北京都市圈居民出行特征分析及交通资源配置优化设计
发布时间：2022-12-05 04:30
随着社会的发展,逐渐形成高级城市形态:都市圈。北京都市圈现有的交通服务难以契合内部城市之间的联系与发展,导致交通拥堵严重,极大地影响了各区域功能的发挥。与此同时居民面临的交通问题更加严峻,研究都市圈内居民的出行特征,解决其居民出行的交通问题,有利于促进和谐社会的建设。本文的研究分为:特征分析、机理研究、优化对策、效果评估共四个层次。首先分析北京都市圈内居民的出行方式特征;然后研究影响居民的出行方式选择因素,揭示其出行行为决策机理;其次提出针对北京都市圈内居民出行的交通优化改善对策;最后分析不同交通优化政策下的居民的出行方式选择结果,评估优化对策效果。第一,界定北京都市圈的研究范围;设计居民出行调查方案,调查居民的个体属性、家庭属性以及出行属性特征数据;通过对居民出行特征的差异分析,发现家庭属性中的车辆拥有情况,个人属性中的年龄、出行次数、可支配收入,活动属性中的出行时间、出行费用、换乘次数与都市圈内居民的出行方式选择密切相关。第二,构建NL模型与支持向量机模型。NL模型主要用于研究影响北京都市圈内居民选择交通方式的因素,其结果分析认为家庭属性、个体属性以及出行属性三个方面均对都市圈内居...
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容
1.4 技术路线
2 居民出行特征研究理论基础
2.1 基于活动的行为理论
2.2 非集计模型
2.2.1 随机效用理论
2.2.2 Logit模型导出
2.2.3 Logit模型特性
2.3 支持向量机
2.3.1 确定分类器
2.3.2 求解凸最优化
2.3.3 求解对偶问题
2.3.4 确定核函数
2.4 本章小结
3 北京都市圈居民出行基本特征
3.1 北京都市圈范围界定
3.2 都市圈交通经济概况
3.3 北京都市圈数据调查
3.4 都市圈居民出行特性
3.4.1 居民总体出行特征
3.4.2 各区县居民出行特征
3.5 本章小结
4 北京都市圈居民出行特征建模
4.1 NL模型构建
4.1.1 构建选择树
4.1.2 确定影响因素
4.1.3 确定效用函数
4.2 NL模型参数标定
4.3 出行敏感性分析
4.4 本章小结
5 基于支持向量机的方式预测建模
5.1 支持向量机建模
5.2 支持向量机训练集参数标定
5.3 支持向量机测试集方式预测
5.4 支持向量机预测效果评估
5.5 本章小结
6 北京都市圈交通资源配置优化设计
6.1 交通资源优化配置方案
6.2 交通资源优化配置方案评价
6.3 交通政策建议
6.4 本章小结
7 结论与展望
7.1 主要研究成果
7.2 创新点
7.3 研究展望
参考文献
附录A
附录B
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]京津冀城市群交通发展策略分析[J]. 尹琨杰. 交通与运输(学术版). 2017(02)
[2]Spatial-temporal Heterogeneity of Industrial Structure Transformation and Carbon Emission Effects in Xuzhou Metropolitan Area[J]. QIU Fangdao,YUAN He,BAI Liangyu,LI Fei. Chinese Geographical Science. 2017(06)
[3]基于支持向量机的低收入通勤者出行方式预测[J]. 程龙,陈学武,杨硕,王海啸. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2016(04)
[4]基于公路交通流的城市群关联网络研究——以京津冀城市群为例[J]. 傅毅明,赵彦云. 河北大学学报(哲学社会科学版). 2016(04)
[5]京津冀交通一体化发展问题与对策研究[J]. 孙明正,余柳,郭继孚,李先,周凌. 城市交通. 2016(03)
[6]北京市等时间交通圈的范围、形态与结构特征[J]. 陈卓,金凤君. 地理科学进展. 2016(03)
[7]基于LS-LSVM的居民出行方式选择预测模型及影响因素研究[J]. 邓琼华,何继宏. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2015(04)
[8]城市群结构及其交通需求特性研究[J]. 陆化普,王晶,叶桢翔. 综合运输. 2014(10)
[9]支持向量机理论及算法研究综述[J]. 汪海燕,黎建辉,杨风雷. 计算机应用研究. 2014(05)
[10]基于改进的网格搜索法的SVM参数优化[J]. 王健峰,张磊,陈国兴,何学文. 应用科技. 2012(03)
博士论文
[1]大城市低收入通勤者出行方式选择及改善对策评估[D]. 程龙.东南大学 2016
[2]通勤者出行行为特征与分析方法研究[D]. 陈团生.北京交通大学 2007
