基于出行成本分析的公交系统乘车均衡模型与制度安排

公交优先是缓解城市拥堵的重要方法.按照Wardrop 用户均衡原则,通过考虑乘客候车时间成本、乘车时间成本、换乘时间成本和车内拥挤成本,对包含两条线路（一条为一票直达线路,一条为支线干线线路）的公交系统建立出行选择均衡模型,并基于乘客个人出行成本的分析,得到了固定需求下用户均衡时两条线路选择人数和系统最优时两线路的最优发车频率.还在弹性需求情形下比较了系统最优和公交公司垄断情形两种不同政策所导致的均衡出行人数、公交票价、发车频率、公司利润和社会净收益等指标.算例结果验证了理论分析,得到了与传统经济学理论研究一致的结果,为相关管理政策的制定提供了理论科学依据.     

数据驱动的电动汽车充电站选址方法

电动汽车在缓解能源压力和环境污染中起着重要的作用,充电不方便成为制约电动汽车发展的一个重要原因.为了合理布局电动汽车充电站位置,本文提出一种数据驱动的电动汽车充电站选址方法.利用海量的移动位置数据提取潜在的交通需求位置,包括出发点和目的地;将地图划分为等间隔的网格,将潜在的交通需求位置与网格关联,统计每个网格内的交通需求量,需求量大的网格作为电动汽车充电站选址的候选位置.实证研究表明,该方法能够精准定位潜在用户需求量大的位置,为电动汽车充电站选址提供数据支持和决策依据.     

定量化交通网络效率评价方法比较

比较了既有定量化交通网络效率评价方法, 考虑了网络结构、交通需求、出行选择和出行成本等因素, 分别从解析计算、固定网络结构下交通需求对网络效率的影响规律和固定交通需求下网络结构对网络效率的影响规律方面, 研究了3种评价方法的评价结果合理性, 总结了不同方法的优缺点和适用范围。比较结果表明: 赋权网络运行效率计算方法(方法1) 未考虑交通网络拥挤效应, 计算的网络效率是交通需求的单调函数, 不能用于交通拥挤网络; 交通拥挤网络效率计算方法(方法2) 能适用于拥挤网络的效率评价, 但在需求不变的前提下, 计算的效率是OD间连通路径数的单调递增函数, 不能反映网络结构对交通网络效率的影响规律; 交通网络效率计算方法(方法3) 能更加真实地反映交通网络结构、交通需求、出行成本与出行选择对网络效率的综合影响效应, 而且采用该方法计算的网络效率能够与交通网络中的“Braess”诡异现象进行相互解释, 证明了该方法在评价交通网络的实际运行绩效方面具有相对更好的合理性; 在固定结构的交通网络中, 总存在一个交通需求量, 使采用方法3计算的网络效率最大; 在固定需求的交通网络中, 总存在一个网络结构, 使采用方法3计算的网络效率最大。     

多点随机需求的分布式预置储备

考虑重点方向或区域中, 各重要隘口、通道、敏感地带等突发事件之间的关联性(连锁反应的可能性) 和需求的随机性, 在多个预置储备仓库构成储备网络和多个需求点组成需求网络的条件下, 研究了用储备网络保障需求网络的预置储备规模和储备分布优化问题, 分析了需求网络在各点突发事件和需求随机下总需求的分布特征; 在保证预置储备规模有效性、经济性与储备分布合理性的基础上, 建立了给定安全保障概率下的储备规模模型和过程响应准则下的分布式储备模型(统称储备模型); 根据模型特征将分布式储备模型分解为双层模型, 对随机需求采用样本化处理, 并在此基础上建立了针对性的遗传-模拟退火算法求解双层模型; 基于变异系数的概念, 提出了针对突发事件和需求随机的储备方案稳健性指标, 对储备模型及其算法进行了稳健性分析, 并通过案例应用验证了储备模型及其算法的有效性。研究结果表明: 相较于就近分区准则, 储备规模模型及其算法能在确保安全保障概率的前提下将储备规模降低约1/3;相较于极大极小化准则, 过程响应准则下的分布式储备方案可使首批物资响应时间减少11%, 使90%物资的响应时间减少21%;在面临需求网络中突发事件和需求的随机性波动时, 储备方案的波动幅度不超过需求波动的80%, 体现了较好的稳健性。     

建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律,从空间视角探究停车需求与建成环境之间的关系.通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求,以土地利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境,分别构建建成环境对停车需求影响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares,OLS)模型...     

考虑出行竞争的网约车能源环境效应不确定性研究

在碳中和背景下,交通行业推进节能减排刻不容缓。随着网约车的蓬勃发展,它被认为替 代了部分传统出行方式出行量,与传统出行方式形成竞争关系,网约车对绿色出行量的影响引发 了人们对其能源环境效应的思考。本文基于反事实思维视角,从网约车对传统出行方式出行量 影响的角度建立网约车能源环境效应评估模型;以北京市为案例城市,运用网约车进入北京之前 不同指标的数据,推演近年不考虑网约车影响的传统出行方式出行量;结合推演出行量和建立的 能源环境效应评估模型得到网约车带来的净碳排放。结果表明,网约车对公交车和地铁出行量 产生一定的抑制作用,其能源环境效应具有不确定性特征,并且随着共乘比例的增大,网约车的 负能源环境效应削弱,说明网约车仍然具有节能减排的潜力,相关部门需要合理管理网约车。研 究结论揭示了网约车的能源环境效应及发展共乘模式的重要性,对以网约车为代表的共享出行 可持续发展具有参考意义,为实现碳中和作贡献。     

交叉口动态车道与交通信号协同优化方法

以往动态车道研究倾向于在固定信号配时或预先设定的信号配时方案下进行优化,无法充分利用交叉口的时空资源.本文根据实时交通需求,以交叉口车辆平均延误最小为目标,以信号周期、相位绿灯时间和车道数为约束条件,构建动态车道与交通信号协同优化模型.模型分两部分,第1部分考虑进出口道车道平衡,计算可行的动态车道备选方案,将备选方案的输出参数作为第2部分模型的输入参数;第2部分根据实时交通需求,生成动态车道优化方案和信号优化方案.将本文优化方法与传统信号配时方法进行比较,实验结果表明,本文模型能更好地降低交叉口平均延误,有效提升信号交叉口时空资源利用率.     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

BRT给中国带来什么

搞好城市交通的关键是搞好公共交通,而搞好公共交通的关键在于提高对小汽车的竞争力。境外近些年来对如何有效发展路面公共交通进行了大量的理论研究和实践探索,并形成了BRT的新概念。因此,要鼓励在中国消化吸收境外的好经验,通过探索BRT来推动中国公共交通快速健康发展。同时,引用波哥大和香港两地成功发展公交的经验,说明BRT不仅仅是专用道、车辆、站台等的建设问题,还要十分重视配套的交通需求管理措施和高水平的公共交通运营与管理。     

深圳市交通需求管理政策的法治思考

深圳市制定和实施了若干小汽车交通需求管理政策,完善相关政策的法制保障成为政策实施的关键问题。首先结合深圳市交通需求管理实践经验,梳理小汽车增量调控、停车收费政策的制定与实施情况。指出交通需求管理政策的制定与实施面临经济杠杆存在法理争议、行政手段法律依据不足和程序合法性存疑等法治障碍。进而提出在国家层面构建交通管理法治体系、在地方层面完善法律法规以及规范交通需求管理政策出台程序等完善路径。