大城市居民出行方式决策方法研究

本文在分析各种出行方式特点的基础上,建立了居民出行决策指标体系。进而根据确定和不确定两种环境分别建立了居民出行方式决策模型。针对确定环境,构建了基于双基点法的居民出行决策模型;针对不确定环境,构建了基于区间排序法的居民出行决策模型。最后用实例分别验证了模型的可行性,证明了该决策系统对人们日常的出行行为有一定的指导意义。     

内蒙古自治区交通公众出行信息服务系统建设方案研究

公众出行信息服务建设在今后的几年中将是交通信息化建设的重点内容。通过对国内外公众出行信息服务系统的建设现状的分析,针对内蒙古交通公众出行信息服务的需求,提出具体的系统建设方案。     

道路公交与轨道交通竞争选择模型研究——基于上海轨道交通6号线客运走廊

上海轨道交通6号线开通前后,部分原有的道路公交客流向轨道交通客流转移,造成居民出行结构发生变化.在居民公交出行显示性偏好调研的基础上,分析开通之后出行者的出行时间、费用等的变化情况,构建道路公交和轨道交通方式的效用函数和方式竞争选择模型,为轨道交通6号线所在客运走廊上的公交线路调整提供依据.建议客运走廊轨道交通方式竞争选择的调查数据有效样本扩大到200个以上.对于轨道交通与道路公交的竞争关系要准确把握,公交线路调整方案不能操之过急,需逐步调整实施.     

地铁末端周边区域通勤客流分布和出行方式选择

给出地铁末端相邻站的概念,并对北京地铁5号线末端相邻站所在的天通苑地区早高峰通勤客流进行研究。通过初期和稳定期客流的空间分布和方式选择对比分析,得出结论:地铁末端相邻站在直接服务区和辐射区都诱增了大量的客流,并且人们选择公共交通出行的比例在逐步提高。结果表明,这对于更好地加强末端相邻站的接运和集散方式组织研究、协调早高峰进城客流有一定的参考意义。     

两种直流双边联跳回路的对比分析

将两种双边联跳回路的不同之处进行对比,并指出其中一种存在的弊端。结合对比结论,对深圳轨道交通4号线一、二期工程接口改造过程进行详细分析,建议在今后的新建工程中尽可能使用联跳发送和联跳接收分开的双边联跳回路。     

城市交通拥堵问题浅析

本文介绍了城市交通拥堵的现状,分析了导致拥堵原因,提出了解决拥堵问题的措施.     

客运通道出行行为选择分析

选择如何出行是进行出行决策的重要组成部分。而如何提高道路交通准确预测程度,实现道路交通资源合理分配、城市交通布局进行合理规划则成为一个重要的课题。文章主要对京沪两地影响客运通道出行选择的因素进行分析,并在此基础上建立MNL模型。经检验该模型精度很高,能够有效地预测京沪客运通道各交通方式的分担率。     

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在分析汕头市摩托车出行特征的基础上，探讨了摩托车交通存在的问题，指出在城市交通中其出行特性较差，提出了详细的解决策略，并对汕头市城乡一体化的公共交通服务体系规划做了一些探讨，对类似城市摩托车交通问题的解决具有借鉴作用。     

弹性需求下多类型用户拥挤收费模型

基于时间价值不同的多类型用户特性,提出了弹性需求下多类型用户的拥挤收费模型,并以一个简化的路网实例比较了多类型用户收费模型与单一类型用户收费模型的区别。简化实例分析结果表明:当费率水平较低时,单一类型用户收费模型高估了路网的流量、社会效益,当费率水平较高时,则低估了路网的流量和社会效益;同时单一类型用户收费模型的路网社会效益和利润区域对应的道路通行能力区间较宽,费率水平区间窄,而多类型用户收费模型的路网社会效益和利润区域对应的道路通行能力区间相对较窄,费率水平区间较宽。     

An exploration of the relationships between socioeconomics,land use and daily trip chain pattern among low-income residents

Daily trip chain complexity and type choices of low-income residents are examined based on activity travel diary survey data in Nanjing, China. Statistical tests reveal that non-work trip chain complexity is distinctly distinct between low-income residents and non-low-income residents. Low-income residents are inclined to make simple non-work chains. Two types of econometric models, a stereotype logit model and mixed logit model, are then developed to investigate the possible explanatory variables affecting their trip pattern. The number of stops within a chain and chain types are considered as dependent variables, while independent variables include household and personal characteristics as well as land use variables. Results show that once convenient and flexible conditions are supplied, low-income residents are more likely to make multiple activities in a trip chain. Areas with high population and employment densities are associated with complex work trip chains and more non-work activity involvement.