基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测

为更好地预测城市轨道交通的短时客流情况,提出了基于循环神经网络模型的预测方法。首先,针对轨道交通进出站客流数据,利用Pearson相关系数确定短时客流影响因素;然后,改进K-means聚类算法划分高、中、低客流量三类轨道站点,分析客流时空分布规律及高峰时间段;最后,采用分别基于长短时记忆神经网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）的短时客流预测方法,预测不同类型站点在不同时段的客流。实验结果表明：5 min为预测的最佳时间粒度,在此时间粒度下GRU模型整体性能优于LSTM模型。     

基于辐射范围的城市轨道站点可达性研究

可达性是评价交通基础设施效率的重要指标,准确测算轨道站点可达性有助于进一步优化站点服务设施和接驳环境.从城市轨道站点可达性的定义出发,建立轨道站点接驳方式选择的多项logit模型,并确定各类型站点对不同接驳方式的辐射范围.考虑轨道站点周边的建成环境和出行成本,建立基于辐射范围的轨道站点可达性模型.以中国西安市为例,计算轨道站点步行、自行车和公交接驳的可达性以及站点可达性.结果表明,轨道站点可达性在空间上呈现出从中心位置到外围“圈层”式递减的形态.换乘站各接驳方式的可达性值均处于较高水平,始末站处于较低水平.中间站根据位置的不同,可达性存在差异,越接近始末站可达性越低,越接近换乘站和市中心可达性越高.     

基于交通容量限制的车站用地规划模型研究

城市轨道交通的快速发展,带来车站地区用地的二次开发,交通容量限制下的车站用地规划模型研究可实现社会效益最大化的车站用地开发。文章基于交通与用地互动规划原理,将车站地区用地划分为圈层结构,通过分析车站与地铁站距离、客流吸引强度、开发效益函数、用地吸引发生率、内部出行比例、站点功能定位等影响因素,确定车站用地二次开发的限制条件;以用地开发效益最大化和轨道客流最大化为目标,将用地类型和开发强度作为模型结果,建立容量限制下的车站用地多目标优化模型;以长沙滨江新城轨道车站规划为例,验证模型的适用性。结果表明:滨江新城第一轨道站点为商业商务型站点,在周边交通容量限制条件下,商业用地在三个圈层的用地比例分别为70%、64%、55%,容积率分别可达到10、7.5、6.0;对比原有规划,商业开发增加约20%可进一步提高用地开发效益和轨道客流量。     

基于前景理论的城际公共客运客流敏感性分析

城际客运通道不同时段交通供需矛盾日渐凸出,存在大量运输资源浪费的现象．为剖析高铁票价变动下不同时段各交通方式的客流敏感性情况,构建广义出行前景成本最小配流模型,计算城际客运通道内不同出行方式各时段的客流量,进一步构建客流敏感性模型及客流敏感度变化率模型．以中国天津至北京城际客运通道作为研究案例进行分析,结果表明,降低票价时各时段各交通方式的客流敏感度变化率接近线性增长;提高票价对各时段各交通方式的影响均较小;在相同票价浮动范围内,负供需差额时段高铁在票价降低和提高时客流敏感性均最大,票价降低对应客流敏感度约为票价提高对应客流敏感度的2倍．研究结果可为优化天津至北京城际客运通道交通结构提供理论参考．     

“双碳”视角下的上海市轨道交通客 流时空格局及特征

在快速城市化与“双碳”背景下,城市通勤引发的交通及能源问题成为制约城市可持续发展的重要因素。故利用467万条智能交通卡数据分析上海市轨道交通客流的总体特征及空间分布特征。结果表明：从时间尺度上分析,早高峰、晚高峰时段内乘客的平均出行时间要稍低于全样本时段内乘客的平均出行时间;轨道交通进站客流早高峰会早于出站客流早高峰出现;从市辖区尺度分析,人口数量与各市辖区的轨道交通客流量呈现出一定的正相关性;从街道尺度来看,城市中不同街道的居民对于轨道交通的依赖程度存在较大差异,空间差异性较强。因此,建议发展以步行和自行车为主的低速交通网络,建立公交与步行城市交通并重的绿色出行发展模式,并不断完善交通需求管理方式,以减少城市道路的碳排放量,进一步提高城市绿色交通运行效率,推动城市低碳经济的快速发展。     

