基于手机信令数据的广州都市圈出行特征分析

利用手机信令数据分析了广州都市圈的居民出行特征,运用统计分析和OD分析方法,探究了广州都市圈城际出行规律,结果表明,前往广州的跨市出行热点区域集中于广州中心城区,而非广州与相邻城市的边界地带。特别是通过分析跨市出行通勤率与圈层大小和城市类别的相关性,发现跨市出行通勤率与圈层大小相关性较弱,且与城市类别关系不强。此外,联系紧密的广州和佛山地区二者之间的出行具有相似性,反映出行“有去有回”的特点。

考虑出行特征的电动汽车协同充电调度优化研究

针对大规模电动汽车无序充电导致的充电供需不平衡和资源利用率低等问题,在分析用户出行特征的基础上,提出电动汽车协同充电的调度优化策略。通过经济激励改变电动汽车用户的充电选择,并结合电网的分时电价策略协调充电站内各时段输出功率,以充电站收益最大化为目标建立电动汽车协同充电调度优化模型。为降低解空间的维度,加快求解速度,将模型分解为充电调度主问题和站点功率协调分配子问题,利用改进遗传算法编码求解模型主问题,并通过调用Gurobi求解器求解子问题。最后,分别在经典路网和现实路网中进行仿真实验。结果表明:电动汽车协同充电调度能够提高充电资源利用率和站点收益;随着调度补偿力度增大,站点收益提升效果逐渐减弱;较高的电力峰谷价差可以激励充电站主动实施充电调度和时段充电功率的协调分配,提高站点服务率并缓解电网负载波动。

决策树优化选择下城市交通出行特征研究

文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根据分类后各个不同特征叶子节点对上层子节点的总占比进行城市交通出行特征优化选择分析,并在“Occam's razor”的基础上,利用重新引入法提出优化方法,解决C4.5决策树算法存在的过度拟合问题,提升城市交通出行方式分析效果。实验结果表明,该方法可有效分析城市交通现有出行特征,指导城市交通规划,依据该方法的分析结果对早高峰线路进行优化后,有效减少了长距离拥堵路段,同时避免了严重阻塞路段的产生。

出行特征视角下社区老年人日间照料中心配置研究

社区养老设施是支持老年人实现“在地化养老”的重要环节,在未来的城市建设中将大量配置。文章聚焦社区老年人日间照料设施,以深圳市为例,通过走访调研,收集老年人使用设施的出行数据,并基于设施供需匹配水平及布局公平性,综合评价设施配置的现状。研究发现:第一,老年人日间照料设施配置落后于老年人口增长,且存在设施运营不佳等现实问题;第二,老年人使用社区日间照料设施出行,可接受的最大范围远大于设施的服务半径;第三,综合分析设施供需匹配情况及布局公平性评价,认为目前社区老年人日间照料设施配置处于供给不足且分配不均阶段。文章结合老年人使用设施的出行特征、设施供应能力与空间服务水平评价,从设施分级体系构建、设施15分钟生活圈配置优化和设施功能空间耦合三方面,提出促进设施配置优化的建议。

巡游出租车满意度调查及出行特征分析

出租车作为城市综合交通系统的重要组成部分,为市民提供了便利的交通服务。现阶段,对比网约出租车的迅速发展,巡游出租车在定价、服务等方面所存在的一些问题逐渐显现出来。文章通过问卷调查西安市市民分别对巡游出租车和网约出租车的满意度,将结果进行对比分析,利用R语言软件对西安市的巡游出租车工作日订单数据进行出行特征分析,得出西安市巡游出租车运行的时间、空间特征。针对需要改进的问题,做出巡游出租车运营服务升级的优化策略,从而提高巡游出租车在出租车市场上的竞争力。

