基于耐受性的城市轨道交通车厢立席密度研究

为合理确定城市轨道交通车厢立席密度,从立席乘客耐受感知的角度探讨立席密度对耐受性的影响. 从时间与空间感知的角度探讨综合耐受性影响因素分类,主要包括立席乘客密度、站立时间和候车时间3 个主要因素. 引入区间模糊数,实现对耐受感知的模糊化处理,提高参数的回归精度. 对模型进行回归分析,得出不同类型乘客耐受性的参数估计,绘制耐受阈值关于要素叠加的等值面图. 结合仿真结果,对立席密度耐受阈值进行修正,结果表明,常规条件下,普通出行乘客所能接受的最大立席密度为6.57~6.92 人/m2,通勤出行乘客所能接受的最大立席密度为7.21~7.63 人/m2. 模型结果为规划设计中确定合理立席密度提供参考依据.     

地铁车厢立席乘客的空间舒适度建模与模拟

地铁车厢拥挤直接影响乘客的乘车舒适度.本文根据“人体空间气泡”的概念, 引入地铁车厢内乘客心理舒适度,结合乘客感知空间舒适性调查,建立乘客空间理论模 型,并以此得到基于空间舒适性的立席密度评价标准.基于现有行人模型,借鉴社会力模 型中人与人之间的排斥力,定义“广义拥挤力”,建立地铁车厢乘客“拥挤力”量化模型.以 北京地铁4 号线为研究对象,结合实地调研得到的车厢内乘客密度分布规律,应用 PFC2D 离散元软件以力的形式来模拟乘客空间舒适度状态.结果表明,要使80%乘客的空 间舒适度等级在舒适以上,则合理密度应该在4-5 人/m2之间,为制定合理立席密度标准 提供参考.     

城市轨道交通车厢立席密度计算模型

为科学合理地确定城市轨道交通车厢立席密度,从立席乘客舒适度的角度探讨了合理立席密度对舒适度的影响。通过问卷调查和实地测量进行分析和量化,确定了空间舒适度和车厢微环境2个主要因素,基于线性加权法和顾客赋权法将2个因素结合构建了静态舒适度评价模型。考虑到站立时长对舒适度的影响,类比疲劳程度指标对静态舒适度评价模型进行修正,通过问卷调查验证时间折减因子并标定参数,构建了基于立席密度的广义舒适度评价模型,通过广义舒适度评价模型反推得到合理立席密度求解模型,并对北京地铁4号线-大兴线进行舒适度评价。分析结果表明:舒适度可以及时、准确地反映立席密度的变化和影响,借助舒适度评价结果可以改善运营线路的服务水平;北京地铁4号线-大兴线满足舒适等级、设计等级和超员等级的合理立席密度分别为3.1、4.2、4.7人·m-2,美国车辆设计定员的相应立席密度分别为3.0、4.0、6.0人·m-2,两者基本相当,且计算结果与调研结果相符,因此,模型可作为规划设计中确定合理立席密度的依据。     

城市轨道交通车厢内拥挤成本的估计方法

应用离散决策分析法与条件价值法, 设计了双边界二分式调研问卷, 计算了考虑拥挤度的轨道交通出行总成本;通过延长车厢内乘客出行时间的方式来换取车厢内乘客密度的减少, 从而得到车厢内不同拥挤度下的等价出行效能;通过调研得到乘客对两轮投标的选择概率;分别采用双变量Probit估计量和随机效用估计量来推断时间边际负效用的标准化值, 得到时间乘数, 进而估计乘客的延时意愿和支付意愿;基于2015~2016年北京地铁1号线和5号线具有代表性的15个车站站台调查获得的数据, 对轨道交通车厢内6种拥挤度下的时间乘数进行线性回归分析。研究结果表明:车厢内的乘客密度和时间乘数存在线性关系, 而改善后的车厢内拥挤度和广义成本呈反比例关系;出行者支付意愿随车厢拥挤度的减少而增加, 当车厢拥挤度由5人·m-2改善为4人·m-2时, 早、晚高峰时段的支付意愿分别为1.58元和3.02元, 当车厢拥挤度由5人·m-2改善为3.5人·m-2时, 早、晚高峰时段的支付意愿分别为2.47元和4.99元, 因此, 晚高峰时段出行者的平均支付意愿达到早高峰时段的2倍左右, 不同时段出行者对改善拥挤度的支付意愿存在显著差异。      

