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991.
为了给公共交通改善指标及公交优先对策制定提供参考,以深圳市晚高峰出行数据为样本,对公共交通与小汽车的出行时耗比构成特征及影响因素进行了分析。根据公共交通车外时耗和车内时耗在出行时耗中所占的比例,将样本划分为出行时耗比由车外时耗占主导影响和车内时耗占主导影响两类,并计算每一类中各相关因素对出行时耗比的影响程度。结果表明:超过90%的样本出行时耗比受公共交通车内时耗主导影响;在车外时耗相关因素中,两端步行距离对出行时耗比影响程度较大;公共交通路径绕行及出行速度低对出行时耗比造成的影响中,后者影响程度更加明显。 相似文献
992.
随着社会城市化和机动化的快速发展,城市交通所带来的环境问题也越来越突出,其在能源消耗以及碳排放总量中占的比例越来越大。CO_2的大量排放无疑与当今世界提倡的低碳理念背道而驰,所以城市交通的碳排放问题已经发展成为一个环境研究中的热点问题。基于此,从碳排放过程中的碳排放量计算这一方面着手,同时考虑到大众化、普遍化的影响,结合app程序应用进行了这一方面的研究。旨在从环境角度出发,根据现有碳足迹的概念,为用户提供一个计算碳排放量的方式,并提供一套低碳出行的方案。应用碳交易模式,尽可能地减小交通系统的碳排放总量。从居民角度出发构建低碳交通系统。 相似文献
994.
995.
从提高个体在价格调控策略下的绿色出行意向入手,制定价格调控策略的辅助措施是提升价格调控策略有效性的重要手段.本文基于出行决策行为变化自调节阶段模型,构建了价格调控策略下的居民出行方式决策过程概念模型.利用拥堵收费和奖励策略下的出行方式决策心理调查数据,基于结构方程模型,对比分析了拥堵收费和奖励策略下不同机动化出行习惯强度个体通勤与非通勤出行方式决策心理的差异化特征.最后,针对出行方式决策过程中动机形成阶段,计划行为阶段,以及实施计划阶段的心理特征,分别提出了价格调控策略的辅助措施,为价格调控策略实施提供了更好的辅助决策支持. 相似文献
996.
基于地铁自动售检票系统连续一周的数据,从多粒度、多层次、多角度对比分析了北京与伦敦地铁乘客的出行规律。结果显示:北京与伦敦地铁乘客的出行频次分布相似,但伦敦地铁的高频出行乘客更多,而北京地铁的低频出行乘客更多;伦敦地铁的总体换乘比例略低于北京,更便捷,且伦敦的短距离出行比例远高于北京;北京地铁周末的通勤出行更多,而伦敦市民从周五至周日的夜晚出行更多。地铁乘客的出现规律不仅与城市结构,居民的工作生活状态有关,对城市轨道交通的网络结构及运营管理也有重要的参考价值。 相似文献
997.
为了解广珠通道内广珠城轨和公路客运的竞争和合作关系,通过对广珠通道旅客进行SP和RP调查,分析广珠通道旅客出行方式选择行为特征。运用非集计二项Logit模型构建广珠通道内城轨和公路客运客流分担率预测模型,按照加法规则,从经济性、舒适性、安全性、服务质量、快捷性和方便性6个方面构建效用函数。然后,通过该模型计算2014年两种运输方式的分担率分别为50.46%和49.54%,结果显示广珠城轨的开通运营对公路客运的冲击是非常巨大的,直接抢走了公路客运50%的客流量。最后,采用敏感性分析方法探讨公路客运企业的应对措施的效果,预测2015年两种运输方式的分担率分别为47.7%和52.3%,结果显示面对广珠城轨的冲击和竞争,公路客运企业提高自身竞争力的效果是非常有限的。 相似文献
998.
从个体出行方式选择决策机理入手,以演化博弈理论为基础,基于出行链构建了考虑回程因素的闭环通勤出行选择决策模型.模型中考虑了个体对去程与回程两次出行感知程度的两类影响因素,模拟了回程过程的3种不同情境,研究回程加入不同活动情境下对整个闭合通勤链出行选择决策的影响,并将考虑回程因素的决策结果与仅考虑单次出行的结果进行对比,证明了考虑回程因素的必要性.最后,以北京市典型通勤OD为例,对模型进行实证分析.结果表明,仅考虑去程时,小汽车方式优势凸显;而考虑回程因素时,回程过程中加入的不同活动将影响个体闭环出行链出行选择决策结果,小汽车将不再成为人们出行的最优选择,定制公交的优势不容小视. 相似文献
999.
将"无节制使用私家车出行"视为一种社会困境,将通勤者群体作为研究对象,构建考虑社会互动效应的出行方式选择行为模型,使用问卷调查方法收集资料,分析集体行为的多重均衡状态.利用阈值理论分析集体行为实现均衡转移的临界值,进而对消除劣势均衡所应出台的政策干预进行定量评估.研究发现:在进行出行选择时,个体之间存在着强社会互动;通过政策干预使个体选择公共交通出行的效用增加量略大于0.695时,原本僵持在劣势均衡的公交出行比例(13.1%)会转移至多数人选择公交出行(72.3%)的优势均衡状态,从而缓解社会困境.研究结果对于交通管理政策及措施的制定有一定的参考价值. 相似文献
1000.
车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义. 相似文献