基于公交限时免费换乘的居民出行方式选择建模与分析

为了促进城市公共交通的发展,鼓励市民公交出行,多地推行公交限时免费换乘政策。为了研究该政策对于居民出行方式选择结构的影响,运用效用最大化原理,改进了非集计模型,建立了居民出行方式选择模型。调查了青岛实施公交限时免费换乘政策前后通勤出行者的年龄、月收入、职业、出行距离和出行时间等特征,获取了相应数据;以此数据为例进行了模型检验,结果发现所建立的模型计算值与用调查数据直接计算出的公交限时免费换乘政策下公交出行分担率的误差为1.65%,表明该模型的准确性与有效性。该模型为预测城市实行公交限时免费换乘政策后的公交出行分担率提供了一种新方法。

基于深度优先遍历算法-回溯算法的公交网络限时免费换乘优化模型求解

基于青岛市"限时免费换乘"政策理念,建立费用与时间、换乘次数的关系模型,采用深度优先遍历与回溯相结合的算法,寻找限定时间内最短时间与超限时条件下最低费用路径,给出起讫点间的最优路径方案。结合车站智能诱导发布平台对算法进行验证。运行结果表明,DFS-回溯算法在数据规模较大的情况下,比蚁群等全局搜索算法效率高,可既快又准地找到最优路线;基于该算法的最佳路径模型方案,可准确的为乘客提供最大选择便利性,实现公共交通资源利用最大化。

基于限时免费换乘的公交线网优化模型与求解算法

针对"限时免费换乘"政策的提出,为了使轨道交通与地面常规公共交通线网构成的综合公共交通网络更加合理,以公交线网系统总费用最小为目标,将"限时免费换乘"条件作为乘客乘车成本因子,以公交单条线路长度、线路非直线系数、线路重叠系数、换乘次数为约束条件,建立了城市轨道交通与地面常规公共交通线网优化模型。考虑"限时免费换乘"条件,从信息素的累积与惩罚机理着手改进了蚁群算法,并给出了将该算法求解城市轨道交通与地面常规公共交通线网优化模型的算法流程。所建立的模型与改进的蚁群算法为优化轨道交通与常规公共交通系统构成的综合公共交通网络提供了一种新方法。

公共交通限时免费换乘政策分析探讨

本文从宏观角度分析限时免费换乘、政府对限时免费换乘政策补贴机制以及该政策实施效果评价方法分析等角度进行研究,提出了在限时免费换乘政策下的自我想法及自我思考。