Focused on finding out the relationship between passenger demands of P&R and its influencing factors, a nested-logit mode choice model was developed based on the characteristic of different modes and transfer rule...Focused on finding out the relationship between passenger demands of P&R and its influencing factors, a nested-logit mode choice model was developed based on the characteristic of different modes and transfer rules. The utility functions were given respectively according to the characteristic of each alternative. Passenger demands of different modes between O-D pairs were obtained by making use of the binary logit model. Then an equilibrium model for different modes was proposed. Under this condition, the approximate relationship between passenger demands of different modes and their characteristic indexes was modeled by the sensitivity analysis method. Shift volume among different modes was achieved by utilizing this model when their characteristic indexes were changed. A case study indicates that the model and algorithm presented in this paper are effective.展开更多
为解决北京停车换乘(Park and Ride,P&R)设施建设规模难以确定的问题,建立了P&R规模预测模型.首先从乘客出行方式的价值效用函数出发,探讨P&R吸引范围;其次根据核密度函数原理分析P&R乘客的出行意愿,得到P&R吸引强...为解决北京停车换乘(Park and Ride,P&R)设施建设规模难以确定的问题,建立了P&R规模预测模型.首先从乘客出行方式的价值效用函数出发,探讨P&R吸引范围;其次根据核密度函数原理分析P&R乘客的出行意愿,得到P&R吸引强度的分布函数;然后结合北京人口分布函数,参照出行量生成模型G-MS,探讨P&R吸引人口的函数模型及规模预测函数;最后以西二旗P&R为实例,验证预测规模并得出结论:距离P&R停车场2km到5.5km的乘客约占P&R使用者的50%,西二旗P&R合理规模为488个停车位,与实际规划相差不大,同时该理论模型对北京市其他轨道交通站点的P&R规模预测具有一定的指导意义.展开更多
随着环保意识的不断提高,停车换乘(Park and Ride,简称为P+R)的出行模式已经越来越被人们接受,并作为一种绿色出行模式采用。针对北京市轨道交通站点周边P+R停车场设计这一课题,从P+R停车系统的理论研究入手,通过阐述P+R停车换乘系统的...随着环保意识的不断提高,停车换乘(Park and Ride,简称为P+R)的出行模式已经越来越被人们接受,并作为一种绿色出行模式采用。针对北京市轨道交通站点周边P+R停车场设计这一课题,从P+R停车系统的理论研究入手,通过阐述P+R停车换乘系统的基本概念、基本类型以及构成,强调了建设P+R停车换乘系统的重要性。通过对北京现有的P+R停车场进行调研,发现其现阶段存在的普遍问题,并针对P+R系统的特点优化总结了此类停车场诸如场地选址、停车区域布置、换乘系统设计、附属设施选取等方面的一套较为完整的设计原则。最后通过相应的设计案例分析,对这一设计原则进行验证和评价,提出了一种理论运用于实践的方法。展开更多
为倡导绿色出行理念,解决以往研究在处理重复观测数据时容易忽视的潜在相关性和个体异质性问题,针对如何利用智能手机APP提供的多模式出行信息引导小汽车出行者转向停车换乘(Park-and-Ride,P+R)模式进行了探究,同时引入广义线性混合模型...为倡导绿色出行理念,解决以往研究在处理重复观测数据时容易忽视的潜在相关性和个体异质性问题,针对如何利用智能手机APP提供的多模式出行信息引导小汽车出行者转向停车换乘(Park-and-Ride,P+R)模式进行了探究,同时引入广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Model,GLMM)分析了多模式出行信息对小汽车出行者转向P+R意向的影响。首先,基于上海市路网设计意向调查问卷,整合了自驾和P+R两种出行方式的道路拥堵程度、出行时间、停车费用及地铁车厢座位情况等信息,并运用全因子设计法构建了24种不同信息水平组合的假设情景。然后,通过智能手机APP界面示意图向小汽车出行者展示这些多模式出行信息,并收集其转向P+R的意向数据。最后,运用GLMM方法处理同一个体重复决策数据中潜在的相关性和捕捉个体间的异质性。结果显示,GLMM的应用不仅解决了同一个体重复决策间的相关性,还揭示了不同个体对道路拥堵程度和地铁车厢座位情况的差异化关注;智能手机APP整合的多模式出行信息显著提升了小汽车出行者转向P+R的意愿,且这一转变占比达29.2%;高收入、长驾龄以及对P+R政策不了解的出行者转向P+R的意愿较低。研究表明,通过智能手机APP整合自驾和P+R的多模式出行信息能显著增强P+R方式的吸引力,可为提升P+R的普及率提供新思路,有效促进小汽车出行者向绿色出行方式的转变。展开更多
