城市轨道交通衔接客流预测方法研究

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1、北京工业大学硕士学位论文城市轨道交通衔接客流预测方法研究姓名:黄杉申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:关宏志20080501摘要现在交通拥堵是困扰国内外诸多大城市的难题,为了解决这一难题人们试用了各种方法。最初的想法是扩大道路交通容量,通过新建、改建道路来解决交通拥堵,然而对于有限的城市空间来说,大量新设施的建设是不现实的。为了有效地遏制日趋严重的交通供需矛盾紧张的发展趋势,更有效解决大城市的交通问题,我国的交通和城市规划专家对国内外城市交通发展的历史和国外大城市解决交通问题的办法进行了系统的研究,认为在我国大城市客运交通

2、发展方向应坚持以发展公共交通为主导,快速轨道交通为骨干,形成多种客运交通方式协调发展的综合客运交通体系。城市轨道交通系统虽然具有快速、运输量大、可靠性高、自动化等特性,可以有效缓解城市干道运输中交通拥挤的问题,但是由于其特性,致使其建设经费巨大,仅适用于主干性运输,可达性较低,需要各种交通方式与之形成良好的衔接体系,以弥补其不足,提高其可达性。因此,要高效地发挥城市快速轨道交通系统的作用,除了在线路规划、车站设计等方面进行好轨道系统自身的建设外,城市轨道交通系统与城市其它交通方式良好配合与衔接,共同为整个城市客运服务,也是城市轨道交通建设

3、中一个十分重要的课题。本文以为北京市轨道交通规划提供参考为目标,从行为角度出发进行研究。首先回顾了国内外对轨道衔接以及出行方式划分的研究,对轨道衔接进行了简单的分析,包括影响衔接方式选择的各种因素和各衔接方式的特性。介绍了在我国大城市——北京进行的轨道出行行为调查的情况,基于调查数据,通过初步统计分析得出了一些基本统计结论。利用卡方统计量检验了各属性对于出行方式选择影响的相关性,选用相关性高的因素作为变量,根据随机效用理论将出行方式选择的决策过程分为3个阶段,依此建立了从出发地到目的地的全方式划分3层NL模型。并对该模型的有效性以及各个参

4、数含义作出解释,最后对于模型中主要变量进行敏感性分析,得出各个政策变量对于轨道交通选择结果的影响程度,有针对性地提出建议,以达到最终提高轨道交通出行比例的目标。关键词轨道交通;出行方式选择;衔接方式;NestedLogit模型;敏感性分析AbstractTrafficjamisaseriousproblemformostdomesticandforeigncitiesinmodemworld.Manymethodshavebeenusedinordertosolvethisproblem.Theinitialideaistosolveit

5、byexpandingroadtrafficcapacity,buildingandrebuildingnewroads.Butitisunrealistictobuildlargeamountofnewfacilitiesduetolimitedcityspace.Inordertocontaintheseriouscontradictorybetweentransportationsupplyanddemandandsolvetrafficjalnproblemsinlargecities,transportationandurban

6、planningexpertsinourcountryhavedonesystematicresearchondevelopmentoftransportationhistoryandtrafficproblemsolutionsincitiesdomesticandabroad.Finally,theyconcludedthatweshouldtakethewaytodeveloppublictransportandmasstransitastheleadingapproachinOurcountry.Furthermore,coord

7、inateddevelopmentamongallkindsoftrafficsystemsshouldbepromoted.Although,theurbanrailwaysystemhascharacteristicssuchasfastness,largevolume,higherreliability,automation,etc,whichCaneffectivelyrelaxtheurbantrafficcongestionprobleminurbanarterialroads,becauseofitscharacterist

8、ic,thiswillcertainlyresultinallenormousconstructionfundsinput,onlysuitableforbackbonetransportat

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