基于TOD模式的城市交通与土地利用协调关系评价

采用一种新的非参数统计分析方法,建立了TOD(Transit-Oriented Development)模式下城市交通与土地利用协调关系的评价指标体系,构造出评价两者协调关系的数据包络分析(DEA)模型.该模型无需预先给定评价指标的权重,且能够识别出无效单元的成因及改进方向.利用模型对我国16个典型城市的交通与土地利用协调情况进行了评价分析,从而为我国城市交通系统规划与土地利用系统规划提供决策依据.

城市居民出行方式选择的结构方程分析

为克服Logit类模型的局限性,以出行链为分析单元,构建了快速城市化进程中居民出行方式选择的结构方程模型.首先,依据已有研究基础及城市化进程中居民出行特征,确定影响居民出行方式选择的3类因素,建立影响因素与出行方式之间的关系结构;在此基础上,构建结构方程模型,利用北京市居民出行调查数据对模型进行辨识与修正,最终得到了个人与家庭属性、土地利用、出行链等各类因素对出行方式的影响方向与程度.研究结果对优化居民出行方式结构、改善城市交通拥堵具有指导意义.

居住地、出行方式与出发时间联合选择的交叉巢式Logit模型

为刻画居住地、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取房价、出行耗时、出行费用及个人属性等作为效用变量,以居住地选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统巢式模型.利用2005年北京市第3次居民出行调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变引起的备选方案选择概率的改变.参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL(Nested logit)模型更优的统计学特征,当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其居住地.直接和交叉弹性分析表明,对于小汽车方式的远距离通勤者,即使额外收取费用亦难以降低其出行比例;当通勤距离小于5km时,一种方式出行时间的变化对另一种方式选择概率的影响微乎其微,而当通勤距离在10～20km时,这种影响最显著.

城市交通与土地利用互动机理研究

城市交通与土地利用之间存在着复杂的互动关系,研究二者的互动机理,对从根本上解决城市交通问题以及实现城市可持续发展具有重要的理论与现实意义。首先分析城市交通与土地利用的关系,指出二者之间存在相互依存、相互促进的互动关系;然后建立数学模型描述二者互动的方向及程度,从模型稳定性分析可以看出,当满足一定条件时,二者能够达到一种“互补共生”的稳定平衡状态;在此基础上,结合实例对模型进行仿真,验证了模型的稳定性条件;最后,基于二者的互动机理提出一些城市规划对策。

基于BP神经网络与马尔可夫链的城市轨道交通周边房地产价格的组合预测方法

为解决先验数据有限且存在大量不确定因素情况下,城市轨道交通周边房地产价格的预测问题,提出一种基于BP神经网络与马尔可夫链的组合预测模型。首先,采用BP神经网络,使用较少量的样本数据完成城市轨道交通周边房地产价格曲线的粗略拟合;在此基础上,借助马尔可夫链进行系统状态划分,缩小预测区间以提高预测精确度;最后,运用基于BP神经网络与马尔可夫链的组合模型,对北京市轨道交通13号线周边房地产价格进行了预测分析。计算结果表明,该模型具有较高的精度和可靠性。

基于混合遗传算法的城市土地利用形态与交通结构的组合优化

以出行总时间最小为目标,建立了在一定土地及人口约束下的土地利用形态和交通结构的组合优化模型,在此基础上,针对传统算法的局限性,提出一种新的混合遗传算法.该算法融合了遗传算法、模拟退火算法和动态惩罚函数法的优势,并在求解过程中引入Gray编码和非均匀变异算子.计算实例表明,该算法能够克服传统遗传算法容易过早收敛以及传统模拟退火算法全局搜索能力不足的缺陷,具有较高的运算效率和求解质量.

