异质交通流条件下交通外部损耗成本计算模型

为交通管理、运输定价等阶段中关于交通外部成本定量分析问题提供新思路,基于系统工程构建了交通出行外部损耗成本计算模型。应用系统分析原理揭示系统成本要素间的相互关系,并将交通出行外部成本分解为时间损耗成本、事故风险成本、环境成本3个系统成本要素;另一方面,利用交通流理论分析了多种出行方式混行条件下所形成的差异交通流,以差异交通流的速度与流量为随机变量构建成本要素的子模型。最后,以桂林市某路段调查数据为算例,探讨了交通外部损耗成本计算模型的应用,计算得到其交通外部成本的价格。算例结果发现,事故风险成本在交通外部损耗成本中所占的比例极高,约为92.6%,而交通出行外部损耗成本在交通出行成本中也占了很大的比例。     

虚拟人的运动建模与仿真

依据人体的关节连接体层次结构,将各肢体抽象为简单的刚性几何实体,并运用VRML构建了人体骨骼模型的样本.各肢体的骨骼模型可在此样本模型的基础上经变换而获取;为了描述人体骨骼模型中各关节之间的相对位置和姿态的变化, 本文定义了3类坐标系,并详细论述了求解各关节点运动参数方法;最后利用VRML构建了一个虚拟人体骨骼运动的实例.     

北京市北苑客运交通枢纽外部交通组织设计

为了满足客运综合交通枢纽各种交通方式的出行需求,确保实现枢纽的交通功能,须对其进行良好的外部交通组织设计。以北京市北苑客运交通枢纽为例,通过研究其功能定位和各种交通方式的出行特征,利用现状和规划路网条件,将交通组织与枢纽建设规模、枢纽规划用地布局、建筑布局相融合,提出了＂枢纽优先、公交优先＂、＂车、人分行＂和＂自行车交通系统一体化＂的枢纽外部交通组织方案,以有效保障枢纽外部人、车出行的需求。最后总结了客运交通枢纽外部交通组织设计的思路和方法。     

重磅丨金龙推出“全健康客车” 全面防控出行无忧!

疫情的肆虐牵动着全国人民的心,短短数天时间全国皆被疫情点亮,防控工作迫在眉睫!时值春运出行高峰期,公共交通出行的安全防控成了客车行业的重中之重!金龙客车作为以谋求大众交通安全、舒适、环保与便捷为使命,为大众交通而生的客车行业骨干企业,早在2003 年抗击“非典”时期,便推出“健康客车”系列车型,通过加装专利产品——TDK 车载空气电子除菌清新器,对车内空气进行快速度、高强度、无死角杀菌消毒,消毒时无须停车或乘客下车,且对人体无毒无害无污染,大大改善了车内空气质量、保障了乘客出行的健康安全。     

北京市轨道交通站点周边区域共享自行车运行不均衡性研究

共享自行车是解决短距离出行和“最后一公里”交通问题的有效手段,但也引发了一些交通问题,尤其是在局部区域车辆淤积现象对其他交通出行方式产生了影响.本文将共享自行车骑行的租、还空间位置对应为出行的起讫点,基于出行OD分析了其整体时空运行特征和在轨道交通站点周边区域运行特性.本文还分析了共享自行车在轨道交通站点周边区域出现不均衡性的外部和运行特征因素,基于此提出了不平衡性量化值的计算模型.通过模型计算了典型轨道站点周边区域的不均衡性数值.该模型能够评估共享自行车在轨道交通区域运行的差异,以支持重点区域调度和监管.     

