出租车合乘

车辆合乘是交通需求管理中的一项措施。交通需求管理,即引导人们采取科学的交通行为,理智地使用（不滥用）道路设施的有限资源。交通需求管理的主要措施遍布在交通行为的各个阶段,其中,组织汽车合乘作为出行方式阶段的措施已经被许多专家、学者提了出来。     

基于整数线性规划的合乘出租车调度模型

为降低城市交通中出租车的空驶率,提高出租车运载效率,充分利用城市道路资源,缓解交通拥堵,在已有研究的基础上,将智能交通中多位乘客合乘出租车的路线规划及车辆调度问题分解为合乘乘客分组、行驶路线规划、指派车辆3 个步骤,将乘客间的“顺路”关系转化为有向图中的有向边,通过筛选连通子集构造合乘分组。分别对每一步骤建立整数线性规划模型,使得所需车辆尽量少,乘客等车时间尽可能短,乘客乘车绕行里程尽量少。使用分层序列法求解该多目标规划问题,并提出一种简化问题规模的策略,以提高求解效率。使用纽约实际出租车乘车数据构造模拟数据集测试算法的性能。测试结果表明,该方案具有“零绕行”、合乘率高的特点,能够大大提高出租车运载效率。     

基于破产模型的出租车合乘定价方法

作为一种缓解打车难及减少空气污染的方法,出租车合乘越来越普遍.为了更合理地为出租车合乘定价,依据出租车的载客数量,在将出租车的一次载客过程分为若干阶段的基础上,为其中的合乘阶段建立了破产模型.通过深入分析这一情境所对应破产模型解应满足的特点,利用Talmud法则来求解该模型,由此提出了一种出租车合乘定价方法.算例分析表明,由该方法确定的合乘费用具有随着合乘人数和距离增加而增加,但增幅减缓的特点,从而提高了出租车司机和乘客参与多人合乘和长途合乘的积极性.研究结果可为相关部门制定出租车合乘政策提供决策参考.     

城市出租车合乘技术研究

论文针对城市交通拥挤不堪和出租车空驶率高的现状,提出了出租车合乘能提高人们选择出租车出行的频次,减少道路拥堵,提高出行效率。论文对出租车合乘进行了概念定义和合乘模式划分,分析了出租车合乘的信息感知、信息传输与信息反馈,建立了出租车合乘信息服务中心。论文划分了合乘类型,并描述了静态和动态的合乘流程图,并建立了出租车数量模型,采用Floyd算法计算整个网络中任意两点间的最短路问题。依据合乘出租车上的乘客数确定不同的合乘状态,在体现收费公平的基础上建立了合乘计费模型,和解决了分级站点合乘组织及生活性合乘问题。     

也说“合乘出租车”

时下,在许多城市经常会碰到乘坐出租车难的情景。尤其是上下班高峰时段、重要节假日及恶劣天气,乘坐出租车更是难上加难。这就促使合乘出租车这一新生事物开始萌动,逐渐进入公众的视野,并正在成为人们一种新的交通方式。据2012年3月24日《新京报》报道,北京鼓励乘客合乘出租车,特别是在早晚高峰     

出租车合乘制技术保障体系的构建与合乘组织的实施

出租车由于价格因素等原因存在着过多空驶和载客较少的状态,占据了大量的道路资源,加剧了交通拥挤。合乘制的推行将有助于提高人们选择出租车出行的频次,这对于保障出租车司机的收入,减少道路拥堵与交通系统的能源消耗有着重要意义。对出租车合乘制的技术保障体系和组织措施所进行的分析和研究,对于出租车合乘制的推行具有一定的现实意义。     

出租车合乘制技术保障体系的构建与合乘组织的实施

出租车由于价格因素等原因存在着过多空驶和栽客较少的状态,占据了大量的道路资源,加剧了交通拥挤.合乘制的推行将有助于提高人们选择出租车出行的频次,这对于保障出租车司机的收入,减少道路拥堵与交通系统的能源消耗有着重要意义.对出租车合乘制的技术保障体系和组织措施所进行的分析和研究,对于出租车合乘制的推行具有一定的现实意义.     

