快速充电站

<正>公共交通分担率简称公交分担率,指城市居民出行方式中选择公共交通(包括常规公交和轨道交通)的出行量占总出行量的比率,这个指标是衡量公共交通发展、城市交通结构合理性的重要指标,也是一种宏观概念。"公交分担率=公共交通乘坐出行总人次/出行总人次*100%"公交分担率2004年建设部38号文《关于优先发展城市公共交通的意见》(建城〔2004〕38号)中提出特大城市公共交通在城市交通总出行中的比重要达到30%以上,大中城市公共交通在城市交通总出行中的比重要在20%以上。政策相关     

北京市居民出行时间成本研究

采用收入法,考虑出行目的、出行方式等因素,给出居民出行时间成本计算的方法与步骤,将居民出行时间价值货币化。以北京市2000年和2005年为对象年,估算了分目的、分方式出行对应的单位时间价值,并根据历年交通调查的数据,获取了当年北京市全社会小汽车、公共交通(包括轨道交通)、出租汽车的平均出行时间和出行量,计算得到北京市全社会当年居民出行的时间成本。     

北京市旅居流动人口出行特征分析

随着城镇化的快速发展,我国已经进入了人口流动迁移最为活跃的时期,流动人口呈现数量多、组成复杂的趋势,其出行特征值得关注.本文依据第5次北京交通综合调查流动人口调查数据,根据流动人口在京时间特征差异,将在京时间6个月以内的旅居流动人口划分为短期来京差旅型流动人口和长期在京居留型流动人口2类,据此研究旅居流动人口出行特征.研究发现短期来京差旅型流动人口存在选择舒适型出行方式概率较高、出行链复杂程度高、活动效率较低等特征;长期在京居留型流动人口来京目的多为务工,其出行早晚高峰特征明显且与道路高峰重叠,与常住人口出行特征相似度较高.结合北京市交通供给现状及首都发展定位,针对出租车服务、公交服务、共享单车等提出管理策略及政策建议.     

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。     

北京城市自行车与公共交通换乘研究

通过调查北京市居民从居住地骑自行车存车换乘公共交通出行，在主要换乘地点的自行车存放量和骑车者的骑行时间，对其生成规律进行研究，提出造成这种出行方式的主要原因和影响因素，以期在城市交通规划和管理中使这种出行方式真正为城市服务。     

浅议城市客运交通的合理结构

<正> (一)我国城市客运交通结构现状目前我国城市客运交通结构非常单一,除极少数城市有地铁(北京有43公里,天津有7.4公里投入运营)和有轨电车(哈尔滨、长春、大连和鞍山)外,绝在多数城市居民出行都是靠公共汽车、无轨电车、自行车和步行。居民出行方式中,步行和骑自行车所占比例最大,公交比例较小。据全国部分城市对居民出行方式结构的比例统计,特大城市平均步行出行占总出行量的36.63％,骑自行车占40.86％,乘公交车占17.2％,其它交通占5.27％;大城市平均步行占46.67％,骑自行车占39.97％,乘公交车占10.11％,其它车辆占3.24％(详见表”。     

基于IC卡数据的居民公交乘车距离研究

了解居民公交出行乘车特征、掌握公交出行客流规律是公交规划和运营决策的基础.为了研究不同时段居民公交乘车的分布特性,以北京市分段计价线路公交IC刷卡数据为依据,基于数据挖掘工具分析了居民公交出行乘车的距离特性,并对乘车距离分布进行曲线拟合,结果表明:北京市居民公交乘车距离服从威布尔分布,在置信水平为95%的条件下,平方误差和小于0.01,拟合优度在0.97以上.      

通勤者出行方式与出行链选择行为研究

通过分析2005年北京市居民出行调查数据,构造通勤者上班出行方式选择和出行链类型选择相互影响的NestedLogit模型,分别建立出行方式→出行链和出行链→出行方式两个方向模型结构,采用统计软件STATA9.0对模型进行标定,并利用包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识。结果表明,出行方式选择和出行链类型选择之间不是单方向影响关系,而是一种双向的相互作用关系;出行链→出行方式选择决策较为合理,反应通勤者倾向于首先考虑如何组织当天要参加的各种活动,然后在出行链安排的约束下考虑选择合适的出行方式。     

基于MNL模型的居民出行方式选择行为研究——以南方某小城市为例

为明确城市居民出行方式选择的关键影响因素，调节城市居民出行结构，提高城市交通系统效率，以南方某小城市居民出行数据为研究对象，基于随机效用最大化理论构建多项MNL(Multinomial Logit)模型，分析了个人属性、家庭属性和出行方案属性对出行方式选择产生的作用。通过分析MNL模型统计回归结果，得出以下结论：1)个人属性中，年龄、性别、个人月收入、受教育程度、驾照拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响；2)家庭属性中，住户小汽车拥有情况和摩托车拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响；3)出行属性中，出行时间和出行目的对居民出行方式选择行为有显著影响，而出行费用在出行选择过程中没有显著作用。     

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.     

