公共交通乘客个体活动链的日相似性研究

刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于PrefixSpan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频繁序列模式,采用Levenshtein距离度量3类乘客活动链日维度的相似性.结果表明:每类用户中约70%乘客的频繁活动序列是对称模式;普通卡和学生卡用户的相似性高于老年卡用户,平均值分别为0.645、0.649和0.530;3类乘客的工作日与非工作日活动链具有明显差异,而工作日之间或非工作日之间具有较高相似性.本文有助于定量解析公共交通乘客的出行活动规律,为科学优化公共交通服务提供依据.

基于出行时间可达性的公共交通竞争力评估模型

为实现区域公共交通与小汽车间出行竞争力的定量化评价和影响关系解析,利用公共交通动静态数据、出租车运行数据及出行调查数据提取公共交通个体出行链和小汽车出行用时等信息,结合路径规划API(Application Programming Interface)计算公共交通及小汽车全过程出行耗时,基于全过程出行时间可达性视角构建公共交通竞争力评价模型;考虑公共交通竞争力的空间效应,分别选取土地利用和交通设施因素作为解释变量,提出基于空间杜宾模型的公共交通竞争力影响模型;以北京市为例,探究早、晚高峰等不同时段下区域公共交通竞争力与各影响因素之间的交互关系。结果表明:早、晚高峰期间公共交通竞争力的平均值均在1.50以内,平峰时段约为1.74,市中心区、地铁沿线和大部分居住社区周边区域的公共交通出行竞争力相对较高;各时段下公共交通竞争力呈现明显的空间依赖性,且存在“低-低聚集”“高-高聚集”的典型聚集区域;土地利用混合度、办公就业密度和地铁站点密度等因素具有显著的负向空间溢出效应,而道路网密度和绕行系数则表现出显著的正向效应。综上,所提出的评价模型能够定量化评估公共交通竞争力,所建影响模型能够在考虑空间依赖性的基础上解释竞争力与因素间的相互关系。

重大疫情对乘客公共交通依赖性的影响

深入探究重大疫情对乘客公共交通使用行为和依赖性的影响,有助于针对性地改善公共交通服务质量和供需平衡情况。结合前景理论与计划行为理论,开展重大疫情时期SP/RP出行调查,从出行行为表现维度选取3个指标并利用k-means算法标定公共交通出行群体,从7个层面筛选公共交通依赖性内外部影响指标,采用结构方程模型构建重大疫情对乘客公共交通依赖性影响模型。结果表明,个体属性、出行环境和出行特征潜变量通过改变个体心理因素间接影响乘客公共交通依赖性,反映了乘客公共交通依赖性受主客观影响因素的共同作用;重大疫情下出行意向对公共交通依赖性的正向作用强度为0.36,低于常态化时的影响强度0.51;出行环境的正向影响效应较强,而个体属性影响效应较低且与公共交通态度和主观规范呈负相关性;此外,自行车可用性、是否途径风险区和出行强度影响度几乎不影响乘客公共交通依赖性;而防控政策了解度、主观规范变量和公共交通出行偏好的影响作用显著,反映了重大疫情时期在公共交通市场中社会促进效应与消费心理学中的模糊效应较为明显。

多场景模式下网约车与巡游车运营特征差异及调度策略研究

基于厦门市出租车的GPS数据、订单数据以及路网、行政区和蜂窝网格空间矢量数据等,提出了多源数据预处理规则,构建了出租车运营特征指标体系,探究了常态化和疫情条件下出租车的运营特征和需求时空分布情况.研究表明:厦门市80%网约车与巡游车的订单运距分布在10 km以内,而在长距离出行时居民更倾向于选择网约车;出租车需求热点区域主要集中在重要交通枢纽、居住区、商业区、景区和高校等地;网约车的日均载客次数、平均运距和运行时长均高于巡游车,空驶率低于巡游车;城市中心区域网约车和巡游车订单量相对均衡,由内向外均衡性逐渐变差,以网约车为主;网约车订单量在工作日呈双峰特征,在非工作日和节假日期间呈单峰模式,而巡游车订单量在08:00达到较高水平后保持相对稳定状态;2020年后疫情时期巡游车的空驶率显著增加,而网约车的空驶率保持相对较低且稳定的状态.研究有助于精准提升多场景模式下城市出租车行业供需动态平衡、运营服务水平和乘客出行满意度.

基于用户与资源一体化的公共自行车自适应调度模式研究

当前公共自行车已在国内广大城市获得普及使用,然而在各公共自行车租赁点经常出现'无车可借,无处还车'的尴尬局面,究其原因主要是由于自行车使用中存在分布不均匀,调度不及时造成。当前普遍采用的'人工+调度车'的调度模式不能及时感应自行车的分布不均匀性,对自行车损伤较大等问题。为了克服当前自行车调度的不足,本文提出一种基于用户资源一体化的公共自行车自适应调度模式,其应用互联网技术、GPS定位技术、移动通讯技术等实时进行自行车用户、自行车、调度平台三者之间的信息交互,调度平台将各站点历史数据、实时车辆信息和用户出行需求信息在时间和空间上进行动态结合,通过分析各站点实时需求量,利用经济手段通过奖励机制及时而自动的引导用户将自行车停放到合适的地点,从而实现自行车的自适应调度。