共享单车停车需求的多尺度时空影响因素

为了揭示城市多维特征与共享单车停车需求的时空关系及其关联尺度，结合上海市多源数据，构建以骑行距离为约束的多尺度时空地理加权回归模型(RD-MGTWR)来探究建成环境和区域经济属性对停车需求影响的时空异质性模式.模型对比分析表明，相比于时空地理加权回归模型(GTWR),MGTWR模型表现出更好的解释力和可靠性，骑行距离的引入也进一步提高了MGTWR模型的鲁棒性.结果显示社会经济属性对停车需求的正向影响尺度具有全局性，而区位条件的负向影响呈现局部异质性，在通勤早高峰的内环中心区域最为显著.此外，具有微观空间或时间作用尺度的公交站点密度、地铁站点密度和购物类服务设施密度对停车需求产生了正负向影响.影响因素尺度效应的发现有助于指导停车设施的分区规划和共享单车的分时调度.     

基于概率图模型的乘客出行链提取方法

以公共交通智能卡数据为基础,构建概率图模型,从乘客连续出行行为以及时空转移角度提取乘客出行链。从进出站客流时间分布特征出发,构建混合泊松模型,识别出站点周边用地性质信息;然后结合乘客连续的活动序列,构建隐马尔科夫模型,从乘客连续出行的时间特征和空间用地特征上识别出行目的,从而构建每位乘客基于公共交通的出行链。以北京市某一周工作日的轨道交通智能卡数据为例实现本文模型,结果表明:工作类活动以及回家类活动在全天主要时段分布与以往研究和调查结果相吻合,验证了模型的有效性;对于出行链,通勤类出行为主要出行,占68.5%,而其他类活动以单程出行为主。     

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.     

延误条件下的轨道交通客流拥挤传播建模

为减少突发事件条件下列车运行延误对轨道交通车站客流及运营的影响,采取定性与定量的方法,分析延误列车在轨道交通线路上的时空影响及客流拥挤传播过程,为列车运行调整提供依据.基于列车时刻表与乘客进出闸机数据,通过分析乘客和列车在时空上的衔接关系,构建延误时段列车的时空传播模型,并提出列车运行调整策略.模型综合考虑客流到达量、上车量、下车量、滞留量以及列车载客量之间的关系,反映延误列车在各车站对乘客出行的影响.案例分析表明,延误传播在时空上具有延续性,随着列车在线路上的运行,延误传播影响后续车站,可通过缩短发车间隔时间和扣车等措施有效节省列车平均延误时间.     

长江中游城市群建设用地的时空演变及驱动机制

以城市群为对象研究建设用地的时空演变及其驱动力,对促进国土空间高质量发展具有重要价值。故以长江中游城市群为例,利用多期Landsat TM/ETM遥感数据,综合运用扩张强度指数、多元回归分析、地理探测器等方法,对该城市群建设用地演变的时空特征及其驱动机制进行了分析。结果表明：2000—2020年间,长江中游城市群建设用地持续扩大,不同时段的增长面积和扩张强度有所不同,且研究期内城镇主导型、中度开发型和低度开发型斑块数量明显上升,而自然生态型斑块数量明显下降;城市群内各地区建设用地演变存在明显差异,总体呈现出“多中心扩散”的空间格局;人口密度、GDP密度、距交通线距离等是城市群建设用地演变的主要驱动力,多个因子交互的影响大于单个因子的影响。因此,建议加强中心城市的辐射带动作用,推动中小城市产业发展和配套建设,建立大中小城市有效协作的机制和路径,并促进土地制度及政策的改革与完善,激活城市存量用地,推进长江中游城市群国土空间高质量发展。     

城市轨道交通站点吸引范围及强度建模

为明确城市轨道交通站点吸引范围及吸引强度,提出轨道站点多接驳方式吸引范围及吸引强度模型。基于轨道交通最主要接驳方式,将轨道站点吸引范围分为直接吸引范围及间接吸引范围两类。考虑站点空间特征,分别提出基于阈值的点阵算法及灰色距离衰减模型研究直接和间接吸引范围。在此基础上,构建了轨道交通站点的多接驳方式吸引强度模型。结果表明：直接吸引范围不是规律的圆形,各站点直接吸引范围不相同,随着距离的增大,直接吸引强度呈现逐渐减小的趋势;间接吸引范围中,各站点的间接吸引范围同样存在差异,随着距离的增大,间接吸引强度呈现先降后增再降的趋势。     

