租赁自行车用户出行特征及方式的影响因素分析

针对我国市面上2种主流租赁自行车（公共自行车与共享单车）,以南京市为例,基于共享单车骑行数据、公共自行车智能卡数据和租赁自行车用户问卷调查数据,对比2种租赁自行车用户在出行特征及其影响因素方面的差异. 从骑行距离、车辆使用频率与时间分布等方面揭示租赁自行车用户的出行特征差异;构建二元Logistic模型,从用户个人属性和主观感知2个层面探究影响租赁自行车用户出行方式选择的显著性因素. 结果表明：相较于公共自行车,共享单车的平均骑行距离和骑行时间更短,但小时使用量更高;2种租赁自行车在工作日均呈现出明显的早晚高峰时段,且使用量均远高于周末. 退休人员、企业职员和电动自行车拥有者更倾向于使用公共自行车;高收入群体、对互联网技术以及在线支付服务高度敏感的人则更倾向于使用共享单车.     

考虑空间异质性的短距离上学方式选择机理

短距离出行是学生日常出行的重要组成部分,合理引导短距离上学群体交通方式选择对于促进学生健康发展和缓解高峰期间道路交通拥堵具有重要意义．本研究以中国南京市为例,利用贝叶斯分类法识别出南京市学生的短距离出行阈值为2.7 km,在此基础上,分别构建多项logit(multinomial logit, MNL)模型与地理加权多项logit(geographically weighted multinominal logit, GWMNL)模型,探讨个人属性、出行特征、家庭特征及建成环境对短距离学生群体上学方式选择的影响及其空间异质性．结果表明,相比MNL模型,GWMNL模型具有更好的拟合度和解释能力,说明学生上学交通方式选择行为因居住位置不同存在明显差异．与居住在学校附近的低龄学生相比,核心区与近郊区较短出行距离的高龄学生更倾向于乘坐小汽车上学,而远郊区（六合区和江宁区）的高龄学生更倾向于选择积极出行（步行和自行车）和电动自行车上学．小汽车数量对学生选择积极出行、电动自行车及公共交通上学均有消极影响,且这种消极影响从市中心向外围区域逐渐增强．最近公交站距离对居住在核心区与近郊区的学生选择公共交...     

基于ARIMA模型的城市公共自行车需求量短期预测方法研究

预测在城市公共自行车的研究中占重要地位,对站点未来需求量进行分析和预测,可为管理者提前分配自行车和用户合理制定出行方案提供依据. 本文采用自回归求积移动平均（ARIMA）模型,对公共自行车高峰时段的需求量时间序列进行拟合和预测,并与基线法（Baseline）预测误差比较,结果显示对于不同站点类型的预测,此模型的预测值与实际值的平均相对误差均低于Baseline预测方法. ARIMA模型的预测精度相对较高,且预测结果可信,可为城市公共自行车管理和使用提供预测的理论与方法.     

不同区位电动自行车骑行距离影响研究

国内城市机动车出行拥堵加剧,技术的发展让电动自行车拥有灵活、轻便、续航持久、成本低等优点,加之共享电动自行车的推广,使电动自行车的使用量急剧上升。电动自行车在出行距离增加、替代其他交通方式出行的同时,也因事故频发而饱受争议。以电动自行车的骑行距离为研究对象,通过统计分析,构建Tobit模型,探究城市中不同区位电动自行车骑行距离的影响因素。分析结果表明:所处区位不同,路网条件对电动自行车骑行距离的影响也不同。在路网非机动车道路规划、设计及管理等环节,应分区位考虑。     

基于复杂网络理论的互联网租赁自行车站的配置研究

为解决互联网租赁自行车乱停乱放,侵占道路的问题,处理好其与公交系统的竞争合作关系,将自行车站点配置融入公共交通规划。采用改进的可达性拓扑度量法分析评价公交系统站点可达性,进一步结合自行车接驳范围,建立自行车站点配置模型。以天津市公交系统为例进行自行车站点的合理配置。结果表明:在公交系统中合理配置互联网租赁自行车站点后,公共交通网络平均出行站点数量降低了5.83%,平均换乘系数降低了4.27%,验证了模型的可行性和合理性,提高了公交系统网络覆盖率、站点利用率以及公共交通的出行效率。     

基于时空地理加权回归的共享单车需求影响因素分析

基于南京市多源数据对共享单车出行需求进行了分析。构建了时空地理加权回归模型,揭示了公共自行车使用量、土地利用与社会经济人口因素在时间和空间上对共享单车出行需求的影响。研究表明:时空地理加权回归模型的拟合结果显著优于最小二乘回归模型与地理加权回归模型;公共自行车的使用会促进共享单车的需求,特别是在早晚高峰时段和郊区;娱乐型兴趣点在中心城区会促进共享单车的需求,在郊区则抑制共享单车的需求;老年人与小汽车用户不倾向使用共享单车,但在良好骑行环境且租赁自行车理念很好普及的区域更容易选择共享单车出行。     