基于MNL模型的网约车乘客出行行为

为研究基于多项评定(muhinomial logit,MNL)模型的网约车乘客出行行为,以2018年大连市主要商圈内具有网约车乘车经历的出行者为调查对象,设计网约车乘客出行意向调查(stated preference,SP)问卷,建立MNL模型,探索出行方式选择行为的关键影响因素及其作用规律,并进行弹性分析.研究结果表...     

市域快慢车越行组织下乘客选择行为研究

快车对慢车的越行影响了市域轨道交通快慢车运营组织下乘客换乘选择行 为.本文考虑乘客的时间感知差异,按照乘客出行起讫点的车站种类划分乘客,建立出行 广义费用模型;采用了Logit 模型求解案例中各类乘客的路径选择概率,并分析影响因素 的灵敏度.结果表明：换乘时间感知系数或始发站发车间隔增加时,乘客选择需换乘路径 的概率减小而选择慢车直达的概率增加;乘客出行途经车站数量或快车越行慢车次数增 加时,乘客选择需换乘路径的概率增加而选择慢车直达的概率减小.说明快慢车运营方式 适用于线路较长且乘客出行距离较远的市域轨道交通,能诱发乘客为了节省出行时间而 选择可能需要换乘的快车.     

基于 BL 模型的居民小汽车出行行为研究

本文采用离散选择模型,对采集到的4071份调查问卷所得到的居民出行情况进行分析,建立了BL 模型,定量分析影响小汽车出行行为的影响因素.分析结果表明:家庭月收入、出行距离和是否拥有驾照对小汽车出行的影响最大,出行费用、出行时间等因素对是否选择小汽车出行也有显著影响,而年龄、出行目的等因素则对是否选择小汽车出行的影响不显著.随后,对小汽车出行概率影响显著的因素做了敏感性分析,模型检验的结果说明该模型具有较好的精度.     

城市轨道交通通勤客流路径选择改进模型研究

为解决城市轨道交通线网内乘客出行路径难以确定的问题,本文针对以往研究不足之处,全面选取出行者特征属性、出行特征属性及路径特征属性作为研究变量,构建了考虑乘客有限理性及选择偏好异质性的路径选择模型。采用序列正交法生成SP调查问卷,以通勤客流为研究对象在成都市开展路径选择行为调查。基于调查数据对模型标定,分析了影响因素的显著性、异质性以及正负向性,最后将本文建立模型与以往研究建立模型进行对比,从拟合优度及预测效果两方面验证了本文模型的有效性。     

考虑汽车共享服务的出行方式选择影响因素研究

为了分析汽车共享服务对城市出行者出行方式选择行为的影响,基于随机效用理论,运用行为调查和意向调查数据,以汽车共享服务、出租车、地铁三种出行方式作为选择肢,构建多项Logit模型,并应用SPSS软件对模型进行拟合检验与参数估计。研究表明：性别、年龄、最常使用交通工具、日常通勤单程距离、出行距离和汽车共享服务收费标准均会对出行者的汽车共享服务选择行为产生显著影响;中青年男性更倾向于选择汽车共享服务出行,且随着出行距离的增加、汽车共享服务收费标准的降低,汽车共享服务被选择的概率会增大;相较于出租车,日常通勤单程距离为20~30km的出行者更倾向于选择汽车共享服务;相较于地铁,最常使用交通工具为私家车的出行者选择汽车共享服务的概率更大。因此,为提高汽车共享服务被选择概率,应提高用户体验、服务水平,合理设置收费标准。     

