天气与建筑环境对共享单车换乘量的影响分析

共享单车作为一种新型的低碳出行方式,已经成为城市居民换乘地铁出行的重要方式之一。然而,共享单车出行可能会受到天气条件、时间因素和土地利用特征的影响。本研究利用来自Capitalbikeshare的共享单车出行数据集,分析了气象、时间和空间因素对美国哥伦比亚特区共享单车系统使用的影响。结果表明,降雨、高湿度和高温可能会减少共享单车系统的使用。城市中心区域的建筑密度和学校等区域数量对共享单车流量有显著的正向影响。

成网条件下地铁换乘量预测方法研究

换乘量预测是换乘站设计、客流组织及安全应急预案编制的重要基础。近年来,地铁网络化运营快速发展,成网条件下地铁换乘量预测成为一个亟待解决的问题。本文在研究成网条件下乘客路径选择行为的基础上,结合全网客流分布规律,提出成网条件下地铁换乘量预测方法。首先,考虑乘车时间、换乘次数、换乘时间和拥挤度等地铁服务水平变量后,通过引入角度费用指标表述路网结构和路径走向等网络特征对乘客路径选择的影响,建立地铁乘客出行路径选择模型,分析乘客潜在的路径选择偏好。其次,基于各因素等效乘车时间换算和乘客对出行时间的容忍程度分析,使用K-最短路算法构造所有站点间的有效路径集合,结合首末班车限制设计MSA法进行随机网络客流加载,提出不同时间粒度下各换乘站换乘量的统计算法。最后,基于本算法对北京市地铁换乘量进行预测,结果表明:角度费用对乘客的路径选择行为产生显著影响,全天换乘量的分时变化规律与实际情况相符,使用本方法预测换乘量具有较好的可靠性和准确度。

基于遗传算法的通道上停车换乘量确定方法

根据外来客流进入城市中心的出行过程与机理,最小化所有客流出行(自城市外围到达市中心区域)的出行费用(私人车辆行驶时间与公交行驶时间总行程时间、换乘时间、停车费用等),建立、确定了各停车换乘点(P+R)处合理换乘量的双层规划模型,为各P+R的停车换乘诱导提供了依据,并给出模型的遗传算法求解方法。仿真示例证明了该方法的有效性。

城市交通换乘量的模型建立与求解

介绍了城市交通方式间的各种转换模式,在分析各种转换模式的基础上提出交通换乘量的模型建立,探讨了换乘原理,并对换乘求解方法进行了研究,从而节约成本和土地资源,以期达到交通和谐、城市和谐及社会和谐。

综合客运枢纽换乘量预测方法及其适用性分析

换乘量预测是交通枢纽规划的关键,是换乘站各种交通方式运营调度的前提。在总结现有预测方法———基于集计与非集计的预测方法的优缺点的基础上,针对枢纽管理的不同需求提出分时段预测、换乘量短时预测、分担率类比预测等预测方法,并应用于辽阳市客运枢纽换乘量的预测分析。从客运枢纽的建设阶段(已建成与未建成)、换乘预测方法构建的难易程度、基础资料准备过程等方面对各方法的适应性进行比较,扩展客运枢纽换乘量预测的研究思路。

基于B.P.R模型的综合交通枢纽客运换乘量预测

在对比研究各种换乘量预测模型的基础上,针对其流量分布与交通规划"四阶段法"中的交通分布预测在原理及结果表达方面的相似之处,引入B.P.R模型,并结合层次分析法,弥补重力模型在标定阻抗函数方面的一些不足。将二者结合运用到对东直门交通枢纽的研究中,收到良好效果,能够比较准确地对枢纽内各种交通方式的换乘量进行预测。

最大熵模型在福田枢纽换乘量分布预测中的应用

综合客运枢纽换乘量分布预测是枢纽规划和设计中的重要步骤,预测结果的好坏会直接影响枢纽的整体功能和运行效率的发挥。为此,将"四阶段法"中的交通分布预测原理运用于客运枢纽的换乘量分布预测,建立换乘量分布的最大熵模型并设计其算法。模型引入重力式先验概率,隐含考虑随机因素的影响,从宏观上描述出行者的换乘行为,发生概率最大时的换乘量分布即为规划年的换乘量分布。将该模型应用于福田枢纽的换乘量分布预测中,通过基础数据的引入和模型参数的标定,可获得比较满意的规划年换乘量分布数据,并为综合客运枢纽的规划建设提供科学依据。

关于成网条件下地铁换乘量预测的方法分析

当前人们在日常出行过程中更加青睐于地铁交通工具,这是对比公交等交通工具,地铁的速度更快,而且不会发生堵车等问题,此外还具有更高的安全性,因此我国各地大力建设地铁网络,致力于为人们日常生活提供便利性。在地铁网络建设过程中存在较多的影响因素,所以建设前,换乘量的预测就十分重要,以结果为基础对换乘站进行有效设计,可以更好的解决客流量过多或不足的问题。文章采用的预测法为成网条件分析法,引用角度费用标准结合路网的实践结构、路径走向等元素,建立起路径选择的模型,进一步提高设计工作的科学性和可视性,而且利用MSA法完成客流加载,制定科学的换乘站换乘量统计方案,并且结合实际案例具体分析角度费用所产生的影响,以此保障换乘量预测结果的精确性,为地铁工程建设工作奠定坚实的基础,为人们日常出行提供更加优质的服务,推动和谐社会可持续发展。