基于出行特征的汽车客运站最高聚集人数测算研究

为实现汽车客运站最高聚集人数的准确测算,在现有客运站最高聚集人数研究成果基础上,进一步探索出行特征与旅客到站时间之间的影响机理,针对同一车站不同发车环境下的班车旅客到站时间倾向性进行统计分析,认为旅客因出行特征的不同,其到站时间存在明显差异;在保证数据获取便捷的基础上选取5个出行特征对旅客到站时间进行预测;进而构建考虑旅客到站时间差异的车站最高聚集人数计算模型,并以重庆陈家坪汽车站为例进行案例分析,验证了方法的有效性。

老年人公交出行特征及引导策略研究综述

全世界范围内老年人口比重正在快速增长,这一群体的出行需求受到社会各界越来越多的关注。老年人的自然衰老过程伴随着身心健康水平的下降,这些变化可能对其的出行产生重大影响,因此,老年人的出行行为相比年轻群体产生了较大变化。在中国,公交作为一种低成本、大运量的交通工具,成为老年人的主要出行方式之一,研究老年人公交出行的特征,有助于深入了解老年人公交出行需求。本文从老年人公交出行当前发展现状出发,围绕老年人公交出行特征、影响老年人公交出行的因素、老年人公交出行满意度、老年人公交出行引导策略等四个方面对老年人公交出行的研究现状进行了综述并指出现有研究的重点。老年人出行行为方面,公交IC卡数据和问卷调查数据被广泛应用于老年人出行目的、频率、时空特征等问题的统计分析,但对其出行机理的研究有限。影响老年人公交出行的因素主要集中于探究个人属性(年龄、性别、健康状况、经济水平、家庭结构等)和环境因素(天气、地形、城市用地、服务设施、政策等)。在老年人公交出行满意度方面,由于身体机能下降的原因,老年人更加关注公交出行的舒适性、便捷性和安全性。老年人公交出行引导策略方面,众多城市通过出台相关政策法规、改善公交出行环境、保障公交出行安全以及提高公交服务水平等措施主动引导老年人合理出行。最后,本文对老年人公交出行未来发展趋势进行了展望,以期能够为打造适老化的公交出行服务提供参考。

基于多模式交通网络建模的居民出行特征探测——以深圳市为例

当前研究多基于单一数据源模拟单一出行模式的交通网络,难以客观全面地反映居民真实出行特征。该文以深圳市为例,提出基于交通小区划分和站点路径匹配的多模式交通网络建模方法和居民出行特征分析的多特征融合算法。首先,顾及交通网络时空分异性,设计多尺度交通小区划分算法简化复杂网络;然后,利用站点路径属性与交通小区匹配连接,构建多模式集成的复杂交通网络模型;最后,综合利用移动轨迹挖掘和特征融合技术,设计多模式出行特征融合算法,系统刻画多模式融合下的居民出行特征。实验结果表明:相比仅使用单一数据源,多模式集成方法能有效消除数据偏差,更准确地揭示区域间的交通紧密程度,更全面地反映居民的出行行为和偏好,可以更好地为城市规划和交通治理提供科学决策依据。

基于聚类算法的公共交通乘客出行特征分析——以北京市为例

为掌握乘客的精细化出行需求,进而提升公共交通系统的服务品质,以北京市为例,利用智能卡数据对乘客的出行特征进行分析。首先通过数据预处理获取乘客的完整出行链,然后从出行强度、出行时间和出行空间三个维度提取乘客出行特征指标,并利用主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)对其进行降维处理,最后基于降维后的特征利用不同的聚类算法对乘客进行分类。研究结果显示:K-means++算法的聚类效果最佳,聚类结果包含5类具有不同出行特征的乘客群体;其中类型一乘客的出行强度较大且出行时空特征稳定性较高,具有较明显的通勤出行特征,该类型乘客人数仅占总乘客数的18.4%,但其出行量占比超过55%,由于其公共交通依赖度较高,高峰期间应作为重点保障对象;类型二主要为生活类出行乘客,其出行时空稳定性较低,应深入挖掘此类乘客的个性化生活出行需求;类型三~类型五主要为低频或偶然出行乘客。根据乘客多天的出行链,进一步挖掘类型一乘客的居住地和工作地,结果显示乘客居住地主要分布在回龙观、天通苑以及黄村等区域,工作地主要分布在国贸、中关村和望京等区域,与北京市现状相符。