地铁乘客对步行楼梯和自动扶梯的选择行为分析及建模

基于北京地铁6 个换乘站客流高峰期乘客对上行方向步行楼梯和自动扶梯的选择行为调查数据,采用灰色关联法计算乘客选择行为影响因素的重要度并排序.利用模糊数学理论建立乘客的选择行为模型,并分析乘客选择行为与相关影响因素的变化规律.研究表明,楼梯高度、扶梯前排队人数、乘客携带行李情况为影响乘客选择行为的重要因素.本文建立的模型可较好地刻画乘客的选择行为,模型计算结果与实际数据较吻合.此外,扶梯前排队人数少于25 人时,乘客选择楼梯的概率较小,受其他因素影响小;超过25 人后,乘客选择楼梯概率随排队人数的增加显著增加,且乘客负重、楼梯高度越小,影响越明显.不同负重乘客选择楼梯的概率随楼梯高度的变化规律一致,并随楼梯高度的增加近似呈线性下降.     

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基于北京地铁6个换乘站客流高峰期乘客对上行方向步行楼梯和自动扶梯的选择行为调查数据,采用灰色关联法计算乘客选择行为影响因素的重要度并排序。利用模糊数学理论建立乘客的选择行为模型,并分析乘客选择行为与相关影响因素的变化规律。研究表明,楼梯高度、扶梯前排队人数、乘客携带行李情况为影响乘客选择行为的重要因素。本文建立的模型可较好地刻画乘客的选择行为,模型计算结果与实际数据较吻合。此外,扶梯前排队人数少于25人时,乘客选择楼梯的概率较小,受其他因素影响小;超过25人后,乘客选择楼梯概率随排队人数的增加显著增加,且乘客负重、楼梯高度越小,影响越明显。不同负重乘客选择楼梯的概率随楼梯高度的变化规律一致,并随楼梯高度的增加近似呈线性下降。     

基于PSL模型的轨道车站行人路径选择研究

根据效用最大化理论,建立了path-size logit（PSL）模型和路径效用函数.以北京市地铁十号线国贸站的调查数据为基础,标定了模型参数.对模型的分析表明,行人在轨道车站售票区域的路径选择与出行目的及各设施的服务时间有关,同时,路径重复系数对路径效用的影响大,佐证了行人对拥挤路径的规避行为.     

考虑地铁站点多方式接驳范围的接运网络配流模型

以接运地铁站点的多方式接驳网络内出行者接驳方式选择行为为研究对象,改进既有接驳时间费用的计算方法.本文考虑地铁站点不同接驳方式的接驳范围对出行者选择行为的影响,建立基于Logit-SUE的多方式接驳网络配流模型,并通过算例证明了模型的可行性和有效性.进而分析出行者对路径阻抗感知系数θ、接驳距离增加系数β和共享单车停车位设置距离l?_bike对配流结果的影响.结果表明：θ越大,配流结果随机性越弱,实际阻抗越小的接驳方式选择概率越大;β越大,接驳距离越长,步行方式选择概率越小,自行车方式选择概率先增大后减小,而公交方式选择概率则逐渐增大;l?_bike越大,自行车方式选择概率越小,公交和步行方式选择概率则越大,且随着β的逐渐增大,l?_bike对自行车接驳方式选择概率的影响程度先增加后减小.     

