SP调查的非集计模型在水上巴士交通中的应用

非集计模型近年来在交通模型的研究领域受到较多关注.主要讨论了未建交通系统中意愿调查方法的使用,以及如何在意愿调查数据的基础上建立非集计模型并进行客流需求分析.着重对基于SP调查的非集计模型在黄浦江水上巴士交通客运交通系统中的应用进行了研究和探讨,介绍了黄浦江水上巴士交通的SP调查以及其他相关调查,建立了非集计模型用于水上巴士交通服务模式选择和需求预测,对上海市水上巴士未来客流增长空间进行了判断.指出非集计模型适用于具体的小规模的有针对性的规划设计项目,SP调查的设计以及调查数据的采集是非集计模型建立的关键,基于SP调查的非集计模型可用于未建交通系统的服务模式确定、客流需求预测等方面.     

基于MNL模型的城市交通方式选择研究

交通方式选择模型是交通规划中最主要的模型之一,此研究对于城市交通规划中交通需求的分析以及交通方式的确定都十分关键.交通方式模型的建立和改进是为使模型模拟出城市居民出行方式选择的行为,达到解决实际问题的目的.M NL模型的提出将对交通方式的简单预测和交通方式的合理检验提供一种有效途径.通过分析非集计模型的理论基础,建立基于非集计的交通方式选择模型,采用最大似然函数得出参数的估计值,并对估计值进行检验,最终根据模型计算出各种交通方式选择的概率.     

基于非集计的交通枢纽站客流交通方式选择模型研究

在研究交通枢纽站客流交通方式选择的非集计多项Logit离散选择（MNL）模型的过程中,以火车客流换乘方式选择的影响因素为分析对象,确定出MNL模型中影响乘客选择公交车、地铁、出租车、私人小汽车等交通方式的特性变量,然后根据调研数据,应用SPSS数理统计软件对所建的MNL模型的参数进行运算和检验。结果表明,非集计模型对大型枢纽内的乘客换乘行为预测是可行的,并且相对于集计方法,它减少了调查样本的数量,更为经济和高效。     

MNL模型在交通方式划分中的新发展

MNL模型作为Logit类模型的基本型式，在非集计方式的交通方式划分中有良好的应用前景。     

四阶段法交通需求预测的局限与非集计模型的发展

在交通需求预测中，经典的四阶段法广泛应用于实际之中并被大家所认可。但随着社会经济的不断发展，四阶段法的局限性也显现无疑。非集计模型具有很多集计模型无法比拟的优点，开始引起人们的关注并发展起来。可以预见，随着对非集计模型研究的深入，该模型将在包括交通在内的许多领域得到更广泛的应用．     

非集计模型下公交规划的调查工作研究

本文对非集计模型下进行公交规划进行了详细分析,并且对其中的实绩选择数据调查和假设意向问讯调查进行了理论分析和实例论证,阐述了其中的调查工作原理、内容、要求及实施方案,对公交规划中应用非集计模型进行客流预测有较好的理论指导和实践意义.     

交通方式划分预测模型的研究

针对目前较为关注的非集计类交通方式划分模型，对目前较为常用的Logit模型的原理进行简单阐述，重点介绍了几种较为适用的Logit改进模型，最后采用文中介绍的模型对赣州市居民出行方式进行拟合比较．     

道路施工对居民出行方式选择的影响分析

为分析道路施工对居民出行行为的影响,以西安市为例,向居民发起300份问卷调查,调查方式采用RP数据和SP数据结合的方式,建立非集计模型来统计分析调查基础数据,找到调查变量与居民出行的相关变量,得到施工前后居民出行行为转变的概率。     

旅游景区交通方式选择行为研究

节假日大规模集中的旅游交通出行给城市交通带来了极大的压力,在旅游高峰期,大量游客涌入旅游景区,导致旅游地交通混乱。通过对北京奥林匹克公园景区的实地调查,得到不同旅游者出行行为特性,并利用非集计模型研究旅游者出行方式选择行为,得到影响游客出行交通方式选择的关键因素,对旅游景区周边交通设施的配置有一定指导意义。     

基于非集计模型的公交票价弹性研究

利用城市居民出行意愿调查数据,结合济南公交发展历史数据,通过构建非集计模型,分析得到济南公交票价弹性值.结果显示,济南公交票价弹性值为-0.234,略低于国内外相关研究结论.公交出行时间对公交出行需求的弹性要高于公交票价的弹性,通过缩短公交出行时间,提高公交服务水平来增加公交出行吸引力将更有效.     

