基于土地利用的开发区交通需求预测模型研究及应用

该文提出了基于土地利用的开发区交通需求预测模型,并将其应用于实际规划工作。首先提出了基于土地利用的交通需求预测的体系框架,建立基于土地利用的居民出行生成预测模型,确定了用于出行分布预测的重力模型以及用于出行方式分担预测的距离竞争曲线模型,在此基础上,将所建立的模型应用于营口沿海产业基地的综合交通规划中,参考国内相关城市案例数据及营口老城区居民出行调查数据标定了上述模型中的参数,研究表明预测模型在开发区的交通规划中具有良好的应用效果。     

基于用地分析的公交站场布局规划研究

城市规模的不断扩大和城市化进程的加快使得大城市的交通问题日益突出,大力发展公共交通,是解决密集型大都市交通问题的有效办法。文章介绍广州市公交站场布局方法,分析存在问题的原因,为此类设施用地规划提供参考。     

二阶随机需求条件下公交网络的服务可靠性研究

引入服务可靠性这一概念,以乘客出行成本和车行运营成本最小为目标建立随机需求下的 公交网络模型,并提出固定需求的服务方案模型和改进的二阶随机方案模型。该模型体现了乘客 公交出行的选择策略并反映了公交网络中不确定需求和服务可靠性的相互联系。在分析公交出行 网络中的服务设计,包括常规服务和特别服务的基础上,运用二阶下降法通过规定不确定的随机 变量（服务可靠性参数） 来求解二阶随机方案：首先在一阶段减少混合整数规划的数量以节省计 算时间,随后在二阶段中模拟出一个线性规划,以便有效地求解二阶随机方案。最后,通过实例 模型验证了该方案的可行性。     

非正规出租车存在下的出租车合理规模研究

现有的出租车合理规模是根据出租车分担率计算得出的,但分担率在调查过程中受抽样比 例、调查方式等因素的影响而存在较大误差,而且现有的出租车规模计算模型均未考虑非正规出 租车分担了部分客运需求的事实,导致规模计算结果普遍偏低。为减少计算偏差,采用全数调查 的方法,并结合出租车计价器的原始数据,直接测定出租车的日均载客人次、运营次数及单次载 客人数等指标,提出在出租车有效行驶里程计算模型中不再考虑出租车分担率指标;基于非正规 出租车客观存在而引入了非正规出租车承运比例指标,建立基于供需平衡的现时出租车合理保有 量计算修正模型。最后通过实证分析验证了修正后的模型是合理和实用的,有利于抑制非正规出 租车非法营运和城市出租车行业的健康发展。     

基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法

为统计旅游交通的客运量，分析公路交通运输需求，优化运输组织，合理构建“快进慢游”综合交通旅游网络，研究提出基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法。通过划定景区边界，设置停留时间阈值，识别手机用户的游客身份；同时，借助地图工具批量计算信令发生位置间的出行路线与行程时间，匹配实际公路网。实例分析结果表明，手机信令数据能呈现手机用户的出行轨迹，且信令数据的位置轨迹与公路线位走向结合密切。在人们越来越依赖地图导航软件规划出行路径的背景下，利用该方法能更准确地识别景区游客并估计游客往来景区的出行路径。     

运输需求预测计算机辅助系统研究

在改进传统四阶段预测方法的基础上,设计预测系统的总体结构和流程,介绍供需平衡调整方法,着重阐述系统在多方式运输网络拓扑结构描述方法、广义费用的构成和路径选择模型的改进3方面的工作,并开发了相应的计算机软件系统。在含拟建京沪客运专线在内的多方式运输网的基础上建立研究案例,采用"有无项目"对比的方法,使用所开发的软件系统分析了对比方案中京沪沿线相关区域运输需求的变化。     

交通需求管理及其在中国城市交通管理中的应用

交通需求管理（TDM）在发达国家已得到重视并开始实施，并且成为解决当前交通问题的有效措施。中国作为一个发展中国家，存在同样的变通问题．需要引入TDM管理思想。综合分析了TDM在几个发达国家的应用情况厦其经验．提出了若干中国城市交通管理的措施。     

基于人均产值比的成都市物流需求分析

在阐述物流需求与人均国民生产总值关系的基础上,运用"人均产值比"法,对影响成都市农产品、工业品和居民消费品物流需求的主要因素进行分析,从而得出成都市物流需求基本特征,可为物流发展及规划提供参考。     

世界石油市场总体走势分析与启示

从宏观和微观等方面对世界石油市场进行了比较详细的分析,指出了能源消费的总体走势,分析了未来世纪石油市场的生产和储量,并对这方面的焦点问题进行了预测和分析。同时,对我国应采取的能源策略进行了阐述,对我国航运业如何采取相应的战略和运营策略颇有借鉴价值。     

Bridge and tunnel toll elasticities in New York

In 1992, the authors carried out a statistical analysis of Triborough Bridge and Tunnel Authority (TBTA) crossings in New York City, to determine the impact of toll increases on traffic volumes and revenue. Using twelve years of monthly time-series data, we developed a set of multiple regression models that estimated traffic volumes on each TBTA bridge and tunnel as a function of the toll level and other explanatory variables. In most cases, the estimated toll elasticities were negative and much less than 1.0 in absolute value; the median toll elasticity for automobiles was found to be –0.10. Our finding that automobile travel demand is highly inelastic with respect to toll rates is consistent with most previous travel demand studies.