡,并采用遗传算法和Frank-Wolfe 算法求解.通过算例,将道路拥 堵收费及节能目标抽象化后代入模型,探讨了道路收费前后交通能耗变化及在不同的节能目 标情况下,道路拥堵收费的节能效果.计算结果表明,在交通需求量较大时,实施道路拥挤收费 有利于减少交通能耗,当节能目标小于25%且同时采取道路收费时,路网出行时间都会相应 减少.     

城市道路最大出行距离计算模型

为了合理体现交通事故延误对出行者路径选择的影响,提出了随机状态下的交通事故时间延误模型。将交通事故的随机性、持续时间和道路通行能力等不确定性因素引入到交通分配模型中,并对路径选择模型进行修正。分析了各等级道路最大适宜出行范围,根据修正的路径选择模型,采用逐次交通分配方法,得到各等级道路的出行周转量和出行距离,并与不考虑交通事故延误时的出行距离进行了对比分析。分析结果表明:当考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、2.946、4.054、5.963km;当不考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、3.000、6.000、10.000km;交通事故延误是影响出行者路径选择的重要因素;当考虑交通事故延误时,高等级道路的最大出行距离变小。相比于传统的路径选择模型,本文模型更优。     

停车收费影响下深圳居民公交出行选择研究

文章在对深圳停车收费与北京、东京等城市进行类比分析的基础上,对深圳居民的出行方式选择进行了调查,并基于二元Logit模型理论建立了深圳市停车收费影响下居民出行方式选择的概率模型,分析居民公交与小汽车出行方式选择行为的差异,探讨通过停车收费引导小汽车转向公交出行的规律。     

基于EMME的城市收费道路流量预测研究

现有的车流交通分配模型在道路中主要考虑道路的延误函数,而对于收费道路,还需要考虑出行的综合成本.针对收费道路流量预测,通过研究各种出行方式的时间价值,在道路延误函数模型中加入不同出行方式的时间价值函数,预测未来年收费道路的流量.同时,通过调整不同收费标准的延误函数值,可以对项目合理的收费标准进行研究.     

多方式条件下城市交通分配研究

随着城市综合交通体系的不断发展和完善,城市出行多方式化的特征日益突出.本文在充分考虑城市多方式交通网络结构特性的基础上,构建方式及路径联合选择模型,研究多方式条件下的交通分配方法.首先,基于随机效用最大化理论构建出行方式和路径联合选择的Nested Logit（NL）模型;其次,运用路段实测交通流数据标定道路混合交通流条件下的交通阻抗函数;最后,基于构造的多方式交通网络进行多方式交通分配,分析出行量在网络上的时空分布.结果表明,本文所提出的多方式条件下的交通分配方法,能够有效地描述城市多方式交通网络条件下的出行方式和路径选择行为,以及交通出行在交通网络上的时空分布规律,对于完善城市综合交通体系具有重要意义.     

基于手机信令的城市机动化方式细分双层模型研究

针对现阶段手机信令数据难以适用城市复杂出行环境，无法有效区分密集路网下机动化出行方式，本文提出一种考虑路径精准拟合与多维时空特征的双层识别模型。在出行路径识别层面，Savitzky-Golay(S-G)滤波能有效平滑信令数据相对实际出行路径的波动，线性插值算法能弥补信令数据时空缺失。在出行方式识别层面，探究了识别路径相似度、出行时间相似度、加速度、小波速度等关键因素，利用K-临近算法识别公交、小汽车。结果表明：本文提出方法能有效细分城市密集路网环境下的公交与小汽车出行，识别准确度分别达到88.29%和82.28%。在不同出行距离、出行时段、拥挤状态、道路等级、道路类型及识别路径相似度等角度，识别效果均优于随机森林等算法。研究支撑了基于信令数据的出行特征精准挖掘，为道路规划建设，公交线网规划等提供重要基础。     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

