Thoughts of a travelling ecologist 17.One biosecurity

The still-untamed SARS-CoV-2 pandemic underlined,again,two important facts that have been known for a long while but conveniently forgotten by humankind.One is that we are profoundly linked to other organisms and nature,and the other is that human-driven distribution chains are global and fast.

基于就医活动推断的老年人公交就医可达性研究

为准确评估老年人公交就医出行的实际可达性,本文基于老年卡数据构建公交出行链,提出基于公交出行链的老年人就医活动推断方法,获取老年人的实际就医出行需求和出行时间。引入公交实时到站数据以反映公交实际运营水平对就医可达性的影响,构建面向出行全过程的实际出行成本矩阵,包括等候时间、乘车时间、换乘时间。考虑不同医院服务供给能力差异构建综合服务能力指标,引入分级服务半径和高斯距离衰减函数,提出基于改进两步移动搜索法的老年人公交就医可达性计算方法。以北京市六环内区域为例进行实证分析,结果表明:老年人公交就医可达性整体呈现由中心向外围递减的趋势,在城市外围区域其分布也存在空间异质性,五环路外的东部和西部区域可达性较好,而北部、东北部区域的可达性相对较差;各区域高峰时段的平均可达性均明显低于平峰时段的平均可达性。本文可为提升老年人就医出行可达性和公交系统适老化水平提供支撑。

基于规则判别的末端配送停留点识别与出行链特征

响应需求的末端配送方案可显著提升顾客满意度,识别并提取末端配送快递三轮车配送停留点特征是分析配送时空分布和动态需求的基础。因此,本文提出结合兴趣点(POI)与停留时长规则的停留点识别方法。首先,利用POI信息和瞬时速度初步筛选快递三轮车轨迹数据;然后,引入停留时长阈值作为二次筛选条件;最后,合并临近的聚集点,形成完整的停留点集。采用人工校验识别结果的准确性,并借助熵率法计算停留链的熵率,量化评估不同识别方法的精确度。以苏州市顺丰速运快递网点的快递三轮车配送轨迹数据为实证对象,将所提出的方法与货运卡车停留点识别中常用的基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)进行对比分析。结果表明,DBSCAN算法易将交通信号灯等待误判为配送停留点,而本文所提出的方法则有效规避了该问题,实现高达98%的精确率和召回率;同时,熵率法的应用进一步验证了所提方法在准确率上的有效性。在此基础上,扩大研究范围并识别配送停留点后,分析快递三轮车的出行链与配送时空分布特征。结果表明,8:00左右的高峰期配送车辆数显著多于16:00左右的高峰期;住宅区为配送热点,车辆数最多,且出行距离和工作时长最长;酒店类配送呈现停留时长较短的特点;此外,停留点空间分布亦揭示了部分配送距离偏远的情况。

基于出行链的铁路车站开通初期客流预测研究

【目的】为解决铁路车站开通初期客流预测缺乏数据支撑,以及估计不同交通方式成本来计算客流转移量结果与实际偏差较大的问题。【方法】以新开通南沿江城际铁路江阴站为例,考虑该线与既有高速及城际铁路的线位关系,基于城际出行链,依托旅客出行行为调查对区域内可选择的不同交通方式的城际出行效用进行定量计算,采用Multinominal Logit(MNL)模型,区分工作日与非工作日,结合客流分配现状对效用变量系数进行标定,据此预测南沿江城际铁路江阴站开通后发往南京、上海枢纽的客流量,同时结合城市经济和社会发展推演计算发往沿线其他站点的客流。【结果】结果表明,南沿江城际铁路江阴站的开通可以有效吸引江阴地区原本选择既有铁路、公路去往南京、上海的客流以及选择公路去往南沿江城际铁路沿线其他城市的客流。【结论】因此,南沿江城际铁路的开通能有效缓解辐射范围内既有铁路、公路的运输压力,客流预测结果还将支撑站点运力资源配置优化研究。

