新城区居民出行生成和分布预测模型研究

对于新建城市（区），传统的上阶段交通需求预测模式难以适应城市总规阶段交通规划的需要，因为出行生成和分布预测阶段所必需的条件无法满足。在吸取国内相关城市经验的基础上，基于居民出行发生、出行吸引出行分布的内在规律，提出一种面向新城区的简实用的预测模型框架。     

国家中心城市建设背景下的交通“城市病”治理——基于西安市居民出行方式选择的调查

西安作为国务院正式批复的第9个国家中心城市和"一带一路"战略重要的节点城市,特殊的区位优势和政治地位决定了解决交通"城市病"的迫切性。基于西安市11个辖区居民出行方式选择和交通状况感知的问卷调查得出,随着"互联网+交通"的出现,本地居民在出行方式上的选择日趋多元;时间、经济性和安全性成为影响居民出行选择的三大因素;公众认同共享出行方式但表示有条件支持,显示出交通新业态仍有发展空间。结合2015年中央城市工作会议精神,提出构建"以公共交通为主体,共享出行为补充"的综合交通体系,政府应优化城市功能空间布局、配置高质量交通资源、依托先进技术进行交通研判、建立健全交通政策法规、培育良好的出行文化;以交通企业为代表的行业主体应积极探索新旧交通业态的融合发展;公众则应树立主体意识,积极践行绿色低碳文明共享的出行理念,进而形成交通"城市病"治理的三方合力。     

基于交通方式出行距离需求的网格状城市道路级配

从供需平衡的角度出发,以满足城市各种交通方式对不同道路资源的需求为目标,对城市道路网级配进行了研究.根据各等级道路功能的区别,讨论了基于路网交叉口等级的可能出行顺序,推导了不同出行顺序下各等级道路上各交通方式的适宜出行距离;以各等级道路上的交通周转量作为交通需求,通行能力作为交通供给,进而在满足各交通方式供需平衡的基础上,得到各等级道路的需求长度.以某城市为例进行了验证,结果表明,使用该方法能得到合理的道路级配比例.     

城市中购物中心空间布局的优化

在城市内以购物出行的小汽车交通的总距离最短为目标函数,优化购物中心的空间分布．首先,按交通小区计算购物出行的轨道交通和道路交通的分担率,再以购物目的地选择为背景对土地利用和交通的关系建模,从而得到一个优化函数．其次,利用遗传算法求解该优化问题,并探讨了应用遗传算法时碰到的几个问题．最后,通过一个实例计算,验证了该方法的有效性．     

泉州市居民出行特征及交通发展对策研究

力图从居民出行特征的角度诊断现状交通问题、预测未来交通发展趋势以及提出相应的交通对策.通过与国内同等规模城市在居民出行的频数、目的、时耗、方式等方面的比较,揭示了城市现状居民出行中存在的频数高、距离短、个体交通方式所占比例过大等一些与中等规模城市不相符的现象.根据泉州市历史文化名城的城市性质以及未来城市的发展规模和规划布局,对城市居民的出行趋势做出了预测,出行距离近多远少、出行方式将适当向公共汽车、小汽车转化.进一步在道路建设、公共交通发展和交通管理等方面提出了有针对性的对策和建议.     

基于出行方式的济南城市交通模式研究

越来越多的城市交通问题给城市发展带来严重影响,研究城市交通模式成为大城市交通发展战略中非常重要的一部分。分析了济南市道路系统和交通出行方式的演变,对济南市历史上三次大型居民出行调查的数据进行详细比较,指出济南市居民出行方式的变化特征,在此基础上确定济南市现状交通模式为由慢行交通主导模式向其他交通模式转变的过程。针对济南现状交通发展状况,对济南市未来交通发展模式提出建议。     

我国特大城市土地利用形态与出行总量的距离分布研究

本文在分析城市土地利用形态的基础上，建立了数学模型，模拟城市土地利用形态的不同种类，计算城市出行总量的距离分布和空间分布，总结出反映城市出行总量距离分布的二阶爱尔兰分布模型。利用这个模型．可以较快地对城市出行总量的距离分布进行测算，作为宏观研究交通发展战略的基础。还根据本研究所提出的理论与方法对我国部份特大城市的出行总量的距离分布进行了实践验证，初步验证了本研究结果的可靠性、实用性。     

国际性大都市交通出行方式综合分析

通过对交通出行方式的汇总,确定两种主要的交通模式:即小汽车和公共交通. 通过对一些国际性大都市的主要交通出行方式和演变过程的分析对比,得出完善的城市公共交通系统是解决大城市交通问题的有效方式. 从而为我国大城市的合理交通出行方式确定未来发展方向,即为居民公共交通出行创造舒适、良好、经济的出行条件,并通过系列配套设施建设、政策管理手段,引导人们合理使用私人小汽车出行.     

居民出行产生量BP神经网络预测方法

居民出行产生量预测是交通需求分析的重要内容之一,预测结果是确定各类城市交通设施发展规模及布局规划的重要依据.通过分析人工神经网络的作用机理和居民出行产生量的影响因素,建立了居民出行产生量预测的四层BP神经网络模型,以土地利用作为输入神经元,以交通区居民出行产生量作为输出单元,以赣州市城市综合交通规划交通调查数据对模型进行了标定与检验,并与出行次数法和回归分析法进行了比较,结果表明BP神经网络模型具有较高的预测精度.     

北京市顺义新城出行特征调查分析

利用顺义新城综合交通调查数据,分析了该区域现状出行特征,主要包括其交通出行的基础属性、出行目的、出行方式及出行时间和空间特征,指出顺义新城交通体系的特点及其存在的问题,为该区域综合交通规划奠定基础.