基于站距的公交网络优化模型

站距是公交线网设计的关键变量,它决定了乘客的出行时间和运营企业的运营成本,影响了公交车辆的平均速度．并决定了乘客的步行距离和步行时间．为对公交网络的设计和站点、站距的确定提供理论基础,以公交站距为着眼点,从乘客、运营企业、政府3方面提出了公交网络的优化方法,给出了乘客出行时间最少、运营企业成本效益最高、社会福利最大的多目标多赢优化模型．     

合肥市建成区医疗服务设施空间可达性研究

基于空间化的人口格网数据及网络地图路径规划API获取的不同交通模式出行成本数据,运用累积机会法和高斯两步移动搜索法分析合肥市建成区医疗可达性和空间分布格局。研究结果表明：1）合肥市医疗可达性以老城区为中心向外围圈层式衰减;2）驾车至最近医院的出行时间最短且稳定性较强,中长距离出行时,公交相对骑行和步行有较大优势,短距离出行时,优势微弱;3）不同交通模式下的等时区分异明显,空间覆盖率和人口覆盖率均达到90%以上时驾车、公交和骑行所需的时间分别为20 min、60 min和40 min;4）驾车模式下,合肥市老城区在不同时间阈值都具有较高的医疗可达性,新城区不同时间阈值的医疗可达性结果不同。     

共享单车的规模化扩张与精细化管理

短距离出行中,自行车交通拥有较为明显的竞争优势。现有的共享单车系统尽管运用了"互联网+",但从空间分配、系统构建、车辆投放角度出发,面临同以往私有化公共自行车企业相同的发展困境。研究发现,如果不采取有效的精细化管理措施,共享单车的发展将引发城市绿色出行环境的进一步恶化。未来可以从保障自行车系统路权、建立多样化的自行车服务系统以及融合智能化、信息化、可视化技术几个方面出发,优化共享单车系统,发展绿色交通,从而提升城市中个体的可移动性。     

公共自行车使用度与城市土地利用关联性研究

建立公共自行车租赁系统是提高城市交通运行效率、减少环境污染的有效途径,但是,国内许多城市存在公共自行车空间布点与居民使用不平衡的问题。通过调查分析公共自行车公众使用度及站点布局与其周边城市用地性质间的关系,通过居民出行分析,探求自行车公众使用度与城市用地性质之间的特定规律,以期为淮安市及我国其他同类城市公共自行车租赁点布局的完善提供借鉴。     

基于灰色聚类的城市公交系统评价研究

利用灰色聚类分析方法对邯郸地区公共自行车服务系统进行评价。在已获得的统计数据基础上,综合考虑站点间距、居民出行方式等多种因素,建立评价指标体系,从整体布局到车况本身,切实分析公共自行车服务系统。结果表明:邯郸公共自行车服务系统执行效果较好,基本达到低成本和高效率的目的,对增强群众选取绿色交通方式和完善公共自行车服务系统具有重要意义。     

探索城市公交客流移动模式

以石家庄市公交客流调查数据为实证研究对象,对城市公共交通网络的客流移动模式进行了统计分析。发现公交网络的站点上下车人数具有强烈的异质性,站点间客流量分布具有幂律分布特征,而公交乘客却具有峰值的出行距离分布,可以用负二项分布函数拟合。用随机游走模型再现了实证中观测到的标度性站间客流分布和有峰值的出行距离分布,并探讨了这些统计特征形成的可能机制。     

低碳生活观下南京公共自行车运营状况的调查研究

自行车由于不仅符合低碳环保理念、方便人们出行而且可以在很大程度缓解交通堵塞压力而越来越受到人们的青睐。通过对南京市民的问卷调查,利用科学的数据分析方法公共自行车的租赁与使用细则,完善站点自行车的管理与保养,合理设置自行站点,是优化南京公共自行车运营机制的重要保证。     

基于出行模式的公交IC卡乘客下车站点判断方法

对智能公交系统数据进行分析和挖掘,能够为城市公共交通系统的规划和管理提供科学的决策依据.一票制的公交IC卡收费系统仅在上车时刷卡,乘客下车站点的信息无法直接得到,而现有方法只能判断出部分乘车记录的下车站点,这成为公交IC卡数据应用的制约因素.根据公交乘客出行的时空规律性,提出基于通勤出行模式和关联出行模式判断下车站点的思路.利用通勤出行规律判断公交乘客的通勤OD,再根据其居住地和工作地站点信息对通勤出行的下车站点进行估计.依据公交乘客长期出行具有一定时空关联性的规律,通过将当日出行与他日的关联出行数据进行匹配来判断下车站点.对提出的方法进行算法实现,并应用大规模实际数据对算法进行了实验和精度分析.研究结果表明:该方法能够有效提高下车站点的判断比例,准确率达到87.90%,能够应用于实际的公交系统规划和管理工作.     

