市域铁路与城市地铁共站换乘模式分析

依据换乘站点的规模与客流之间的相互影响关系,将市域铁路与城市地铁共站换乘方式分为单点、两点和多点三种类型.重点对各共站换乘方式的方向梯度、时间梯度、可达性梯度、费用梯度等进行抽象分析,构建共站节点需求双对数模型并进行回归分析,并引用实例对模型进行验证.     

基于土地利用的出租车停靠规模预测方法

在当前出租车招手即停的运行模式下，许多城市采用站点间距方法预测出租车停靠站规模，难以体现出租车停靠站的功能。从出租车停靠需求特征及其产生的源头出发，探求出租车停靠需求与土地利用之间的内在关系，建立基于土地利用的出租车停靠规模预测模型，并以深圳市宝安区为例，提出了预测模型的算法。实践结果表明，所提出的预测模型能较好地体现用地与出租车停靠需求的关系，客观反映出租车停靠站的的实际发展要求，预测方法科学、合理、可行。     

价值管理在建设工程投标中的应用

价值管理是一种以价值为导向的有组织的创造性活动,在施工投标阶段中价值管理方法全面考虑投标单位的情况,分析市场情形,在降低工程项目成本和增强项目功能方面具有显著的效果。一般总承包项目投标阶段既包括了施工图设计阶段,也包括了施工实践阶段,在这一阶段,运用价值管理手段所带来的节约潜力是巨大的。     

The shape of MaaS: The potential for MaaS Lite

Mobility as a Service (MaaS) is about improving mobility for people. Since Gothenburg piloted the first multi-modal Mobility as a Service (MaaS) scheme from 2012, there have been many further attempts at introducing connected and bundled services globally, invariably provided as a mobile app and a single, simple ticketing interface. As in any emerging paradigm, the varying flavour, or ‘shapes’ of MaaS that are piloted reflect the search for a sustainable business model and connectivity between transport operators at varying levels that includes risk reallocation and data sharing. The varying levels of success of MaaS and Mobility on Demand (MOD) lead the authors to propose MaaS Lite, which reflects an incremental approach to MaaS based on a simpler organisational arrangement that does not depend upon the introduction of a Mobility Operator as a new player. MaaS Lite also recognises that most trips are not complex at all, often based on one or two connected mechanised modes that meets highly local needs, including FMLM service connectivity.Overall, MaaS is not a ‘one size fits all’ solution for all regions but the benefits of the highly targeted MaaS Lite could realise early public benefits as a first step in the development of a multi-phased ‘services road map’ that evolves towards the implementation of multi-modal, region-wide operationally integrated MaaS. Case studies in Hong Kong and Brisbane demonstrate the merits of MaaS Lite in these two contrasting environments having different regulatory regimes, population densities and levels of private car ownership.     

Modeling the effects of traveler information on freeway origin–destination demand prediction

The primary focus of this research is to develop an approach to capture the effect of travel time information on travelers’ route switching behavior in real-time, based on on-line traffic surveillance data. It also presents a freeway Origin–Destination demand prediction algorithm using an adaptive Kalman Filtering technique, where the effect of travel time information on users’ route diversion behavior has been explicitly modeled using a dynamic, aggregate, route diversion model. The inherent dynamic nature of the traffic flow characteristics is captured using a Kalman Filter modeling framework. Changes in drivers’ perceptions, as well as other randomness in the route diversion behavior, have been modeled using an adaptive, aggregate, dynamic linear model where the model parameters are updated on-line using a Bayesian updating approach. The impact of route diversion on freeway Origin–Destination demands has been integrated in the estimation framework. The proposed methodology is evaluated using data obtained from a microscopic traffic simulator, INTEGRATION. Experimental results on a freeway corridor in northwest Indiana establish that significant improvement in Origin–Destination demand prediction can be achieved by explicitly accounting for route diversion behavior.     

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为了满足城市日益增长的停车需求并缓解市中心交通压力,在轨道交通停车换乘(P&R)条件下,研究区域停车设施的选址方法及规模测算方法.基于随机用户选择原理,构建城市中心区及外围区域的停车需求预测Logit模型.以车辆总出行距离最短为目标函数,构建轨道交通P&R站选址优化模型.提出城市中心区及外围P&R站的停车场规模测算方法.以大连市西安路商业圈为研究对象,开展停车需求调查并分析其特征.依据调查数据,进行轨道交通P&R站选址规划与规模测算案例研究.研究表明,对于具有轨道交通的城市,该方法较传统规划方法更有利于引导停车需求在用地空间上的合理分布.     

一种航路扇区概率性交通需求预测方法

空中交通拥堵逐渐从终端区向高空航路网络蔓延,准确预测航路扇区交通需 求概率性变化成为科学实施拥堵管理的重要前提,而国外已有方法较难适用我国空管实 际数据条件.为解决该问题,本文基于空管现有航空器过点时间数据,设计了基于预测误 差分布特性的统计方法,提出了航路扇区概率性交通需求预测方法.结合中南地区典型运 行数据,提取并验证了各扇区过点时间的预测误差分布规律,获得了各扇区交通需求值 及其概率分布,发现所得概率性交通需求预测结果较之传统确定性交通需求预测方法更 准确,适合为我国高空航路拥堵管理研究提供需求预测依据.     

基于手机数据的城市交通大区OD分布估计 ——以旧金山市为例

在大数据时代,手机数据因普及率高、采集成本低等优点逐渐受到人们的重视.手机通信运营商在为手机用户提供通信服务的同时会记录每次服务的时空信息,因此利用手机数据可以挖掘出用户的位置信息,并应用于城市居民出行OD分布估计.提出以手机数据为基础对城市交通大区之间OD分布进行估计的方法.利用居民手机数据估计美国旧金山市各交通大区之间的出行分布,并结合居民出行调查数据对估计结果进行检验.结果显示基于手机数据的出行估计具有较高的可靠性.     

基于路网承载力的停车配建指标

城市规划设计部门多采用类比法制定停车配建指标,虽然可操作性强,但是较为主观。为优化停车配建指标制定方法,基于城市交通模型的规划年路网及OD,推算小区在过境OD下的剩余路网承载力;通过对多个小区进行有无小区分析法,以不同业态建筑产生的机动车交通需求不大于剩余路网承载力为约束条件,建立多个停车配建指标约束方程;同时以停车配建基本供应量最大化建立目标函数,进而求解出合理的停车配建指标。以中山市翠亨新区中央商务区为例,建立停车配建指标计算模型,验证了模型方法的可操作性。结果表明,基于城市路网宏观模型,以路网承载力反推的停车配建指标,既适应城市交通发展战略,也可在一定程度上缓解由停车造成的交通拥堵。     

基于OD 聚类分析的区域运输通道特征线确定方法

为更准确、有效地配置通道交通资源,针对运输通道定位问题,提出运输通道 特征线的概念,以运输需求为主导,以OD 时空分布为数据基础,构建OD 投影模型以模 拟交通线吸引原理对需求OD 进行聚类分析的运输通道特征线确定方法,以广湛运输通 道为实例,运用MATLAB 编程进行方法验证.研究表明,运输通道特征线可同时表征运输 通道的空间走向及运输流量,涵盖信息更为全面,对运输通道规划布局、交通资源配置更 具参考价值;运输通道特征线确定方法以需求OD 为依据,体现了市场经济以需求为导 向的基本特征,更能体现交通运输网满足运输需求的本质功能;实例分析最终确定的特 征线为“广州-湛江”,与实际相符.