基本车位和出行车位的计算方法及应用

为更精准的分析现状停车问题和有效地指导公共停车场的预测和规划布局,相对科学系统的探索基本车位和出行车位的计算方法。以现有停车供需调查方法以及调查得出的居住类和非居住类配建停车场、路内和路外公共停车场供需数据为基础,停车交通小区为计算单元,并以人口、岗位、车辆拥有情况进行校核,研究现状出行和基本车位供需的方法。以青岛李村商圈为例进行应用,结果表明,所计算的基本车位和出行车位供需基本符合该区域的实际情况。     

特大公园地区交通设施规划研究——以上海顾村公园地区为例

为了解特大公园地区交通设施规划的特殊性,分析特大公园地区客流的出行特征。指出特大公园客流具有明显的季节性且峰谷差距显著、游客出行对小汽车有较高依赖性、公园客流对周边交通造成一定的叠加影响等。分析北京香山公园、美国约塞米蒂国家公园交通运营及相关设施发展实例。以顾村公园为例,从客流规模预测,公共汽车、临时停车位、PR停车场、非机动车停车场等配套设施规划、极端高峰日应急预案几个方面阐述顾村公园枢纽交通设施的规划情况。最后,提出特大公园地区交通设施规划策略,即需要综合考虑资源共享、分级保障、集约化方式主导等。     

基于公交OD数据的居民公交出行特征研究

已有研究在应用“四阶段法”进行公共交通需求预测时,缺少对居民公交出行分布规律及变化特征的分析．文中通过从潍坊、常州、上虞、蚌埠和湖州五个典型城市居民出行调查数据库中提取出公交OD出行的有效数据,运用图形处理及模型标定等方法进行深入的数据挖掘,研究了居民出行时间消耗特征、出行时间分布特征和出行空间分布特征。指出：0公交出行的可容忍时间与建成区面积及公交分担率密切相关：②由于城市发展状态、经济发展水平及人们出行规律的不同,都会造成出行时间分布的差异;③分析同一城市不同时期居民出行空间分布时,应具体分析各区之间的出行联系强度。居民公交出行时空分布特征的研究,可以为城市公共交通需求预测及公交线网规划提供定量的参考依据及理论支持,该项研究的结论和分析方法可供其他城市借鉴和使用。     

基于个体出行图谱的公共交通通勤行为辨别方法研究

不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑.     

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.     

基于手机信令数据的城市通勤出行特征研究

通勤交通出行特征是研究城市交通规划的重要数据基础,如何有效提取通勤出行特征成为研究城市居民通勤出行的关键。文章通过分析手机信令数据特性和通勤出行特征,利用手机信令数据挖掘的相关技术,建立通勤出行特征提取模型并进行实例研究,与传统的居民出行调查分析进行对比,验证利用手机信令数据进行通勤出行特征研究的可行性。     

基于大数据的武汉市车辆运行特征分析与应用

全方位掌握道路交通运行状态和车辆出行特征既是城市交通规划研究的重要前提,也是治理交通拥堵、提高出行效率的有效途经。收集整理各类机动车、非机动车轨迹数据,采用多元数据融合、基于车速的道路流量模拟和基于网络学习的短时预测等技术,应用于道路常发拥堵点段识别、车辆集散特征分析、区域交通关联强度研究、城市空间分布评估等方面。当前武汉市正处于轨道交通网络全面建设、城市更新转型的重要时期。通过挖掘车辆运行数据反映出部分次支路对主干道疏解不足、短距离机动化出行比例过高、外围公共交通接驳不紧密、局部用地开发不均衡等问题,为政府决策制定和科学规划研究提供量化支撑。     

基于手机信令定位数据的居民出行时空 分布特征提取方法

为了得到可靠的居民出行时空分布特征,并为城市交通规划提供准确的出行现状数据,基 于手机信令定位数据设计了提取居民出行时空分布特征的方法。通过对重复冗余的手机数据进行 处理、运用地理信息系统将手机数据映射至所研究的交通区域、划分交通小区、定义出行识别、 建立OD矩阵及绘制出行期望线等出行数据挖掘,得到了居民的出行时空分布特征。为了验证设 计方法的可行性,以北京市的手机信令定位数据为例,提取出北京市居民的出行时空分布特征, 并将所得的结果与北京市第4 次综合交通调查的数据进行对比得出：两者的出行时间分布特征平 均偏差为0.78%,早晚高峰进出城方向比例的偏差为0.1,全市的出行发生量与吸引量的平均偏差 均小于3%。     

轨道交通车站客流来源空间分析及接驳优化 ——以天津市为例

利用手机信令数据可在提取轨道交通出行链信息的基础上获得各车站的客流来源空间分布,并应用于交通规划中.首先,提出获取轨道交通出行链信息和车站客流来源分布的计算流程以及其中涉及的轨道交通基站检测、出行端点识别、轨道交通乘车信息提取等技术方法.其次,使用中国移动手机信令数据得到天津市轨道交通全网车站的客流来源空间分布.基于车站客流来源空间分布特征对车站进行分类,根据各类型车站的特点提出针对性的接驳改善策略.选取典型车站,对与其接驳的公共汽车线路进行走向与站点的优化设计.研究表明,不同轨道交通车站客流来源的空间分布形态具有差异性,利用手机信令数据可获取轨道交通车站客流来源的空间分布形态,为实现"一站一策"的精准接驳规划设计打下基础.     

