研究轨道交通新线对公共交通乘客的吸引力影响因素,有助于理解公共交通乘客的出行方式选择行为,预判新线开通带来的客流变化,以提高公共交通运力投放效率和整体服务水平。本文利用公交智能卡数据构建量化评价轨道新线吸引力影响因素的分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)模型,实证分析轨道新线吸引力与乘客特征间的相关关系。首先,从长时期的刷卡记录中挖掘乘客类型、出行习惯、出行特征和职住地轨道可达性等乘客特征指标;其次,以开通后的乘车次数表征新线吸引力,基于上述特征指标构建整体精度为82.6%的轨道新线吸引力影响因素解析决策树模型;最后,依据决策树结构和指标权重量化解析影响轨道新线对公共交通乘客吸引力的关键因素。分析结果表明,居住地距新线距离是影响新线对其吸引力最重要的因素,其次是居住地的轨道可达性水平及乘客联乘出行比例;而出行时间、出行距离等因素对轨道新线吸引力的影响较小。此外,轨道新线对老年乘客的吸引力与其他群体存在明显差异。本文研究成果对优化公共交通规划与运营组织具有重要指导意义。
剧烈的急减速行为是影响交通运行安全和效率的重要因素之一.基于控制器局域网络(controller area network,CAN)总线设备获得的机动车行驶轨迹数据,设计了基于阈值条件的小汽车急减速行为诊断方法.随后,从初始速度、减速持续时间、平均...
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剧烈的急减速行为是影响交通运行安全和效率的重要因素之一.基于控制器局域网络(controller area network,CAN)总线设备获得的机动车行驶轨迹数据,设计了基于阈值条件的小汽车急减速行为诊断方法.随后,从初始速度、减速持续时间、平均减速度等角度分析了小汽车急减速的基本特征,并挖掘了小汽车急减速行为与交通拥堵状态的关联特征.最后,进行了急减速风险路段诊断与急减速行为聚类分析的案例讨论.结果表明:急减速的持续时间越短,其平均减速度越大;而初始速度越大,其平均减速度越大.急减速发生概率与道路交通拥堵状态具有显著的正相关关系;同时急减速发生的空间位置与道路交通节点密切相关.而K-means聚类分析表明不同类型的驾驶员的急减速频率特征差异显著.
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