基于出行行为分析的地铁通勤票价折扣研究

针对当前城市交通拥堵问题,对轨道交通票价的合理设定进行研究,以提升公共交通吸引力和缓解财政压力.首先,基于正交设计法设计问卷并开展意向调查(Stated Preference,SP),构建基于巢式Logit(Nested Logit,NL)模型的通勤者出行方式选择模型;其次,通过分析通勤通道内地面公交、地铁接驳公交以及地铁等公交票价对小汽车和出租车的分担率的交叉弹性,选用地铁票价作为优惠对象;再次,基于Pareto最优理论,以公共交通分担率和公共交通票务收入的双提升为目标,构建变动需求下的通勤地铁票价折扣模型;最后,以天通苑-北京五环内市辖区通勤通道为例,采用非支配排序算法(Non-dominated Sorting Algorithms,NSA)确定地铁票价的合理折扣范围.研究结果表明:当地铁票价的优惠幅度介于7%~13%之间时,可实现Pareto最优态,当地铁票价的优惠幅度为13%时,通勤通道地铁及地面公交分担率的最大涨幅为6.1%.

公交票制票价多样性及客流效应分析

优先发展公共交通,提高公交运行效率,不仅是缓解城市交通拥堵的有效措施,也是调整城市交通出行结构、改善城市人居环境、促进城市可持续发展的必然要求.为制定科学、合理的公交票价政策,引导大众选择公共交通方式出行,以成都市为背景,采用问卷调查方法对不同出行者、不同票制、不同票价、不同换乘费用进行意愿调查,得到最大满意度票价;基于调查数据,进行供求曲线分析,提出以最适票价满意度作为供求平衡点;通过票价意愿曲线,进行客流、票价间敏感性分析,得到不同出行者票价梯度变化规律.本研究可为公交分担率提升,合理票制票价的制定提供依据.

基于多源数据融合的高铁枢纽多模式换乘客流分担率估计

为实现高铁客运枢纽换乘客流分担率的精准辨识,研究结合多模式公共交通大数据,提出了一类基于广义出行链的高铁客运枢纽换乘方式选择模型。通过对不同公共交通方式换乘阶段的关联和融合,提取以高铁客运枢纽为端点的个体广义出行链,分析高铁客运枢纽换乘客流的时空分布特征;综合考虑高铁客运枢纽乘客的个体经济社会属性、主观心理因素及其个体出行特征对换乘方式选择行为的影响,并结合个体广义出行链的特征,基于多指标多原因(MIMIC)模型和多元logit(MNL)模型提出高铁客运枢纽乘客换乘方式选择模型。以北京南站实际数据作为模型的输入,得到了换乘客流方式分担率的估计值。比对分析估计值和真实值可知,误差在可接受范围内。

非集计-弹性模型在公交出行需求分析中的应用研究

在对非集计-弹性模型进行推导的基础上,对济南公交出行需求的票价弹性影响和出行时间弹性影响进行了分析.结果显示,济南公交票价弹性值为-0.234,公交出行时间的弹性值为-0.394.公交出行时间对公交出行需求的弹性要高于公交票价的弹性,说明通过缩短公交出行时间,提高公交服务水平来增加公交出行吸引力将更有效.

基于非集计模型的公交票价弹性研究

利用城市居民出行意愿调查数据,结合济南公交发展历史数据,通过构建非集计模型,分析得到济南公交票价弹性值。结果显示,济南公交票价弹性值为-0.234,略低于国内外相关研究结论。公交出行时间对公交出行需求的弹性要高于公交票价的弹性,通过缩短公交出行时间,提高公交服务水平来增加公交出行吸引力将更有效。

济南公交票价弹性分析

利用城市居民出行意愿调查数据,结合济南公交发展历史数据,通过构建非集计模型,分析得到济南公交票价弹性值,对不同票价下的居民出行方式选择概率进行了预测,研究结果将对公交企业利用价格杠杆提高公交分担率提供依据。