基于出行链的居民出行次数建模与仿真

基于出行链理论,对居民日出行情况进行建模与仿真.将出行者分为3类,分别建立学生出行次数logistic回归模型、老年人出行次数泊松分布模型及就业者NL(数状分对数)出行选择模型.结合城市宏观社会经济数据,对模型进行仿真求解,得到不同类别出行者的出行次数.以中国中部城市郑州市为例,对模型的实用性和准确性进行验证.结果表明,通过计算机建模仿真得到的居民日平均出行次数和现状调查结果基本一致.     

中小城市居民出行链特征分析

根据齐齐哈尔市2014年居民出行调查的数据,运用统计分析方法分别从出行链总体特征、出行链出行方式特征、出行链时空特征进行分析研究。齐齐哈尔市平均出行链次数为1.39次/日,近一半的居民出行需要换乘,平均出行链长度为1.68。在不同方式的出行链中,随着出行链长度的增加,小汽车出行链所占比例增大,而公共交通出行链比例减少;当公共交通出行链可达率达到0.6时,大部分人能够接受选择公交出行。出行链中到达时间与出发时间的走势大体一致,但到达时间滞后于出发时间;教育科研用地、商业金融用地和居住用地对出行链吸引量均达到80%以上。总结出了出行链的分布规律,为中小城市交通规划建设提供了理论依据。     

泉州市居民出行特征及交通发展对策研究

力图从居民出行特征的角度诊断现状交通问题、预测未来交通发展趋势以及提出相应的交通对策.通过与国内同等规模城市在居民出行的频数、目的、时耗、方式等方面的比较,揭示了城市现状居民出行中存在的频数高、距离短、个体交通方式所占比例过大等一些与中等规模城市不相符的现象.根据泉州市历史文化名城的城市性质以及未来城市的发展规模和规划布局,对城市居民的出行趋势做出了预测,出行距离近多远少、出行方式将适当向公共汽车、小汽车转化.进一步在道路建设、公共交通发展和交通管理等方面提出了有针对性的对策和建议.     

合肥市中心区城市居民出行特征研究——基于不同区位的研究

以合肥市中心区为例,采用调查问卷的方式,取得处于不同居住区位的城市居民出行时间、出行距离、出行方式的基础数据,分析居民的家庭及社会经济属性,归纳总结城市居民交通出行的基本特征在不同区域的差异性及其影响因素,为改善合肥市区城市交通布局提供主要依据。     

合肥城市居民交通出行特征分析

居民出行调查与分析是改善城市交通布局的主要依据。以2010年5月4000余份问卷调查数据为基础,分析合肥城市居民出行特征。结果表明:合肥城市居民人均日出行3.22次,平均出行时耗和距离分别为22min和7.45km,居民出行方式以步行、公交车和私家车为主,三者分别占出行方式总数的31.87%、25.52%和21.44%。相比较2006年合肥城市居民出行特征,目前居民平均出行次数、出行距离和出行时耗变化幅度不大,但出行方式变化十分显著,自行车和步行的比例分别下降了15.82%和5.92%,私家车和公交车比例分别上升了19.30%和5.54%,机动车出行比例达到59.01%,公共交通比例较低,对合肥城市交通带来巨大的压力。最后对促进合肥城市交通可持续发展提出建议。     

基于出行方式的济南城市交通模式研究

越来越多的城市交通问题给城市发展带来严重影响,研究城市交通模式成为大城市交通发展战略中非常重要的一部分。分析了济南市道路系统和交通出行方式的演变,对济南市历史上三次大型居民出行调查的数据进行详细比较,指出济南市居民出行方式的变化特征,在此基础上确定济南市现状交通模式为由慢行交通主导模式向其他交通模式转变的过程。针对济南现状交通发展状况,对济南市未来交通发展模式提出建议。     

广州市居民出行特征变化趋势分析

对比分析广州市2003年和1998年居民出行调查的有关数据，通过出行强度、出行方式、出行时间分布及出行空间分布等一系列指标总结归纳出广州市城市居民出行的规律、变化特征及其原因，通过广州市居民出行总量增长、公共交通方式比重增加、出行耗时减少、高峰时段延后等居民出行特征变化，反映出广州市实现“三年一中变”目标，城市建设跨越式发展，城市交通显著改善的重大成果。     

多因素影响下的城市居民出行行为时间价值

为提高居民出行效用,对多因素影响下的城市居民出行行为时间价值的确定方法进行了研究.首先分析了行为时间价值确定过程中的影响因素.然后针对不同出行方式的出行者,应用效用最大化原理及随机效用模型建立出行效用与影响因素之间的函数关系,提出了居民出行行为时间价值模型计算方法.最后以长春市居民出行调查结果为例进行了实证分析,并将结...     