大型活动公交客流分配方法

根据大型活动客流特点,结合城市规模确定线路研究范围;在确定不同站点服务半径的基础上,采用几何划分的方法,确定了站点服务区域;根据站点客流与其服务面积相关的原则,建立了交通小区公交客流分配模型;依据站点与线路的关联属性,考虑换乘与背景客流量,建立了线路客流预测模型;最后,以北京奥运篮球馆晚间散场公交客流分配为例,对线路客流进行了分配,与实际客流进行了对比,最小误差达到3%,基本可以满足公交调度与运营要求.     

合肥市城市建设用地扩张时空特征与影响因素研究

基于合肥市五期土地利用数据，从扩张特征和影响因素两个维度分析城市建设用地扩张的阶段性、集聚性、方向性等时空特征与内在影响机制。结果表明：1）1980 ~ 2020 年城市建设用地扩张过程呈现“低速－中速－高速”三个阶段；空间集聚程度呈现“先增后减”，城市建设用地边界形状趋于规整；扩张方向具有显著的空间分异特征，主要扩张方向为西和西南。2）城市建设用地扩张用地来源具有集中性，主要由耕地和农村居民点用地转入；扩张弹性系数整体呈现“先增后减”，2000 ~ 2010 年阶段扩张合理性较弱。3）经济发展水平是城市建设用地扩张的决定性因素，人口数量是扩张的主导因素，产业结构是扩张的内在影响因素，科教创新是扩张的重要促进因素，政府行为是对建设用地扩张具有直接引导作用。     

定制公交需求分析——以西安市为例

定制公交作为发展公共交通的新型出行方式,在缓解城市道路拥堵方面具有显著成效.从需求侧分析用户需求和定制公交运行需求,评价定制公交模式.通过发放调查问卷收集西安市居民出行数据,共收回有效问卷622份.首先基于用户需求,运用spss软件建立居民选择定制公交出行意愿影响因素的意愿-职业/收入回归模型,分析定制公交实施的可行性.其次,针对定制公交运行需求,拟定站点、线路和制定票价,基于Logit选择模型对比客流分担率变化,讨论开通定制公交的必要性和合理性.结果表明,西安市居民中高薪通勤用户对定制公交具有强烈需求,定制公交出行意愿与职业、收入有关,站点选择应覆盖较多居住区设置1～2个为宜,票价建议制定为8元,开通定制公交后,私家车和公交车分担率分别减少7. 35%和7. 68%,有效缓解城市道路早晚高峰拥挤情况,从用户需求和运行需求方面为西安市开通定制公交提供理论支持.     

旅游经济时空格局演变及其影响因素——以丽水市为例

经济落后地区往往是旅游资源优势地区，为加快推进经济落后地区旅游资源优势转变为经济优势，基于空间计量经济学视角，运用探索性空间数据分析方法(ESDA)和空间杜宾模型(SDM),探究2011—2018年丽水市旅游经济时空演变特征及其影响因素。研究结果表明：丽水市旅游经济在时间和空间上呈现不均衡发展特征，县域差异显著，存在两极分化现象，整体呈现出自东北向西南地区阶梯性递减态势，且邻近县域旅游经济相似，具有一定的空间聚集效应；丽水市旅游经济的空间相关性逐渐减弱，空间依赖性减小，旅游经济正在向各县域协调发展态势转变，但空间依赖性仍保持较高水平；地方财政投入、交通条件、经济发展水平、旅游服务设施、旅游资源丰度和信息化程度是丽水市旅游经济发展的主要驱动因素，其中经济发展水平对旅游经济发展的推动作用最大。     

