大学校园校内巴士规划与设计——以深圳大学为例

本文针对目前大学校园内部人员出行存在的种种问题,研究了大学校园内部巴士的规划与设计方法,对校内出行的现状特征与需求意愿进行调查.深入分析校园内部人员出行的行为特征,包括出行方式、出行距离、出行频率、出行起讫点、出行目的、出行时间等方面,总结校内出行与普通出行的不同之处,并基于出行满意度与意愿调查的结果,提出校内公共交通...     

大城市严重交通拥堵风险评估与应对策略

交通拥堵日益成为制约中国大城市发展的突出问题和民生问题,迫切需要把握拥堵原因并快速采取应对措施.首先,从交通工程技术指标、出行者可接受程度以及拥堵影响范围控制角度,对严重交通拥堵进行界定.围绕结构性、一般管理及个体机动交通需求增长与管理三方面,提出一种简单明了的严重交通拥堵评估分析方法.选择城市交通发展若干具有战略性或...     

地铁+折叠自行车通勤出行调查——以南京市为例

为研究地铁+折叠自行车通勤方式的效果,以南京地铁为例对使用折叠自行车的乘客和普通乘客进行了现场调查和问卷调查。分析相关数据发现:地铁+折叠自行车的通勤方式在南京已获得了较好的实践及市民的广泛认可;与私人小汽车、公共汽车、自行车、地铁+步行等交通方式相比,更加节约出行时间和出行成本,也更加低碳。随着地铁线网的加密,地铁+折叠自行车通勤方式的服务范围可达主城区总面积的92%。为更好地推广这种健康环保的出行方式、鼓励更多的人使用公共交通,从城市及交通规划、设施配置、宣传引导三个层面提出了改进建议。     

交通信息质量标准评测模型

为提高交通信息服务的质量评测能力,对现有交通信息质量评测模型进行了比较分析,提出了基于旅行时间的交通信息数据质量评测模型。结合实测数据,对该模型以及其他模型的评价指标进行了分析,提出了这些标准相关的使用准则,以及质量改进方法与建议。     

基于交通条件改善的公路网交通生成预测方法研究

以经济、人口、车辆保有和广义出行时间为基本变量,采用回归分析方法建立交通生成预测模型,从而在交通生成阶段中考虑了交通出行条件改善的影响,将交通生成预测和诱增交通预测两者结合,既考虑了社会经济对交通的决定作用,又考虑了交通供给对交通生成的反作用。模型应用于江苏省高速公路网规划实践,结果表明,模型能够反映不同地区经济、人口、车辆保有以及交通条件等因素对各地区交通生成特性的差异,并且具有实用、精度高、可操作性强的特点。     

城市公共交通需求预测

该文在公共交通调查的基础上,分析了丹东市公共交通供需平衡性,运用"四阶段"模式对丹东市居民公共交通出行产生、居民公共交通出行分布、居民出行方式结构做出预测,以利于整个交通系统的内部平衡以及交通系统与外部系统的协调发展,旨在为公交规划提供必要的依据。     

考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型

步行和自行车等外界因素对机动车流的影响也具有随机性,但是这种影响更多地表现为可预见性和可控制性(尤其从交通管理的角度来看),可以说这种影响将导致可预见性的路段实际通过能力降级,并且可预见性特征使得这种影响不同于随机用户平衡中路段旅行时间的感知误差.笔者通过区分路段通过能力降级因素为内因(路段上车流量增加导致道路服务水平降级)和外因(由与路段上与车流量无关的外部因素,如随意过街人流、自行车流等外部因素,引起的道路通过能力降级),并且区分路段旅行时间为通行能力降级路段上行程时间和排解交通拥堵花费的滞留时间两个构成部分的基础上,建立了考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型;通过对路段参数敏感性分析和实例对照,既展示了该综合分析模型-路径期望旅行时间平衡分析模型与确定性网络用户平衡分析模型的差异性,又展示了路径期望旅行时间平衡分析模型能较好地再现人们对道路路段通行能力降级情形下的车流路径选择行为.     

基于极限学习机的公交行程时间预测方法

以公交车GPS数据为基础,建立了基于极限学习机方法的公交站点间行程时间预测模型.依据GPS数据在站点附近的特征表现,定义了公交车到站临界点,并分析了临界点处车辆的5种运行状态;提出了公交车到站时刻估算方法,进而得到公交车行程时间数据;通过分析公交车行程时间数据内在特征,确定了极限学习机模型关键参数及其纬度;最后,以长春市88路公交车GPS数据为基础进行了方法验证.结果表明,所用ELM方法预测误差约为11%,并与应用广泛的BP神经网络、RBF神经网络、SVM进行对比分析,发现ELM方法在满足精度前提下拥有更快训练速度与预测可靠性.     

基于APTS大数据的城市公交出行多维分析模型和方法

智能公交系统(Advanced Public Transportation Systems,APTS)数据具有海量、类型多样等大数据的典型特征,对其进行分析和挖掘可能获得丰富的公交出行特征和规律.构建基于APTS大数据的公交出行多维分析框架,在计算乘客出行时空信息(上车、下车和换乘)的基础上,建立包含4个维度(乘客、时间、空间和行为)的公交出行数据模型,系统提出基于5种联机分析处理方法的公交出行分析内容.应用APTS大数据对模型和方法进行了实验和验证,研究结果表明,该方法能够便捷地分析不同维度、不同粒度的公交出行信息,不仅能够应用于公交乘客出行行为的研究,还能够为城市公交系统的规划和管理提供决策支持.     

多模式公交网络中考虑定制公交的 活动与出行建模

近年来,由于一些新型交通服务的出现与迅速发展,多模式公交网络包含了更多的交通模式.定制公交作为一种创新的公共交通服务,在中国许多城市引起了人们的广泛关注. 针对包含定制公交的多模式公交网络,本文提出了基于活动的模型以模拟出行者的活动与出行行为.本模型探究了由于定制公交的出现,人们在多模式公交网络中的行为决策变化,并采用了超级网络以同时模拟用户的活动与出行行为.为研究定制公交的容量约束与预约机制,在模型中有效模拟了用户的逐日学习与调整过程.本文通过实例验证了所提出模型的有效性,结果显示,定制公交的运营显著影响了出行者的活动与出行行为.