“走”在亚洲

越来越少的人选择步行和单车出行步行不仅能够促进人体健康,同时也是一种绿色零排放的出行方式。在人口密集与混合土地使用频繁的亚洲城市,过去很长的时间里人们大多选择步行或骑车出行。然而,从表1的数据可以看出,亚洲城市步行出行的比例正在逐渐减少。机动车保有量的快速增长,以及更宽的机动车道路和立交桥的建设是此变化的主要原因。这些城市中破旧的步行和单车公共设施还在进一步恶化,而政府的预算和政策规划对非机动交通的投入明显不足(见图1)。今天,亚洲的城市让以步行和骑     

钢筋铁骨——如何选辆底盘优秀的车

如果把汽车比作人体，底盘更似人体的骨骼，一副好骨骼不仅决定了一款车的驾驶风格，更决定了其安全驾驶的根本。     

基于车载OBD数据的小汽车出行特征分析——以北京市为例

小汽车出行特征是城市道路网运行的重要影响因素之一。采集小汽车出行数据并深入分析其出行行为特征,是引导小汽车出行方式转变、降低机动车使用强度的重要条件,能够为交通精细化管理和政策制定提供支持。基于车载OBD可采集到的小汽车出行数据和轨迹数据,提出小汽车出行特征分析方法,得到出车率、出行次数、出行距离等量化指标,分析不同阶段、不同区域、不同政策下的出行指标变化特征。利用大数据分析方法对出行规律深层挖掘,进一步获得用户画像、路网非直线系数等交通特征。分析结果表明,车载OBD数据能够较好地反映小汽车出行行为特征,并对交通需求管理政策的实施效果做出定量评价。     

城市交通拥挤收费的经济学分析

利用微观经济学的概念与原理分析了道路交通的一般经济学特点。道路空间为准公用物品，用户出行对道路空间资源的利用具有出行决策个体化，出行成本非独立性和出行存在外部效果等重要特征。     

基于SEM的雾霾天气对大学生交通出行影响研究

大学生群体是较为特殊的群体,几乎不拥有私家车,多采用公共交通出行,且多为弹性出 行,更易受到雾霾等外部因素的影响。鉴于此,针对大学生群体,研究雾霾天气下影响其出行的关键因素以及雾霾天气对其出行各方面（如出行时间、出行次数等） 的影响及影响程度。在大学 生问卷调查的基础上,运用计划行为理论,建立结构方程模型,研究雾霾天气下大学生出行行为特征。运用AMOS21.0 及SPSS20.0 软件,对结构方程模型进行实证分析及检验拟合。研究结果表明：雾霾天气下,出行者的心理状况和对雾霾天气的敏感程度是影响大学生出行的关键因素;雾霾天气会导致出行者出行行为的改变,其中对出行时间的影响最大,其次是出行次数,对出行方式的影响最小。     

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。     

迁居居民活动—出行行为选择机理研究

迁居居民日常活动—出行模式不仅是短期决策下的行为响应,更是长期生活中习惯、态度等因素的作用结果.本文基于时间地理学和计划行为理论,应用迁居居民活动日志调查数据,从外部时空制约和行为习惯两个方面考虑迁居居民出行行为的动态调整过程,构建了迁居居民活动—出行行为选择机理的结构方程模型.结果表明,在迁居事件作用下,居民活动—出行行为发生了巨大调整.具体而言,居民活动—出行调整过程中存在显著的层级决策序列,通勤活动的调整优于非通勤活动,且会制约着非通勤的安排,进而影响到不同类型的非通勤活动间的交互关系.其次,居民行为选择还受过去态度及偏好的正向引导作用,习惯影响次之,且迁居前各行为间存在的交互模式会进一步传递到现活动安排中,主要凸显在非通勤上.与此同时,外部时空制约和主观因素同时作用于现出行行为上时,外部制约会通过态度或习惯的影响来调整活动和出行模式,以维持或重构日常生活支持网.     