考虑结伴行为的地铁通道行人仿真建模研究

结伴是行人运动中的普遍行为，且对行人的整体运动具有显著影响，因此仿真行人运动时，有必要考虑结伴行为. 本文以地铁内一般通道为空间背景，首先利用视频观测数据，深入分析了通道内的结伴行为特征. 然后，区分普通个体行人、结伴行人及结伴群体中的不同角色(领导者、跟随者)，基于社会力模型原理，结合颗粒流理论，建立了包含驱动力、接触力、排斥力3 个子模型的行人运动模型，并构建了考虑结伴行为的行人仿真平台. 最后，以某一地铁通道作为实例，通过观测数据及对结伴行为的刻画验证了该仿真模型的真实性及有效性，并分析了不同结伴比例对行人流平均速度的影响，得出行人速度随着结伴比例增大而减小的结论. 该模型可为进一步完善地铁枢纽的行人运动仿真模型提供理论支持，为通道内行人组织提供帮助.     

信号交叉口过渡信号期间行人过街选择行为分析

主要对行人过渡信号期间信号灯不同显示方式下行人过街的影响因素进行分析,并建立了行人过街行为的预测模型.使用视频和问卷调查法,在重庆市3 个交叉口进行拍摄,记录下行人在过渡信号期间的过街行为.同时,对通过交叉口的行人使用截断式调查的方式进行问卷调查.问卷基于计划行为理论进行设置,为了验证问卷的有效性和科学性,调查后对问卷进行了信度和效度验证,结果表明该问卷能够反映过渡信号阶段行人过街选择行为的决策机理.同时,通过上述调查分析结果表明,心理因素中行人的态度对行人过街行为影响最大.用Pearson x2 检验法,分析了影响行人选择行为的因素,并建立了二元Logit模型预测行人在过渡信号期间的过街行为.     

考虑结伴行为的地铁通道行人仿真建模研究

结伴是行人运动中的普遍行为，且对行人的整体运动具有显著影响，因此仿真行人运动时，有必要考虑结伴行为. 本文以地铁内一般通道为空间背景，首先利用视频观测数据，深入分析了通道内的结伴行为特征. 然后，区分普通个体行人、结伴行人及结伴群体中的不同角色(领导者、跟随者)，基于社会力模型原理，结合颗粒流理论，建立了包含驱动力、接触力、排斥力3 个子模型的行人运动模型，并构建了考虑结伴行为的行人仿真平台. 最后，以某一地铁通道作为实例，通过观测数据及对结伴行为的刻画验证了该仿真模型的真实性及有效性，并分析了不同结伴比例对行人流平均速度的影响，得出行人速度随着结伴比例增大而减小的结论. 该模型可为进一步完善地铁枢纽的行人运动仿真模型提供理论支持，为通道内行人组织提供帮助.     

一种基于方向模糊可视域的行人流疏散仿真研究

通过定义行人方向模糊可视域,改进了层次域元胞自动机模型.模型中,行人目标位置选择行为受到距可选位置的相对距离、方向模糊可视域内的行人之间的排斥力和吸引力三种因素的共同作用.分别模拟单个出口和四个出口,行人服从均匀分布的疏散场景.仿真结果显示,该模型不依赖于各因素的影响系数,从而避免了影响系数量化过程的主观性和疏散系统的限制性;该模型能够有效地模拟阻塞聚集,双拖尾等宏观自组织现象;在疏散过程中,如果行人保持一个适中的视野半径,就能够有效地提高行人流疏散效率.该研究有助于相关行人流疏散策略和方案的制定.     

基于Nested Logit 模型的铁路旅客客运产品选择研究

通过成都-武汉既有线出行旅客的问卷调查,以及样本数据的归纳分析,对旅客客运产品选择行为特征进行描述.基于随机效用最大化理论,以乘车方式与客运产品作为选择肢,旅客主体、出行特性及列车服务特性的各项指标作为效用变量,构建了乘车方式位于上层、客运产品位于下层的Nested Logit 模型.模型的上下层参数标定结果表明,旅客的收入状况、出行目的、出行距离、列车票价及运行时间对其乘车方案选择具有显著影响,旅客的年龄、出行费用来源、收入状况、出行距离,以及列车票价、运行时间对其客运产品选择具有显著影响.模型能较为准确地反映铁路客运产品的实际需求,从而为其合理设计与调整提供理论依据.