厦门(新)站综合交通枢纽交通需求预测研究

结合厦门(新)站枢纽实际情况,运用传统交通需求预测技术.对厦门(新)站综合交通枢纽的客流、车流进行预测,并运用先进规划软件对枢纽各交通方式的换乘量进行预测,得到换乘量预测矩阵,不失为一种可借鉴推广的综合交通枢纽交通需求预测的新方法.     

综合交通枢纽不同成本换乘方式选择研究

主要以综合交通枢纽换乘为研究对象,通过对综合交通枢纽内部布局中换乘时间、距离、便捷性等各因素对出行者换乘的影响研究,并对比以往研究成果,在Logit交通方式划分模型中,部分采用AHP层次分析法对综合交通枢纽评价模型进行分析研究,引入换乘成本概念,得出综合交通枢纽内换乘成本指标和剩余换乘成本指标.创建了基于Logit模型的综合交通枢纽换乘选择模型,对不同交通方式换乘选择的可能性进行评估和预测,为综合交通枢纽规划布局的合理性,提供了一种分析评价的依据.     

综合交通枢纽客流量换乘分配研究

随着城市化进程的发展,城市中逐渐形成区域性的交通枢纽,由于城市道路交通供求矛盾显著,为解决综合交通枢纽内交通量在各种交通方式上的分配问题,主要从乘客换乘的角度,通过对综合交通枢纽的客流量进行换乘分析,确定换乘出行决策过程中主要考虑的各种影响因素,如各种交通方式的票价、出行时间、舒适便捷性等因素,从经济学的角度提出广义相对出行费用,借鉴非集计模型,建立了几何概型交通方式分布模型,以此确定交通枢纽出行的各种交通方式的分配比例。最后通过实地调查相关数据,对长沙南站交通枢纽进行了模型实证。     

城市商业区轨道交通与常规公交换乘协调评价研究

基于城市商业区客流调查,总结商业区轨道交通与常规公交的交通特性;结合商业区用地布局特征,从换乘时间、换乘空间、换乘量、换乘舒适性、换乘安全性5个方面,创造性引入混合流修正系数、乘客留剩量、路径重叠系数等参数,建立轨道交通与常规公交换乘协调度测算模型。采取层次分析法确定5个指标的权重值,进行综合评价。通过西安小寨商业区换乘跟随调查数据,进行协调度实证计算。论文的研究成果为商业区交通换乘优化设计提供基础数据支撑和评价手段。     

城市轨道交通公共自行车换乘需求预测方法研究

为预测城市轨道交通站的公共自行车换乘需求,在问卷调查分析的基础上,对公共自行车换乘需求的影响因素进行研究.以非集计模型为基础,构建了二元Logit公共自行车换乘选择模型,模型命中率达到85.6％.选取上海轨交11号线汽车城站作为案例,对预测方法及模型的可靠性进行了验证.     

城市轨道交通换乘优化研究

城市的高速发展伴随着交通需求的迅速增长,随着乘车客流量的增加,如何高效的换乘是现代研究的热点。通过对城市轨道交通客流量的分布特点以及影响交通换乘效率因素的分析,建立了换乘乘客在换乘站等待换乘的最小时间的优化模型,从而提高乘客换乘的效率,减轻换乘站的承载客流压力。     

城市轨道交通线网规划时考虑的几个问题

对城市轨道交通线网规划进行了研究,重点分析了几个对线网规划总体效果影响比较大的因素：城市轨道交通客流规模预测的分析;城市轨道交通线网规模的确定;城市轨道交通换乘结点的设置与合理分布。总结了如何合理有效地完善城市轨道交通线网并以此来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。     

青岛市轨道交通一期工程功能定位及客流预测

城市轨道交通建设中,客流预测是先导。在分析青岛市轨道交通一期工程功能定位的基础上,结合轨道一期工程沿线土地利用现状和规划,以及常规公交布局,对轨道交通一期工程客流进行预测分析。提出一期工程客流总量规模、站点乘降量和换乘量等客流指标。     

提高城市轨道交通换乘效率分析

在分析城市轨道交通换乘模式的基础上,研究轨道交通在规划、建设和运营三个方面的不足及其对换乘的影响。借鉴国外轨道交通先进经验,提出提高我国城市轨道交通换乘效率的建议,为今后城市轨道交通换乘效率的提高做为参考依据。     

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.     

站城融合模式下既有铁路车站城市功能开发体量预测研究

针对站城融合模式，提出对既有铁路车站及其影响区域的城市功能开发体量预测方法.考虑车站周边道路交通剩余能力和城市规划中对土地容积率的要求，协调枢纽城市功能和交通功能体量的比例关系，建立铁路既有车站城市功能的体量预测模型，并利用商业求解器对模型求解，得到各业态开发总体量的范围.以重庆沙坪坝综合交通枢纽城市功能开发为例，检验求解结果与实际开发体量的契合度及有效性.分析枢纽交通功能占比和容积率的敏感性，验证模型的适用性.计算结果表明，本文方法能有效利用道路承载能力，在适应城市整体发展要求的情况下，实现枢纽和土地的一体化发展，为投资者加强土地集约开发提供新思路.     

