网络购物影响的城市交通碳排放测算模型研究

发布时间：2020-10-31 11:34

　　 近年来,随着互联网普及率不断升高,以互联网为载体的网络购物如雨后春笋般在全世界发展起来。国内在几大电商企业的带领下,更是将网络购物发展得蒸蒸日上。事物的发展具有多样性,网络购物作为信息化时代的产物,大幅度地提升了购物效率,为人们带来了便捷,然而其对城市交通环境的影响却未曾可知。网络购物的普及会改变居民的购物习惯,影响居民出行频率,从而影响到城市交通碳排放。为了进一步明确网络购物对城市交通环境的具体影响,对其进行定量分析显得尤为重要。本论文从传统城市交通碳排放测算方法入手,在考虑网络购物影响的背景下,提出完成测算的三个前提条件:购物出行方式转移比例、购物出行交通量和出行距离。首先,考虑到本文研究对象在不同时期的不一致性,分别基于马尔可夫链原理和非集计理论构建网购普及前后的出行方式分担率预测模型,在此基础上,完成转移比例预测模型的构建。其次,分析已有碳排放测算方法后发现,各类方法对出行距离和出行交通量的数据获取方式或困难或粗糙。传统“四步骤”预测方法中“交通流分配”阶段的最短路径算法和交通流分配方法可以解决上述问题。之后分别以矩阵迭代算法和迭代加权分配法为基础,建立了居民出行距离预测模型与居民出行交通量预测模型。之后,基于“四步骤”预测方法,结合三个前提条件,完成网购影响下城市交通碳排放测算模型的构建。最后,以Y市为例,关于网络购物对城市交通碳排放的具体影响进行实证分析。研究结果表明在网购环境下,四种出行方式中步行和公交车的转移比例最高。由于不同交通方式的购物体验不同,在网购应用普及时,步行及公交车由于其舒适性较差,其用户更倾向于网络购物。网络购物在提高人们生活质量的同时,有效减少了城市居民购物出行,减轻了城市交通的环境压力,对城市低碳发展起到了积极正面的作用。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：X322;F724.6;F572
【部分图文】：

第一章 绪论究发现网络购物能够有效减少居民购物出行，降低城市交通碳排放。（6）结论与展望：首先，总结本文的研究内容。其次，阐述本文的研究创新点。最后，指出本研究的不足之处，提出对未来研究的展望。1.3.2 技术路线本文的技术路线见图 1.1。

的作为一个层次；将不同类型的选择方案作为不同的层次。图 2.1 NL 模型结构图图 2.1 为结构最简单的 2 层 NL 模型，图中分为 2 个层次，每个层次称为一个水平。水平 2 有 2 个虚拟选择枝1A 和2A ，2 层选择枝下包含 m 个水平 1 的虚拟选择枝1,2, ,m。（3）效用函数和特性变量根据随机效用理论，效用函数U 分为非随机变化和随机变化两大部分，并且他们两者之间呈线性关系，因此得到公式 2.18： （2.18）式中： 选择方案i的效用函数中的固定项； 选择方案i的效用函数中的概率项。通常，效用函数 由描述方案特性的变量和表示出行者特性的变量组成

[43]做例子。图3.1 网络图例根据定义，将交通路网抽象成网络图，图中共有v1,v2,v3,v4,4个节点，每两个节点之间有相应的边相连，分别为e12,e23,e24,e13,e34，每条边上的数字代表该边的权值,通常取通过该路段（边）的时间、该路段（边）的长度或者通过该路段（边）的交通量。本例中权值为路段（边）的长度：D [ ] （2）求解最短路径在构造路权矩阵之后，便要对矩阵进行迭代运算以得到最短路权矩阵。迭代算法如下：
【参考文献】

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本文编号：2863892