综合客运枢纽换乘量预测方法

以出行费用、方便性、舒适性和速度为换乘阻抗,建立了基于双约束重力模型的综合客运枢纽换乘量预测模型,采用非集计Logit模型建立并标定了换乘阻抗函数,并以北京市西直门客运枢纽为例对模型进行了实证分析和验证,应用TransCAD软件完成对所建换乘量预测模型的标定且进行换乘量的预测。研究表明综合应用集计与非集计方法建立的换乘量预测模型具有较好的实用性,能较为客观和精确地预测枢纽内各交通方式间换乘量,为综合客运枢纽的规划建设提供科学依据。

基于泰森多边形的地铁换乘量生成模型及影响因素分析

在多式联运的公共交通网络中,换乘是不可避免的。与门到门服务相比,换乘的便捷程度会影响公共交通出行吸引力。因此,规划和管理有效的换乘衔接非常重要,这需要了解影响换乘的因素。以地铁站为研究对象,分析了在以公交、地铁和自行车组成的城市公共交通最后一公里出行中,哪些因素会影响地铁站周边的自行车和公交车换乘出行量。通过研究公交、地铁和自行车联合网络中出行量与地铁周边区域的公共交通网络特征之间的关系,并以泰森多边形的不同圈层来表征不同区域的交通生成的影响力,建立了基于泰森多边形的地铁换乘量生成模型,以此来解释由自行车和公交到达地铁站的换乘量及相关影响因素。首先,生成基于地铁站网络的泰森多边形。其次,通过计算泰森多边形不同圈层的POI数量及自行车出行量得到泰森多边形的影响系数。再次,得到了公交站点数、公交到地铁换乘时间、不同类别的POI数量等多个变量,并建立了换乘量生成模型。利用北京市的智能卡数据、公共交通网络数据和POI数据,模型表现良好。该模型可预测规划中的地铁站点的周边区域(泰森多边形中)的慢行交通出行量,为新建地铁站点的公共自行车投放量及最后一公里公共交通规划提供依据。

综合客运枢纽内部换乘组织分析

综合客运枢纽内部换乘组织是一项复杂的系统工程。从方便乘客换乘与提高枢纽内部基础设施利用率的角度出发,对综合客运枢纽的换乘模式、换乘需求和内部换乘组织进行研究,并以铁路成都北站综合客运枢纽为例,进行分析论证。

地铁大线网条件下乘客SPSL路径选择模型

针对现有地铁乘客路径选择模型忽视路径重复和OD对尺度效应的问题,通过分析地铁网络中OD对尺度效应,构建地铁大线网条件下乘客SPSL(Scaled Path Sized Logit)路径选择模型。首先,将乘客对路径效用感知误差的Gumbel分布的尺度系数推导为OD对间最短乘车时间的函数,以反映乘客对路径效用的感知误差随OD对尺度增大而增大的规律;其次,将除乘车时间之外的其他因素(换乘次数、换乘时间、舒适程度等)乘以尺度系数的倒数,用以表示随着乘车时间的增加,其他因素对路径效用的影响增大;最后,给出表征路径重复程度对路径效用影响的修正公式,并建立单位换乘次数与乘车时间的替代关系,实现换乘次数和乘车时间对乘客路径选择偏好影响的对比。基于广州地铁调查数据标定模型的参数,验证SPSL模型的优越性和有效性;基于SPSL模型进行换乘量的估算并与其他既有模型对比,结果显示基于SPSL模型估算换乘量的误差最小。

城市轨道交通环线客流特征分析及启示

轨道交通环线在轨道交通网络中具有特殊的地位和作用。首先,通过对比分析北京市、上海市轨道交通环线与非环线路的客流特征,总结出环线具有可达性较强、客运量高、断面客流量波动性较小、平均运距较短、换乘量较大等特征。其次,分析北京市第二条环线成环前后轨道交通线路客流特征变化、外环线路开通对内环线路的影响以及环线对于放射线路的分流作用,总结双环结构中内外环之间的关系及对放射线路的影响。最后,从轨道交通环线在线网中的功能、位置选择和建设时机等方面提出探索性建议。

青岛市轨道交通一期工程功能定位及客流预测

城市轨道交通建设中,客流预测是先导。在分析青岛市轨道交通一期工程功能定位的基础上,结合轨道一期工程沿线土地利用现状和规划,以及常规公交布局,对轨道交通一期工程客流进行预测分析。提出一期工程客流总量规模、站点乘降量和换乘量等客流指标。

基于TransCAD的轨道交通沿线公交线网优化研究

围绕轨道交通优化调整常规公交线路是目前建设轨道交通的城市必须考虑的问题。结合定性和定量的方法,研究常规公交线路调整的思路及换乘枢纽的设置方案。基于TransCAD平台进行联合网络的交通分配,预测轨道交通集散量和换乘量,以及常规公交的转移客流。分析常规公交与轨道交通的运能匹配情况,以确定轨交沿线场站需求,并提出常规公交线路的优化对策。

2018年北京市轨道交通运行特征分析

截至2018年底,北京市轨道交通运营总里程达到637 km,运营线路22条,运营车站391座,其中换乘站59座.2018年轨道交通路网客运量为384842.62万人次,日均1054.36万人次;其中,工作日日均1197.37万人次,非工作日日均743.49万人次.日均进站量558.71万人次,换乘量495.65万人次,路网换乘系数为1.89.