城市空间步行化研究初探

步行是一种短距离且灵活的交通出行方式,对于改善城市交通,优化城市环境具有独到的作用,在机动化时代依然是城市交通出行构成中不可缺少的一部分.当前我国城市机动化快速发展,在此背景下对城市步行问题进行系统深入的研究具有很强的理论和现实意义.研究了国外相关理论演变以及步行化模式的发展情况,辨析了现代步行化与传统步行的差异,并结合国内实际情况对城市空间步行化作了初步探讨.     

城市多级公交走廊的多目标选址方法研究

多级公交走廊的多目标选址方案的研究,能够更客观反映城市公交走廊实际运行特性,为寻求切实可行的公交走廊规划方案提供基础依据。文章通过服务分级概念解析公交走廊的客流集聚能力,构建了城市多级公交走廊的多目标选址模型,利用遗传算法求解该模型,对城市多级公交走廊的多目标选址方法进行了研究,并以小型网络验证了模型的准确性和适用性。结果表明:在投资水平为30000万元时,建设多级公交走廊相比于现状未设置公交走廊的路网,乘客总出行时间降低了81.3%,提高了路网的客流服务能力及通行效率;随着投资成本、公交走廊数量的增加,路网出行时间成本节约、公交客流量水平、运行效率均显著提升。     

北京南站公共交通可达性计算与评价

北京南站作为北京市重要的客运枢纽站,承担着铁路、地铁及地面公交上大量旅客的集散、换乘任务,为提高铁路进京旅客出行至市区的便利性,需要对其出行可达性进行计算及评价分析.选取旅客从北京南站出发,通过站内公共交通疏散到市区的出行可达性为研究对象,构建多模式公共交通可达性模型.结合调查数据和应用程序接口(application programming interface,API)出行数据,计算旅客由北京南站至市内区域的地面公交、地铁和地铁换乘地面公交的出行时间,通过ArcGIS软件绘制不同时段下可达范围,结合城市地形结构与土地利用对出行可达性进行分析.选取公共交通出行时间、换乘次数为指标,对北京南站公共交通系统可达性进行评价.结果表明,北京南站公共交通可达性受到地铁线路网络的走向和站点分布的影响,可达性范围受地形、公园设施等土地利用的影响,不同时段的可达性与地面公交的交通状况相关.该方法可用于提升公共交通枢纽系统运行效率的运营优化指导,评价结果同时对于城市公共交通网络的优化具有指导意义.     

基于MAPX的公交查询算法设计与实现

依据游客在出行时选择公交线路的心理调查统计结果,指出换乘次数最少是乘客出行时考虑的首要因素。文中捕述传统的Dijkstra算法,并分析Dijkstra算法不适合公交网络最优路径选择的原因,提出一种基于站点数量最少的公交最短路径改进算法。最后根据这一算法设计基于VC和MapX的城市公交查询系统模块,取得较好的实验效果。     

公交网络最优出行路径模型与算法研究

随着城市公交线路发展的加速,公交最佳路径的选择已成为人们出行亟待解决的问题.模型中通过对乘车方式进行分类,针对乘客出行的不同需求,同时考虑步行因素,运用Dijkstra算法并通过层次分析法构建因素指标,从而寻找出行的最优路径,较好地解决了交通网络模型问题.     

城市公交网络拓扑特性与鲁棒性实证研究

公交网络拓扑特性与鲁棒性是评价城市公交网络可靠性的两个重要方面。文章选取截止到2014年5月的济南市195条公交线路和1433个站点为样本数据,采用space L方法构建济南市公交地理空间网络模型,分析公交网络站点度及度分布、平均最短距离、平均聚类系数、介数、网络有效性、网络最大连通率等拓扑性质;对济南市公交网络鲁棒性进行实证分析,并给出优化对策。结果表明:济南市公交网络具有较小的平均最短距离和较大的聚类系数,度分布为指数λ=2.112的幂律分布,是具有小世界特征的无标度网络;该网络对随机攻击具有鲁棒性,对蓄意攻击具有脆弱性,基于度数的蓄意攻击对公交网络鲁棒性影响最大。