混合公交系统的票价和服务区域协同优化

为促进需求适应式双线混合公交系统的发展,对矩形区域内固定公交/需求响应式公交服务区域和需求响应式公交票价进行协同优化.采用连续逼近法,推导出运营商和乘客的成本构成.构建了非线性规划问题,在运营商收益非负的约束条件下使用户总成本最小化.设计数值实验,检测不同需求水平下优化模型特性.结果表明,时间价值参数对服务区域的影响较大,对票价的影响较小.算例中时间价值从20元/h增大到40元/h时,需求响应式公交服务区域面积占总区域面积的比例从24.5%增大到32.0%.需求密度对用户成本的影响较大,低需求密度下需求响应式公交的最大偏移距离与用户成本成负相关关系,而在高需求密度下则相反.灵敏度分析中最佳的需求响应式公交服务区面积占总区域面积的比例均小于50%.

共享电动汽车选择行为分析

为探索共享电动汽车选择行为,构建出行行为选择模型,基于南京市出行者选择行为调查数据,采用计划行为理论、技术接受理论和结构方程模型,综合考虑出行者个人社会属性、出行特征及潜变量,分别构建不包括潜变量的多项Logit模型和包括潜变量的混合选择模型,并对这些因素进行显著性和敏感性分析.结果表明:不包括潜变量的多项Logit模型中,模型拟合系数(伪R2)为0.275>0.2,表明模型拟合效果较好,年龄、收入、拥有机动车、受教育程度、对共享电动汽车了解程度等因素存在显著影响;在包括潜变量的混合选择模型中,模型拟合系数(伪R2)为0.354>0.275,表明模型拟合效果优于多项Logit模型,对共享电动汽车了解程度、拥有机动车、舒适性、快捷性、行为态度、使用偏好、行为意向、使用障碍、站点障碍、车辆障碍、个人障碍等因素存在显著影响.

信号交叉口排队长度估算模型研究

交通拥堵是当今世界的难题,而排队长度作为评价信号交叉口运行效率的一个重要指标,能有效反映交叉口处的运行状况。本文以信号交叉口的排队长度为研究对象,建立了信号交叉口平均排队长度和最大排队长度估算模型,并通过微观交通仿真对建立的模型进行了验证。

基于ArcGIS的城市交通规划基础数据分析与应用

城市综合交通及居民出行调查数据容量大且冗杂,对数据进行有效处理与分析极其重要。以Arc GIS为软件技术平台,结合城市交通规划的基本理论与方法,对城市地理空间的基础数据进行分析,在GIS中实现数据获取、空间分析、成果表示三项功能,然后利用基于GIS中网络分析功能,求解路网时间最佳路径和基于网络的公共设施服务水平分析,实现与交通规划基础分析工作的相结合,验证了可以利用Arc GIS整理和分析交通规划中的基础数据。

基于改进聚类算法的共享汽车网点选址研究

为合理进行共享汽车网点选址,提高共享汽车使用率,以成都市滴滴快车平台出行数据为基础,将K-means算法与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行改进,提出了一种新型算法——KM-GA算法,进行共享汽车网点选址研究。针对成都市青羊区用户出行需求得到15个共享汽车网点,并将该算法得出的结果与常用选址聚类算法Kmeans、DBSCAN以及支持向量机(SVM)进行对比。结果表明,无论是网点距离和、需求量、覆盖率还是土地价格,KM-GA算法得到的结果均优于其他3种算法。该算法合理地确定了K值的取值,避免了传统K-means算法易陷入局部最优解的弊端,为共享汽车选址提供了新的思路。