公共交通乘客个体活动链的日相似性研究

刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年 4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于PrefixSpan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频繁序列模式,采 用Levenshtein距离度量3类乘客活动链日维度的相似性.结果表明：每类用户中约70%乘客的频繁活动序列是对称模式;普通卡和学生卡用户的相似性高于老年卡用户,平均值分别为 0.645、0.649和0.530;3类乘客的工作日与非工作日活动链具有明显差异,而工作日之间或非工作日之间具有较高相似性.本文有助于定量解析公共交通乘客的出行活动规律,为科学优化公共交通服务提供依据.     

公共交通乘客个体活动链的日相似性研究

刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年 4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于PrefixSpan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频繁序列模式,采 用Levenshtein距离度量3类乘客活动链日维度的相似性.结果表明：每类用户中约70%乘客的频繁活动序列是对称模式;普通卡和学生卡用户的相似性高于老年卡用户,平均值分别为 0.645、0.649和0.530;3类乘客的工作日与非工作日活动链具有明显差异,而工作日之间或非工作日之间具有较高相似性.本文有助于定量解析公共交通乘客的出行活动规律,为科学优化公共交通服务提供依据.     

重大疫情对乘客公共交通依赖性的影响

深入探究重大疫情对乘客公共交通使用行为和依赖性的影响,有助于针对性地改善公共交通服务质量和供需平衡情况。结合前景理论与计划行为理论,开展重大疫情时期SP/RP出行调查,从出行行为表现维度选取3个指标并利用k-means算法标定公共交通出行群体,从7个层面筛选公共交通依赖性内外部影响指标,采用结构方程模型构建重大疫情对乘客公共交通依赖性影响模型。结果表明,个体属性、出行环境和出行特征潜变量通过改变个体心理因素间接影响乘客公共交通依赖性,反映了乘客公共交通依赖性受主客观影响因素的共同作用;重大疫情下出行意向对公共交通依赖性的正向作用强度为0.36,低于常态化时的影响强度0.51;出行环境的正向影响效应较强,而个体属性影响效应较低且与公共交通态度和主观规范呈负相关性;此外,自行车可用性、是否途径风险区和出行强度影响度几乎不影响乘客公共交通依赖性;而防控政策了解度、主观规范变量和公共交通出行偏好的影响作用显著,反映了重大疫情时期在公共交通市场中社会促进效应与消费心理学中的模糊效应较为明显。     

基于出行时间可达性的公共交通竞争力评估模型

为实现区域公共交通与小汽车间出行竞争力的定量化评价和影响关系解析,利用公共交通动静态数据、出租车运行数据及出行调查数据提取公共交通个体出行链和小汽车出行用时等信息,结合路径规划API(Application Programming Interface)计算公共交通及小汽车全过程出行耗时,基于全过程出行时间可达性视角构建公共交通竞争力评价模型;考虑公共交通竞争力的空间效应,分别选取土地利用和交通设施因素作为解释变量,提出基于空间杜宾模型的公共交通竞争力影响模型;以北京市为例,探究早、晚高峰等不同时段下区域公共交通竞争力与各影响因素之间的交互关系。结果表明：早、晚高峰期间公共交通竞争力的平均值均在1.50以内,平峰时段约为1.74,市中心区、地铁沿线和大部分居住社区周边区域的公共交通出行竞争力相对较高;各时段下公共交通竞争力呈现明显的空间依赖性,且存在“低-低聚集”“高-高聚集”的典型聚集区域;土地利用混合度、办公就业密度和地铁站点密度等因素具有显著的负向空间溢出效应,而道路网密度和绕行系数则表现出显著的正向效应。综上,所提出的评价模型能够定量化评估公共交通竞争力,所建影响模型能够在考虑空间依赖性的基础上解释竞争力与因素间的相互关系。