城市快速轨道交通合理票价的博弈分析

为了制定城市快速轨道交通的合理票价，运用Logit模型及经济学的博弈论，研究了城市快速轨道交通与常规公共交通之间的动态竞争过程，讨论了在此竞争背景下，城市快速轨道交通如何通过合理票价的制定，实现其客票收入的最大化。结果表明，在完全市场竞争机制下，城市快速轨道交通票价的调整必将引起常规公共交通票价相应调整。所以应放弃最优票价，转而寻求相对满意度最大时的合理票价，能够保证竞争中城市快速轨道交通客票收入的同时，常规公共交通票价的调整不会损害已方利益。     

考虑乘客异质性的公交阶梯票价策略优化

针对早高峰轨道交通拥挤问题,文章根据用户均衡准则建立了考虑计划延误成本和车内拥挤成本的均衡乘车模型,研究了异质乘客的出发时间选择行为及不同的阶梯票价优化策略,并推导出不同票价调整策略下的最优调整区间以及相应的票价调整量。研究发现,票价区间划分得越多,系统总成本越小,乘客的出行分布越均匀。最后通过数值算例验证了模型的正确性。     

基于运营效能的城市轨道交通票价确定方法

围绕城市轨道交通合理票价确定问题,在全面分析票价变动对城市轨道交通既有线路客流量、票价收入、运输成本、外部效益等影响的基础上,建立了基于运营效能的城市轨道交通既有线路的合理票价计算模型,并以上海轨道交通5号线为例进行了实证研究.研究表明,票价提高虽然能够增加城市轨道交通的票价收入,但是单位乘客的运输成本和运营成本均随票价的逐步提高而逐渐增加,同时运营效能将逐渐降低;反之,票价降低虽然减少了票价收入,但是单位乘客的运输成本和运营成本均随票价的逐步降低而逐渐下降,同时运营效能逐步提升.为此,建议以城市轨道交通运营效能最大化作为确定城市轨道交通合理票价的基本依据.     

基于NL模型的北京公共交通票价对出行方式影响研究

利用SP(stated preference)调查挖掘了更多乘客选择出行方式时关注的因素,对比研究了MNL(multinomial logit)与NL(nest logit)模型机理,构建了更具适用性的交通方式选择NL模型,以北京市为例验证了模型的可靠性。应用模型分别探究了常规公交及地铁票价变化对乘客交通方式选择的影响。结果表明,随着常规公交票价的增加,0~10 km范围内常规公交出行者向私家车转移,10 km以上则会选择地铁出行;而随着地铁票价的增加,地铁出行方式的分担率明显下降,并导致公共交通分担率的下降。通过探究公共交通票价变化对乘客出行方式选择的影响,为北京市公共交通票价调整提出合理建议。     

基于Nested Logit模型的城市轨道交通网络票价制定方法

利用水平为2的Nested Logit模型建立离散选择模型,定量分析城市轨道交通的分担率。考虑乘客出行的便捷性因素,建立各交通方式的广义出行费用函数。在此基础上,提出了城市轨道交通网络化运营平均票价计算方法。最后给出重庆规划轨道交通1、2、3、6号线票价建议方案。     

轨道交通企业定价的博弈分析

针对轨道交通与地面常规公交走向重复,造成公交系统内部客流竞争现象,根据博弈理论建立两种模型,一种假设建立两企业在一条并行线路上各自的竞争收益和票价模型,第二种是常规公交为轨道交通起衔接作用,集散客流时确定的收益和公交“一体化”票价模型。经比较,后一种能使企业达到“双赢”,是优化城市交通出行环境和解决交通问题的一种有效方法。     