基于矩阵迭代法的出租车合乘最短路径选择

为了解决出租车合乘的路线行驶最优问题以保证驾驶员和乘客均能获得利益,构造道路交通网络的距离矩阵,运用运筹学中的矩阵迭代法来求解网络图中的最短距离并确定最短路线,并针对某个道路网络做了分析例证.结论显示:矩阵迭代法用于求解道路网络的最短路径,从理论上解决了出租车在合乘时的路线选择问题,从而使出租车合乘乘客能快捷的到达目的...     

基于改进差分进化算法的出租车合乘问题研究

在现有出租车合乘问题研究基础上,考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素,建立 更符合实际的多对多合乘模型,并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法,是解决该类问题的 有效方法;与非合乘模式相比,所建模型成本减少、服务乘客数增加,模型合理有效;同时分析 了模糊时间窗、合乘意愿2个因素对模型求解结果的影响.     

高峰时间出租车合乘计费策略研究 ——以宁波为例

针对早晚高峰时间和节假日火车站、汽车站及主要地区人流打车难,无法及时得到疏散的 问题,提出高峰时期出租汽车多人合乘理念,从而提高出租车及道路资源的利用率。根据我国早 高峰和晚高峰的交通特点,结合宁波出租车计费的实际情况,使用最优化理论构建多目标优化合 乘模型,对合乘费用进行计算。最后通过软件验证,假设了6 个节点的供需搭乘方案,使用 LINGO软件计算出合乘的路径和相应的费率。运算结果证明该模型在合理约束司机收入与乘客花 费的前提下,最大化司机的收益,同时兼顾到乘客利益,鼓励司机在高峰时间较短的行驶距离内 多载客。     

基于乘客等待时间最短的市郊公交发车时刻优化模型研究

在对国内外研究现状分析的基础上,分析了轨道交通与市郊公交的换乘组织。针对市郊公交作为轨道交通接运交通的情况,从乘客换乘等待时间的角度对轨道交通与市郊公交的最佳衔接问题进行了研究,应用运筹学理论,建立了满足乘客换乘等待时间最短的市郊公交发车时刻优化模型。根据北京地铁13号线龙泽站的相关数据,对该站轨道交通与市郊公交的换乘进行了优化,提出了443路市郊公交发车时刻的优化建议。研究结果表明,此模型能最大限度地减少乘客换乘总等待时间,对于发车间隔较大的公交方式间换乘的时间节约效果更为明显。     

呼和浩特市客运出租汽车数量预测模型研究

一个城市的客运出租市场是否需要投放出租汽车和投放数量的多少,不仅影响服务质量,也影响每位出租汽车经营者的自身利益,从而影响整个．出租汽车行业的稳定与健康发展。本文对出租汽车影响较大的因素进行了统计和相关性分析,确定了自变量,采用回归模型和曲线拟合的方法建立了未来年份的出租汽车数量预测模型,预测结果和往年历史数据对比表明,时间变量的一元线性模型和实际值较接近;幂函数曲线的预测值增加较快,就呼和浩特市的具体情况,幂函数曲线的预测效果较好。本文给出了适合呼和浩特市区的出租汽车发展趋势和合理的数量预测。     

轨道交通换乘常规公交平均候车时间模型

乘客平均候车时间建模在公交网络协调优化研究、公共交通效益分析等诸多研究领域起着至关重要的作用. 本文首先将轨道换乘常规公交的客流分为固定客流和随机客流,并进行客流到站时间分布曲线拟合,结果表明固定客流到站时间的对数正态分布拟合效果最好,而随机客流到站时间的伽马分布拟合效果最好;在此研究的基础上,建立了基于客流分类的换乘客流晚高峰平均候车时间模型;最后,对北京市13号线龙泽站519路公交线路进行了模型应用,以检验模型的准确性. 检验结果表明：模型能够准确地估计晚高峰换乘乘客的平均候车时间,相对误差在2.05％以内.     

