预约出行在行为时空棱柱理论中的正效用研究

本文基于行为模型（activity-based model）时空棱柱（space-time prism）理论分析了交通出行行为在其中的特征及精细化需求侧管理模式（预约出行模式）对个体交通出行行为的影响。根据时空棱柱理论中的“三大制约”（能力制约、组合制约、权威制约）评估了预约出行模式产生的效应，其中预约出行模式对能力制约没有负面效应，对组合制约及权威制约均有正效应，最终结合现阶段预约出行及其实践应用论证了预约出行模式对交通出行行为及交通系统管理能产生的正效用。同时预约出行模式本身的优点包括大规模交通优化管理中节省优化算例及保证优化结果信息时效性，是未来交通发展的重要方向。     

城际出行链视角下的高铁可达性分析

为探究“门到门”视角下的高铁服务能力,本文从高铁城际出行链视角出发,以成渝间城际出行为例进行实证分析。利用百度地图API获取市内衔接交通出行时间,对同城高铁车站可达性进行评价;综合考虑市内出行和城际出行,选取面积和人口覆盖率指标,建立城际高铁可达性计量模型。结果表明：高铁车站衔接交通行程时间圈层结构显著,受到城市交通网络和出行方向的影响;城际高铁可达性不仅与衔接交通出行模式的相关,还受到发车站选择的影响,可通过优化列车接入站方案来提高整体可达性。     

基于手机定位数据的个体出行行为特征分析综述

个体出行行为特征分析一直以来是交通规划、交通设计等领域的重要基础,传统的人工调查由于受主观回忆较多、调查成本较高等因素的限制,数据结果的准确度往往较低,无法支撑精细化的规划设计任务。智能手机与无线通信网络的成熟发展带来了海量手机数据,这为探究个体出行活动规律提供了新的数据源。本文综述已有基于手机数据分析个体出行行为特征的研究,分析当前研究的不足与待研究的问题,提出可从完善已有个体出行信息采集内容、探索基于精细化数据的模型改进以及多源数据融合等方面进一步研究,以更全面、更准确的信息反应个体出行行为特征,为交通规划等领域的建设提供依据。     

实时交通信息影响下的出行路径选择模型

为研究实时交通信息影响下的出行者出行中路径选择行为,基于效用理论,建立了出行者出行的路径效用最大化的选择规划模型.将出行者的出行路径分割为在决策点的多次路径决策,并利用动态规划方法求解效用最大的路径,得到的结果即交通信息影响下的最优路径.同时,在算例分析中,模拟实时路况的变化,在每个决策点动态加载交通信息,并引入出行者对信息的信任度概念和出行者对信息的信任度学习过程,使得模型可以更加准确描述实际决策过程.算例结果表明,实时交通信息可以有效提升出行者地实际出行效用,并且随着信任度地增加,出行者获得的收益越高.     

基于IC卡数据的深圳地铁客流特征分析

随着我国经济的快速发展和城市化进程加快,近年来以地铁为代表的城市轨道交通实现跨越式发展。客流数据是城市轨道交通规划设计、建设和运营调度的基本依据。地铁IC卡数据具有数据量大、真实准确、时间连续、易获取的特点,广泛应用于地铁站点、线路和网络客流特征分析、长短期客流预测以及地铁用户出行模式识别等方面。本文主要对深圳地铁IC卡刷卡数据进行分析,重点提取地铁客流时空分布特征以及用户出行特征,研究客流变化规律,对于地铁运营调度管理以及站点客流疏导有重要意义。     

基于轨道交通的社区公交客流预测分析

以基于距离衰减理论的可达性模型为基础,运用GIS栅格数据分析方法,获得了社区公交出行预测的新方法。主要过程包括社会经济活动的空间分解、可达性模型标定参数及可达性概率计算。以大连市七贤岭街区作为实例进行了社区公交出行客流分布预测研究,并基于实际调查对结果进行了验证。结果表明,基于GIS的可达性模型对公交出行发生预测方法在微观层次提供了一个有效的方法。该方法所需数据较少,数据分析周期短,建模成本低,适应我国目前城市建设量大、速度快的国情,是一种值得深入研究的方法。     

基于时空消耗模型的城市轨道交通承载力评价：以北京市为例

为监测城市轨道交通系统的供需矛盾及其时空差异化特征，引入时空消耗模型，分别以运输服务时空资源总量、出行需求时空资源占用量以及二者比值，计算了城市轨道交通供给能力、出行需求量和交通承载力。按照总体水平和均衡程度两个维度，选取轨道线网交通承载力、线网承载不均衡度和线网承载空间差异性作为城市轨道交通承载力评价指标，为更加精准地识别城市轨道交通出行需求与供给时空资源匹配关系提供支撑。实证研究结果表明：轨道线网供给能力总体高于出行需求量，全天轨道线网交通承载力位于高值区间，并呈现早晚高峰和午间小高峰的特征；线网承载力不均衡度显著偏高，轨道站间区段交通承载力差距悬殊，但在空间上总体呈现显著离散特征。     

多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

公交惯常出行与随机出行的时空分布差异

差异化和精细化的公交服务要求城市管理者和公交运营者加深对公交出行变异性的认识。本文将公交惯常出行定义为乘客个体多次在同一时段或空间乘坐公交的行为，随机出行的定义与之相反。利用厦门市30天连续的常规公交数据，使用DBSCAN算法对出行天数在10天以上的高频乘客进行划分，用核心点来表征惯常出行，用非核心点来表征随机出行。结果表明有78.70%的出行在时间上具有稳定性，有72.32%的出行在空间上具有稳定性。研究结论凸显了公交高频乘客也具有随机出行，且随机出行的统计特征和时空分布与惯常出行有较大差异。研究结论可以应用于个体时空模式挖掘、乘客人群划分、定制公交线路制定、公交差异化服务设置等方面。     

城际旅游出行方式选择的影响因素

研究城际间旅游出行方式选择行为对旅游交通系统的统筹发展与精细化管理十分重要。为了分析影响城际间旅游出行方式选择行为的内在原因,本文以成都东站旅客对城际旅游出行方式选择的SP(Stated Preference)调查数据为依托,建立多项Probit模型和混合Logit模型进行对比,分析旅客对城际旅游出行选择的偏好规律,并对各影响因素的边际效用值进行了比较。研究结果表明,年龄、小汽车拥有、月收入等社会经济属性以及出行费用、出行时间、旅途风景吸引程度、交通枢纽到景区距离以及目的地停车服务能力5个特征属性的主观感知与游客出行方式选择行为决策显著相关;出行费用、出行时间和旅途风景吸引程度三个因素更受到旅客关注,可在最大程度上引起旅客对出行方式的转移。