基于Mixed logit模型的拥挤收费下交通方式分担率预测

分析了传统非集计模型存在的缺陷,提出利用mixed logit模型研究拥挤收费下交通方式分担率变化的思路。结合实际居民出行数据建立了基于mixed logit的交通方式选择模型,利用SAS软件进行蒙特卡罗模拟计算,标定了模型并进行了仿真分析。经验证,所建模型具有较高的命中率和可用性。加入拥挤收费影响因素进行敏感性分析,可得出不同拥挤收费费率下的交通方式分担率。应用该模型能为拥挤收费下的出行行为分析和交通影响研究以及其他交通需求管理政策的评价提供了方法。     

新城区居民出行生成和分布预测模型研究

对于新建城市（区）,传统的四阶段交通需求预测模式难以适应城市总规阶段交通规划的需要,因为出行生成和分布预测阶段所必需的条件无法满足．在吸取国内相关城市经验的基础上,基于居民出行发生、出行吸引及出行分布的内在规律,提出一种面向新城区的简捷实用的预测模型框架．     

公交出行生成预测方法及应用研究

结合具体的实例城市给出了基于蚁群算法的公交出行量预测的过程,在交通小区的划分基础上,分析了公交出行的特征,提出了基于交通出行总量估计公交出行量的预测思路,介绍了出行生成量预测方法的过程,总结了该方法的优点,并通过实例应用与增长率预测方法进行了比较.     

新城区居民出行生成和分布预测模型研究

对于新建城市（区），传统的上阶段交通需求预测模式难以适应城市总规阶段交通规划的需要，因为出行生成和分布预测阶段所必需的条件无法满足。在吸取国内相关城市经验的基础上，基于居民出行发生、出行吸引出行分布的内在规律，提出一种面向新城区的简实用的预测模型框架。     

交通方式选择的非集计模型及其应用

应用非集计模型理论与北京居民出行调查数据,建立了交通方式选择MNL模型,并用Matlab优化工具箱中的无约束最优化函数对模型的参数进行了标定。根据所建模型计算出公交车和小汽车的时间价值,求得包含出行时间和实际金钱费用的广义费用,建立了公交车和小汽车出行选择的二肢Logit模型,分析了不同收费价格下两种交通方式所分担的交通出行比率及道路交通饱和度的变化情况,评价拥挤收费政策对优化城市交通结构,缓解城市交通拥挤的作用。研究表明,非集计建模方法能够较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,尤其是将出行者的个人特性影响因素引入模型,提高了模型的预测精度和实用性。     

2008年奥运观众交通需求预测

针对2008年北京奥运的观众出行进行了交通需求预测.根据场馆分布、比赛日程安排、上座率等因素对奥运公园进行了高峰日观众总量的预测,由往届奥运会的经验及北京市的实际情况对观众来源进行了分析,应用各出行小区的人口及经济发展水平等因素建立模型进行观众交通分布预测,对公交情况及路网容量制约进行了各出行小区到各场馆的观众出行方式及比例预测,从而为观众交通组织及公交的运营规划提供决策依据.     

拥挤收费政策交通影响评价

以拥挤收费政策交通影响评价为研究对象,运用非集计出行需求预测理论,建立了拥挤收费政策交通影响评价指标体系和居民政策响应行为预测模型系统,从出行方式、时间、空间分布等多方面综合评价拥挤收费政策对交通系统产生的影响,并对佛山市南海区实施拥挤收费政策的可行性进行了实证分析。结果表明,该政策的实施有利于南海区平衡出行时间分布,降低拥挤区域道路饱和度,但在交通结构优化和出行时间调整方面效果不甚理想。本文建立的以非集计理论为基础的"交通状况分析-管理政策制定-响应行为预测-实施效果评价"分析模式对我国城市制定、评价和实施相关交通需求管理政策有一定借鉴意义。     

引入规模变量的工作出行目的地复合选择肢logit模型

针对传统集计交通分布模型土地利用吸引度变量单一、难以描述定性变量影响、无法刻画个体目的地选择行为的局限性,建立了引入规模变量的工作出行目的地复合选择肢logit模型。实例分析表明,该模型综合考虑了多个衡量土地利用吸引度的规模变量和离散定性变量,并以阻抗交互变量的形式在模型中引入了个体属性和交通方式属性特性变量,反映了个体属性、交通方式属性对目的地选择行为的影响。     

轨道交通线网服务范围研究

确定轨道站点的吸引范围对于进行客流需求预测、合理规划轨道线网具有重要意义.本文以出行者个人为研究对象,综合考虑出行者个人属性、出行特性以及交通服务水平对于轨道站点选择的影响确定轨道站点选择效用,根据出行者综合出行效用最大化的理论建立轨道站点选择行为非集计模型.根据站点效用计算结果,结合雷厉公式,给出站点的吸引力以及距离站点一定距离的地点的吸引力强度计算公式.在此基础上,研究了轨道站点吸引范围计算模型.     

非集计模型在停车换乘选择行为中的应用

应用非集计Logit模型,建立停车换乘选择行为的效用函数.针对2010年上海世界博览会自驾车参观者,讨论停车换乘选择行为SP调查的问卷设计与实施方法,建立停车换乘选择行为模型,并对模型进行求解分析,提出相关交通对策,指出非集计模型在停车换乘行为研究方面可应用于停车换车设施需求预测支持、相关交通政策与服务模式决策支持,以及停车换乘设施的选址决策与评价支持.     

