公交乘客在商业中心区购物的时空效用变化分析

考虑站点设施分布组合情况、设施开放时间和最小活动时间以及乘客访问设施路径等因素,对现有的时空效用计算方法进行改造,使之适用于个体公交出行的时空效用计算。以广州市北京路商业中心区为研究区域,分析了乘客出发时刻、出行时间预算,站点服务范围等时空约束下的时空效用变化情况,发现该方法能客观准确地反映时空约束带来的可达性变化,能用于指导个体实现精确出行。     

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公交等时线刻画了在相同时间内利用公交可达的最大范围.提出一种公交等时线的计算方法,并将其应用在城市时空可达性的计算中.首先分析了公交出行时空过程,认为公交出行时空过程中应该包括步行到车站、候车、乘车、换乘、从车站到达目的地等子过程,然后针对每个子过程提出其耗费时间的计算方法.根据给定出发地点和总出行时间,采用网格法和反距离加权插值法得到等时线.利用广州市公交GPS数据,绘制得到以广州市天河城为中心的等时线.最后以单位时间等时线所覆盖空间范围作为可达性的度量值,计算公交出行方式下广州市天河区的时空可达性,由可达性剖面图分析其不同方向的可达性差异.     

考虑行程时间不确定性的服务设施时空可达性度量

在我国拥挤的多模式交通网络中,出行者的行程时间具有较大的不确定性.行程时间不确定性是影响人们出行行为选择的重要因素,对于某些重要活动(如就医等),人们对行程时间的可靠度有较高要求.本文以南京市玄武区综合医院的时空可达性为例,采用引力模型和行程时间预算模型深入探索多模式交通网络中服务设施的时空可达性,提出了考虑行程时间不确定性的时空可达性度量方法,针对不同交通模式分析了出行者的风险规避行为,为城市多模式交通规划和土地利用布局提供了有效依据及评价指标.研究表明,对于不同的交通模式,在不同可靠性下服务设施的时空可达性具有显著差异.     

基于GIS 的区域公交可达性计算方法0

为计算城市内部特定区域对周边其他区域的公交可达性,更加直观地得到不同区域公交可达性差异程度,提出区域公交可达性概念.借助GIS 空间分析功能,提出基于公交站点权重和公交线路辐射范围权重的区域公交可达性计算方法.以北京市朝阳区为例,计算朝阳区30 个交通小区的区域公交可达性值.结果表明,区域公交可达性值,可以更加直观地展现城市内部不同区域对周边其他区域的公交可达性水平,这为选址分析、公交优化等提供了定量化的公交可达性信息.     

基于GIS的区域公交可达性计算方法

为计算城市内部特定区域对周边其他区域的公交可达性,更加直观地得到不同区域公交可达性差异程度,提出区域公交可达性概念.借助GIS空间分析功能,提出基于公交站点权重和公交线路辐射范围权重的区域公交可达性计算方法.以北京市朝阳区为例,计算朝阳区30个交通小区的区域公交可达性值.结果表明,区域公交可达性值,可以更加直观地展现城市内部不同区域对周边其他区域的公交可达性水平,这为选址分析、公交优化等提供了定量化的公交可达性信息.     

基于出行数据的城市公交网络可达性研究

可达性是评估交通便利程度的有效指标,城市公共交通良好的可达性能够吸引更多人选择这类方式出行.基于公交刷卡、发车时间间隔等多源数据,提出考虑线路和流量的车站等待时间计算方法;利用换乘时间阈值拼接出行数据,获取起讫车站出行时间,建立两阶段机会模型.以北京市为例,评估公交网络实际可达性.研究表明：车站服务可达性和网络可达性均呈现城市中心高、郊区低、沿地铁变化趋势明显的特征,线路越多的车站可达性越高;传统的定值设置方法会低估高可达性车站的可达性水平,考虑流量和线路的等待时间计算方法是有效的.     

基于时空推演的城市活动模型研究

回顾既有交通模型依赖数学优化求解而对实际出行活动解析不足,以及现状与未来互相独立的缺陷,提出利用大数据方法改进的可能性。建立了包含基础年人口合成模型、人口发展模型和职住变迁模型等模块的扩展的人口时空推演模型,实现个体属性在时空上的延续,为出行需求结果继承城市现状提供了条件。设计了包含出行链生成模型、目的地选择模型、个人活动组织模型和家庭成员活动协同模型等多个子模块的基于个体属性和城市活动模式的活动模拟器,实现对个人出行活动的模拟。实证研究表明,基于大数据的个体属性和城市活动模式的引入增强了出行活动的因果推断能力,避免了大规模的数学优化求解计算,模型结果更加符合城市实际;同时实现了未来对现状的继承,体现城市发展的延续性。     