站城融合模式下既有铁路车站城市功能开发体量预测研究

针对站城融合模式,提出对既有铁路车站及其影响区域的城市功能开发体量预测方法.考虑车站周边道路交通剩余能力和城市规划中对土地容积率的要求,协调枢纽城市功能和交通功能体量的比例关系,建立铁路既有车站城市功能的体量预测模型,并利用商业求解器对模型求解,得到各业态开发总体量的范围.以重庆沙坪坝综合交通枢纽城市功能开发为例,检验求解结果与实际开发体量的契合度及有效性.分析枢纽交通功能占比和容积率的敏感性,验证模型的适用性.计算结果表明,本文方法能有效利用道路承载能力,在适应城市整体发展要求的情况下,实现枢纽和土地的一体化发展,为投资者加强土地集约开发提供新思路.     

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综合考虑枢纽内线路复杂、换乘量大、换乘效率低等问题,分析了枢纽换乘的相关特点. 建立了基于枢纽站点的区域协调调度换乘优化模型. 模型综合考虑了车辆驻站时间变化对车辆到站时间的影响,将车辆在枢纽站点的驻站时间设为一个松弛变量,以车辆在区域内枢纽站点的相遇次数作为目标函数. 通过求目标函数最大值,确定线路车辆在各枢纽站点的最佳发车时间及驻站时间,从而使区域内在枢纽站点的总体换乘时间最短,换乘成本最小. 模型利用遗传算法求解. 经算例验证,算法可有效提高区域内枢纽站点的换乘效率及公交运营服务水平.     

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铁路货运量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系，传统的BP神经网络模型能对非线性系统进行很好的拟合，但模型的预测能力不强。通过单位根检验，可知铁路货运量及其影响因素的时序列数据是非平稳的。本文通过分析BP神经网络的传递函数对非平稳时间序列预测的不利影响，提出用差分法对输入数据进行预处理，在此基础上建立了铁路货运量预测的改进BP神经网络模型，并通过实例计算说明了这种改进BP神经网络方法对提高铁路货运量预测精度的有效性，最后利用该模型对2006—2O1O年的铁路货运量进行了预测。     

组团城市换乘枢纽选址模型

针对一元解析法和多元最优化方法用于组团城市换乘枢纽选址时,结果可能集中个别组团的问题,以路网总成本最小、组团间联系强度最大为上层模型,以用户均衡交通量分配模型为下层模型,构建了组团城市换乘枢纽的双层规划选址模型,设计了求解该模型的遗传算法.算例表明,用于4 个组团、20 个节点的组团城市换乘枢纽选址时,在每个组团最多只布设1 个换乘枢纽的约束下,遗传算法比SAB算法收敛速度快50 s,稳定性高9%,验证了该模型在描述问题时的正确性及求解问题的优越性.     

城市对外交通枢纽站客流交通特性分析

分析城市对外交通枢纽站客流需求 ,采用生成、分布、方式与经路选择 ,确定道路及公交网络的流量及交通工具需求数量 .为停车场规划、交通管理、内外交通衔接规划提供参考 .     

城市公交枢纽换乘客流OD动态预测方法

换乘枢纽衔接公交线路的换乘客流OD是APTS下实施公交多线路动态协调调度的基础数据。以公交线路上下车乘客数的自动获取为前提,建立换乘OD推算优化模型,并设计了BP神经网络求解算法,应用数值试验对神经网络中的核心参数进行了标定。算例表明:BP神经网络为动态更新公交枢纽换乘客流OD提供了一种经济、有效的方法。     

基于双层规划模型的公交枢纽内部流线优化

作为以“换乘”为主要功能的公共建筑,公交枢纽是城市交通系统的核心,其在设计阶段最为重要的部分是内部流线设计。内部流线的设计方案直接关系着枢纽运行效率的高低,甚至于枢纽的功能实现。本文对公交枢纽内部流线进行研究,根据枢纽内换乘流线与城市道路网上交通流的相似性,修正城市路网交通分配的方法,寻找到枢纽内部优化的流线,通过“用户平衡（UE,User Equilibrium）”与“系统最优（SO,System Optimization）”两个模型建立了双层优化模型,并设计遗传算法和模拟退火混合算法进行了求解。采用北京某公交枢纽的数据进行了案例研究,结果表明本文提出的方法对于公交枢纽内部流线优化设计是非常有效的。     

运输需求与成本不确定下的枢纽港选择

针对轴辐式网络中的枢纽港选择问题，在集装箱航运网络中，考虑运输需求与成本的不确定，根据数据变化规律，构建多个模型. 根据轴辐式网络的运输环节，使用成本函数表征枢纽港间运输成本，构建枢纽港选择的确定性模型；基于此，针对航运需求的离散特性，构建需求不确定的随机模型进行枢纽港选择；基于运输成本难以预测的特点，结合实际数据，使用极小极大值法构建成本不确定的枢纽港选择模型；然后，结合两者构建运输需求与运输成本同时不确定的枢纽港选择模型. 采用欧洲集装箱运输网络实际数据对模型进行验证，求解各因素不确定下枢纽港选择的最优方案，并针对结果进行对比分析，为班轮公司优化航线提供参考.     

成都市公路客运量预测

在分析成都市1990—2001年交通运输发展历程，特别是公路旅客运输需求的基础上，运用多种数学模型，预测成都市未来特征年的公路客运量，为成都市公路主枢纽客运系统布局规划修编提供依据显得尤为重要。