建成环境对公共交通与小汽车出行方式选择的非线性影响——基于出行链视角

针对城市公共交通竞争力有待提升的现实背景,以及对车外环境和替代出行方式关注不足等问题,文章通过出行链视角,结合武汉市主城区居民出行调查和街景数据,利用百度地图模拟出行路径,使用随机森林模型全面分析了出发地、目的地和车外路段建成环境对公共交通与小汽车出行选择的影响。结果表明:1)细化出行阶段并考虑替代小汽车的公交出行方式,可增强分析深度和模型精度;2)建成环境是影响2种交通方式选择倾向的关键因素,其中车外环境与出发地、目的地的建成环境同等重要;建成环境因素与交通方式选择倾向之间存在非线性关系,且部分因素在出发地和目的地的影响有所差异;3)建成环境对出行方式选择的影响机理可分为弹性调整、有限支撑和直接驱动3种类型。

考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法

为解决电动汽车(electric vehicle,EV)负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路拥堵、天气状况、空调启停等外部因素进行分析,并据此构建考虑内外部因素的EV复杂出行链模型;最后,在确定主链和辅链的状态转移概率矩阵基础上,推导双链马尔科夫的一步转移概率矩阵,建立不同状态下考虑复杂出行链的EV负荷模型。对所提EV负荷模型进行仿真验证,并与典型日EV负荷数据及其他建模方法进行对比,结果表明,所提负荷模型的精度更高,能够更加准确地描述EV充放电负荷。

基于居民出行模拟的电动汽车负荷时空分布预测

针对电动汽车充电负荷时空分布预测中的随机性、不确定性问题,文中提出一种结合出行链理论和实际地理信息的电动汽车充电负荷预测方法。基于路网融合及出行链理论,对电动汽车充电需求的时空特性建立模型,以此模拟用户的出行行为特性。同时,通过对目标区域的路网进行建模,按功能区进行划分,将出行链理论的用户行为特性与目标地理信息相结合,通过Floyd算法对电动汽车用户的出行路径进行规划设计,以预测电动汽车充电需求负荷。算例结果表明,所提出的模型能够基于实际地理信息,预测电动汽车充电负荷变化规律,分析不同功能区、不同行政区域下的电动汽车充电需求负荷特性。仿真结果验证了所提模型和方法的有效性。

计及电动汽车保有量增长需求的充电负荷预测

当前对电动汽车充电负荷的研究大多集中在短期演变,对长时间尺度下的发展情况并未有较多研究。文中提出一种电动汽车保有量增长需求的充电负荷预测模型。首先采用萤火虫算法优化电动汽车保有量灰色预测模型的相关参数,对某地区2023—2033年电动汽车保有量进行预测;其次,综合考虑保有量预测结果、用户出行链、行驶里程及充电起始时间,结合在不同温度下的电动汽车电池容量和充电效率搭建充电负荷预测模型;最后,对江苏省某地区2023—2033年电动汽车充电负荷进行仿真预测。仿真结果有效地预测了电动汽车在未来10年中保有量发展趋势以及考虑保有量增长需求的充电负荷。

基于出行链的城际旅客多模式出行选择研究

随着我国各种交通方式的快速发展,我国城际旅客的出行方式也变得愈加多样化,同时,由于人民生活水平的不断提升,城际旅客出行更加注重出行的过程,对运输服务质量的要求较高。为了更好地满足城际旅客的出行需求,对城际旅客出行方式选择的影响因素进行调查分析。首先,详细分析城际旅客的出行链构成、分类及城际旅客出行主要交通方式;其次,综合考虑城际旅客自身属性、出行属性及交通运输方式属性等因素,构建基于城际出行链的SEM-Logit选择模型;最后,利用算例分析模型的有效性,结果表明所构建的模型可以真实反映城际旅客出行选择行为。基于出行链的旅客多模式出行选择模型可以方便旅客出行路径的规划,为不同旅客群体提供决策支持。