停车收费对居民出行方式选择的影响分析

停车收费是调节城市居民出行结构,改善城市交通状况的重要政策,不同停车收费标准对居民出行方式改变程度也不相同. 本文结合南京市停车特征调查数据,基于非集计模型理论,建立包括停车费率以及公交票价等多因素的出行方式选择模型,并利用弹性分析方法,研究居民出行方式选择随停车费率变化的趋势,分析出行方式选择对于停车费率以及公交票价变化的敏感性. 研究得出不同费率标准下,小汽车及公交车出行比例的改变程度,确定停车收费价格的敏感区间,并分别得到停车费率和公交票价变化对出行方式改变的弹性. 研究结论可以为大城市合理制定停车收费价格政策提供理论依据.     

双模式交通拥挤收费与按比例补贴联合策略设计

针对小汽车和地铁构成的双模式交通系统，提出将道路拥挤收费的收入按比例补贴给地铁用户的联合方法，以鼓励部分用户出行由小汽车向地铁转移，优化交通系统的出行结构。联合策略以固定需求无收费无补贴时的双模式均衡出行方式为基础，分析与补贴联合时统一收费、最优收费、阶梯收费的均衡出行方式，算例分析不同收费与按比例补贴策略对方式划分与成本的影响及其适用性，讨论关键参数对方式划分的敏感性。研究发现，实施统一收费时地铁用户的初始增长量最高，但在补贴时增长不及其他收费策略，适合作为短时调节措施；实施阶梯收费对地铁用户数量的影响与最优收费相差不大，且社会总成本低于统一收费，适合作为长期调节措施；统一收费策略时增加地铁补贴力度，个体和社会都受益；但最优收费和阶梯收费时，增加补贴力度仅对个体有利。     

基于Logit模型的碳排放收费对居民出行方式选择的研究

在我国大力发展低碳交通的背景下,提出交通碳排放收费概念,并验证其改变居民出行方式、调整交通结构的可行性。依据LOGIT模型理论,利用成都市居民出行行为调查数据,建立不同碳排放收费费率条件下的居民出行方式选择模型,研究碳排放收费和居民出行方式选择之间的关系,分析不同碳排放收费费率条件下小汽车与公共交通的出行比例与转移趋势。结果表明,交通碳排放收费在改变居民出行方式选择、优化城市轨道交通结构和缓解城市交通碳排放污染方面有显著作用,为今后交通需求管理政策的制定提供了新思路。     

城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响研究

为研究城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响,开展了出行方式转换的SP(Stated Preference)调查,构建全目的和通勤出行方式选择的MNL模型(Multinomial Logit model)。定量分析了个体属性和交通方式属性对出行者交通方式选择的影响。研究表明：乘客感知的轨道交通全目的出行时耗负效用为相同时耗公交的91%,而通勤时耗负效用为全目的出行的1.89倍;轨道交通出行总时耗对分担率影响最显著,前者增减50%时,后者变动约10%;公交是轨道交通的主要竞争方式,当前者出行耗时提高50%时,后者分担率将增加6.8%;停车费小幅提高和出行时耗增加不能显著促使小汽车使用者转向轨道交通,交通需求管理是引导出行转移的重要途径。     

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。     

轨道交通接驳方式选择行为分析——以上海松江大学城为例

基于上海松江大学城站轨道衔接方式选择行为的调查数据,对城市轨道交通接驳方式选择行为进行研究,从大学城学生个体角度分析学生群体的出行特征和规律,合理有效地调整交通结构,进而优化城市轨道交通服务水平,增加城市轨道交通的吸引力.基于Nested Logit非集计模型,建立两种不同分组选择支的轨道交通衔接方式选择模型进行参数标定,对比模型的优比度、分支相关系数和命中率,择优选择精度较高的模型.根据建模结果,在调查数据分析的基础上,对不同接驳方式的分担率进行预测.预测结果为:公共汽车的分担率最高,为59.9％,即公共汽车仍为学生选择的主要接驳方式,出租车的分担率次之,自行车分担率最低.最后,对NL模型进行应用.研究发现,对于学生群体而言,提高出租车的起步价对出租车的分担率并无较大影响.综合比较性别、接驳时间、接驳费用等影响因素,发现性别对学生接驳方式的选择有较大影响.     

