摘要：为更精准利用收费OD数据获取路网时空交通运行参数,提出一种机器学习预测服务区驶入与收费OD数据增量迭代相结合的计算交通运行状态的方法。首先利用机器学习方法开展服务区驶入预测,通过调查获取23515份问卷数据,利用随机森林模型、支持向量机、朴素贝叶斯模型3种机器学习方法开展训练和预测精度敏感性分析,结果表明进入服务区最小概率阈值P_(t)存在最大峰值,当P_(t)为0.9左右时,总体预测结果精度最高,此外随机森林法在不同类别收费形式和车型中均表现出较为显著的精度优势。然后以短距离出行OD数据为初始值,推测基本路段行程时间,以距离阈值P_(F)的倍数为时间隔,采用由近及远的方式增量计算路网运行状态,先前迭代计算的OD数据权重大于后续迭代的数据,对时空维度上缺失数据的路段状态进行补全。通过设计4组不同的P_(F)值和3个对照组,在大规模省级真实路网环境下对算法有效性开展测试。对道路交通流量和行程速度的分析结果显示,采用随机森林模型,P_(F)值越小误差越小,当P_(F)=5km时误差最小,其中交通流量平均误差为5.46%,速度平均误差为9.84%。与近邻上下游插值法相比,所提方法计算交通流量平均精度提高3.98%,速度平均精度提高4.33%;与平均行程时间法相比,交通流量平均精度提高5.2%,速度平均精度提高5.87%。测试结果显示出较高的精度,表明所提方法具备较好的实用性。

摘要：为计算城市内部特定区域对周边其他区域的公交可达性,更加直观地得到不同区域公交可达性差异程度,提出区域公交可达性概念.借助GIS空间分析功能,提出基于公交站点权重和公交线路辐射范围权重的区域公交可达性计算方法.以北京市朝阳区为例,计算朝阳区30个交通小区的区域公交可达性值.结果表明,区域公交可达性值,可以更加直观地展现城市内部不同区域对周边其他区域的公交可达性水平,这为选址分析、公交优化等提供了定量化的公交可达性信息.

摘要：为合理地评估街区个体交通行为特征,弥补以往从人类行为角度对相关理论研究的不足,提出以Wi-Fi探针技术为主,路况数据和视频采集数据为辅的方法,对城市小街区的人群活动进行研究,识别末端街区人群出行特征.以北京市西城区月坛街区为研究对象,通过分析单位职员末端公共出行分布、末端接驳时耗、接驳出行方式和接驳路径偏好等特征论证了该方法的适用性.结果表明:该街区的公共出行时长均在5 min以内,公交可达性良好;该街区内距地铁站点1 km路径位置的吸引力仍然占优势;行人的路径选择偏好条件宽敞和环境舒适的道路;以Wi-Fi探针技术得到的街道流量的缩样指数为17~23.未来Wi-Fi覆盖密度的增加可提高数据分析精度,为街区的设计和管理决策提供强有力的支持.

摘要：基于机器视觉的地铁站客流自动检测技术目前在检测精度和稳定性上距实际应用要求仍存在一定差距。针对这一问题,提出了一种适应于地铁站的客流自动检测新方法。该方法针对目前地铁站监控设备的普遍布设位置,研究了基于近景、非垂直视野的客流自动检测算法。该方法首先通过采集行人头部的Haar特征,利用由AdaBoost算法训练形成的强分类器进行人头检测,然后使用双线性插值算法,针对图像中的不同位置,以宁缺毋滥的原则,去除尺寸过大或过小的误检框。最后根据人头检测目标,设计行人的追踪统计算法。该算法由目标聚类、断帧合并和行人驶离3部分组成。试验结果显示,采用该方法进行地铁站内的客流自动检测可进行有效的方向区分,统计精度稳定在90%左右,基本满足实际的应用需求。