公交出行时空模式的影响因素和效应研究

为揭示公交出行时空模式的影响因素和作用效应,利用智能公交数据获取公交出行时空特征,应用DBSCAN聚类算法挖掘公交出行的时空规律性。以起点建成环境、终点建成环境、出行路径性能、公交运营性能和公交出行强度5个方面的18个指标为自变量,以公交出行时空特征和公交出行时空规律性2个方面的4个指标为因变量构建变量指标体系,融合智能公交、POI等多源数据对指标进行量化计算,建立结构方程模型对公交出行时空模式的影响效应进行分析。研究结果表明：公交出行模式具有时空异质性,平峰时段公交出行距离和出行时长均长于早、晚高峰时段;时间规律性强的公交出行主要发生在高峰时段,空间规律性强的公交出行集中分布在城市中心区;出行路径性能、公交运营性能、起点建成环境、终点建成环境对公交出行的时空特征有显著影响（早高峰影响效应分别为-0.749,-0.413,-0.244,-0.228）;公交出行强度、出行路径性能、起点建成环境和终点建成环境对公交出行的时空规律性有显著影响（早高峰影响效应分别为0.688,0.069,0.022,0.021）;各因素对公交出行时空模式的影响具有时间异质性,平峰时段的影响均大于早、晚高峰时段...     

基于时空行为规律挖掘的公交乘客分类方法

应用智能公交系统(APTS)提取个体乘客出行信息，构造了公交出行链，研究了基于时空行为规律挖掘(STBRM)的公交乘客分类方法；应用时间序列表征乘客出行时间特征，利用互相关距离(CCD)算法计算了个体乘客出行时间规律；应用带噪声基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法，挖掘了个体乘客的出行空间规律；依据出行强度和出行时空规律，将乘客划分为极少出行、时间规律、空间规律、时空规律和不规律等5个群体；以出行天数、类似上车时间数量和类似上车站点数量为聚类指标，应用K-Means++算法将乘客划分为高规律、中规律和低规律3类，比较了本文提出的STBRM方法和K-Means++聚类方法的分类结果，揭示了2种方法分类结果之间的关系。研究结果表明: 当时段划分长度取5 min，时间规律性判断阈值取3.0时，利用CCD算法识别时间模式规律乘客的效果最佳，与常用的DBSCAN算法相比，识别率提升了14.64%；增加时间窗长度能够提高时间、空间模式规律判定结果的稳定性；时间窗长度达到3周后，空间模式规律的乘客比例下降趋缓，达到6周后趋于稳定；时间窗长度达到2周后，时间模式规律的乘客比例增长趋缓，达到4周后趋于稳定；时间规律、空间规律和时空规律等3类乘客数量仅占总乘客数量的30.4%，但其出行量占到了总出行量的84.7%，公交依赖度很高，应作为公交机构重点保障的对象；本文提出的STBRM方法与K-Means++聚类方法的分类结果具有较强的关联性，规律性极高或极低的群体高度重合。      

基于就医活动推断的老年人公交就医可达性研究

为准确评估老年人公交就医出行的实际可达性,本文基于老年卡数据构建公交出行链,提出基于公交出行链的老年人就医活动推断方法,获取老年人的实际就医出行需求和出行时间。引入公交实时到站数据以反映公交实际运营水平对就医可达性的影响,构建面向出行全过程的实际出行成本矩阵,包括等候时间、乘车时间、换乘时间。考虑不同医院服务供给能力差异构建综合服务能力指标,引入分级服务半径和高斯距离衰减函数,提出基于改进两步移动搜索法的老年人公交就医可达性计算方法。以北京市六环内区域为例进行实证分析,结果表明：老年人公交就医可达性整体呈现由中心向外围递减的趋势,在城市外围区域其分布也存在空间异质性,五环路外的东部和西部区域可达性较好,而北部、东北部区域的可达性相对较差;各区域高峰时段的平均可达性均明显低于平峰时段的平均可达性。本文可为提升老年人就医出行可达性和公交系统适老化水平提供支撑。     

基于道路拥堵信息的公交出行规划系统

针对当前道路拥堵增多的情况,建立了一个基于道路拥堵信息的公交出行规划系统,以引导公众避开拥堵道路。分析道路拥堵状况的指标体系,分别选取路段和交叉口的通行参数指标,并给出一种红绿灯等待灯次的简便算法,提出公交出行规划方案的拥堵指数算法。以嘉兴市为例,采用SQL＋IIS＋ASP＋Android技术构建了C/S架构的基于道路拥堵信息的动态公交出行规划系统。该系统推荐的出行方案能引导用户避开拥堵道路,提高出行效率,减少出行时间,为公众出行提供了更全面的公交出行信息和更便利的信息获取途径。     