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乘客平均候车时间建模在公交网络协调优化研究、公共交通效益分析等诸多研究领域起着至关重要的作用. 本文首先将轨道换乘常规公交的客流分为固定客流和随机客流,并进行客流到站时间分布曲线拟合,结果表明固定客流到站时间的对数正态分布拟合效果最好,而随机客流到站时间的伽马分布拟合效果最好;在此研究的基础上,建立了基于客流分类的换乘客流晚高峰平均候车时间模型;最后,对北京市13号线龙泽站519路公交线路进行了模型应用,以检验模型的准确性. 检验结果表明：模型能够准确地估计晚高峰换乘乘客的平均候车时间,相对误差在2.05％以内.     

7种因素对电动自行车忍耐时间的实证研究

忍耐时间是分析电动自行车骑行者不安全过街行为的重要参数,是信号交叉口交通管控的重要约束条件.以红灯期间到达信号交叉口处违章过街的电动自行车为研究对象,应用多元线性回归分析和生存分析法中的Cox回归方法,统计分析骑行者在信号交叉口处的过街忍耐时间.该方法运用中国电信的"全球眼"网络视频监控技术,获取不同影响因素下宁波市电动自行车的实时视频数据,共采集了57 213个电动自行车过街忍耐时间样本.统计发现:电动自行车忍耐时间与5种影响因素存在强相关关系;7种影响因素对电动自行车忍耐时间的影响程度差异性较大,其中天气、人行横道长度和有无交警执法等3种因素的影响程度最大,出行时间和时段的影响最小;电动自行车过街忍耐时间的均值为48.600 s,标准偏差为300.341.     

离场航空器滑行时间预测研究

为准确预测离港航班滑行时间,结合北京首都国际机场实际运行情况,分析航空器滑行距离、场面滑行航空器数量(进,离港)、跑道运行模式对航班滑行时间的影响;并运用DBSCAN算法按每小时航班流量对机场运行时间段进行分类;根据分类结果建立多元回归模型,分别采用传统统计学和机器学习(Lasso回归)预测航空器离场滑行时间.结果表明...     

船舶碰撞概率的广义线性预测模型研究

根据Logistic模型基本原理建立事故概率预测模型,并对事故概率进行预测。通过模型预测结果与实际值对比,得出利用广义线性预测模型对事故概率进行预测具有一定可信度。     

基于出行强度的出租车规划模型

通过分析城市居民出行强度和人口规模现状,运用增长系数模型预测规划期内居民出行强度和人口规模,进而预测出规划期内居民出行总量和乘坐出租车人口,随后利用出租车空驶率模型预测出租车的最佳数量。实例证明模型是可行的,通过确定出租车投放的最佳数量,有利于城市出租车的规划和管理。     

城市出租汽车保有量预测分析

分析影响出租车分担率的因素,选择出影响分担率的主要因子,把主要因子作为多元线性回归模型中的自变量,得出分担率预测模型,然后基于分担率预测模型得出基于供需平衡的出租车保有量预测模型。最后以重庆市为例,运用SPSS软件作线性回归分析,利用模型预测出2015年重庆主城区出租车的分担率,将分担率代入供需平衡模型,预测出2015年重庆主城区出租车的合理保有量。     

基于上落客时空特征的出租车停靠站选址模型

为了规范出租车运营,改善出行者候车环境,提高出租车经营效益,进行基于出租车出行需求特征的停靠站选址研究有着十分重要的现实意义.本文首先界定了出租车出行需求时空热点的含义,基于样本出租车GPS数据研究出行需求的时空聚集特征,得到了出行高峰时段和出行热点区域.将出行需求作为依据应用于出租车停靠站选址,提出了基于最大覆盖的停靠站选址模型,同时结合出行者的不确定性交通行为和消费特点,在车站服务能力、出行者步行距离和计划修建数量等方面分析了模型的适用条件.实例区域的选址研究结果表明,以客观需求为依据的选址方法,可以更好地契合出行者的出行需求,具有较高的实用性.