中国高铁票价贵不贵

2012年12月26日，京广高铁正式开通，票价最低865元、最高2727元。这一票价尽管比飞机票便宜，但是，关于高铁票价太贵的评论还是非常多。     

票价水平对地铁乘客通勤出行的影响

地铁是居民通勤出行的主要交通工具。票价作为经济杠杆,通过影响乘客出行行为,进而影响客流量以及运营企业的效益。本文分析了票价对通勤出行行为的影响机理。首先界定了票价水平的含义,即票价负担程度。然后,创建PLS-SEM结构方程模型和中介模型分析票价与通勤行为的关系。PLS-SEM模型结果表明：票价合理性会通过影响乘客的知觉价值来影响出行行为。中介模型结果表明票价负担程度在单次票价对乘客知觉价值的影响中起中介效应。中介效应占总影响的比例在18.5%-27.68%之间,比例最高的显变量对应的问卷题目为“使用地铁通勤出行性价比比较高”。最后,基于本文研究结果,对票价水平的范围进行了讨论。     

重庆市轻轨票价理论及应用

通过对轻轨交通票价理论的分析,根据目标不同建立多个票价模型,并从社会、轨道公司、乘客三者利益出发建立层次分析模型,然后对多个票价模型进行综合指标评定,最终确定轻轨最优票价方案.将模型实际应用于重庆市轻轨二号线的票价制定,提出了二号线票价建议方案.     

大数据下的城市轨道交通票制管理研究——以武汉为例

大数据的兴起给优化城市轨道交通票制管理带来了新的可能,然而大数据在城市轨道交通票制管理中的应用却因为运营企业的不够重视而有所滞后,国内大多数城市的轨道交通运营企业缺乏对大数据应用的研究或有一定研究但研究层面仍停留在对企业内部数字型数据的分析、探究上。文章以武汉轨道交通为例,根据管理内容的差异性将票制管理分为日常管理和调整管理两个模块,分析管理现状,探讨引入本市及其他轨道交通城市的舆论、民意、客流量等大数据,提升票制管理的科学合理性及其实践意义。     

ARIMA-RBF模型在城市轨道交通客流预测中的应用

客流量预测是城市轨道交通规划设计和运营管理的基本依据,已成为城市轨道交通建设过程中的重要环节。本文通过分析平常日客流变化的周规律、非平稳性等时序特征以及ARIMA模型和RBF模型的作用机理,将适合进行线性时间序列预测的ARIMA模型和适合处理非线性问题的RBF神经网络组合,建立了ARIMA RBF预测模型,并用该模型对北京市城市轨道交通平常日客流量进行预测,该模型充分考虑到城市轨道交通客流变化的线性及非线性特征,取得了较好的预测效果。     

中国城市轨道交通建设的发展规律及其影响因素

 城市轨道交通建设是城市建设的重要组成部分，对于城市发展有重要意义。通过单、双因素分析分别研究城市GDP与中心区人口密度对城市轨道交通发展里程的影响，在此基础上，将城市轨道交通发展划分为3个阶段，并进行政策影响的定性与定量分析。研究结果表明：轨道交通建设对于城市GDP的初始要求为5000亿元左右，中心区人口密度的初始要求约为4000人/km²；轨道交通发展不同阶段受城市GDP和中心区人口密度的影响程度不同；轨道交通投资比越高，政策影响系数越高，且轨道交通投资的影响存在滞后性；中国多数城市轨道交通发展受到政策的促进作用（如武汉），但是沈阳等少数城市也存在受到政策的抑制作用。     

基于主客观多维变量的城市轨道网络规模影响

精准研究城市轨道交通网络规模发展的影响机理,有利于政府相关部门进行城市轨道交通系统的规划建设与政策制定。定性分析了5类主客观多维因素对城市轨道交通网络规模的影响,利用问卷调查法探究轨道交通乘客满意度,利用SPSS软件分析7个主客观影响指标与轨道网络规模间的相关性,并基于结构方程建立城市轨道网络规模影响模型。研究结果表明:构建的模型结构与变量间影响关系具有有效性;选取的主客观影响变量均显著影响城市轨道网络规模,与相关性分析结果一致;客观条件因素较主观心理因素对城市轨道线网规模具有更强的影响效应,其中第三产业值和日均客运量具有最大的影响效应值0.495,而乘客满意度影响效应值最低为0.451。研究可为城市轨道交通发展建设的规划决策提供理论支撑。     

城市轨道交通换乘站点失效下网络脆弱性分析

城市轨道交通换乘站点失效会导致网络性能下降,使得系统表现出较高的脆弱性,换乘站点失效下网络脆弱性分析对于保障系统运营安全具有重要意义.考虑城市轨道交通网络和外部公共交通网络的耦合关系,分析换乘站点失效后的乘客广义出行费用,对乘客出行选择行为进行建模;从运营服务网络性能下降的视角,提出了网络脆弱性定量评估指标;对路网拓扑...     

