迁安市居民出行调查与交通特性分析

为指导中心城区交通规划的展开,迁安市展开中心城区范围内居民出行调查,对迁安市居民交通出行特征进行全面分析.通过居民出行调查数据分析,从性别、年龄、职业、交通工具拥有量、出行率、出行方式、出行分布等方面,梳理迁安市居民样本特征及出行特性,在相应的调查分析基础上,对迁安市交通特性的发展方向进行预测,为交通需求模型的搭建提供参数,为新城交通政策的制定提供依据,也为类似城市的发展提供借鉴.     

保定市居民出行特征调查报告

居民出行特征调查是编制城市综合交通规划及各类相关规划的基础,为政府的交通政策制定提供依据.该文以大量、翔实的实地调查数据为基础,详细分析了保定市2008年的居民出行基本特征、出行方式特征及出行时间特征,为编制综合交通规划、制定交通政策做准备.     

山地城市居民出行特征分析

在归纳山地城市形态和道路网结构特征的基础上,根据2010年攀枝花市居民出行调查数据,对攀枝花市居民出行方式、出行时耗、出行时空分布等特征进行了分析,发现城市形态与路网结构对于居民出行特征有着重要影响.     

城市居民出行特性比较分析

在综合分析国内外城市的社会经济发展和居民出行调查资料的基础上,从居民人均出行次数、出行目的分布和出行方式构成等3个方面入手,将国内城市居民出行特征与发达国家城市进行分析比较,又对国内相同城市不同时期的调查结果进行对比研究,目的在于把握城市居民出行特性的发展变化趋势。研究结果发现,我国城市居民出行特征随着社会经济和城市的发展发生了显著的变化,国内经济比较发达地区大城市的部分出行特征已经开始与发达国家状况相似,中小城市和欠发达地区城市的出行特征则与国外差别较大。研究同时发现了国内城市居民出行结构中的隐患,指出了发展的方向。     

莆田市城市居民出行特征分析及交通需求管理的对策建议

以莆田市2009年城市居民出行调查的有关数据为对象,通过出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等一系列指标总结归纳出莆田市城市居民出行的规律、变化特征及其原因。针对莆田市居民出行总量、出行距离、出行耗时、私人交通方式、高峰小时峰值等特点,对莆田市城市交通需求管理提出相应的对策建议。     

苏州居民通勤出行交通方式选择特征研究

通过对苏州居民出行调查中有关通勤出行的信息进行分析计算,研究了通勤出行交通结构、不同人群交通方式选择特征以及通勤交通方式的出行距离特征,该分析结果有助于城市交通发展规划,特别是针对城市居民上下班出行的交通政策的制定和交通系统的设计。     

城市居民出行时耗特征分析研究

出行时耗是城市居民出行特征中的一项重要指标,通过典型城市居民出行调查资料,深入分析居民一次出行时耗与城市规模的关系,分析居民全日出行总时耗以及分方式的居民全日出行总时耗。相应的分析结果有助于城市交通发展政策的制订和交通系统的设计。     

中小城市居民出行特征分析及交通发展对策研究

通过对安宁市2009年工作日及双休日居民出行调查数据的深入分析整理,并与大城市居民出行特征相对比,总结归纳出中小城市出行次数高,出行距离不长,以上班上学出行为主,体力出行时耗较长,高峰峰值明显等特有的出行特征,并在此基础上,从道路建设、交通管理和公共交通发展等方面,为中小城市未来的交通发展提出了相应的对策及建议.     

基于神经网络的交通方式选择模型

已有的交通拥挤问题研究大多关注于城市交通的宏观层面,而对于微观层面的居民出行个体研究甚少,这主要是因为与出行个体相关的特征指标难以量化,只能做定性分析,引入神经网络模型即能够识别线性指标又能够识别非线性指标的特性。分析了影响居民出行方式选择的相关因素,这些因素包括出行者自身特性、出行者的出行特性、运输系统特性、出行区域特性和目的地区域特性5类,并建立了神经网络居民出行方式选择预测模型。通过实际调查数据的验证,表明本文模型具有很好的实用性,为城市居民出行方式的选择预测提供了新的思路。     

基于智能手机调查数据的居民出行活动特征分析

城市居民出行活动信息是城市规划、交通管理和居民行为研究的重要参考依据。采用传统的基于入户访问和纸质问卷的居民出行调查方式存在受访者负担重、调查精度低、调查成本高等问题,设计并实现了一种基于嵌入 GPS(Global Positioning System)模块的智能手机的居民出行调查系统。通过高频的手机 GPS 定位获取居民出行轨迹,设计基于规则的轨迹数据处理算法,自动提取出行信息。以上海市杨浦区同济新村为例,对比传统问卷调查和基于手机的调查所得的出行数据。利用调查结果对基于智能手机调查的出行生成模型进行系数修正,并对传统调查方式的误差进行分析。发现传统调查的总体误差在33%左右,其中非基家出行的误差更是达到近159%。最后,基于手机调查的数据,对区域内居民活动特征进行分析。     

城市居民出行特征分析和交通改善对策探讨——以番禺中心城区为例

通过对2005年广州市番禺中心城区居民出行调查的有关数据进行研究,分析了中心城区居民出行的基本特征及其原因.分析结果表明,番禺市是一个以私人交通方式为主的城市,公共交通对居民的吸引力不强.文中最后提出了改善番禺区城市交通发展的对策.     