基于交叉分层Logit的轨道站点周边居住地和出行方式联合选择模型

从微观角度研究了轨道交通建设对居民居住地选择和通勤出行方式选择的影响,分析了居住在轨道站点周边并选择地铁出行的概率,为解决居住地选择区位间的空间相关性,构建了交叉分层Logit概率估计模型。选取影响因素如个人属性、社会经济属性、出行特性和土地利用属性为联合选择模型影响变量,建立了轨道站点周边居住地和出行方式同时选择模型。利用Biogeme软件,对模型参数进行估计和检验,同时模拟分析了不同影响因素发生变化时引起的居住和出行方式选择概率的变化情况。结果表明,居住地离轨道站点越近的居民越倾向于使用轨道交通出行方式,当小汽车出行时间增加时靠近站点附近的居民越有改乘地铁的趋势。     

考虑接运公交站点排队的通勤客流分配模型

为更加准确的描述接运轨道站点的公交网络内通勤乘客的出行选择行为,以典型通勤OD、固定乘客总需求下,接运轨道交通站点的各公交线路客流选择行为为研究对象,以早高峰通勤出行为例,考虑不同出发时刻的乘客实际到站时刻与车辆到达时刻间的关系,对乘客在接运公交线路站点的候车排队过程进行较为细致的定量描述,改进了既有出行广义费用中对站点候车时间的计算方法,建立了基于Logit-SUE的公交线路配流模型,并通过算例与既有研究进行对比,分析模型中时间步长■及乘客对路径阻抗感知系数θ对配流结果的影响.结果表明:模型中■的取值变化不会引发配流结果较大程度的改变.■越小,对候车时间的计算越贴近现实情况,当■增大到乘客可在一个时间步长内全部出发时,配流结果与既有文献一致.同时,模型中,当θ较小时,乘客对路径阻抗的感知与实际存在一定差距,配流结果随机性较强;θ越大,乘客对阻抗的感知越贴近现实,实际阻抗越小的线路选择概率则越大.     

考虑在车感知价值的公交发车间隔计算模型

为满足客流高峰时段乘客出行舒适度要求,解决公交服务水平低的问题,基于电脑视觉模拟理论,将在车服务水平以立席密度为标准分为4个等级;引入"出行者收入"变量对现有在车感知价值模型进行优化,得到不同服务等级下平均在车感知价值,并考虑乘客感知成本,建立发车间隔计算模型.最后以天津市649路公交数据为例,对模型进行验证,通过MATLAB软件计算出客流高峰时段最优发车间隔.结果表明:高峰客流时段,乘客在车感知成本占总成本的38%~69%,验证了发车间隔计算模型中考虑乘客感知成本的必要性;在保证公交公司基本利益的情况下,最大程度地降低公交出行者的感知成本,充分体现以人为本的服务理念,研究结果可为提高公交系统的吸引力提供理论依据.     

乘客出行距离分布对轨道线网内公交竞争力的影响

从城市建设用地不断扩张的角度出发,研究城市居民出行距离分布变化对高密度轨道线网影响下的长距离穿越式公交线路竞争力的影响. 分析城市居民出行距离的变化趋势,提出公交站点选择概率的计算方法,建立基于Logit-SUE的公共交通网络客流分配模型,研究区域内居民平均出行距离和居住分散性系数对长距离穿越式公交线路竞争力及各站点选择概率的影响. 结果表明：在城市扩张趋势下,居民平均出行距离存在逐渐增大的趋势,轨道交通方式的优势逐渐突显,长距离穿越式公交线路竞争力逐渐减弱;公交线路各站点选择概率逐渐减小,且线路中心区站点对平均出行距离的灵敏性相对线路边缘区站点较低. 随着城市的不断扩张,居住分散性系数存在逐渐减小的趋势,分散性系数越小,居民居住地分布越集中,长距离穿越式公交线路的选择概率越小,竞争力越弱. 随着乘客居住地分布由“小而分散”向“大而集中”转变,长距离穿越式公交线路各站点选择概率存在逐渐减小的趋势.     

公交IC卡数据客流预测模型研究

为解决我国大城市工作上下班高峰期公交线路客流不均衡的问题,提出以公交路线一卡通数据为研究对象,综合考虑天气类型、温度和风力多个因素对客流的影响,利用多元线性回归模型建立公交工作日高峰期各时间段客流模型. 最后通过一卡通大数据对模型进行了验证,证明多元线性回归模型能够准确且快速地预测高峰时间段的客流量,实现了通过公交线路客流预测缓解城市工作日高峰期出行拥堵的问题.