城市常规公交接驳方式分担率预测模型研究

为对城市常规公交接驳方式分担率进行准确预测,从不同方法组合预测角度入手对其展开研究。选取哈尔滨市3个常规公交站,开展居民接驳方式意向调查,获取出行者的性别、年龄、职业、收入、出行目的、出行距离及选用的接驳方式等数据。利用多项Logistics回归和Bayes判别分析两种方法,分别构建常规公交接驳方式分担率预测模型,并采用SPSS软件对模型进行标定。结果表明,两种模型均具备较好的拟合度,模型预测准确率分别为78.9%和75.8%。通过对预测结果进行对比,多项Logistics模型适用于步行和自行车分担率预测,而Bayes判别分析在常规公交分担率的预测上更为准确。

城市轨道交通站点接驳设施规模预测方法

为了对城市轨道交通站点接驳设施规模进行准确预测,从各接驳方式分担的客流量入手对接驳设施规模预测方法展开研究。在分析接驳设施规模影响因素的基础上,对城市轨道交通站点各出入口进出站客流进行观测统计,确定高峰小时集散的总客流量,利用多项logistic回归和Bayes判别分析2种方法分别建立城市轨道交通站点接驳方式分担率预测模型,将模型输出的结果与调查数据进行对比,判定2类模型在不同接驳方式分担率预测上的适用性,进而得到城市轨道交通站点高峰小时各接驳方式分担的客流量。利用数理统计学方法建立城市轨道交通站点周边的常规公交停靠站、出租车停靠站、P&R停车场和自行车停车场规模预测模型,根据调查数据和已有研究成果对模型参数进行标定。应用这组模型对哈尔滨轨道交通1号线中哈达站的接驳设施规模进行预测,验证了模型在实际应用中的可行性。