Taxi services with search frictions and congestion externalities

Built upon the previous studies, this paper incorporates both bilateral taxi–customer search frictions and congestion externalities into the economic analyses of the equilibrium properties of taxi markets. We take account of congestion externalities by adopting a realistic distance‐based and delay‐based taxi fare structure. We first investigate comparative static effects of regulatory variables of taxi fare and fleet size on the market and then examine the properties of the Pareto‐efficient solutions for simultaneous maximization of social welfare and taxi profit in the congested market. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于多源数据的公交出行特征分析

为准确分析公交消费数据不完整情况下的公交出行特征,基于乘客上车刷卡数据、支付宝扫码数据及公交GPS数据,运用时空匹配法和出行链理论挖掘分析乘客上下车站点、公交线路OD矩阵、出行空间分布特性及消费时间分布特征。实际验证结果表明:1)使用IC卡和支付宝的乘客数量近似相等,使用现金人数较少,约占整体的6%;2)乘客出行次数在2次以下占总数的84%,换乘需求较少,公交可达性较高;3)高峰期消费次数均超过25000次/h,约占全天总数的23%,居民出行目的较为单一,大部分往返于居民区与办公商业区,与实际情况相符。     

Identification and interpretation of spatial–temporal mismatch between taxi demand and supply using global positioning system data

Taxis provide a type of on-demand mobility service in urban transportation. There are growing concerns regarding the level of service of taxis in satisfying residents’ mobility demand. However, the mismatch between demand and supply of taxi services has not been resolved even with the introduction of app-based vehicle services. In this study, three indicators are constructed using the Shanghai taxi global positioning system (GPS) dataset to reveal the spatial–temporal mismatch pattern. The issue is further analyzed via a case study, in which seven regions with frequent mismatch patterns are identified in the time period from 21:00 to 22:00. Then, a multinomial logistic regression model is employed to identify the demographic and built-environment factors contributing to the taxi mismatch problem. The study results show that population density, residential areas, the number of points of interest, and road density have significant relationships with the taxi undersupply. In contrast, the areas of commercial lands, as well as the other two transportation-related factors, that is, the number of bus stops and the distance to nearest subway station, are observed to be statistically significant for both “oversupply” and “undersupply” conditions. This study provides valuable insights for identifying mismatch patterns and interpreting the mismatch problem as a function of spatially explicit factors that are of great use for urban governance, especially in the improvement of taxi efficiency, taxi management, and urban planning.     

城市居民出行合乘出租车问题的研究

在实际运营中,出租车存在着过多空驶和载客较少的状态,占据了大量的道路资源,加剧了交通拥挤。从合乘角度出发,在论述合乘出租车优势的基础上,对合乘的类型划分、合乘信息的发布与反馈、合乘车辆数的确定以及出租车准点到达的技术保障等问题进行了相关探讨,该研究对于出租车合乘的后续研究有着重要意义。     

对L县电动三轮车及出租车的对比分析

本文尝试从需求定律和产权界定两个角度对L县出租车和三轮车运营进行比较分析,并探讨可能的发展方向.由于出租车问题十分复杂,受能力所限,本文仅针对L县出租车与三轮车之间的利益纠纷问题,参照一般分析框架进行简单对比分析.本文所称三轮车指封闭式电动载客三轮车,多无严格生产标准.     

高速路段动态OD反推模型与算法研究

各进出口匝道间的实时交通量是高速公路管理系统重要的输入数据,也是难以获得的数据。本文回顾了动态OD反推理论的发展历程,提出了动态路径走行时间的完善和简化计算方法,在此基础上建立了基于高速路段的动态OD反推模型,设计了遗传算法对问题进行求解,并讨论了算法中的六个关键问题,提供了一种获得高速公路进出口间动态OD交通量的有效方法。实例研究表明,模型和算法具有较高的效率和准确性,能够应用于在线系统。     

公路交通OD模拟方法研究

公路交通OD模拟是一种通过对调查数据进行分析处理从而获得现状交通分布的方法。在分析现有研究方法的基础上,结合区域交通规划、图论和数理统计方法,提出针对单节点和单点对的两种模拟方法。可以通过小样本调查数据反映实际交通分布情况,并且使得计算出的OD资料更为精确、完整。     

基于OD数据校验的交通流量检测数据修正方法

运行稳定,检测精度高的交通信息检测设备是智能交通的需求.针对高速公路车检器流量检测数据精度不高的问题,以OD数据得到的断面流量数据为基础,提出了修正车检器分车型流量检测数据的方法以及评估车检器稳定性的方法.研究过程主要运用数据预处理、数理统计等数据挖掘的关键技术对车检器流量检测数据进行挖掘分析,得出车检器分车型的修正系数,将还原后的流量检测数据与修正系数相比较对流量检测数据进行修正,将修正后的数据与实际的断面流量数据相比较得出车检器的稳定性,最后通过实例测试进行了修正结果的误差验证,测试结果表明,小型车和总流量的误差均在±4%之内,且90%的数据在±2%之内,方法对小型车及总流量的检测数据修正效果良好;中型车误差80%在±5%之内且大部分为负值,说明修正结果较实际断面流量普遍偏小;大型车误差在10%之内且为正值,说明误差较大且修正结果较实际断面流量偏大.大、中型车车流量误差偏大可能是由于车检器将一部分中型车判定为大型车所致.     

基于序数效用理论的城市专车拥有量确定方法

目前专车作为一种高等出租车的形式出现在了人们的生活中,专车服务的实质与国外的电话租车服务(dial-a-ride service)类似,专车的出现引发了人们对其城市拥有量的探讨,探讨的目的是为了提高专车服务质量。作者认为作为高等级出租车形式的专车与传统出租车共同组成了城市出租车的总体数目,并提出了利用经济学中的序数效用理论来分配专车与传统出租车的数目,从而确定出城市专车拥有量,该方法是应用经济学理论提出的城市专车拥有量确定方法。最后,通过数值例子分析说明了该方法的可行性。该方法不但拓展了城市出租车拥有量的确定方法,而且还能够为专车运行路径规划设计、实时调度指挥等运营问题提供基础参数。     

基于手机信令数据的交通 OD 提取方法改进

手机信令数据作为一种大数据,在交通 OD 调查中应用日益广泛。从手机信令数据中提取交通 OD 量化指标需要经过出行端点识别和出行端点匹配2个步骤。为了克服现有研究中基站覆盖范围假设与实际出入较大的情况,笔者改进了出行端点匹配方法。首先分析了传统交通小区和基于蜂窝小区聚类交通小区2种交通小区划分方法各自的特点和适用条件;对于使用传统方式划分的交通小区,提出了缩小基站可能覆盖范围的方法,使用用户最大可能活动范围,排除用户不可能达到的区域,结果表明该方法可提高部分出行端点匹配精度。对使用蜂窝小区聚类划分的交通小区,将聚类流程进行了简化,去掉了部分不能显著提高精度的流程,结果表明简化后未明显降低匹配精度。