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传统的四步骤模型中的出行生成模型是预测研究范围内每个交通小区的出行发生次数和出行吸引次数，直接将居民的出行次数简单的按交通小区进行集计处理，并没有充分考虑每个人的出行次数，难以反映个人和家庭的社会经济等因素对居民个人出行次数的影响。本文根据2003年吉林省长春市居民出行调查数据，利用非集计模型建立居民个人的出行次数选择模型，并应用相关统计软件对模型进行标定，进而分析居民个人的出行次数，从而求得居民个人出行次数的期望值，初步尝试探索非集计模型和四步骤模型的综合应用问题。     

基于路径的算法求解考虑排放的交通分配模型

分析了非可加路径费用的交通分配问题,考虑了排放对传统交通分配模型的影响,在Venigalla等研究基础上,给出了在不同发动机启动模式下考虑排放的交通分配模型,并采用基于路径的梯度投影算法(GP)和非集计的单纯分解算法(DSD)进行模型求解.数值验证结果表明:GP所占的CPU时间大致为DSD的1/25,所使用的路径为DSD的1/5,这两种基于路径的算法得出数值最优解的收敛速度比基于Frank-Wolfe(FW)的算法要快,适用于求解大规模非可加路径费用的交通分配问题.     

大型主题活动客流组织仿真评价及优化研究

为定量化评价大型主题活动期间行人交通系统规划、设计与管理的合理性,从实际工程应用出发,构建以Legion行人交通仿真软件为基础的客流组织评价及优化方法。该方法以设施服务水平为主要评价指标,包含基础数据调查与分析、模型构建与参数标定、仿真结果输出与分析、整体及局部优化等关键步骤。将其应用于第九届中国(北京)国际园林博览会客流组织方案的评价与优化,通过采取优化措施使园区高密度区域的客流比例从13%降至5%。该方法对于定量评价行人设施规划、设计及不同客流组织方案的实施效果具有良好的适用性。     

停车收费对居民出行方式选择的影响分析

停车收费是调节城市居民出行结构,改善城市交通状况的重要政策,不同停车收费标准对居民出行方式改变程度也不相同. 本文结合南京市停车特征调查数据,基于非集计模型理论,建立包括停车费率以及公交票价等多因素的出行方式选择模型,并利用弹性分析方法,研究居民出行方式选择随停车费率变化的趋势,分析出行方式选择对于停车费率以及公交票价变化的敏感性. 研究得出不同费率标准下,小汽车及公交车出行比例的改变程度,确定停车收费价格的敏感区间,并分别得到停车费率和公交票价变化对出行方式改变的弹性. 研究结论可以为大城市合理制定停车收费价格政策提供理论依据.     

大型活动异地小汽车出行者的停车换乘行为

大型活动中,异地私人小汽车出行者可分为当日往返与停留多日两种类型. 重点针对停留多日的异地私人小汽车出行者,分析了其出行特征及对停车换乘服务的需求特征;利用随机效用理论,建立了停车换乘行为非集计模型. 模型的关键变量包括三个：利用P&R系统后的换乘公交的车内时间、停车费的变化量以及郊区新城吸引力指数. 指出大型活动期间针对停留多日者的停车换乘设施规划及政策制定必须统筹考虑全程出行链的需求,影响其选择停车换乘的首要因素是郊区新城的吸引力大小. 停车换乘配套政策的重点应该是增强郊区新城的吸引力;提出在郊区新城住宿宾馆设置停车换乘点的对策.     

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大型活动中,异地私人小汽车出行者可分为当日往返与停留多日两种类型. 重点针对停留多日的异地私人小汽车出行者,分析了其出行特征及对停车换乘服务的需求特征;利用随机效用理论,建立了停车换乘行为非集计模型. 模型的关键变量包括三个：利用P&;R系统后的换乘公交的车内时间、停车费的变化量以及郊区新城吸引力指数. 指出大型活动期间针对停留多日者的停车换乘设施规划及政策制定必须统筹考虑全程出行链的需求,影响其选择停车换乘的首要因素是郊区新城的吸引力大小. 停车换乘配套政策的重点应该是增强郊区新城的吸引力;提出在郊区新城住宿宾馆设置停车换乘点的对策.     

