基于GPS数据的城市居民多日出行活跃度分析

通过提出居民出行活跃度的概念和测度方法,分析居民多日出行行为的活跃程度,丰富多日出行行为分析的理论体系,为城市空间优化和交通政策引导提供参考。居民出行的活跃程度是出行频率、出行距离、出行时长、出行方式和出行目的等出行要素的综合体现。基于上海市2014—2015年智能手机GPS辅助的居民一周活动-出行调查,通过分析居民的出行频率、出行距离、出行时长、出行方式和出行目的等多个出行活跃度指标,运用K-均值聚类的方法定义四种出行活跃度类型——多方式、多目的、长距离三种活跃出行者类型和较不活跃出行者类型。数据显示,不同活跃度类型人群在平日、工作日及周末拥有的出行特征具有明显差异,同时通过多项Logistic回归模型分析得出居民的个人及家庭社会经济属性对活跃度类型的显著影响。出行活跃度概念和测度方法的提出有助于分析城市居民出行行为的复杂性,便于对居民出行的活跃程度形成综合全面的考量,有助于分析居民出行需求对城市空间与交通政策的反馈作用。

低碳导向下基于出行者活动行为的碳积分定价和公交服务优化

碳排放引发的可持续发展问题引起了全球的广泛重视,在碳中和背景下,城市交通领域的低碳发展势在必行.本文充分考虑了政府的主导性和出行者行为,建立双层规划模型描述交通管理者和出行者之间的领导者-跟随者博弈,采用改进的遗传算法,结合连续平均法和路径交换法求解模型,并对不同策略下的出行者活动行为和出行碳排放进行了比较分析.研究结果表明,考虑碳积分收费方案的协同优化策略相较于仅优化公共交通服务的单一策略,能够显著提高社会效益和减少交通系统的碳排放,提出的模型和算法能够有效地求解考虑多方参与者利益的城市交通系统优化问题,为政府评估各种碳排放相关的城市交通可持续发展政策提供了理论依据和科学框架.