基于出行强度的出租车规划模型

通过分析城市居民出行强度和人口规模现状,运用增长系数模型预测规划期内居民出行强度和人口规模,进而预测出规划期内居民出行总量和乘坐出租车人口,随后利用出租车空驶率模型预测出租车的最佳数量。实例证明模型是可行的,通过确定出租车投放的最佳数量,有利于城市出租车的规划和管理。     

北京市出租车乘客需求预测模型研究

出租车作为一种交通方式在城市交通系统中发挥着重要作用。在北京市区不同路段的全天机动车交通量中,出租车的道路占有率相差很大且空驶率偏高,因此,进行北京市出租车乘客需求预测势在必行。在分析北京市出租车出行特征和规律的基础上,结合以往研究过的出租车交通需求模型的缺陷,根据出租乘客需求量的影响因素提出基于出行广义成本的北京市出租车乘客需求模型,并以朝阳区为例进行研究,使模型的有效性得到了验证。     

城市建成环境对出租车出行需求影响研究—— 基于空间溢出效应的分析

城市建成环境对交通出行具有深刻的影响,为探讨快速城市化时期我国城市 建成环境对出租车出行需求的影响,本文构建了考虑空间溢出效应的计量模型,以北京 市为例开展了实证研究.基于交通分区空间尺度,利用出租车GPS 数据获取了交通分区 出行需求,度量了住宅类、工作岗位类及交通设施类等变量表征建成环境,进而研究建成 环境对出租车出行需求的影响.通过传统最小二乘法的多元回归模型、空间自回归模型与 空间杜宾模型进行对比发现,空间杜宾模型的拟合度和解释力最优,研究建成环境对出 租车出行需求的影响时不能忽略空间溢出效应.利用空间杜宾模型参数估计结果,分析了 建成环境的住宅类、工作岗位类及交通设施类变量对出租车出行需求的直接效应、溢出 效应与总效应.本文力求掌握出租车出行需求产生的内在城市环境因素,为降低出租车空 驶率、实现出租车空间需求预测及分布均衡提供依据.     

基于Logistic回归模型的城市居民公交出行决策分析

城市居民的公交出行特性与居民的出行目的、到目的地的距离、步行至公交站点的时间、乘坐公交车需要换乘的次数和拥有的私人交通工具密切相关。通过回归计算得到量化居民公交出行决策模型,能更好地把握城市居民出行的特性和公交现状之间的关系,为城市公共交通规划和管理提供科学的依据。在铜陵市居民公交出行调查的基础上,计算得到了模型的各个参数值,并进行了影响因素的显著性分析,该模型在城市公交出行决策分析上具有很好的适用性,也为城市居民的出行研究提供了新的思路。     

基于时空轨迹数据的出行特征挖掘方法

在车联网应用发展的背景下,许多城市的私家车和出租车上安装了配备GPS 设备的智能终端, 产生着大量的时空轨迹数据.为挖掘这些数据蕴含的驾驶员出行特征, 本文以北京市出租车时空轨迹数据为例,基于时空GIS 的视角提出并实现了驾驶员居住 地挖掘方法和作息规律性分析方法. 样本实验结果一方面展示了驾驶员居住地空间分 布,另一方面表明作息规律性总相似度在0.6–1之间的驾驶员数量较多,占到了总数的 73.75%.通过本文方法挖掘的信息可为出租车的管理提供辅助决策,方法同样适用私家 车时空轨迹数据的挖掘,对私家车出行规律的研究和掌握更有意义.     