基于公交GPS和IC卡数据的综合交通建模新思路

为给我国交通规划模型的研究和开发提供新的方向和思路,结合郑州市综合交通模型的开发实践,探讨了公交GPS和IC卡数据在其中的应用.主要包括:基于公交GPS和IC卡数据的公交OD生成方法、公交客流量模型、非集计模型与动态公交分配模型以及基于公交GPS数据的需求预测组合模型.重点阐述了公交GPS和IC卡数据在上述几个方面的应...     

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为提高交通规划与决策质量,有必要妥善处理交通调查无回答问题. 但是在相关研究中尤其在发展中国家此问题常被忽视. 本文统计分析了发展中城市居民出行调查中项目无回答的缺失模式,进一步分析项目无回答作为模型缺失数据对基于期望最大化的数据修补的多项Logit集计的出行方式选择模型的影响. 选择三个发展中城市代表调查无回答的三个等级做案例分析. 首先,根据项目无回答缺失模式,利用Pearson开方检验得出重要的出行者社会经济属性和出行背景因素. 其次,利用基于缺失模式分析的期望最大化估计,处理缺失数据得到无偏数据集作为基准. 此外,利用独立样本的T检验检验了零假设,即有无期望最大化估计情况下的模型参数估计是相同的. 用基于R平方系数的内在效度检验计算估计情况下的模型预测偏差. 最后,考虑缺失数据的影响,评估一个重要的指标——出行时间价值. 结果表明,在发展中城市,问卷回答者和不回答者的社会经济背景存在很大差异. 缺失率和缺失模式均对出行方式选择模型的参数和预测精度有很大影响. 考虑缺失模式的出行时间价值计算表明, 项目无回答对出行时间价值的影响被过高估计了.     

Effects of Item Nonresponses on the Performance of Travel Mode Choice Models for Developing Cities: A Comparative Analysis

To enhance the quality of transportation planning and policy making, it is necessary to properly deal with the nonresponse issues in transport surveys. However, such nonresponse issues especially in developing countries have been ignored in literature. This paper first statistically identifies the missing patterns of item nonresponse (INR) in person trip survey data collected in developing cities and then analyzes the effects of INR on the performance of travel mode choice model (an aggregated multinomial logit model) based on expectation-maximization (EM) imputation method. As a case study, three developing cities representing three levels of INR are analyzed as follow. Firstly, the statistically significant social-economic attributes of trip makers and trip-context factors are identified with respect to INR in the missing pattern analysis by using Chi-Square test method. Secondly, EM imputation based on missing pattern analysis is applied to deal with missing data to obtain the unbiased data set as a benchmark. Thirdly, the null hypothesis that the model parameters estimated with and without imputation are equal is statistically tested using independent-sample T tests and further the internal validity performed in terms of R-squared coefficients is used to identify the discrepancy of model predictions between with and without imputations. Finally, one critical indicator – value of travel time (VOTT) is evaluated considering the effects of missing data. The results confirm that the respondents and non-respondents are quite different in terms of the social-economic background in the developing cities and further show that not only the missing rates but also the missing patterns greatly affect the performance of mode choice model in terms of model parameters and the prediction ability. The calculation of VOTT reveals that the VOTT affected by INR tends to be overestimated.     

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研究先进出行者信息系统(ATIS)环境下道路网络系统流量的随机动态变化,有利于实现ATIS在网络系统中的进一步优化配置.在出行者经验积累过程基础上,引入ATIS作用下的认知更新过程,将路网系统的路径流量明确视为随机变量,提出了一个基于认知更新的随机动态分配模型.证明了该模型产生的路径流量渐近收敛于一个平稳概率分布.在算例网络中验证了模型的可行性,模拟有ATIS和无ATIS两种情形下路径流量的随机动态变化.结果表明,两种情形路径流量均收敛于平稳概率分布.前者的平均流量近似于随机用户平衡(SUE),而后者的平均流量不是平衡流量,但其网络总费用要低于前者.