行政审批“全流程再造”

“十一”黄金周假期是旅游、休闲、探亲的高峰期,根据国务院有关规定,2014年“十一”将继续实行小型客车免收通行费政策,具体时间为10月1日零时至10月7日24时。 在9月18日的交通运输部例行新闻发布会上,部政研室副主任李杨介绍,部预测“十一”黄金周期间,道路、水路客运量将比2013年有所增加,道路客运量预计将达到6.3亿人次,日均9000万人次,与去年同期相比预计增长5.0%。     

铁路客运量的系统动力学预测

在分析铁路客运量主要影响因素的基础上,建立了铁路客运量预测的因果关系图和流程图,写出了DYNAMO方程,并对模型中的参数进行了标定,利用历史数据检验及灵敏度分析对模型的有效性进行了验证,对我国未来五年的铁路客运量进行了预测.结论显示,经检验模型有效可行,系统动力学方法较好地符合铁路客运系统的特征要求,能够很好地进行铁路客运量短期预测.     

道路客运运力调控决策参考模型研究

客运运力与运量的平衡发展是城市道路运输系统优化的重要目标与评价标准之一。运力增长与运量增长的特性不同,运输供需的平衡是暂时的,不平衡是常态的,城市道路公交、班线客运和出租车客运因此均存在与运输需求相匹配的运力投放控制的问题。该文通过对运力调控进行研究,研制决策参考模型,以根据实际需要,利用模型的测算结论增减运力,对完善道路客运市场秩序、保证公众和经营者利益、避免运输资源不足和过度闲置,以及建立和谐的旅客运输系统都很有积极的指导意义。     

新统计口径下全社会客运量预测——以河南省为例

2008年全国公路水路运输量统计口径发生变化,给全社会交通需求预测提出了新的问题。基于统计口径变化会带来运输量变化而运输量增长率不变的特点,以河南省全社会客运量多年统计数据为基础,探索统计口径发生变化后全社会客运量预测方法,具有合理性和实用性。     

上海市综合交通2011年度报告(摘要上)

一、城市发展与交通需求1.常住人口2302万人,同比增长19.8％2010年全市常住人口2302万人,同比增加381万人,增长19.8％(图1).2.全市交通投资468.55亿元,同比减少48.5％2010年全市生产总值16 872亿元,同比增长9.9％(按可比价).交通设施投资468.55亿元,同比减少48.5％.其中,城市道路、桥隧、公路和轨道交通设施的投资分别占15.47％、12.06％、 30.07％、42.40％(表1).     

城市铁路

2011年12月31日北京地铁三条新线客运量为：8号线4．42万人次,9号线1．55万人次,15号线7．62万人次。据北京地铁运营部门分析,2012年元旦运输与春运距离较近,各种离京客流与通勤客流形成叠加,加之三条新线也将在此时段内开通试运营,所以会给地铁各条线运营带来不小的压力。     

上海市公共汽电车运行特征分析

公共汽电车客运量大幅下降、行业运营及补贴压力日益加大成为中国大城市普遍面临的问题。发现隐藏在客运量下降背后的实质性特征是公共汽电车交通行业改革的关键。以上海市为例,通过大数据挖掘理清纷繁杂乱的数据指标,更好地认识公共汽电车交通转型发展的特征。研究显示：虽然公共汽电车客运量较低,但其仍承担较大比例的公共交通出行量;公共汽电车出行需求以接驳城市轨道交通或不适合城市轨道交通承担的中短距离为主;在客流低密度区域,公共汽电车运能利用率及能源利用效率问题突出。最后,依据运行特征分析结果提出相关建议：在行业总体投入上坚持公交优先政策保障;在出行服务中凸显公共汽电车灵活便捷的优势;在运营组织模式上需兼顾服务水平和运营效率,特别是在客流低密度区域。     

新冠疫情对广州城市轨道交通客运量的影响特征研究

自2020年新冠疫情爆发以来，全国各地居民的生活发生了翻天覆地的变化，出行方式也发生了巨大的变化，城市轨道交通的客运量也因此受到影响。随着疫情的发展与逐步控制，人们的生活逐渐恢复正常，城市轨道交通的客运量也逐渐恢复。本文提出了一种无疫情前提下典型日客运量的估算方法，并将模型计算得到的估算客运量与疫情发生后的实际客运量进行比较，分析疫情对广州城市轨道交通客运量的影响特征。最后将广州城市轨道交通分为穿环线路和市郊线路，对不同类型线路的受影响情况进行对比与原因剖析。     

基于无偏灰色组合动态模型的铁路客运量预测研究

针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足，提出一种无偏灰色组合动态预测模型，应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想，对传统的灰色Verhulst模型作出改进，即对原始序列作倒数生成，运用新生成的倒数序列建立无偏灰色Verhulst模型，以消除传统的灰色Verhulst模型自身的一些偏差；为进一步提高模型的拟合精度及收敛速度，引入马尔科夫链方法对无偏灰色Verhulst模型的拟合结果进行修正，同时兼顾数据序列具有一定的时效性，构建出无偏灰色组合动态客运量预测模型。以我国兰青铁路某区段2010—2019年共10年的客运量数据作为原始数据，验证模型的可靠性与准确性，并与传统EDGM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型作对比，结果表明，本文模型在预测精度方面更凸显优势，能有效提高预测结果的准确性。