我国城市交通发展特征分析

以详实的数据从交通工具、道路交通基础设施、居民出行等3个角度对我国城市交通发展特征进行了分析．研究结果显示,我国城市机动车保有量保持快速增长,车型结构向客运方向发展,特别是小客车比例越来越大;而自行车经过快速发展以后,20世纪90年代中期以后呈现下降的趋势;公共交通逐渐得到重视,客运量得到稳步发展;而道路交通基础设施按照新建和扩建并举的模式发展,但增长速度比较缓慢;城市居民出行次数随城市规模增大而减小,但随社会经济发展而呈现增长趋势,出行结构则越来越向个体快速交通方式转变．     

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.     

基于居住地分层的居民出行调查方法

首先对居民出行调查的主要结论形式——平均出行次数、出行方式结构与居住地特征之间的关系进行了详细的分析,发现相互之间有某种对应关系,若能按照居住地特征分层(或分类)开展出行调查,则样本极具代表性。然后,基于分层抽样,提出了一类新的居民出行调查方法,并对其中的抽样方法作了细致的研究,提出了总体及分层抽样率的确定公式。最后,以江苏昆山市老城区为例,讨论公式中的参数取值,得到了对应于3类居住地的出行调查抽样率大小,说明了本文方法的可操作性和相对于简单随机抽样方法的优势。     

高铁复杂网络拓扑特征及节点中心性研究

以我国主要代表性城市为研究对象, 分析高速铁路网络特性与拓扑特征, 识别高铁网络中的节点城市及其功能作用。运用Space-P方法构建高铁网络模型, 利用复杂网络理论及Pajek分析软件, 从度值、平均路径长度、聚集系数及节点城市中心性等方面研究我国高铁网络的拓扑结构及节点中心性, 结果表明: 我国高铁网络整体聚集性较高、连通性较强, 东中部及沿海城市表现出高聚集性, 西部城市高铁网络连通性低, 聚集性较弱; 高铁网络具有小世界特征, 任意两节点之间通过较少的中转次数即可连通, 少数城市间需中转三次才能连通; 在高铁网络中, 度值较大的城市主要集中在我国东中部及沿海地区, 西部及东北地区城市度值较小且度中心性较大, 其接近中心性也较大; 而度值较小且介数中心性较大的城市具有较强的中转能力。     

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。     

基于自组织理论的居民出行方式结构模型

分析了自组织原理对居民出行方式选择系统的适用性。从协同学角度分析并提出了控制变量和序参量。对该系统相变过程进行了数学描述。以长春市为例构建了序参量模型,描述了长春市居民出行结构系统,建立了其序参量方程,为制定交通管理措施奠定了基础。     

基于目的地魅力度的出行生成/分布联合模型

传统的交通需求预测方法以交通小区为研究单位,会产生集计误差,在出行生成阶段对于不同的交通小区使用相同的平均出行率来确定出行生成量,没有考虑交通小区魅力度对出行生成的影响,为减小城市交通需求预测中由于不同小区出行生成率不同造成的预测误差,应用非集计模型理论,分析了影响交通小区魅力度的因素,结合目的地选择模型给出小区间出行效用以及小区魅力度的计算方法,以此来修正传统的出行生成和分布模型,并以北京市调查数据为例说明了上述方法的应用。     

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SP调查的出行方式选择模型与公交优先政策

以居民出行意向特征分析和预测为手段,采用SP调查法和正交设计表进行了调查情境组合设计,得出了调查结果。通过研究长春市居民的出行方式,构建了居民出行方式选择MNL模型,找出了时间和费用对各类出行者的影响程度。提出了相应的公交优先政策建议,并预测了政策实施后交通方式分担率的变化。最后,总结出长春市居民出行的合理结构模式。     

城市居民出行方式的预测研究

利用马尔可夫分析预测方法,通过对运输部门服务区域内不同出行方式或乘行方式分布比率的已有状态及其动向的分析,来确定未来某一时期的居民选择公共交通的数量,也即城市客运量及未来居民选择各种出行方式的稳定概率分布,为城市公共交通规划提供决策依据。