基于加权马尔科夫-ARIMA修正模型的区域物流需求预测

为准确预测区域物流需求,采用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型建立具有线性关系的时间序列,考虑时间外的非线性影响因素,基于加权马尔科夫模型修正残差状态,构建加权马尔科夫-ARIMA模型,以我国1990—2021年月度货运周转量为物流需求数据来源,验证加权马尔科夫-ARIMA模型的预测精度。结果表明：单一ARIMA模型和加权马尔科夫-ARIMA模型对12期货运周转量预测结果的平均绝对百分误差分别为3.15%、2.22%,后者的预测精度优于前者。     

乘客差异化需求对公交出行满意度的影响

中国对于公交出行满意度的研究主要集中在服务质量指标的制定、乘客意向信息采集等方面,对出行满意度的影响因素缺少深入分析。结合安徽省铜陵市居民公交出行意向调查数据,对通勤乘客和非通勤乘客的公交出行服务需求特征进行分析。在此基础上构建结构方程模型,探究乘客公交出行满意度的影响因素。模型结果表明,通勤乘客更重视公交服务的经济性、便捷性和可达性,而非通勤乘客更重视可靠性和舒适性;经济性和可达性需求对通勤乘客满意度有显著积极影响,而便捷性、可靠性和舒适性需求对所有公交乘客满意度均有显著消极影响。由此,针对两类乘客分别提出提升公交出行满意度的措施。     

基于Logistic回归模型的电动自行车出行特征分析

本文基于电动自行车使用者和非电动自行车使用者抽样调查数据,从居民收入、出行距离和时耗等方面采用Logistic模型进行分析,建立了基于Logistic的电动自行车出行方式选择模型,并且计算了电动自行车的出行距离和时耗曲线.本文的研究成果填补了目前自行车交通研究的一项空白,为政府机构制定相关政策提供了基础研究支持.     

出行信息公开对出租车交通系统运行的影响

基于仿真研究乘客出行信息公开程度对出租车交通系统运行效率的影响.将乘客出行信息公开程度划分为出行信息未公开，全公开，半公开模式；制定路网搭建，乘客生成与退出，出租车与乘客匹配，出租车行驶规则；模拟出租车搜索、匹配、搭载、送达乘客过程；分析不同信息公开程度对出租车空驶率，乘客候车时间，送达人数，司机平均收益等的影响.研究表明，仅公开出发地信息的半公开模式有助于提高出租车交通系统运行效率与服务质量，且有效地避免由于出租车司机有意选择高收益乘客而造成“隐形拒载”低收益乘客问题.为保证每位出行者的公平性，建议采用仅公开出发地信息的出行信息半公开模式.     

出行信息公开对出租车交通系统运行的影响

基于仿真研究乘客出行信息公开程度对出租车交通系统运行效率的影响.将乘客出行信息公开程度划分为出行信息未公开,全公开,半公开模式;制定路网搭建,乘客生成与退出,出租车与乘客匹配,出租车行驶规则;模拟出租车搜索、匹配、搭载、送达乘客过程;分析不同信息公开程度对出租车空驶率,乘客候车时间,送达人数,司机平均收益等的影响.研究表明,仅公开出发地信息的半公开模式有助于提高出租车交通系统运行效率与服务质量,且有效地避免由于出租车司机有意选择高收益乘客而造成“隐形拒载”低收益乘客问题.为保证每位出行者的公平性,建议采用仅公开出发地信息的出行信息半公开模式.     

出行需求驱动的高速公路路网演化模型

基于复杂网络理论构建高速公路路网演化模型,提出了一种上层模型为加权出行需求网络及下层模型为高速公路网络的双层复杂交通网络模型.设计了双层复杂交通网络的演化准则:①上、下层网络各自演化,出行网络的连接服从强度准则,高速公路路网按照强度驱动连接准则和投资约束机制演化,这些演化准则能避免优先连接准则和效用最大准则的冲突;②上、下层网络相互影响,出行网络的变化通过边权耦合机制影响高速公路网络的演化,高速公路网络的变化影响出行阻抗从而影响着出行网络.以湖南省高速公路网络的演化过程为例,对该模型进行了仿真.仿真结果表明,分析模型是有效的.     