北京市商业网点交通出行率研究

分析了城市交通与土地利用之间的关系以及目前北京市交通影响评价中存在的主要问题,指出了交通出行率在交通影响评价中的重要作用;在对北京市城区范围内的商业网点进行交通出行率调查的基础上,经过数据分析和处理,初步得到了北京市商业网点出行率指标的建议取值标准。     

北京市保障性住房出行率指标研究

保障性住房是改善民生、促进社会和谐稳定的重要安居工程,分析北京市保障性住房的分类及特点,通过现场调查,采集早晚高峰时段不同区域、不同类型保障性住房的出行量数据,计算人次生成率和车次生成率等8个不同层面的出行率指标,结合保障性住房的基本属性特征,分析不同区域、不同类型保障性住房的出行率特点,为其科学开展交通影响评价提供数据支撑.     

基于离散选择理论的出行方式/目的地联合模型研究

分析了出行方式/目的地选择的必要性,并以合肥市居民出行调查数据为基础,在对出行目的地空间分布特点进行分析的基础上,提出了减少选择枝个数的目的小区分段抽样策略,并在该抽样策略下建立了方式/目的地联合选择模型,模型结果在数学统计和符号逻辑上均达到要求;最后对联合选择模型和重力模型就本案例数据进行了对比分析,结果表明,联合选择模型及结果与实际统计结果差值更小。     

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。     

北京市学龄儿童通学出行行为特征分析

针对学龄儿童通学出行时间与城市通勤高峰时段重叠,常引发学校周边区域严重拥堵,也给学龄儿童出行安全造成隐患问题,以北京市2014年居民出行数据为基础,分析6~18岁学龄儿童出行方式、出行距离与出行时耗等出行行为特征,并对比北京市学龄儿童2006年、2011年和2014年相应数据.研究发现:近年来北京市学龄儿童通学出行呈现出明显的机动化需求,其中非积极方式通学出行的比例持续增长,积极方式(Active School Travel,简称AST)比例下降,就近入学政策对通学出行总体有积极的影响.结合通学出行特征,从发展公共交通、校车、网约车多样化接送服务,整合优质教育资源,改善校园周边AST出行环境等方面,提出了解决学龄儿童通学出行问题的对策和建议.     

我国城市居民出行调查抽样率确定方法探讨与研究

居民出行调查对于交通规划的意义重大,加之我国城市众多,急需提出一种科学的抽样率确定方法。本文运用概率论和数理统计学原理,利用现有的城市居民出行调查资料,通过误差分析推导抽样率模型,并通过非抽样误差分析对模型进行修正,为国内居民出行调查抽样率的选取确立理论基础,同时将其结果与国内外城市实际采用的抽样率作对比。     

居民出行调查数据扩样及校核方法应用研究

居民出行调查是构建宏观交通模型和科学制定交通发展战略、方案的重要数据来源,调查过程中随机抽样的困难和沉默需求的增加使得对扩样方法要求越来越高.提出了扩样方法总体思路,分别从户扩样、户拥车调整、人扩样、人口调整和出行扩样等几个方面进行组合扩样.在户拥车和人口调整中分别采用了循环扩样方法,使不同指标误差均在合理范围内.在出行扩样中考虑了分目的沉默需求比例,并结合公交IC卡大数据,对公交出行量和OD分布进行校核.最后将方法应用于佛山顺德区的居民出行调查结果扩样,扩样结果验证了扩样方法的有效性.研究成果可为居民出行调查数据扩样及校核提供思路和方法,对利用居民出行调查数据研究城市总体出行特征具有重要意义.     

旅游交通抽样调查研究

明确了旅游交通调查在旅游交通规划中的作用,在深入分析区别于居民出行和流动人口出行的旅游人口出行特征的基础上,分层次、系统化地设计了旅游交通调查的内容,并设计了旅游交通调查方法、调查时间以及调查对象地域的确定和区域划分。在此基础上,提出了采用分层次随机抽样调查的旅游交通抽样调查方法,并采用比例分配或最优分配进行层样本量分配,由此推导出确定样本总量和抽样率。进行了调查精度检验方法与精度标准的探讨。结合三亚市旅游交通抽样调查实例,论证了该旅游交通抽样调查设计是合理、可行、满足精度及旅游交通规划要求的。     

居民出行调查中的抽样技术研究

居民出行调查的数据是城市交通规划的基础,它的准确度直接影响着规划的质量。恰当的调查方法和抽样率对保证数据精度和节省费用至关重要。目前,我国绝大多数城市在进行居民出行调查时,根据国外经验来确定抽样率,理论依据不充分,无法估计调查数据的精度和预测数据的准确性。运用抽样技术理论,首先对居民出行调查中用的抽样方法和抽样率的计算做理论上的阐述,然后对常用的抽样率计算公式进行推导,并讨论其他相关问题,最后给出计算实例。     

城市居民出行空间和方式联合选择模型研究

考虑到出行者出行空间和出行方式之间的重要联系,本文基于非集计模型中Nested Logit模型的理论和方法,结合2005年国内某大型城市居民出行调查数据,建立了城市居民出行空间和方式的联合选择模型。模型为2层的NL模型,第1层为空间选择层,第2层为方式选择层,以此将出行空间选择和出行方式选择连接起来。模型采用统计软件STATA 9进行标定,并通过统计指标进行验证,深入分析了影响出行者出行空间选择和出行方式选择的重要因素。最后,用同样的数据源建立了方式选择的MNL模型,通过对比联合模型和MNL模型的命中率和集计结果表明,出行空间和方式联合选择模型能够在较细的层面上预测出行者出行空间和交通方式的选择情况,从而提高了模型的精度和实用性。