出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型

基于随机效用最大化理论,选取出行者特征、行程特性与出行方式服务水平作为效用变量,以出行方式与出发时间作为选择肢,构建了出发时间位于下层与出行方式位于下层的2种居民出行NL模型。分析了北京市居民出行样本数据,并模拟了在早高峰时段对小汽车出行收取费用时,小汽车出行者出行行为的变化。计算结果表明:与传统MNL模型相比,NL模型具有更好的统计学特征,调整后的拟合优度由0.338增大至0.404;在2种NL模型中,出发时间位于下层的结构对样本数据的适应性更强;当早高峰时段小汽车出行收取费用为5元时,72.6%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,22.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,4.8%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变,仅0.2%的小汽车出行者同时改变出行方式与出发时间;当收取费用为10元时,51.7%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,40.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,7.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变;当收取费用为20元时,27.5%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,60.6%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,11.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变。     

基于压缩传感的交通流量数据压缩方法

为准确获得用于数据压缩的变换矩阵,引入了基于压缩传感的交通流量数据压缩方法,在数据压缩端无需考虑变换矩阵的选择问题,直接通过高斯投影实现高效数据压缩。首先验证了交通流量数据在经过K-SVD方法训练过的字典上能够实现稀疏表达;然后在数据压缩端,通过具有限制性等距条件的随机矩阵将原始高维数据投影到低维空间上,实现数据的高效快速压缩;最后在数据传输后,通过凸优化算法在交通信息处理端完成数据解压缩。以美国某高速公路线圈传感器采集到的交通流量数据,对本文方法进行了验证。试验证明:该方法能够实现快速高效的压缩编码,当压缩比为4∶1时,解压缩相对误差仅为0.060 8。     

基于时间便利性的行程选择

出行者基于广义成本最小化选择最佳的出行方式。广义成本包含资金成本、时间成本与舒适成本。随着社会的发展。出行者对时间成本看的越来越重。时间成本与时间长度和时间起始点有关,时间成本不仅包含出行者的时间价值也包括早到或晚到的损失。相对于频率较快的地铁与公交,满足乘客长距离出行的火车的时间点对乘客出行的影响很大。本文通过对杭州与上海之间的城际高铁后,出行者在汽车、自驾车及高铁三种方式之间的选择进行调查。得出列车行程安排应考虑旅行时间长度来安排起讫点的时间点,并通过两个例子来佐证合理的时间安排可增加列车的竞争力。优化出行结构同时也保证了列车的客源。本文的研究对于其他的城际列车有借鉴作用。     

VMS行程时间诱导效益仿真算法

基于宏观交通仿真模型,提出了可变情报板(VMS)行程时间诱导效益仿真算法,分析了驾驶人的信息关注率和信息理解偏差系数对VMS行程时间诱导效益的影响。以行程时间计算模型和驾驶人信息响应模型与METANET仿真模型为理论基础,以路网总耗时改善率为诱导效益目标,在3种不同规模的路网上进行仿真试验。仿真结果表明:VMS行程时间对于改善路网运行效率通常具有正面的诱导效益;信息关注率越高,信息理解偏差系数越小,诱导效益越显著;当信息关注率为80%以上时,小型、中型、大型3种路网的诱导效益分别达到28.89%、15.87%、10.53%以上。可见,仿真算法有效。     

高速铁路列车运行图冗余时间优化布局系统研究

列车运行图的动态性能是衡量列车运行图的一项重要指标,冗余时间的布局是影响列车运行图动态性能的关键因素之一.在考虑相关作业的冗余时问之间关系的基础上,研发了高速铁路列车运行图冗余时间优化布局系统,介绍系统的功能结构和体系结构,以某条高速铁路为例,对该系统进行了展示.     

基于消费者时间敏感与退货的双渠道决策研究

考虑线上渠道未满足消费者所期望的购物提前期时发生退货行为的双渠道供应链模型,分析了各供应链成员在不同渠道结构下的最优策略。研究结果表明:双渠道提前期的满足率与双渠道价格成反比,且对线上渠道价格的影响大于线下渠道;无论在分散还是集中决策下,提前期满足率对线上渠道销售价格的影响均相同;线下渠道的价格与退货费用成正相关,同时也受到消费者的提前期敏感性影响;各供应链成员可以根据不同的提前期敏感性和提前期需求等因素来决定其最优价格使得自身利益最大化。最后,通过算例分析验证了结论的有效性。     

重庆市居民体力活动、静坐及睡眠时间对高血压患病率的影响

目的通过横断面研究探讨重庆地区居民体力活动、静坐时间和睡眠时间对高血压患病率的影响。方法采用多级分层随机抽样方法,分别从重庆市抽取4个农村和4个城市地区15岁及以上居民,进行问卷调查和体格检查,采用卡方检验、二分类Logistic回归等统计方法对结果进行分析。结果本次研究共纳入15 280人,根据《中国高血压防治指南2010》标准,总人群高血压患病率为20.7%。二分类Logistic回归结果表明,代谢当量(MET)≤2.29 h/d、静坐时间≥6.1 h/d、睡眠时间≤6 h/d或≥9 h/d是重庆地区居民高血压的危险因素;静坐时间位于4.1～6.0 h/d区间段是高血压的保护因素。处于MET、静坐时间及睡眠时间危险区间(MET≤2.29 h/d、静坐时间≥6.1 h/d、睡眠时间≤6 h/d或≥9 h/d)的农村居民的高血压比例高于城市居民,农村居民处于保护区间(静坐时间:4.1～6.0 h/d)的高血压比例显著低于城市居民。结论总体而言,重庆地区高血压的患病率比较高;运动量缺乏、静坐时间过长和睡眠不足或睡眠过多可能增加高血压的患病风险;农村地区高血压患病率高于城市地区可能与居民的运动量不足、静坐时间相对较长和睡眠时间不充分等密切相关。     

基于多层模型的城市建成环境对通勤行为的影响

为研究城市建成环境对居民通勤行为的影响,考虑个体社会经济属性和交通小区建成环境属性的跨层次结构,建立多层模型,分别分析了个体社会经济属性层面和交通小区建成环境层面对通勤时间及通勤距离的影响,并利用长春市居民出行调查数据标定模型参数. 结果表明：多层模型比传统的回归模型拟合效果更好;控制个体社会经济属性特征后,土地利用混合度、交叉口密度及公共交通站点密度对居民通勤出行时间和距离的影响均呈现显著的负效应,而居民居住地到城市中心商务区(CBD)的距离仅对通勤距离有显著的正向影响.研究结果可为通过城市规划优化通勤结构提供理论支持.     

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.     

基于乘客出行时间的公交站距优化研究

经济的发展带动交通事业的进步,公共交通已成为人们出行过程中必不可少的工具。因此,如何提高公共交通运行效率也成为人们研究的重要内容,而对公交站间距的优化更是重中之重。本文在分析乘客出行过程的基础上,以时间为衡量标准,提出乘客出行时间最小的公交站距优化模型;并结合实际数据对各影响因素进行灵敏度分析,验证了模型的适用性和有效性。