基于混合选择模型的汽车共享选择行为研究

为了深入分析出行者的汽车共享选择行为,首先以技术接受模型和计划行为理论为框架,将对汽车共享选择行为具有影响的心理因素整合到传统的离散选择模型之中,形成混合选择模型.然后,基于南京市的实证调查数据,运用混合选择模型对出行者的汽车共享选择行为进行研究.结果表明,出行者对于汽车共享的感知有用性、感知易用性、行为态度、知觉行为控制等心理态度潜变量对其选择行为产生显著的正向影响,混合选择模型比传统不带潜变量MNL模型对实证数据具有更高的拟合度.     

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探索了图形式可变情报板（GRIP）对驾驶员路径选择行为的影响.采用意向调查法（SP）获取驾驶员从两条拥堵状况不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Logit模型,揭示驾驶员对GRIP信息的响应行为规律.GRIP提供的路径交通状况信息分别用拥堵点与分流点的距离、拥堵路径颜色来度量.调查选取上海市延安西路立交前实际存在的一块GRIP,SP问卷为驾驶员构造了起终点之间含有两条替换路径的假想出行情境,借助SPSS软件对采集的行为数据进行建模.分析表明,GRIP信息会影响驾驶员的路径选择行为,不同的信息内容对驾驶员路径选择行为的影响是不同的,驾驶员对GRIP信息中出现红色特别敏感.此外,驾驶员的学历、年行驶公里数等个体属性也是影响驾驶员路径选择行为的因素.     

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针对已有路径选择模型缺乏选择决策过程的问题,给出基于决策场理论的车辆路径选择过程框架,建立面向过程的车辆动态路径选择模型。该模型综合考虑驾驶员心理、路况、决策时间等各种不确定性因素的交互影响,将行程时间、行驶距离和行驶路线所经交叉口数量作为驾驶员路径选择的主要标准,使模型更接近实际的决策过程。通过模型仿真,分析了路况交通信息和时间压力对驾驶员选择决策过程的影响。分析结果表明：不完全交通信息会导致“确定性效应”,不能对驾驶员进行有效的引导;驾驶员的路径选择决策过程不仅取决于驾驶员的自身因素和路况,还与时间压力有关,时间压力会降低决策质量,导致偏好逆反现象。     

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探索了行程时间波动性对驾驶员路径选择行为的影响. 研究采用意向调查获取驾驶员从两条行程时间和行程时间波动性不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Probit模型,揭示驾驶员对行程时间和行程时间波动性进行权衡的行为机理. 行程时间和行程时间波动性分别用期望行程时间、行程时间标准偏差来度量. 研究发现：(1) 路径的行程时间和行程时间波动性都会对路径选择产生负面影响. (2) 中等年龄段驾驶员,较之比他们年轻的和年长的,对行程时间波动性越看重,对行程时间波动更敏感,选择行程时间不确定的路径的概率更小. (3) 出租车驾驶员对行程时间更敏感,选择行程时间更短的路径的倾向性更大. (4) 驾驶经验丰富的驾驶员选择行程时间不确定的路径的可能性更小.     

城市客运模式选择研究

国内目前各城市的客运发展存在着地域之间不平衡,发展面临问题众多的局面,行业管理存在较多待破解的关键性问题.本文从城市客运管理运营模式作为研究视角,通过审视和比较世界不同城市交通的发展模式,结合影响城市客运模式的主要决定因素,论证国内目前的发展阶段和城市客运模式,研究提出适合于中国特点的、可持续发展的城市交通发展模式.