考虑公务出行的拥挤收费效果研究

针对公务出行与非公务出行的差异性,分析了公务出行对拥挤收费的影响,提出了公务出行外部成本内部化措施,建立了内部化措施前后的拥挤收费模型。算例比较表明:在最优收费策略下,从路网总成本、社会福利、总出行量以及公共交通分担量方面,内部化后拥挤收费效果总是优于内部化前;二者的差距随着时间价值参数的增大而减小,随着公务出行所占比重的增大而增大,随着弹性灵敏参数的增大而增大。研究表明在时间价值越小,公务出行比重越大,以及弹性需求灵敏参数越大的条件下,内部化措施对于改善拥挤收费的效果就越明显。     

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。     

钢筋铁骨——如但选辆底盘优秀的车

如果把汽车比作人体,底盘更似人体的骨骼。一副好骨骼不仅决定了一款车的驾驶风格,更决定了其安全驾驶的根本。前拽、后推,哪个驱动力方式更好? FF(前置前驱)、FR(前置后驱)这两种最常见的驱动方式就好似前面拽(前轮驱动)和后面推(后轮驱动)的区别,对一辆车来说哪一种更好呢?     

基于APTS大数据的城市公交出行多维分析模型和方法

智能公交系统(Advanced Public Transportation Systems,APTS)数据具有海量、类型多样等大数据的典型特征,对其进行分析和挖掘可能获得丰富的公交出行特征和规律.构建基于APTS大数据的公交出行多维分析框架,在计算乘客出行时空信息(上车、下车和换乘)的基础上,建立包含4个维度(乘客、时间、空间和行为)的公交出行数据模型,系统提出基于5种联机分析处理方法的公交出行分析内容.应用APTS大数据对模型和方法进行了实验和验证,研究结果表明,该方法能够便捷地分析不同维度、不同粒度的公交出行信息,不仅能够应用于公交乘客出行行为的研究,还能够为城市公交系统的规划和管理提供决策支持.     

多模式公共交通系统的出行信息有效性研究

出行信息是影响公共交通系统服务水平的重要因素之一,有效的出行信息传递能够提高系统服务水平及对出行者的吸引力.基于出行全过程和多模式城市公共交通系统的角度,建立了出行信息搜寻模型,并对出行者的出行信息需求进行详细分析.基于物元分析理论提出了出行信息有效性的评价指标体系和评价方法,并给出一个出行信息有效性评价实例,验证了评价方法的有效性和合理性.     

城市居民出行方式距离曲线的研究与应用

利用城市居民出行调查的数据建立居民出行方式距离曲线,研究城市居民出行的规律,一方面能够了解城市内在因素时市民出行决策的影响,另一方面,将建立的居民出行方式距离曲线用于交通方式划分,可以弥补常用交通方式划分方法的不足。     

小汽车出行群体向公交出行转移的可行性研究

近几年一些大中型城市机动车保有量迅速增加,城市交通拥堵问题越来越严重,小汽车出行过多地占用了城市道路资源,促使部分小汽车出行者转向公交出行,能够提高道路资源利用率,缓解城市交通拥堵问题。选取小汽车出行群体为研究对象,经过预调查得出了影响小汽车出行和公交出行的不同因素,利用正交设计方法,设计了调查场景并进行了SP／RP调查。根据调查数据建立了MNL模型及修正SP＆RP模型,通过对模型的敏感性分析得出,在一定范围内降低公交票价和缩短公交出行时间能够提高公交吸引力,吸引部分小汽车出行者转向公交出行。     

基于通勤大数据的出行空间分布模型测评与改进

通勤出行是城市交通早晚高峰的主要构成部分,理解和预测通勤出行空间分布一直是城市交通研究的主要方向之一。基于互联网位置服务所识别的城市通勤大数据,以工程领域广泛应用的重力模型为例,研究和评价出行空间分布模型对通勤出行样本量的敏感性以及在不同空间尺度上对实际通勤出行空间分布的重现能力,并剖析了传统出行空间分布模型所引起的“碎片化”结果及其成因。克服传统方法仅考虑群体统计特征的缺陷,引入反映个体通勤出行延续性的因子,提出了新的通勤空间分布模型及求解算法。新的模型和算法能够更好地适应通勤大数据背景下巨量分析单元的情形,基于实际数据验证了其对通勤出行空间分布的重现能力优于传统出行空间分布模型。