限行影响下的城市机动车出行特征研究——以浙江省杭州市为例

以浙江省杭州市为研究对象,分析研究限行新政策实施前后居民出行方式的变化,对目前有驾驶证的杭州市居民的出行特征进行深入分析,研究回收调查问卷中的信息,全面阐释杭州市限行新政策的影响,为杭州未来交通发展提出可行性建议。在完善杭州市限行新政策的基础上,切实提升人民生活的幸福感,构建人性化交通,体现以人民为中心的理念,达到便民利民的目的。

基于多源异构大数据的出行特征分析——以苏州工业园区为例

融合交通相关的多源异构大数据,持续推进年度交通需求特征分析,是提升交通数字化治理能力的重要工作。基于苏州工业园区连续3年交通出行特征研究工作,形成构建多源数据融合分析的工作体系,建立17类多源异构数据库,形成综合特征分析指标体系,并改进多源数据融合分析算法。连续3年在长三角区域、都市圈和市域市区视角下,研究疫情下苏州工业园区人口岗位、职住和出行特征变化,区域跨市出行需求变化和综合交通枢纽出行需求特征,及时响应和支撑苏州工业园区城市交通发展决策工作。

大、中城市典型出行特征及交通模式探讨

为探讨不同规模城市在城市发展阶段、空间形态、出行特征差异性下的合理化交通模式选择问题,以广州市和汕头市的调查数据为基础,研究这两座城市在社会经济发展、职住聚散、交通出行特征和交通出行模式等方面的差异性,并基于不同交通出行模式特征及适用条件和城市发展战略,提出大、中型城市交通模式差异化的选择方法。研究结果表明:大城市应采取“去中心化”方式发展,其中心城区应强化公交都市模式的建设,其外围城区应由均衡发展模式向公交主导模式进行转变,其外围非城市地区则应注重个体出行与公共交通的均衡发展,适应差异化的交通需求。中等城市的中心城区应从以小灵快交通为主导的模式向以公共交通为主导的模式转变,引导该地区居民形成公交出行的习惯,适应其中心城区高质量发展与建设的趋势,其外围地区则应构建与其短距离出行、均值化密度相适应的以个体交通为主导或均衡发展的模式。该研究成果可为大、中型城市的交通模式的构建和选择提供参考。

基于公交刷卡数据的西安市公交出行特征研究

为准确快速地分析公共交通出行特征,解决传统公交调查方法成本高、周期长等问题,提出通过挖掘公交刷卡数据来分析公交出行特征的方法。基于西安市21 d的公交刷卡数据,首先深入分析刷卡数据结构,提取有效信息,其次将刷卡数据与GPS报站数据相结合,挖掘乘客上下车地点,然后构建西安市公交乘客职住特征模型,并进一步识别公交乘客职住地,最后从公交通勤角度剖析西安市公交出行特征。

常州市武进区中心城区小学出行特征分析

为了解武进区中心城区小学师生的出行特征,选取了4所小学,通过问卷对其进行行为调查(RP)和意向调查(SP),从而定量化分析小学师生的出行结构、接送比例、校车支持度等出行行为和出行意愿,并结合学区范围、上下学安排、办学规模等,提出缓解小学校园内外“占道停车”“交通拥堵”等问题的策略,可以从配建要求提高、办学规模控制、学区划分调整、开通“校园专线”等方面入手。