空间异质性建成环境对出租车与地铁竞合关系的影响

建成环境对出行方式的影响已有丰富的研究成果,然而对不同出行方式间相互关系影响的研究仍不够细致。本文以网格化的形式细化研究区域,采用土地利用属性和交通属性的六小类要素作为特征变量刻画城市建成环境的特征。基于出租车行程的OD点与地铁站点的空间关系,将出租车与地铁竞合关系表征为 SCPE(Subway-competing,与地铁竞争)方式、SE(Subwayextending,延伸地铁)方式和SC(Subway-complementing,补充地铁出行)方式,并利用多尺度地理加权回归研究建成环境对竞合关系(SCPE、SE、SC)的影响机理及其空间效应。针对兰州市的案例研究表明：SCPE、SE、SC方式具有显著的空间异质性;多尺度地理加权回归能够刻画SCPE、SE、SC方式与建成环境间依赖关系的空间异质性及其尺度差异,其估计结果更为可靠;建成环境各要素对SCPE方式的影响较为平稳,SC方式对公交站点密度和道路密度要素非常敏感,存在高度的空间异质性,SE方式亦对公交站点密度要素非常敏感。     

基于出租车运营数据和POI数据的出行目的识别

为了有效获取出租车乘客出行目的,提出了一种基于出租车运营数据和POI(Point of Interest)数据的出行目的识别方法.构建了基于乘客出行特征和下车所属POI点类别的乘客出行目的识别模型,该方法从出行特征及乘客下车点最终可能到达的目的地所属POI点类型两个方面确定乘客的出行目的.为了验证所提方法的有效性及实用性,对成都地区展开了出租车出行调查,并利用调查数据对模型进行了精度验证.结果发现,相比于现有的利用出行特征推断出行目的的方法,本文提出的决策树+POI(II)能够提高最终识别准确度15.76%.最后,将所提方法应用于成都 1周的实际运营数据中,成功地识别出219 942名乘客的出行目的,说明该方法能够应用于实际数据量较大的出行目的识别.本文提出的方法,可以作为出行调查的辅助手段.     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。     

基于ML模型的绿色出行方式选择行为研究

为了给绿色出行相关管理政策的制定提供理论依据,在阐述绿色出行定义及其出行方式界 定的基础上,结合2009 年济南市居民出行调查数据分析绿色出行特征,构建绿色出行方式选择 ML（Multinominal Logit） 模型,探讨影响居民选择绿色出行方式的主要因素,揭示出行者属性 特征与绿色出行方式选择之间的关系,定量分析绿色出行方式在各影响因素条件下的选择概 率。研究结果表明：绿色出行方式选择行为受居民年龄、家庭月收入及职业、出行时间、出行 费用等因素影响;班车在远距离的通勤出行中占有一定的优势,应积极发展单位班车等形式的 集约型绿色交通方式;针对出行时间和出行费用采取相应的城市交通管理措施,可以有效引导 绿色出行。     

基于MNL模型的历史街区出行方式研究

为了改善历史文化街区的交通出行环境,在北京南锣鼓巷胡同区及附近人口密集的区域开 展调查,进行历史街区出行行为研究。首先,为了提高模型的准确度与可靠性,研究了不同服务人群、服务范围之间的差异性。通过对数据的初步分析,将出行方式划分为公共交通、慢行交通、私人交通3 类,并分析得出该区域内慢行交通出行比例最低。然后,利用SPSS软件对特性变 量与出行方式选择进行相关性分析,筛选特征变量。最后,建立多项Logit 模型（Multinomial Logit Model,简称MNL） 对历史街区出行行为进行分析,并使用南锣鼓巷实测数据对模型进行标定。研究结果表明,居民户口、年龄、月收入、汽车拥有量、胡同宽度、胡同单行线、游客影 响、慢行交通意愿等因素对出行方式选择均有显著影响。     

基于上落客时空特征的出租车停靠站选址模型

为了规范出租车运营,改善出行者候车环境,提高出租车经营效益,进行基于出租车出行需求特征的停靠站选址研究有着十分重要的现实意义.本文首先界定了出租车出行需求时空热点的含义,基于样本出租车GPS数据研究出行需求的时空聚集特征,得到了出行高峰时段和出行热点区域.将出行需求作为依据应用于出租车停靠站选址,提出了基于最大覆盖的停靠站选址模型,同时结合出行者的不确定性交通行为和消费特点,在车站服务能力、出行者步行距离和计划修建数量等方面分析了模型的适用条件.实例区域的选址研究结果表明,以客观需求为依据的选址方法,可以更好地契合出行者的出行需求,具有较高的实用性.