基于贝叶斯网络的出行方式选择模型研究

论文以居民出行方式选择为研究对象,分析了城市居民出行方式的影响因素,建立了基于贝叶斯网络的居民出行方式选择模型,并以苏州市为例,结合居民出行调查数据采用极大似然法对模型进行了参数估计,并采用贝叶斯网络推理方法验证模型精度。结果表明,该模型能较全面地考虑居民出行选择的影响因素,模型精度较高。     

大城市轨道交通选择行为调查初步分析——以北京市地铁4、5、10号线为例

随着城市交通问题的日益严重,大力发展城市轨道交通成为解决城市交通问题的有效方法。引导一部分人乘坐轨道交通出行,可以减少路面交通压力。以北京市城市轨道建设为目的,通过在北京市6个小区进行的交通方式选择特性调查,在分析了当前的交通状况的条件下,着重分析了5种情景组合设计下人们选择轨道出行比例的变化以及个人特征信息。分析结果表明,轨道出行比例与轨道费用、时间以及衔接费用有着显著的关系,并且不同年龄、职业、出行目的的群体选择轨道出行的比例也不尽相同。分析结果对于北京市城市轨道建设具有参考意见。     

北京市住宅建筑交通出行率研究

针对目前我国城市建筑项目交通影响评价中缺乏交通出行率指标的现状,参考美国等发达国家对土地使用及交通出行率的研究方法,在对北京市城区范围内334个住宅小区进行交通出行率调查的基础上,应用相关度分析方法确定了出行率重要相关参数,并分别用平均生成率法、参考调查点法（图表法）以及回归分析方法对调查数据进行了分析和处理,初步得到了北京市住宅建筑出行率指标的建议取值标准。本文建立的方法可用于城市其他类别建筑项目交捅出行率调杏和分新处理工作．所梧出的居住娄王聿笛．交踊出行率指标值可供城市交通影响评价工作参考。     

基于大规模定位数据的出行方式模糊判别研究

交通需求信息对于从战略上解决交通拥堵问题是非常重要的。从无线通信网络和GPS系统中可以获得大规模的定位数据。从定位数据中可以挖掘出完整的出行轨迹信息和有价值的出行需求特征信息。文中提出了以各种出行方式的先验知识为依据的出行方式模糊判别方法。该方法以从出行轨迹信息中提取的出行属性数据为输入,采用模糊推理机制实现机动车、自行车、步行等3种出行方式的良好区分。该方法可为交通规划工作提供出行方式划分方面的数据,并具有比传统交通调查方法更低的成本和更短的数据更新周期。     

基于交通条件改善的公路网交通生成预测方法研究

以经济、人口、车辆保有和广义出行时间为基本变量,采用回归分析方法建立交通生成预测模型,从而在交通生成阶段中考虑了交通出行条件改善的影响,将交通生成预测和诱增交通预测两者结合,既考虑了社会经济对交通的决定作用,又考虑了交通供给对交通生成的反作用。模型应用于江苏省高速公路网规划实践,结果表明,模型能够反映不同地区经济、人口、车辆保有以及交通条件等因素对各地区交通生成特性的差异,并且具有实用、精度高、可操作性强的特点。     

长株潭城市群城际与城内客运出行特征

为研究城市群区域客运出行规律,对长株潭城市群客运交通出行进行了抽样调查。根据调查结果对城市群区域城内与城际出行者在社会经济特性、出行目的、出行方式选择以及出行时间分布等方面做了对比分析,并对其规律进行了总结,发现城内与城际出行除在方式选择考虑因素方面有共性外,其他方面个性特征明显,另外对城市群内出行特征及其发展趋势作了预估。     

城市出租车交通分布预测模型

现有交通需求预测方法以居民出行分析为基础,预测得出的出租车交通分布量实质上是载客出租车的交通分布量,因此其预测值比实际值偏小.基于出租车的运行规律,提出了出租车出行概念,将系统中出租车总出行量分解为载客出租车出行量和空驶出租车出行量,并运用Logit概率选择模型,建立了载客出租车出行量与空驶出租车出行量之间的关系,从而得出了总体出租车的交通分布预测方法.该方法既可以模拟城市现状的出租车交通分布状况,也可以对规划年出租车的交通分布进行预测,避免了传统分析方法对空驶出租车交通量的疏漏.