[3]都市圈的形成机理及协调发展研究[D]. 刘加顺.武汉理工大学 2005
硕士论文
[1]基于出行全过程的旅客城市群出行方式选择研究[D]. 任小聪.重庆交通大学 2016
[2]京津冀都市圈区域经济与交通协调发展研究[D]. 李苓.河北工业大学 2010
[3]都市圈形成机制的探讨[D]. 李洪涛.四川师范大学 2008
[4]城市居民短距离出行行为研究[D]. 常超凡.北京交通大学 2007
[5]城市居民出行方式效用与决策分析[D]. 李良.华中科技大学 2007
本文编号：3709683
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容
1.4 技术路线
2 居民出行特征研究理论基础
2.1 基于活动的行为理论
2.2 非集计模型
2.2.1 随机效用理论
2.2.2 Logit模型导出
2.2.3 Logit模型特性
2.3 支持向量机
2.3.1 确定分类器
2.3.2 求解凸最优化
2.3.3 求解对偶问题
2.3.4 确定核函数
2.4 本章小结
3 北京都市圈居民出行基本特征
3.1 北京都市圈范围界定
3.2 都市圈交通经济概况
3.3 北京都市圈数据调查
3.4 都市圈居民出行特性
3.4.1 居民总体出行特征
3.4.2 各区县居民出行特征
3.5 本章小结
4 北京都市圈居民出行特征建模
4.1 NL模型构建
4.1.1 构建选择树
4.1.2 确定影响因素
4.1.3 确定效用函数
4.2 NL模型参数标定
4.3 出行敏感性分析
4.4 本章小结
5 基于支持向量机的方式预测建模
5.1 支持向量机建模
5.2 支持向量机训练集参数标定
5.3 支持向量机测试集方式预测
5.4 支持向量机预测效果评估
5.5 本章小结
6 北京都市圈交通资源配置优化设计
6.1 交通资源优化配置方案
6.2 交通资源优化配置方案评价
6.3 交通政策建议
6.4 本章小结
7 结论与展望
7.1 主要研究成果
7.2 创新点
7.3 研究展望
参考文献
附录A
附录B
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]京津冀城市群交通发展策略分析[J]. 尹琨杰. 交通与运输(学术版). 2017(02)
[2]Spatial-temporal Heterogeneity of Industrial Structure Transformation and Carbon Emission Effects in Xuzhou Metropolitan Area[J]. QIU Fangdao,YUAN He,BAI Liangyu,LI Fei. Chinese Geographical Science. 2017(06)
[3]基于支持向量机的低收入通勤者出行方式预测[J]. 程龙,陈学武,杨硕,王海啸. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2016(04)
[4]基于公路交通流的城市群关联网络研究——以京津冀城市群为例[J]. 傅毅明,赵彦云. 河北大学学报(哲学社会科学版). 2016(04)
[5]京津冀交通一体化发展问题与对策研究[J]. 孙明正,余柳,郭继孚,李先,周凌. 城市交通. 2016(03)
[6]北京市等时间交通圈的范围、形态与结构特征[J]. 陈卓,金凤君. 地理科学进展. 2016(03)
[7]基于LS-LSVM的居民出行方式选择预测模型及影响因素研究[J]. 邓琼华,何继宏. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2015(04)
[8]城市群结构及其交通需求特性研究[J]. 陆化普,王晶,叶桢翔. 综合运输. 2014(10)
[9]支持向量机理论及算法研究综述[J]. 汪海燕,黎建辉,杨风雷. 计算机应用研究. 2014(05)
[10]基于改进的网格搜索法的SVM参数优化[J]. 王健峰,张磊,陈国兴,何学文. 应用科技. 2012(03)
博士论文
[1]大城市低收入通勤者出行方式选择及改善对策评估[D]. 程龙.东南大学 2016
[2]通勤者出行行为特征与分析方法研究[D]. 陈团生.北京交通大学 2007
[3]都市圈的形成机理及协调发展研究[D]. 刘加顺.武汉理工大学 2005
硕士论文
[1]基于出行全过程的旅客城市群出行方式选择研究[D]. 任小聪.重庆交通大学 2016
[2]京津冀都市圈区域经济与交通协调发展研究[D]. 李苓.河北工业大学 2010
[3]都市圈形成机制的探讨[D]. 李洪涛.四川师范大学 2008
[4]城市居民短距离出行行为研究[D]. 常超凡.北京交通大学 2007
[5]城市居民出行方式效用与决策分析[D]. 李良.华中科技大学 2007
本文编号：3709683
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