为解决旅游景区的交通拥堵和空气污染问题,基于游客选择偏好,构建旅游景区停车换乘(Park and Ride,P&R)设施选址优化模型,进而优化P&R设施选址和景区巡游巴士的巡游线路.模型以改善旅游景区空气污染和降低P&R系统运营成本...为解决旅游景区的交通拥堵和空气污染问题,基于游客选择偏好,构建旅游景区停车换乘(Park and Ride,P&R)设施选址优化模型,进而优化P&R设施选址和景区巡游巴士的巡游线路.模型以改善旅游景区空气污染和降低P&R系统运营成本为目标.利用大连市太阳沟景区进行实证研究,设计一个双层的遗传算法对模型进行求解.结果表明,基于游客选择行为的P&R系统能够有效地改善旅游景区的交通拥堵和空气污染问题.展开更多
随着城市化发展小汽车拥有量的增加,引起了城市中心区道路交通的严重拥堵,降低了出行效率.为此,北京、上海和广州等大城市通过提高公共交通服务水平,形成地铁、快速公交与较为发达的地面公交相结合的公共交通系统,吸引小汽车通勤出行者...随着城市化发展小汽车拥有量的增加,引起了城市中心区道路交通的严重拥堵,降低了出行效率.为此,北京、上海和广州等大城市通过提高公共交通服务水平,形成地铁、快速公交与较为发达的地面公交相结合的公共交通系统,吸引小汽车通勤出行者选择驻车换乘(Parking and Ride,P+R),进入城市中心区.本文结合北京市轨道交通沿线居民小汽车出行和地铁换乘,形成小汽车与轨道接运的特点,在总结北京城市轨道网特征及规模基础上,通过个体意愿调查统计,构建P+R出行方式选择模型,对地铁5号线终端站天通苑P+R驻车换乘需求进行了预测,为P+R建设和公共交通吸引能力分析提供参考.展开更多
基金Sponsored by the National Project from Ministry of Science and Technology,China(Grant No.2006BAJ18B03)
文摘Focused on finding out the relationship between passenger demands of P&R and its influencing factors, a nested-logit mode choice model was developed based on the characteristic of different modes and transfer rules. The utility functions were given respectively according to the characteristic of each alternative. Passenger demands of different modes between O-D pairs were obtained by making use of the binary logit model. Then an equilibrium model for different modes was proposed. Under this condition, the approximate relationship between passenger demands of different modes and their characteristic indexes was modeled by the sensitivity analysis method. Shift volume among different modes was achieved by utilizing this model when their characteristic indexes were changed. A case study indicates that the model and algorithm presented in this paper are effective.
文摘为解决北京停车换乘(Park and Ride,P&R)设施建设规模难以确定的问题,建立了P&R规模预测模型.首先从乘客出行方式的价值效用函数出发,探讨P&R吸引范围;其次根据核密度函数原理分析P&R乘客的出行意愿,得到P&R吸引强度的分布函数;然后结合北京人口分布函数,参照出行量生成模型G-MS,探讨P&R吸引人口的函数模型及规模预测函数;最后以西二旗P&R为实例,验证预测规模并得出结论:距离P&R停车场2km到5.5km的乘客约占P&R使用者的50%,西二旗P&R合理规模为488个停车位,与实际规划相差不大,同时该理论模型对北京市其他轨道交通站点的P&R规模预测具有一定的指导意义.
