先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

时间社会学视角下老年人对家庭出行行为的影响研究

为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响,本文从时间社会学视角出发,以昆明市有老年人家庭为分析单元,用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度,构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响,进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明：老年人家庭贡献度增加时,成员间在非通勤活动上的交互效用减弱;由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征,其在活动-出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长;与此同时,老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排,而男家长则优先考虑自由活动的安排.     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

基于Q-learning 的定制公交跨区域路径规划研究

考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求,结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点,提出一种跨区域定制公交的搭乘方案. 通过改进的Q-learning 模型对公交线路进行优化,为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务. 通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置,设定了Q-learning 强化学习的奖惩函数,提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间. 结果表明,所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间,有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.     

大连新建地铁对公交出行选择的影响

为了分析城市新建地铁项目对居民公共交通出行的影响,改善公交服务水平,提高公共交 通的分担率,针对大连市新建地铁线路展开研究。以大连市地铁1 号线沿线站点作为研究区域, 采用SP （Stated Preference） 调查方法,收集了300 名地铁沿线居民对常规公交以及新建地铁两种 出行方式的选择数据。通过建立二项Logit 模型,分析出行成本、换乘时间等选择方案特性变 量,出行特性变量以及出行者特性变量对于居民出行方式选择行为的影响,并计算弹性值及模型 精度。结果表明,通过调整出行成本及换乘时间可有效提高地铁分担率。由此提出相关政策建 议：对于出行成本,可从出行者年龄及出行次数两方面制定不同的优惠政策;对于换乘时间,可 从提高可达性、完善购票系统以及调整发班频率三方面进行改善。     

北京市旅游交通方式选择行为研究

为防止北京市旅游高峰期间景区周边交通混乱以及城市交通路网负荷增加,选取北京市三 处景点进行问卷调查,将游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数及同伴类型等数据作为影响游客交通方式选择的因素。与此同时,对所需数据进行有效性检验,进而分析不同游客的出行方 式特性,利用非集计模型对游客的交通方式选择行为进行研究。结果显示：游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数以及同伴类型这几类因素对游客的交通方式选择的影响均显著,并得到游 客对私家车、出租车、地铁及公交车这四类交通方式选择的比例,分别为17%, 7%, 54%, 22%。研究表明,北京市旅游交通方式的需求以公共交通为主,尤其是对轨道交通的需求,为此建议进 一步加大北京市旅游公共交通系统建设,提高旅游交通的服务质量。     

基于混合选择模型的汽车共享选择行为研究

为了深入分析出行者的汽车共享选择行为,首先以技术接受模型和计划行为理论为框架,将对汽车共享选择行为具有影响的心理因素整合到传统的离散选择模型之中,形成混合选择模型.然后,基于南京市的实证调查数据,运用混合选择模型对出行者的汽车共享选择行为进行研究.结果表明,出行者对于汽车共享的感知有用性、感知易用性、行为态度、知觉行为控制等心理态度潜变量对其选择行为产生显著的正向影响,混合选择模型比传统不带潜变量MNL模型对实证数据具有更高的拟合度.     

交通大数据视角看广佛同城

广佛同城发展由来已久,是中国城市群中同城化程度最高的区域。简要分析广佛同城的交通基础设施发展演变历程,并基于模糊大数据(手机信令数据)和准确大数据(运行监测数据)对广佛通勤交通特征进行分析。结合手机信令数据对广州南站的客流组成及空间分布进行研究,对广州南站选址偏远问题进行解析。结果表明:广佛同城具有双向对等性的联系;地铁在同城化推进过程中起到重要的促进作用,拓展同城化活动范围;广州市机动车交通需求管理政策不够系统,非广佛车牌在通勤小汽车中比例超过40%,需要引起足够的关注;广州南站服务的客流中广州客流与佛山客流比为7:3,与对应的常住人口规模比例相当,初步实现了交通战略规划提出的共享理念。     

交通模型的价值

在既有规划编制导则中,已经明确交通模型和交通需求分析是综合交通体系规划、轨道交通线网规划的重要工作内容。交通模型的价值并非仅仅体现在预测结果和精度上,更在于编制过程中对交通特征和供需关系的分析,对战略方案、系统方案的指导、解释、论证的作用上。但在现实规划编制中,模型的地位和价值在丧失,日益成为项目成果中的摆设品,难以支撑交通需求深入分析,并与战略构思、方案制定相脱节。与此同时,规划实践、大数据、交通模型的发展趋势,亟须重新审视模型的价值,提升模型精细化的定量分析水平。最后,从机制保障、应用推广、功能拓展、科研攻关等方面,提出促进模型价值提升的相关建议。