居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的交叉巢式Logit模型

为刻画出行链、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取出行耗时、出行费用及个人与家庭属性等作为效用变量,以出行链选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统NL模型。利用2010年北京市居民工作出行的小样本调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变对备选方案选择概率的影响。参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL模型更优的统计学特征,并发现当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其出行链结构。直接和交叉弹性分析表明,与简单链的小汽车出行者相比,复杂链的小汽车出行者对出行时间与出行费用的敏感性较低。研究结果可以为制定和评价交通需求管理政策提供依据。

城市交通与土地利用协调关系的数据包络分析模型

为评价高密度开发特征下城市交通与土地利用之间的关系，提出了评价指标体系。建立了评价二者协调关系的数据包络分析（DEA）模型。利用模型计算了1990～2005年北京市八区交通与土地利用的协调程度，识别了影响二者协调发展的关键因素。分析结果表明：1994年以前以及2003年之后的各年交通与土地利用双向协调发展指数均达到或接近1，协调性相对较好，而1995～2003年的协调性相对较差；就业居住比的投入贡献值为2．7439，位居土地利用系统指标贡献值之首，公交承担率的投入贡献值为2．7331，位居城市交通系统指标贡献值之首，说明公交承担率过低，就业岗位与人口分布失衡是影响北京市交通与土地利用协调发展的主要制约因素。

快速城市化进程中居民出行的方式选择

优化居民出行方式结构是"十二五"期间我国各城市治理交通拥堵的关键思路。针对快速城市化进程中居民出行及土地利用模式的变化特征,以出行链为分析单元,构建快速城市化进程中居民出行方式选择的结构方程模型。首先,依据已有研究基础,确定影响居民出行方式选择的三类因素,提出描述诸影响因素与出行方式之间关系的若干研究假设;在此基础上,构建居民出行方式选择的结构方程模型,利用北京市居民出行调查数据对模型进行辨识与修正,最终得到了个人与家庭属性、土地利用、出行链等各类因素对出行方式的影响方向与程度。研究结果对优化居民出行方式结构、改善城市交通拥堵具有指导意义。

轨道交通建设影响下土地利用性质空间分异的组合预测模型

在先验数据有限且存在不确定因素情形下,为解决城市轨道交通沿线土地利用性质空间分异的预测问题,提出一种基于系统云灰色模型和马尔可夫链的组合预测模型。采用系统云灰色模型,使用较少量的历史数据完成城市轨道交通沿线各类性质用地面积变化曲线的粗略拟合;借助马尔可夫链进行系统状态划分,通过缩小预测区间以提高预测精确度;运用组合预测模型,对2003—2015年南京市轨道交通1号线主要吸引范围内土地利用性质的空间分异进行了预测分析。计算结果表明:轨道交通建设加剧了城市土地利用性质的空间分异,其周边各种性质的土地利用面积变化趋势呈现出非平稳随机过程特性;轨道交通建设对不同性质土地利用的影响方式与影响强度各不相同,其中,对居住用地具有强烈的吸引作用,对公建用地吸引作用不明显,对工业用地具有明显的排斥作用。

考虑偏好差异与备选方案相关性的居民出行方式选择模型

为克服传统logit模型的IIA缺陷,构建合适的居民出行方式选择模型。尝试结合广义极值模型与潜在类别模型,选取出行费用、出行时间、停车费用及等待时间等作为方式选择效用变量,选取个人收入、出行目的与出行距离作为类属函数变量,构建一种区分潜在类别的配对巢式logit模型,该模型能同时刻画备选方式之间的相关性以及出行者的偏好差异。利用2005年北京市第三次居民出行调查数据,对模型参数进行估计和检验。参数估计结果表明:1)相较于传统MNL模型与不区分潜在类别的配对巢式logit模型,区分潜在类别的配对巢式logit模型具有更优的统计学特征;2)对出行费用敏感的出行者比例大于对出行时间敏感的出行者比例,提供交通服务时,降低费用将比缩短时间更为有效。

考虑空间相关性的居民居住选址模型

研究目的:为刻画居住备选方案之间的空间相关性,确定合适的居民居住选址模型。研究方法:在广义极值理论的基础上,选取通勤成本、住房成本、小区特征、家庭社会经济属性等效用变量,构建基于广义极值理论的配对巢式Logit模型。利用2008年重庆市主城区居民出行调查数据,对模型参数进行估计和检验,并对模型进行弹性分析,分析效用变量的改变引起的备选方案选择概率的改变。研究结果:(1)配对巢式Logit模型具有比传统MNL模型的更优的统计学特征;(2)交叉弹性分析结果表明,配对巢式Logit模型能刻画相邻备选方案的空间相关性,较以往研究更接近现实。研究结论:配对巢式Logit模型是分析居民居住选址行为的有力工具。