基于PSO的电动汽车规模化充电接入配电网柔性负荷多目标优化控制

为了降低电动汽车大规模接入配电网后产生的负荷波动和网损,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的电动汽车规模化充电接入配电网柔性负荷多目标优化控制方法。首先,建立交通网-配电网耦合模型,并结合出行链模型分析用户的充电需求,搭建接入电动汽车能量状态预测模型;其次,以最小化配电网负荷波动标准差和网损作为优化目标,设计电动汽车规模化充电接入配电网柔性负荷多目标优化函数,同时引入分布熵设计惯性权重更新策略,优化PSO算法;最后,采用改进的PSO算法在函数约束条件的基础上实现配电网的柔性负荷控制。测试结果表明,所提出的方法可准确分析用户的充电需求,降低配电网负荷波动峰值及网损。

基于高斯混合模型的电动私家车出行时间特征量分析

目前尚未有我国电动私家车出行时间特征量概率分析结果,为此开展上海地区居民用户电动汽车使用行为习惯调研。基于出行链结构,采用高斯混合模型构建电动汽车出行时间特征量概率分析方法,并将该方法用于调研数据,获得上海地区私家电动车第一次出行时间、单日出行次数和单次停车时长的概率分布。研究结果为后续开展电动汽车负荷预测和社区充电桩优化布点提供信息基础。

家庭视角下职业女性出行行为影响机理研究——昆明市主城区和呈贡新城对比

职业女性日常出行行为随着家庭事务分工和居住地建成环境而发生改变,亟待从家庭视角审视这些因素对女性出行行为的影响机理。以昆明市主城区和呈贡新城1 071户双职工家庭为研究对象,对比女性日常出行特征,构建二项Logit模型分析女性出行行为影响因素与机理。结果表明,居住地建成环境和家庭事务分工直接影响女性出行行为。女性小汽车出行方式对居住地建成环境的敏感度显著高于男性,低密度、低混合度和缺乏完善公共交通设施的新城区居住地建成环境会促使女性更加被动地选择小汽车出行。家庭事务分工对女性出行链类型的影响较大,有接送儿童家庭中女性复杂出行链比例为82%。由此提出未来新城区空间规划需要关注女性不同出行目的地的时空需求,配置相应的基础设施和公共服务设施。

出行即服务视角下城市共享交通适老化设计研究

研究城市老年用户出行链模型、出行社交共享网与出行共享服务触点,在产品层提出面向“老年驾驶者”和“老年乘坐者”的交通工具设计新方法和服务设计新理念;在系统层构建基于交通出行链的融合适老“产品—信息—场景—服务”一体化的共享出行设计提案,依附出行链上的服务触点,打通传统出行服务、就医服务、社交服务的行业壁垒,实现无缝对接、畅行到达、全程愉悦的“老有所行”新体验;在策略层形成对面向政府机构、企业研发、设计教育的服务设计新路径、新策略和新方法。立足中国国情,为发展具有中国特色的老龄出行服务解决方案提供理论参考和实践支持。

基于方法—目的链的“躺平式”慢旅游者价值路径研究

为了解“躺平式”慢游者的心理价值路径,推动小众旅游目的地与旅游产品转型升级,基于方法—目的链理论,采取软式阶梯访谈法,得到慢游者目的地价值路径选择的10项属性、9项消费结果和6项价值目标,并归纳了4条价值路径:“美食—特色体验—心情愉快”路径、“自然环境—乐趣与美景—心情愉快/休闲放松”路径、“行程松弛—改变生活状态—休闲放松”路径、“住宿—高性价比—享受生活”路径。最后,依据价值路径与“躺平式”慢旅游特征从增加城市休闲空间与设施、加强目的地慢旅游产品开发与氛围营造,以及强化旅游目的地“躺平”形象认知等方面对小众旅游目的地的转型升级提出了建设建议。

基于LightGBM算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型

为提高电动汽车充电负荷预测的准确性,设计了一种基于轻量级梯度提升机(LightGBM)算法和出行链理论的电动汽车充电负荷多时间尺度预测模型。利用出行链描述用户出行过程,采用蒙特卡洛法抽取时空数据,计算不同区域出行和停留时间的概率密度函数,采用牛顿法划分多时间尺度充电概率,明确驾驶时空分布与充电状况,并运用模糊数学定理与LightGBM分类充电负荷数据,构建了多季节多时段预测模型。采用LightGBM高效并行计算模式,明确充电负荷变化规律,实现了多时间尺度预测。试验结果表明:所建立的模型在不同季节和电动汽车数量条件下,预测误差低于100 kW,预测空报率低于3%,可准确展现充电负荷的变化规律。