基于热点探测的城市区域公交可达性研究

提出基于出租车轨迹数据挖掘的城市区域公交可达性评估优化方法. 利用核密度分析和热点探测,识别出租车用户出行敏感区并用出行热度表征区域用户需求,研究敏感区域公交可达性. 从影响阻抗大小的指标出发定义公交可达性,选取影响可达性的关键指标描述阻抗,以各指标与热点值之间的相关性为权重获取公交可达性计算公式. 引入区域公交供需变异系数指标,供需莫兰散点图及区域公交供需差分布图,评价整个城市及热点区域的公交可达性供需情况,识别区域不平衡程度协助公交系统优化供给. 以西安市为例进行分析,结果表明：其区域公交供需的变异系数为1.89,存在一定的不平衡性;根据供需差及散点图的分布规律,识别出优先处理敏感区,采取措施提高其可达性对优化整个城市匹配度最为有效.     

小汽车出行群体向公交出行转移的可行性研究

近几年一些大中型城市机动车保有量迅速增加,城市交通拥堵问题越来越严重,小汽车出行过多地占用了城市道路资源,促使部分小汽车出行者转向公交出行,能够提高道路资源利用率,缓解城市交通拥堵问题。选取小汽车出行群体为研究对象,经过预调查得出了影响小汽车出行和公交出行的不同因素,利用正交设计方法,设计了调查场景并进行了SP／RP调查。根据调查数据建立了MNL模型及修正SP＆RP模型,通过对模型的敏感性分析得出,在一定范围内降低公交票价和缩短公交出行时间能够提高公交吸引力,吸引部分小汽车出行者转向公交出行。     

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研究常规公交微观区间运行时间可靠性,有助于从微观层面深入分析常规公交在各区间的运行状态稳定性,查找运行的薄弱段以提高公交服务水平.本文从研究常规公交微观区间运行时间的拟合分布入手,采用正态分布、对数正态分布、伽玛分布和威布尔分布,分别对不同性质城市道路微观区间单位距离运行时间进行分布拟合,样本分析结果表明,对数正态分布是最优拟合分布.根据分位数法确定了不同公交服务水平对应的微观区间单位距离运行时间阈值,在此基础上建立了基于可接受公交服务水平的常规公交微观区间运行时间可靠性模型,并对337路公交实测数据进行实例分析.     

基于巢式Logit模型的公交出行方式选择行为研究

近年来,随着我国国民经济的不断增长,城市机动化水平的逐渐提高,城市交通和环境的压力不断增大,提高大容量公交系统的服务水平,增加其吸引力是我们迫切需要解决的问题.本文基于北京市第三次居民出行调查数据,从个体出行行为的角度分析城市居民公交出行的特征和规律;同时,采用巢式Logit模型方法,建立了基于时间的交通方式选择模型,...     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

基于实时信息的公交运行速度控制策略与算法研究

针对公交运行到站时间不稳定的现象,本文提出实时的公交速度控制方法,以车头时距平均绝对误差最小为目标进行求解.设计了3种公交运行场景,基于实时道路交通状态及乘客到达率,求解期望速度.并通过数值仿真对公交车头时距的稳定性、公交运行时间的可靠性、乘客等待平均时间及运行速度进行评价.结果显示,3种场景下,不考虑道路交通流影响的速度控制方法效果最佳,可以提高公交车头时距的稳定性(77.63%)及公交运行的可靠性(93.5%).如进一步考虑道路交通流影响,乘客的平均等车时间会略有增加(6.12%).因此速度控制方法更适用于受道路交通流影响较小或长度较短的线路.此外,本研究还发现,在要达到公交运行可靠性的目标下,公交站间运行速度并不是越快越好.     

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机场与城市内部交通的衔接规划是城市综合交通规划的重要组成部分,分析机场与城市内部交通衔接规划存在的问题,建立一个高效的衔接系统是十分必要的。针对这个衔接系统的特征,从发展公共交通的角度考虑机场与市区之间的衔接关系,处理机场与市区衔接的问题。机场巴士和机场轨道交通的专线站点的布设和规模设计对解决整个衔接问题和提高衔接系统的效率起着关键作用。以现有公交换乘枢纽布局选址方法为基础,以旅客出行总时间最小为目标,建立了各类机场专线站点的布设模型,并利用遗传算法的计算方法对其进行求解。运用此模型,可以得出规划机场专线站点数目及其规模的合理方案。