基于手机信令数据的旅客联程出行时空特征分析方法

为高效准确地识别旅客联程出行方式,基于旅客联程出行行为特征,引入不同运输方式场站地理位置、场站数据取样最佳半径、旅客行驶速度等关键参数,对旅客手机信令数据进行筛选、校核和计算,提出了基于手机信令数据的旅客联程出行方式识别方法,同时测算了不同运输方式场站数据取样最佳半径。以2018年国庆假期广东省内旅客出行为例进行分析,剔除了约98%的无关信令数据。分析结果显示,广东省内公铁联运出行比例最高,广州、深圳两大枢纽城市的客流集疏运效应突出,广佛城际出行联系较为密切,佛山机场的潜力较大。研究表明,识别方法大幅降低了信令数据分析量和运算成本,方法原理和技术路线清晰,分析结果准确、符合实际。

基于支付一体化的地铁联程票价方案选择行为研究

“地铁+共享出行”成为城市出行的重要组成方式,共享出行成为公交联程出行的有效补充.针对“地铁+共享出行”联程票制票价研究的不足,围绕地铁联程出行群体,提出基于支付一体化理念的地铁联程票价方案.划分多距离出行场景,结合意向调查数据,建立巢式Logit模型,分析各属性变量对地铁联程出行群体选择地铁联程票价方案的影响程度,研究结果表明:中低收入人群拒绝支付高额票价,倾向于选择折扣力度适中、乘坐次数适中的低价票种,具备通勤需求且频率稳定的通勤人群,购入月票的概率显著高于其他用户;中距离联程出行用户对地铁联程票价优惠敏感性高于短距离联程出行群体.研究结果对促进城市公共交通与共享交通协同运营,为联程出行票价精细化优惠策略实施提供建议.

铁路客票系统MaaS+智能服务体系研究

经过20多年的技术更迭,中国铁路客票发售和预订系统(简称:铁路客票系统)已成为全球最大的综合性票务系统。为支撑铁路客票系统联程联运业务,助力现代综合交通运输体系发展,亟需借鉴出行即服务(MaaS,Mobility as a Service)实践的先进经验,开展MaaS+智能服务体系研究。文章围绕资源配置最优化、信息共享标准化、联运产品体系化、出行服务一体化、联运保障协同化等业务,在MaaS服务平台的基础上,设计铁路客票系统Maas+智能服务模式,构建铁路客票系统Maas+智能服务体系架构。研究成果对于巩固和提升铁路在综合交通运输体系中的骨干作用,加快实现交通强国战略目标具有重要意义。