公共停车场规划相关指标研究——以重庆主城区公共停车场规划为例

随着城市机动车保有量快速增长,停车难已逐渐成为各大城市的普遍性问题。本文从停车供给的角度,以公共停车场为重点,探讨了城市各类停车供给设施的功能定位和结构比例。结合交通小区划分,分别考虑基本停车需求和动态出行停车需求,构建了停车结构分析模型。综合考虑公共停车场规划控制的全过程,构建了公共停车场规划指标体系,并量化了公共停车场用地规模、服务半径、占地要求、交通要求、泊位要求等控制指标,以更加清晰地指导公共停车场规划和建设。     

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。     

基于手机信令数据的旅游交通出行网络特性

为了合理开展面向区域城市群的旅游交通协同规划,以江浙沪皖地区的18个主要旅游城市为例,基于入境旅游者的手机信令数据构建了城市间的旅游出行网络,并运用节点结构指标和网络结构指标对其进行评价,定量分析了入境旅游客流在城市间的空间分布特征。研究结果表明：上海、杭州和南京等城市在区域旅游交通规划中起着重要的引领作用;连云港、徐州和盐城等城市需加强与核心城市之间构建高效的出行路径;城际间便捷的综合交通出行网络对于提升区域旅游的整体竞争力发挥着重要作用。     

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为了满足城市日益增长的停车需求并缓解市中心交通压力,在轨道交通停车换乘(P&R)条件下,研究区域停车设施的选址方法及规模测算方法.基于随机用户选择原理,构建城市中心区及外围区域的停车需求预测Logit模型.以车辆总出行距离最短为目标函数,构建轨道交通P&R站选址优化模型.提出城市中心区及外围P&R站的停车场规模测算方法.以大连市西安路商业圈为研究对象,开展停车需求调查并分析其特征.依据调查数据,进行轨道交通P&R站选址规划与规模测算案例研究.研究表明,对于具有轨道交通的城市,该方法较传统规划方法更有利于引导停车需求在用地空间上的合理分布.     

基于多源数据的南昌市岗位类型与出行特征研究

就业岗位是交通需求建模的基础数据,包括不同类型岗位的空间分布及其出行特征.将手机信令大数据与"三调"用地数据、交通模型、"七普"数据、年鉴数据等进行融合分析,实现信令大数据中职住数据、出行数据的精细化扩样及其与地块性质的关联,并进一步对各类就业岗位的出行特征进行研究,包括岗位密度、交通吸引率、通勤距离、通勤速度、交通强...     

宁波至奉化市域轨道站点交通配套衔接规划

为了充分发挥市域轨道的辐射效应,最大程度吸引客流,对市域轨道交通衔接规划进行了探讨。首先,研究了市域轨道及站点的功能定位,将站点服务范围细分为5个区,分析各区的客流特征,从而提出规划策略,提供分层次的交通服务;其次,以琎琳站为例,200米范围内结合公交首末站、"P+R"停车场促进交通枢纽的形成,并通过廊道串联轨道站点与周边用地,提供安全、舒适的步行环境;设置公交停靠站、出租车扬招点、非机动车停车场等多样化的衔接设施,满足不同人群的交通出行需求。     

城市形态对居民出行的影响——上海实例研究

了解交通行为与城市形态的关系是创造和引导绿色交通的必要前提。通过收集居民出行行为、社会经济特征和城市形态特征等方面的数据,对上海4个街区进行买证研究。利用多元线性回归方法和逻辑斯蒂克回归模型分析处理数据,探讨街区设计特征与居民出行之间的关系。研究表明,传统街区有利于短距离出行和选择非机动化出行方式。指出我国一些大规模社区的开发模式与目前鼓励的绿色交通发展模式相去甚远,因此规划人员应重视传统的有利于自行车和步行的街区模式设计。     

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。     

读书

大都市区空间结构与可持续交通作者:黄昭雄出版单位:中国建筑工业出版社出版时间:2012年12月本书从空间结构的视角来研究交通的可持续发展,将宏观层面的空间增长与中观层面的规划建设活动结合起来,从居住地点和活动地点的基本关系,来评价规划实践和探讨改进策略。书中引介国内外大都市区的优秀规划与实践案例,有力说明了社会经济空间发展和交通模式之间的整体关系,以及区域性住房开发对于居民迁居、就业、购物等活动和出行特征的影响,可为新区建设、旧城更新、住房建设等提供有益参考。     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范 围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形 势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运 供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的 综合效率。     

基于面向对象分析的大型公交场站布局研究——以沈阳市为例

本文提出的大型公交场站规划思路是从参与主体分析入手,应用面向对象分析方法,从多种角度分析各参与主体的职责和需求,将公交场站划分为停车场、枢纽站、停保场、中途站四类,分类论述其布局策略,对沈阳市公交场站规划进行实例分析,以问题分析为导向,应用出行量法和车辆指标法进行规模预测,远期结合城市总体规划和公交线网规划布局,近期充分利用街角余地、外围空地、桥下空间等建设。