蜈支洲岛景区旅游供应链模式改进探索

通过分析传统以旅行社为核心的供应链模式与以景区为核心的供应链模式优缺点,对现有以景区为核心的供应链模式提出改进措施,建立新的供应链模式。对在蜈支洲岛建立以景区为主体的旅游供应链模式进行分析,就其存在基础设施老化、娱乐项目单一、当地宣传力度不够、绿色开发监管不到位、景区管理人才匮乏等问题,在传统以景区为主体的旅游供应链模式中引入绿色可持续发展等供应链思想,提出建立以游客需求为导向的景区管理中心、建立蜈支洲岛宣传服务供应保障体系、通过规模效应实现稳定供应、引入资源循环利用供应链、建立多方人才培养供应链等,使其能够更好地协调各供应链,提升景区的核心竞争力,加强与供应链节点前后的联系,实现旅游资源的可持续发展。

EVs聚合主动支撑的有源配电网协同调压策略

针对配电网因“双碳”目标下分布式电源与柔性负荷规模化接入导致的系统过/欠电压问题,提出了一种基于电动汽车(EVs)聚合主动支撑的有源配电网协同调压策略,并充分利用了柔性负荷聚合的调节作用,以支撑配电网安全高效运行。首先,提出了基于“出行链”概念的EVs聚合预测模型,以提高EVs聚合预测的精确性。其次,针对多个节点存在的电压问题,依据电压-功率灵敏度,提出了一种基于“EVs聚合-光伏多功能逆变器-无功治理设备”的协同调压策略,以促使节点电压的有效调节,减少无功治理设备的配置成本并保证系统安全供电。最后,通过不同方法的对比与多场景的测试,验证了所提EVs聚合预测方法与协同调压策略的有效性。

考虑交通拥堵和有限制时段的冷链物流车辆路径问题

针对生鲜农产品冷链配送环节中存在的成本高、货损严重等问题,考虑到日益严重的交通拥堵,通过分析时变路网下的动态行驶速度和受温度影响的货物腐败情况,在配送车辆容量等限制条件下,构建了以配送总成本最低为目标的冷链物流路径优化模型。在此基础上,通过设计全天候和有限制时段的车辆通行模式进行比对分析,利用遗传算法进行求解。通过不同规模的企业案例进行分析,验证了模型与算法的有效性。计算结果表明:冷链企业采用有限制时段的车辆通行模式可以降低配送成本,提高货物到货质量。

基于季节特性能耗模型的电动汽车充电负荷预测

针对城市内电动汽车出行能耗与充电决策问题,考虑季节特性与分时电价,提出一种基于季节特性的电动汽车动态能耗模型以及随充电负荷变化的分时电价引导电动汽车充电策略。首先,采用马尔可夫路径决策过程理论模拟城市内电动汽车出行链,描述其出行路径、电池容量和时空分布;其次,在电动汽车电池最大载电量、里程和车载空调耗电量模型中考虑季节的影响,构建随温度变化的电动汽车动态能耗模型以预测电动汽车充电负荷;最后,采用以城市内整体电动汽车充电负荷变化的分时电价引导电动汽车车主有序充电策略,仿真验证所构建模型和充电策略的有效性。

考虑站点吸引度的公交乘客上下车点识别研究

为改善常规公交一票制刷卡收费方式导致的下车站点信息丢失问题,提高常规公交刷卡大数据的实用价值,提出一种基于吸引度的乘客上下车站点识别方法,一方面利用DBSCAN算法精准识别刷卡乘客的上车站点;另一方面在出行链理论的基础上,引入乘客出行热点概念,建立刷卡乘客自身热点、城市热点和线路热点三类出行热点,实现刷卡乘客下车站点的客观刻画,最后以青岛市某线路实际运行数据为例进行了验证分析,证明了模型的有效性。