南京市地铁1号线开通初期客流预测

为了对南京市地铁1号线开通初期进行精准的客流预测,以规划地铁1号线沿线车站1km半径范围内的51个交通小区为研究重点,进行了5类个人出行调查,利用四阶段法建立交通模型进行预测分析。在交通方式预测阶段,利用交通意向调查数据建立了轨道交通转移率模型,得到轨道交通OD预测结果。最后,将预测结果与实际客流进行比较,说明客流预测精度较好,验证了所使用的出行调查和模型方法的合理和有效性。     

公交客流OD矩阵推算

公交客流OD矩阵是／2-交运营调度的基础,精确的客流OD才能保证运营计划科学的制定,人、车资源合理调配。为了提高推算精度,本文提出公交客流OD矩阵受居民公交出行特征、公交停靠站附近的用地性质和停靠站换乘功能影响。采用K-S检验对居民出行站数进行分析,发现出行站数服从泊松分布。结合各停靠站的上下车人数,推算得到基于居民出行特征的客流OD。根据公交站点的吸引系数和吸引权,得到基于停靠站附近用地性质的客流OD推算模型。作者认为停靠站的重要系数与该站作为起始、终点和中途停靠的线路数有关,据此建立了基于站点换乘功能的客流OD推算模型。利用层次分析法组合上述三种影响因素,得到最后的公交客流OD矩阵。实例分析结果表明该方法确实可以大幅度提高推算精度。     

居民出行调查中交通小区划分方法的改进

为了减少居民出行调查的工作量和费用,利用以往调查内容中的年龄、职业、收入和车辆拥有率等指标,根据聚类分析的等价矩阵模糊聚类方法,通过MATLAB编程进行聚类分析,用F-统计量确定最佳模糊聚类类数,对交通小区重新分类。在调查时,只需在每类小区选择一个交通小区,就可满足调查精度要求。最后用模糊C-均值聚类方法验证。计算结果表明,模糊聚类分析方法可以应用在居民出行调查的交通小区划分中。     

Trip chaining as a barrier to the propensity to use public transport

Trip chaining is a growing phenomenon in travel and activity behaviour. Individuals increasingly seek out opportunities to minimise the amount of travel required as part of activity fulfilment, given the competing demands on time budgets and their valuation of travel time savings. This search for ways of fulfilling (more) activities with less travel input has produced a number of responses, one of which is trip chaining. A particularly important policy implication of trip chaining is the potential barrier it creates in attracting car users to switch to public transport. This paper seeks to improve our understanding of trip chaining as a barrier to public transport use. A series of discrete choice models are estimated to identify the role that socio-economic and demographic characteristics of households have on the propensity to undertake trip chains of varying degrees of simplicity/complexity that involve use of the car or public transport with an embedded commuting or non-commuting primary purpose. Multinomial logit, nested logit and random parameter logit models are developed and contrasted to establish the gains in relaxing the strict conditions of the multinomial logit model.     

基于Lotka-Volterra的城市客运走廊机动化交通方式竞争模型

为了优化城市交通结构、缓解城市交通拥堵问题,本文在考虑城市客运走廊内3种不同类型的居民出行群体的基础上,以Lotka-Volterra模型为基础建立了公共交通与私人交通的宏观竞争模型.并分析了不同交通方式的竞争强度及不同群体出行规模对模型的稳定性与演化结果的影响.结果表明,交通方式的竞争强度和不同出行群体的规模比例是影响交通方式间竞争激烈程度与其竞争结果的重要因素.当竞争较为激烈时,最终只有竞争力相对较强的交通方式能在市场中存在;在竞争较为缓和的情况下,两种方式能在市场中共存.最后本文提出从调节交通方式竞争强度和改变不同类型居民出行比例两个方面来平衡两种方式间的竞争,以此优化城市客运走廊中交通结构.     

闭合通勤链中基于博弈的小汽车拥有者出行方式选择研究

从个体出行方式选择决策机理入手,以演化博弈理论为基础,基于出行链构建了考虑回程因素的闭环通勤出行选择决策模型.模型中考虑了个体对去程与回程两次出行感知程度的两类影响因素,模拟了回程过程的3种不同情境,研究回程加入不同活动情境下对整个闭合通勤链出行选择决策的影响,并将考虑回程因素的决策结果与仅考虑单次出行的结果进行对比,证明了考虑回程因素的必要性.最后,以北京市典型通勤OD为例,对模型进行实证分析.结果表明,仅考虑去程时,小汽车方式优势凸显;而考虑回程因素时,回程过程中加入的不同活动将影响个体闭环出行链出行选择决策结果,小汽车将不再成为人们出行的最优选择,定制公交的优势不容小视.     

Analysis of taxi demand and supply in New York City: implications of recent taxi regulations

This paper investigates temporal and weather-related variation in taxi trips in New York City. A taxi trip data-set with 147 million records covering 10 months of activity is used. It is shown that there are substantial variations in ridership, taxi supply, trip distance, and pickup frequency for different time periods and weather conditions. These variations, in turn, cause variations in driver revenues which is one of the main measures of taxi supply–demand equilibrium. The findings are then used to discuss the anticipated impacts of two recently enacted taxi regulation changes: the first fare increase since 2006 and the E-Hail pilot program which allows taxi hailing with smart phone applications. The fare increase is estimated to cause varying levels of revenue increase for different time periods. E-Hail apps are not expected to offer considerable improvements at all times, but rather when both adequate taxi supply and demand occur simultaneously.     

模拟量子跃迁的出行方式转移模型

为定量描述出行方式转移规律,分析了出行方式转移与量子跃迁的相似特性,根据量子能级跃迁理论建立了出行方式转移模型,通过分析长春市居民出行调查数据,推导了出行方式转移的多项式拟合公式,分别采用2~4次多项式标定了拟合系数,并且进行了相关性检验。数据验证结果表明:某种出行方式向其他方式转移时,距离差与收入差的函数关系符合常数项为0的2次或高次多项式拟合公式;2次多项式拟合任意出行方式向其他方式转移所得到的复相关系数均在0.900 0以上,3次或4次多项式拟合所得到的复相关系数均为1.000 0。这证明模拟量子跃迁的出行方式转移模型可以定量描述任意出行方式向其他出行方式转移的规律。     

大中城市居民出行强度的聚类分析

人均出行次数是居民出行强度的最直接反映,而人均出行次数与城市经济指标有着极大联系.目前对人均出行次数和经济指标之间的关系缺乏定量分析研究,本文通过研究经济指标与居民人均出行次数的关系来建立居民人均出行次数量化模型.通过对全国十五个大中城市的经济指标进行聚类分析,找到与居民出行强度相关性最大的4个典型指标:市区土地面积、社会消费品零售总额、居民消费价格总指数、和市区居民人均可支配收入,建立了居民出行次数与这些典型指标的回归模型,为同类城市的居民人均出行次数的预测提供了参考.     

基于交通生成特点的物流服务站交通影响分析

物流服务站有别于城市其它工程建设项目,在交通生成方面有其自身的特点,对交通的影响分析需要专门地加以研究.本文分析了物流服务站的交通生成特点,在此基础上提出了其交通影响分析的工作流程,并给出了阀值确定、研究范围确定、交通需求预测、影响程度确定以及改善措施制定等交通影响分析工作关键问题的解决方法.