城市交通分区类别的出行生成模型

针对城市交通规划的出行生成预测问题，提出了按交通分区类别建模的思路，即在依据用地性质对交通分区进行分类的基础上，分别建立各类分区的出行生成模型．案例分析表明，出行生成的分区类别分析方法能有效地改善模型的拟合度．     

基于RBF神经网络的交通生成预测模型

针对交通生成预测中传统集计预测模型缺少行为基础这一重要数据源,以及普通离散模型建立对数学推导依赖性高和预测中存在多个预测值,导致预测结果精度不理想的问题,建立了基于RBF神经网络的交通生成预测模型,该模型将以行为基础为前提的离散数据作为数据源,模型的建立不需要进行数学推导,利用输入和输出数据自动建立,再结合RBF神经网络收敛速度快和具有唯一最佳逼近点的特点,对交通生成进行预测。通过实例进行仿真和分析,结果表明,该模型最终获得的交通生成预测结果与实际值误差在允许范围内,RBF神经网络交通生成预测效果好,能在实际中应用。     

居民出行一般类方式预测模型研究

本文通过分折各种因素对居民出行一般类方式的影响、一般类出行方式与出行阻抗的关系,提出了居民出行一般类方式预测模型及标定方法,并对预测中所必须解决的出行阻抗模型进行了研究.利用本文的研究成果进行居民出行一般类方式预测及建立出行阻抗摸型,不仅只需要少量的调查资料,不同城市的调查资料可互相利用,而且改变了现有模型在一定程度上由现状直接推未来的状况.     

基于蚁群算法的交通出行生成预测方法的研究及应用

在分析了常用出行生成预测方法的不足后,根据蚁群算法一般形式和固有特性,研究了基于蚁群算法的交通出行生成预测方法的约束条件,并给出了交通出行生成的蚁群算法预测模型。通过在锦州市的应用,体现了该模型方法简便,符合出行生成的内在规律。     

城市新区交通生成预测模型

针对城市新区背景下传统交通生成预测方法的不足,以土地利用-交通需求相关关系为机理,研究交通生成预测关于土地利用的模型.以土地利用规模、性质和区位势作为影响交通生成的主要因素,引入区位势因子,最终建立城市新区交通生成预测模型.     

居民居住选址与出行生成模型

居民居住选址与其出行生成密切相关。本文通过分析居民居住选址与出行生成的关系建立了城市中交通小区的出行生成预测模型。     

居民出行产生量BP神经网络预测方法

居民出行产生量预测是交通需求分析的重要内容之一,预测结果是确定各类城市交通设施发展规模及布局规划的重要依据.通过分析人工神经网络的作用机理和居民出行产生量的影响因素,建立了居民出行产生量预测的四层BP神经网络模型,以土地利用作为输入神经元,以交通区居民出行产生量作为输出单元,以赣州市城市综合交通规划交通调查数据对模型进行了标定与检验,并与出行次数法和回归分析法进行了比较,结果表明BP神经网络模型具有较高的预测精度.     

中部与东南地区小城市居民出行特征对比研究

试图研究中国不同经济发达程度的小城市居民出行特征的差异性及导致差异性的内在原因。在中国经济发达的东南地区与经济一般发达的中部地区选取了城市规模与城市空间布局具有相似性的7个典型小城市,分析了小城市居民出行次数、出行方式结构、出行目的及出行时耗的共性特征与个性差异,定性探寻了引起差异的原因。运用回归模型和灰色关联度分析法,分别对人均出行次数和居民平均出行容忍时间的差异性进行了验证。研究结果表明,在城市规模和布局差异不大的前提下,经济是导致居民出行产生较大差异性的内在原因。     

城市土地开发交通生成预测方法的探讨

针对城市土地开发项目产生的新增交通量的问题,以北京市部分区域的居住区、商业区和办公区为例,结合我国城市土地开发状况、交通特点和经济水平,建立土地利用出行发生量和吸引量与土地利用相关指标、社会经济指标等变量之间的定量关系,进而根据规划年的土地利用推算出规划年土地开发的居民出行发生量和吸引量,并就土地开发交通生成预测方法中应注意的问题进行了初步探讨.建立其出行生成模型.     

基于潜在出行意图的民航旅客移动模型

人类出行具有规律性,对人类移动规律构建移动模型具有理论意义和现实需求。现有移动模型通常基于人类出行距离具有标度性这一假设,且未考虑出行次数和基础设施网络的影响。针对上述问题,利用民航旅客出行数据集进行统计分析发现旅客出行有以下特性：出行距离分布不具有标度性,出行次数具有各向异性,旅客扩散随出行次数不同具有不同的变化趋势。为了刻画民航旅客出行特性,提出了基于潜在出行意图的民航旅客移动模型（passenger mobility model based on potential trip purpose, PMMPTP）。首先,考虑旅客出行与目标城市经济因素有关,提出了旅客出行城市的选择概率计算方法。然后,考虑旅客出行具有探索和返回特性,给出了计算旅客探索新机场和返回历史机场的概率的方法。实验中,先利用PMMPTP模型模拟民航旅客的出行特性,再通过对机场吞吐量和航线吞吐量的预测检验其有效性。实验结果表明,该模型能较好地拟合真实数据,有效解决了大量低频出行旅客的出行建模。