基于时空特征提取的城市轨道交通乘客出行目的地预测

为满足城市轨道交通运营组织进行客流管控和行车调度的实时需求,提出了基于乘客OD时空特征的出行目的地在线预测方法。通过分析定义乘客OD时空特征矩阵,以乘客个体的历史自动售检票系统（AFC）数据为训练样本,提出了基于行程密度聚类的乘客OD时空特征提取方法。分析制定乘客实时进站刷卡信息与其OD时空特征矩阵的匹配规则,基于3种匹配情况分别提出了相应的目的地实时预测方法。以南京市轨道交通AFC数据为实例进行验证,结果表明本文提出的预测方法在高峰时段预测准确率、全天预测稳定性等方面效果良好,可为地铁运营组织提供参考。     

考虑路径尺度的城市轨道交通客流分配

城市轨道交通客流分配是进行轨道交通线网规划、评估和运营管理的关键技术之一。考虑有效路径之间重叠对路径选择概率的影响,在效用函数中加入路径尺度调整效用值,提出基于路径尺度的Logit客流分配方法。以北京地铁线网为例,构建乘客出行广义费用函数,搜索有效路径,清洗自动售检票系统(automatic fare collection, AFC)刷卡数据,通过MATLAB软件进行客流分配计算。结果表明:与既有模型相比,路径尺度Logit模型路径选择概率误差降低了24.32%,提高了客流分配精度。提出的路径尺度Logit模型具有较好的适用性、有效性,对于提升城市轨道交通线网科学规划水平、降低运营安全风险具有重要意义。     

基于旅行时间分析的城轨乘客路径集验证方法

城市轨道交通乘客出行路径集是否正确,是乘客路径选择估计以及网络客流分布计算的前提和基础.从现有客流分布模型中有效路径选择集问题及OD实际旅行时间聚类特征出发,引入Rodriguez-Laio快速聚类算法,提出基于旅行时间聚类分析的城市轨道交通乘客路径集验证方法.以北京地铁网络为例进行算例分析,结果表明,该方法可以在全网络范围内对路径选择集问题OD作出快速识别及滚动验证,并为以原因分析为导向的现场客流调查与模型修正工作提供重要参考.     

基于云模型-Markov链的城市轨道交通车站客流状态分析

在大客流条件下,城市轨道交通车站为缓解大客流的冲击,需要全面地分析和准确地预测车站客流状态,进而采取大客流组织措施.本文在明确车站结构设施设备布局的基础上,针对车站不同的设施设备进行了客流状态划分,确定了车站设施设备客流状态等级,基于此,构建了车站客流状态辨识模型,通过状态隶属关系结合马尔科夫状态转移理论分析了客流状态的动态变化情况,系统地实现了设施设备客流状态级别的判断与动态预测.通过实例分析,验证了该方法能够较准确地判别车站客流状态变化情况,为车站安全运营管理、客流控制、应急处置等方面提供决策支持,具有较强的应用价值.     

城市轨道交通线网的优化设计

随着经济的高速发展,城市人口也日益增多,城市原有的交通条件无法满足现有的城市客运需求,发展轨道交通势在必行。但是,由于轨道交通投资巨大、工期较长,所以轨道交通线网的优化成了关键。文章分析了发展轨道交通的必要性,指出进行轨道交通线网优化的重要性,并给出了具体的优化方法,为正在迅猛发展的城市轨道交通提供理论依据。