摘要：为探究重大突发疫情期间通勤方式转移行为的影响机理,本文采用RP和SP调查个人属性、家庭属性以及空间区位特征,并利用CatBoost模型结合SHAP框架探讨不同影响因素对交通方式转移的贡献。结果表明:①拥有小汽车的家庭、高收入家庭、更倾向于在疫情期间选择小汽车通勤。高学历者更倾向于选择小汽车或慢行交通以满足对安全、舒适性或环保的需求;②不同特征组合对交通方式转移的复杂影响,如高收入者更倾向于选择小汽车通勤,而低收入者和高学历者在疫情期间对慢行交通表现出较高的意愿。因此,应该加强公共交通系统在突发事件中的应急响应能力,通过设计灵活的调度系统和多样化的服务模式,提高系统应对能力和服务水平。

摘要：针对手机信令数据存在的精度不高、时间间隔大、信号"乒乓切换"等问题,提出一种基于朴素贝叶斯分类(NBC)的方法来利用手机定位数据识别居民出行起讫点(OD)。首先,利用80位志愿者连续1个月记录的出行活动数据,依据职住距离分类统计移动和停留状态下的条件概率分布;其次,建立用于表征用户移动停留状态的两个特征参数指标:方向夹角和最小覆盖圆直径;最后,依据NBC原理计算用户的移动或停留状态概率,将连续两个以上为移动状态的过程集聚为出行OD。利用厦门市移动的手机定位数据的分析结果表明:所提方法得到的人均出行次数的平均绝对百分比误差(MAPE)误差为7.79%,具备较高的精度,出行OD的分析结果可以较好地反映真实出行规律。

摘要：我国轨道交通事业仍处在快速发展时期,“十四五”规划期间还将有3000km运营里程的增量,围绕轨道站点的城市TOD发展模式,将是新型城镇化阶段实现集约式高质量发展的重要路径。本文结合石家庄项目实践,立足发展实际,契合城市特点,提出了适应石家庄TOD发展模式下慢行交通品质提升路径,并从城市、站点影响区(500m)、站点核心区(200m)三个层面制定了具体策略,通过做好做优“轨道+慢行”一体化出行,来实现TOD高质量发展,对人口规模与轨道发展阶段类似的城市有较强启发与借鉴意义。

摘要：在传统GIS交通规划软件的基础上,利用组件式二次开发工具ArcGIS Engine进行公交规划辅助决策软件的研制,从软件开发的总体设计到空间数据库的搭建,并详细介绍了公交规划辅助决策系统软件的设计过程,以此为基础,创新性的进行了GIS公交规划辅助决策软件的自主独立开发,实现了GIS软件的基本地图操作功能以及公交评价指标的自动辅助计算。

摘要：在新时代城市更新背景下,街道空间的环境品质改善是重要内容之一。传统的街道改善调研主要基于人工图片采集与评估,费时费力,主观性强,难以大规模复用。近年来,互联网街景图片在街道品质评估中得到应用,但由于时效性差、采集视角单一等问题,难以反映街道的客观情况。基于此,将街景图像识别与街道空间环境评估相结合,提出从宏观到微观“街景图片自采集—标准化处理—特征要素自动化提取—街道特征数据库—街道环境品质评估”软硬件结合的街道图像采集、分析、评估的技术体系,实现街道空间环境的全要素感知和品质评估,具备复用性强、准确度高、时效性好等特征。通过对拉萨八廓街步行、骑行环境感知与评估表明,本方法在实践应用中具有较好的效果。

摘要：地铁站的客流来源对轨道线网规划、地面公交与轨道线路接驳优化及站点周边接驳设施布设有重要的意义。利用手机产生的大量携带位置信息的信令数据,提出了基于移动定位信息的地铁站点客流出行来源判断方法。在判断出行者全日出行起讫点(OD)的基础上,借助乘客进出地铁站手机信号需要切换位置区的原理,进一步判断出乘客进出地铁站的位置及时间,将乘客进站时间与全日所有出行的出发时间相比较,获取乘客乘坐地铁出行的一次完整出行链,从而得到此次地铁出行的出行起点。选取北京地铁2号线典型车站的客流来源进行了实例分析,将用该方法判断出的地铁出行结果与地铁刷卡数据及问卷调查数据对比发现,算法对地铁进站量的有效识别率在65%以上,对地铁乘客出发地判断的平均误差约为5%。对地铁乘客的来源分布特征进行了分析。