Path flow estimator for planning applications in small communities

This paper presents an alternative planning framework to model and forecast network traffic for planning applications in small communities, where limited resources debilitate the development and applications of the conventional four-step travel demand forecasting model. The core idea is to use the Path Flow Estimator (PFE) to estimate current and forecast future traffic demand while taking into account of various field and planning data as modeling constraints. Specifically, two versions of PFE are developed: a base year PFE for estimating the current network traffic conditions using field data and planning data, if available, and a future year PFE for predicting future network traffic conditions using forecast planning data and the estimated base year origin–destination trip table as constraints. In the absence of travel survey data, the proposed method uses similar data (traffic counts and land use data) as a four-step model for model development and calibration. Since the Institute of Transportation Engineers (ITE) trip generation rates and Highway Capacity Manual (HCM) are both utilized in the modeling process, the analysis scope and results are consistent with those of common traffic impact studies and other short-range, localized transportation improvement programs. Solution algorithms are also developed to solve the two PFE models and integrated into a GIS-based software called Visual PFE. For proof of concept, two case studies in northern California are performed to demonstrate how the tool can be used in practice. The first case study is a small community of St. Helena, where the city’s planning department has neither an existing travel demand model nor the budget for developing a full four-step model. The second case study is in the city of Eureka, where there is a four-step model developed for the Humboldt County that can be used for comparison. The results show that the proposed approach is applicable for small communities with limited resources.     

简化的能力谱方法在桥梁结构中的应用

为研究简化的能力谱方法的计算精度,通过一座连续桥梁的实际算例,给出简化能力谱方法的具体应用过程。建立简化横向单墩计算模型,用SAP2000有限元程序对模型进行推导分析,得到能力谱曲线;将三条不同地震记录对应的反应谱曲线转化为ADRS格式的需求谱曲线,并与得到的能力谱曲线绘于同一坐标系下,两种曲线的交点即为结构在相应地震动下的弹性响应,继而求得结构相应的非弹性响应。用非线性时程分析方法对同一计算模型及三条地震动加速度纪录进行分析,与采用简化的能力谱方法下得到的计算结果进行比较,从中看出:简化的能力谱方法可以用较少的计算工作量得到比较精确的结构非线性响应;在该方法中采用 μ T关系式,会得到不同精度的计算结果。不同的Rμ     

电话叫车业务中的乘客信用缺失及其对策

对电话叫车业务中的信用缺失问题进行了界定,简要分析了造成乘客信用缺失的原因,并提出了相应的解决对策。     

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。