考虑交通小区相关性的小汽车拥有行为研究

为分析建成环境对家庭小汽车拥有的影响，考虑交通小区间的空间相关性，分别基于0-1 邻接矩阵、共同边界邻接矩阵及质心空间距离矩阵构建了层次Bayesian 模型，并与不考虑空间相关性的模型结果进行了对比.基于长春居民出行调查数据对模型参数进行估计，结果表明：交通小区间的空间相关性显著存在；以不考虑空间相关性的模型作为对比，基于公共边界邻接矩阵的层次Bayesian 模型拟合效果最优；在控制家庭层面社会经济变量后，居住密度、土地利用混合度、交叉口密度及公共交通站点密度均对家庭小汽车拥有具有显著的负向效应，表明通过优化城市建成环境策略可有效抑制小汽车拥有量的增长.     

基于改进BP神经网络的交通流数据融合

提出一种改进BP神经网络的交通流数据融合算法,通过对融合模型以及融合算法的改进,实现融合精度及容错能力的提高,最终利用某城市主干路的交通流实测数据进行实验验证.验证结果表明,本文提出模型可以通过LSE值验证且融合精度可以达到94%以上,因此利用改进BP神经网络可以有效进行交通流参数的融合,并可以较为准确反映路段平均速度的变化,为交通流的预测与诱导提供理论支持.     

基于机器学习模型的建成环境对小汽车拥有行为的影响

为分析家庭小汽车拥有行为，同时考虑居住地和工作地建成环境的影响，构建梯度提升迭代决策树(GBDT)模型；分析社会经济属性，居住地、工作地建成环境属性对小汽车拥有行为的影响程度，并基于长春市居民出行调查数据进行实证研究.结果表明：3类影响因素中，社会经济属性对小汽车拥有行为的影响最大(58.95%)；职住地建成环境属性均对家庭小汽车拥有行为具有显著影响，且居住地建成环境影响(23.77%)高于工作地建成环境(17.28%)；职住地建成环境属性中，除居住地交叉口密度，工作地到中央商务区(CBD)距离及公共交通站点密度外，其他建成环境属性对小汽车拥有行为的影响均大于5%.因此，有必要同时优化职住地的建成环境来抑制小汽车拥有量的增长.     

考虑乘客选择行为的城轨Y型线交路计划编制

为满足网络化条件下互联互通需求,越来越多的城市规划了城市轨道交通Y型线路。编制科学、合理的城市轨道交通Y型线路列车交路计划不仅能使线路的运力与不均衡的客流需求相匹配,还能在满足客流需求的前提下,降低企业运营成本。以Y型线路列车交路计划的组合优化问题为导向,分析城市轨道交通Y型线乘客对直达列车的选择偏好,建立考虑乘客对直达列车偏好的列车交路计划编制模型,并对某市城市轨道交通Y型线进行案例应用和分析。研究表明:随着乘客对直达列车偏好的下降,区间覆盖交路数增加,发车频率降低,企业成本降低,乘客总出行时间增加,乘客对直达列车选择偏好会对交路计划编制产生影响,在实际运营中应予以充分考虑。     

考虑交通小区相关性的小汽车拥有行为研究

为分析建成环境对家庭小汽车拥有的影响,考虑交通小区间的空间相关性,分别基于0-1 邻接矩阵、共同边界邻接矩阵及质心空间距离矩阵构建了层次Bayesian 模型,并与不考虑空间相关性的模型结果进行了对比.基于长春居民出行调查数据对模型参数进行估计,结果表明：交通小区间的空间相关性显著存在;以不考虑空间相关性的模型作为对比,基于公共边界邻接矩阵的层次Bayesian 模型拟合效果最优;在控制家庭层面社会经济变量后,居住密度、土地利用混合度、交叉口密度及公共交通站点密度均对家庭小汽车拥有具有显著的负向效应,表明通过优化城市建成环境策略可有效抑制小汽车拥有量的增长.