服务大城市交通排堵的集约型土地利用模式

目前，交通问题已成为制约我国各大城市发展的主要瓶颈，而交通供需不平衡是城市交通问题产生的直接原因。长期以来，城市建设部门和交通部门不断加强交通基础设施建设，以图缓解供需矛盾。但实践表明，单纯依靠扩大交通供给是难以满足日益增长的交通需求的，欲从根源上缓解城市交通供需矛盾，还需从优化交通与土地利用之间的关系入手。

基于网络广义极值模型的居住地和通勤方式同时选择模型研究

基于随机效用最大化理论,选取个人属性、社会经济属性、出行特性和土地利用属性因素为联合选择模型影响变量,以居住地区位选择集合和通勤出行方式选择集合的组合作为模型的选择项,构建居住和出行方式联合选择的网络广义极值模型,刻画日益增长的交通拥堵情况的影响变化及其在不同的就业地模式下对居住再选址和出行方式转变的潜在影响,从微观角度研究居住就业与城市通勤交通出行关系。利用Biogeme软件,对模型参数进行估计和检验,同时对模型进行弹性分析,分析不同影响因素的变化引起的方式选择概率的变化。结果表明,相比郊区的通勤者,中心区的通勤者对出行时间的增加更为敏感,更易于改变出行方式和居住区位,以抵消交通拥挤引起的负效用。

基于混合高斯模型的行人检测方法

针对道路交通中行人的特点,从参数更新、背景估计和前景分割三个方面改进传统的混合高斯模型,提出一种有效的行人检测方法。首先,利用基于图像分割的参数更新模型,减少将静止前景判定为背景的可能性;其次,采用前景融合时间调整机制,控制前景融入背景的时间;最后,引入均值权值的概念,优化前景分割的条件。试验结果表明,改进的算法优于传统的混合高斯模型,具有良好的鲁棒性和自适应性,可正确检测出移动速度缓慢或静止的行人。

基于DEA和灰色关联分析的区域公路网综合评价方法

提出了一种基于数据包络分析(DEA)和灰色关联分析的区域公路网评价方法.该方法综合了DEA和灰色关联分析两种方法的优势,以灰色关联分析为中心模型,通过复合DEA模型来确定每一个被评价对象(决策变量)中各点关联系数的权重向量,从而计算出相对最优的关联度,实现对评价对象客观的优先排序.该方法不但能克服确定权重时的主观性,而且通过对各指标的"非均一"赋权,有利于达到优先序评价的"最优性".最后通过对我国部分省区公路网的评价实例说明了方法的有效性.

混合交通网络设计的双层模型及遗传算法求解

根据混合交通网络设计问题的特点,利用双层规划模型和遗传算法对该问题进行求解。对交通网络中的路段进行分类,通过限定决策变量的取值范围,将混合交通网络离散化。建立混合交通网络设计的双层模型。其中,上层模型以方案总投资额最小为目标函数,以路段负荷度和可行域为约束条件;下层模型为交通流分配的用户均衡模型。根据所建模型的离散特性,研究其遗传算法解法,并给出算法的具体实现步骤。以一个抽象的交通网络为例,给定网络中的路段属性、OD交通量等参数,利用MATLAB软件对模型编程求解,能够获得满意的交通网络设计方案,表明双层模型和遗传算法是一种研究混合交通网络设计问题的有效方法。最后,对该模型存在的不足及改进方向进行了探讨。

耗散结构及熵变理论在区域交通系统中的应用探讨

区域交通系统是一耗散结构。基于交通系统的特性,选择区域交通网络有效路段上的平均交通拥挤度为序参量,来描述区域交通系统的演化过程和方向。通过分析区域交通系统的耗散结构属性,利用熵理论和信息论,建立了区域交通系统熵测算模型,并利用该模型对1998￣2004年间北京都市圈交通系统熵进行了实证性测算研究,并根据熵变理论,对该区域内交通系统演化过程及方向作出分析。