城市公共交通分担率预测方法的研究

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时间:2019-01-31

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1、摘要公共交通分担率预测是四阶段法公交需求预测中的重要组成部分,其预测结果对城市公共交通规划和综合交通规划均具有较大影响。而目前国内常用的交通分担率预测方法多是源于国外的规划理论,在实际应用中存在较多问题。因此,在详细分析现有理论应用存在问题以及我国城市交通基础信息特点的基础上,论文建立了以居民公交出行调查数据为依据,基于转移曲线法的公交分担率预测实用方法。论文首先分析了影响我国城市居民交通方式选择行为的各类因素,并结合居民出行心理特征,对居民出行的深层规律进行一定程度探讨。其次,分析探讨了常用的一些分担

2、率预测模型、方法的特点,提出了论文的基本研究思路,即采用非集计与集计理论相结合的思想,确立了首先根据公交出行主要影响因素对居民进行详细分类,再对不同类别居民根据现有公交出行特性分类曲线确定公交出行比例的预测方法。论文还利用灰色系统理论,提出了公交出行主要影响因素筛选的灰关联度分析方法,并结合实例,介绍了公交分担率曲线构造方法。论文所提方法以现有公交出行调查数据为基础,解决了国内常用方法缺乏事实依据,主观性太强的问题,也克服了历史数据缺乏的困难。本方法具有构造形式简单,且能够反映未来公交环境、个人特性,出

3、行特点等因素的变化对公交出行行为的影响,并易于为酱通规划技术人员所掌握的特点,可被用于公交规划及公交规划动态调整的分担率预测工作。关键词:公共交通分担率,影响因素,出行心理,灰色关联度,转移曲线AbstractThedefinitionofpublictransportpartakingrateforecastingisoneofthemostimportantpartofFour-stagepublictransportdemandforecasting,theforecastingresulthas

4、animportanteffectontheurbanpublictransportplanningandtheintegratedtrafficplanning.Yetatpresentthetransportpartakingrateforecastingmethodusedgenerallyinlandmostlyrootsfromforeignplanningtheory,itexistsafewproblemsinpracticalUSe.Thereforebasedontheparticul

5、aranalysisabouttheproblemofpresenttheoryandthecharacteristicofinternalurbantrafficbasicinformation,thepracticalforecastingmethodisputforwardoilthebasisofsomepublictransportsurveydataandshiftcnrvemethodinthepaper.First.somekindoffactorswithinfluencetointe

6、malurbanresidentmodechoicehavebeenanalyzedinthepapef'andresidenttravelde印rulehasbeendiscussedbymeansofresidentpsychologycharacteristic.Second,thecharacteristicsofsomeusualmodelsandmethodsforpartakingrateforecastingatediscussedandthebasicideaisputforward,

7、thecombinationofaggregateanddisaggregatetheory,thepublictransportpartakingrateforecastingmethodinthepapercopiouslyclassifiestheresidentsinaccordancewiththemaininfluencefactorsofpublictransporttrip,andthenobtainsthetripratewiththepresentpublictransportcha

8、racteristiccurveofdifferentresidentcategories.Finally,Thegreyincidencedegreeanalysismethodisputforwardtoselectthemainpublictransporttripinfluencefactors,themethodtoconstructpublictransportpartakingratec:ltllNeisrecommended

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