文摘随着环保意识的不断提高,停车换乘(Park and Ride,简称为P+R)的出行模式已经越来越被人们接受,并作为一种绿色出行模式采用。针对北京市轨道交通站点周边P+R停车场设计这一课题,从P+R停车系统的理论研究入手,通过阐述P+R停车换乘系统的基本概念、基本类型以及构成,强调了建设P+R停车换乘系统的重要性。通过对北京现有的P+R停车场进行调研,发现其现阶段存在的普遍问题,并针对P+R系统的特点优化总结了此类停车场诸如场地选址、停车区域布置、换乘系统设计、附属设施选取等方面的一套较为完整的设计原则。最后通过相应的设计案例分析,对这一设计原则进行验证和评价,提出了一种理论运用于实践的方法。
文摘为倡导绿色出行理念,解决以往研究在处理重复观测数据时容易忽视的潜在相关性和个体异质性问题,针对如何利用智能手机APP提供的多模式出行信息引导小汽车出行者转向停车换乘(Park-and-Ride,P+R)模式进行了探究,同时引入广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Model,GLMM)分析了多模式出行信息对小汽车出行者转向P+R意向的影响。首先,基于上海市路网设计意向调查问卷,整合了自驾和P+R两种出行方式的道路拥堵程度、出行时间、停车费用及地铁车厢座位情况等信息,并运用全因子设计法构建了24种不同信息水平组合的假设情景。然后,通过智能手机APP界面示意图向小汽车出行者展示这些多模式出行信息,并收集其转向P+R的意向数据。最后,运用GLMM方法处理同一个体重复决策数据中潜在的相关性和捕捉个体间的异质性。结果显示,GLMM的应用不仅解决了同一个体重复决策间的相关性,还揭示了不同个体对道路拥堵程度和地铁车厢座位情况的差异化关注;智能手机APP整合的多模式出行信息显著提升了小汽车出行者转向P+R的意愿,且这一转变占比达29.2%;高收入、长驾龄以及对P+R政策不了解的出行者转向P+R的意愿较低。研究表明,通过智能手机APP整合自驾和P+R的多模式出行信息能显著增强P+R方式的吸引力,可为提升P+R的普及率提供新思路,有效促进小汽车出行者向绿色出行方式的转变。
文摘为解决旅游景区的交通拥堵和空气污染问题,基于游客选择偏好,构建旅游景区停车换乘(Park and Ride,P&R)设施选址优化模型,进而优化P&R设施选址和景区巡游巴士的巡游线路.模型以改善旅游景区空气污染和降低P&R系统运营成本为目标.利用大连市太阳沟景区进行实证研究,设计一个双层的遗传算法对模型进行求解.结果表明,基于游客选择行为的P&R系统能够有效地改善旅游景区的交通拥堵和空气污染问题.
文摘随着城市化发展小汽车拥有量的增加,引起了城市中心区道路交通的严重拥堵,降低了出行效率.为此,北京、上海和广州等大城市通过提高公共交通服务水平,形成地铁、快速公交与较为发达的地面公交相结合的公共交通系统,吸引小汽车通勤出行者选择驻车换乘(Parking and Ride,P+R),进入城市中心区.本文结合北京市轨道交通沿线居民小汽车出行和地铁换乘,形成小汽车与轨道接运的特点,在总结北京城市轨道网特征及规模基础上,通过个体意愿调查统计,构建P+R出行方式选择模型,对地铁5号线终端站天通苑P+R驻车换乘需求进行了预测,为P+R建设和公共交通吸引能力分析提供参考.