西安市私家车出行特征及其影响因素

伴随着汽车保有量的快速增加,城市交通拥堵与环境污染问题日益严重。同时随着放宽户籍限制政策使得城市人口数量大幅度增加,交通问题愈发严重。文章以陕西省西安市私家车为研究对象,对这座国内典型城市的私家车出行强度和出行时间的分布特征进行了研究。对不同驾驶员个人属性所影响的出行强度建立了合适的结构方程模型,分析个人属性对出行强度的影响。然后对不同驾驶员属性所影响的出行时间进行卡方检验,筛选出对出行特征有明显影响的属性,接着对数据进行可视化处理并分析这些属性对出行特征的影响规律,最后结合分析结果提出管理建议。分析结果表明,年龄、职业对出行强度呈现显著的正相关性,教育程度对出行强度呈现显著的负相关性。私家车工作日和周末的出行特征明显不同;同时,年龄、职业、受教育程度是影响私家车出行时间特征的主要因素。

基于GPS数据的青岛市货运车辆出行特征分析

货物运输是区域经济发展的重要组成部分。随着国内GPS采集手段的日益丰富,信息处理技术的不断发展成熟,对海量GPS数据获取、挖掘和研究成为可能。本文基于GPS数据对青岛市货运车辆出行特征进行分析,通过Python编程制定数据清洗规则,设计数据的预处理算法,选取货运车辆停车点速度、时间和距离阈值三重要素确定用于提高数据处理精度的OD点,总结了城市间货运车辆的出行特征和规律。本文认为,通过对实时采集的车辆出行数据进行分析并作出决策,可为城市交通精细化管理和运营提供技术支撑。

中山市居民出行特征变化规律和趋势研判

中山市是典型的中等规模珠三角组团型城市,为了探究其出行特征变化规律及研判未来发展趋势,首先纵向对比了过去十年中山市出行特征变化,并且横向对比了中山市与珠三角其他地区在城市形态和出行特征之间差异性。结果表明,中山市过去十年呈现出机动化出行、小汽车出行及跨镇街出行持续增长变化规律,现状居民出行特征呈现“五高一低”的特征。研判中山市未来呈现交通需求仍有较大增长、跨镇街出行显著增加、公共交通成为机动化出行主体之一、跨市出行联系进一步加强的发展趋势。

基于个体属性的西铜城际旅客出行特征分析

城际旅客的出行行为关系到城际通道内各交通方式的客流分配,也影响交通结构的发展趋势,因此研究城际旅客出行特征是分析交通一体化的前提条件。本文以西安至铜川城际旅客为研究对象,从个体属性出发通过对西铜通道内旅客调查,根据调查结果从旅客社会经济属性、出行目的、出行选择三方面入手,分析了西铜城际旅客出行行为,对出行特征归纳总结,并对未来通道的交通形态发展进行预估。

基于出行特征的城市主干路横断面优化设计研究

为缓解城市道路拥堵现象,文章基于行为学理论调研了出租车、私家车、公共汽车、电瓶车、自行车及步行等多种出行模式的特征,并结合车辆行驶理论,提出了包含专属存放区、休闲人行步道、交通人行步道及港湾换乘区等元素在内的城市主干路横断面优化设计方案,研究了专属存放区和港湾换乘区布置于机非隔离带、交通人行步道置于公交专用道外侧等措施。

南昌市居民交通出行特征分析及优化建议

随着南昌市人口和机动车数量的快速增长,居民出行需求和出行特征也将随之变化,有必要开展新一轮调查,获取城市交通运行基础数据。结合传统入户抽样调查和手机信令、洪城一卡通、地铁闸机、出租车GPS等交通大数据,通过多源数据融合校正,识别更加准确的居民出行和交通运行特征。南昌市交通出行需求呈现“双中心网络化”空间分布形态,交通廊道呈“A”字型;常规公交出行比例大幅减少,小汽车出行比例增长迅速。面对居民出行特征变化和小汽车增长与资源环境之间的矛盾,从完善路网格局、优化公交系统、提升管理水平等方面提出了针对性建议。