单中心大城市土地利用对居民出行方式的影响

为了全面了解大城市内部土地利用对居民出行行为的影响,以团块状单中心大城市为例研究了居民出行方式的相关特征。结果表明,团块状单中心城市内部土地利用密度和区位对居民出行方式有显著影响,步行和自行车出行比例由市中心向外围随着人口密度的减小而递减;助力车、摩托车、公交车、私家车出行比例则由市中心向外围随着人口密度的减小呈梯度式递增。土地混合利用程度对出行方式的选择影响不明显。土地利用对居民出行方式间的转移没有显著影响,居民出行方式间的转移局部与全局的特征相似。     

小汽车与两轮车碰撞运动轨迹模型构建

应用碰撞动力学理论对小汽车与两轮车碰撞过程进行分析,分别构建了小汽车与两轮车碰撞后各自的运动轨迹模型,并运用自编软件实现车辆碰撞运动轨迹的再现仿真;选取碰撞事故案例,将求解结果与PC-Crash软件再现数据对比分析,结果表明模型可信度较高。     

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。     

基于GBAS的公交出行最优路径选择算法

通过对城市公交网络的描述,结合居民公交出行路径选择的特征,提出了以换乘次数最少为首要目标,以出行距离最短为次要目标的基于GBAS(基于图的蚁群系统)的公交出行最优路径选择算法。算法让分群蚂蚁从起点站行走至终点站后,在所有走过的路径中,通过对换乘次数和出行距离进行计算后选择最优路径,并对该路径上的信息素进行加强,其他路径上的信息素进行挥发,经过若干次外循环迭代后,分群蚂蚁会选择信息素最强的路径行走,即为公交出行的最优路径。用一个算例对算法的有效性进行验证。     

亮相智能交通年会，安凯创造出行新方式

在记者采访中,江淮商用车公司相关领导以"变与不变"这一"矛盾论"简明扼要地道出了江淮商用车业务不断增长的原因.     

城市居民高峰时段出行方式选择

城市居民在高峰时段出行时,有多种出行方式可供选择,在选择的过程中会综合考虑多方面的因素。采用模糊综合评价法对居民出行所考虑的各种因素进行评价,可以预测居民在高峰时段出行方式的结构和比例,对合理设置交通结构、减轻城市高峰时段的交通拥挤有现实指导意义。     

城市交通结构优化方法及其作用研究

城市居民出行方式结构的不合理将直接影响交通系统的整体效率,因而必须通过交通政策和措施,合理引导城市居民对交通方式的选择,使交通方式结构主动适应交通资源配置。研究优化城市交通结构、提高城市居民的出行效率、缓解城市交通拥堵三者之间的相互关系,对掌握优化蛾市交通结构的主要方法具有重要意义。     

用户出行费用综合更新自学习模型的研究

主要研究了用户出行费用的自学习与更新过程,将整个过程分解为费用估计、权重调整、经验费用学习3个部分,并据此提出用户出行费用综合更新自学习模型,将用户出行前的费用估计、出行后经验更新以及权重调整几个过程为一体,形成比较完整的路径费用学习演变过程。     

基于非集计模型的居民出行方式选择行为研究

基于ML模型的基本理论与建模方法,利用2009年济南市居民出行调查数据,对影响城市居民出行方式选择的因素进行了分析,确定了影响居民出行方式选择的特性变量,建立了居民出行方式选择ML模型.研究结果表明:居民出行方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,通过对影响居民出行方式选择的可控影响因素进行引导和调整,可以达到优化和调整交通方式结构的目的.     

基于广义出行成本的公交线网密度合理性讨论

公交线网密度是衡量城市公共交通网络发展水平的重要指标,它与城市的社会经济发展水平密切相关。在已有研究的基础上,进一步探讨公交线网密度各影响因素的时间价值,细化合理公交线网密度的计算方法,并应用广义出行成本的概念,将各时间因子以货币形式表示,从而衡量非在乘时间损失在广义成本中的比例,进一步说明线网密度对公交使用程度的影响。以成都市为例,对相应的指标结果进行解析,其结果对指导城市公交线网优化以及城市交通政策的制定具有积极的意义。