基于出行活動的城市居民低碳交通出行模型及算法.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，人類消耗的能源和產(chǎn)生的污染物逐年上升，已經(jīng)危害到全球生態(tài)環(huán)境與人類生活安全。國家能源戰(zhàn)略和國家應對氣候變化規(guī)劃都提出了對能源消耗和碳排放量的約束要求。交通運輸活動能源使用量大、排放強度高，是城市能源和污染物排放的主要來源，也成為實現(xiàn)節(jié)能減排的重要領(lǐng)域。不同交通方式的能耗和排放存在較大差異，出行結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對于降低能耗和污染物排放具有重要作用。若北京出行結(jié)構(gòu)模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐攒壍澜煌橹鞯哪Ｊ?，能源消耗、污染物和碳排放分別能夠?qū)崿F(xiàn)

2、降低10％-50％,對于環(huán)境改善將起到積極作用。因此，解析交通行為，研究基于能源環(huán)境約束的出行結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整，對于積極應對政府對能耗排放的約束考核，滿足對藍天白云的期許具有重要的現(xiàn)實意義，對于完善出行結(jié)構(gòu)及出行行為研究方法也具有推動作用。
　　本論文分別從宏觀的出行結(jié)構(gòu)優(yōu)化、中觀的出行活動調(diào)整、微觀的交通方式選擇三個方面研究基于低碳目標的出行結(jié)構(gòu)和出行行為優(yōu)化調(diào)整的理論與方法。為了支持模型構(gòu)建，進一步拓展研究了出行行為調(diào)查技術(shù)和多源

3、數(shù)據(jù)分析方法。論文的主要內(nèi)容包括以下4方面:
　　(1)基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的交通出行行為調(diào)查技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法。分析了出行行為調(diào)查方法的優(yōu)缺點和適用性，構(gòu)建以入戶調(diào)查為核心，道路流量、GPS定位、手機APP為校核，手機定位數(shù)據(jù)、公共交通調(diào)查、出租汽車調(diào)查為互補，意愿調(diào)查為共生關(guān)系的出行者交通出行綜合調(diào)查體系。對調(diào)查獲取數(shù)據(jù)特征進行分析，針對多源數(shù)據(jù)，給出加權(quán)擴樣和綜合校核的數(shù)據(jù)分析技術(shù)路線，并以北京市第四次全市交通綜合調(diào)查為例，進行

4、了調(diào)查項目設置和多源數(shù)據(jù)分析的實證研究。
　　(2)基于低碳目標的城市交通出行結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型研究。從宏觀出行結(jié)構(gòu)調(diào)整目標層面，以降低碳排放和提高政府交通建設資金投入產(chǎn)出比為目標，構(gòu)建基于社會成本投入的城市交通出行結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。將居民出行社會效益作為模型的目標函數(shù)，將能耗、排放降低水平、公共交通滿載率等作為約束條件，使用分枝定界法對模型進行求解。開展實證研究，分析北京市出行結(jié)構(gòu)、出行費用、政府投資、能耗和排放約束等指標數(shù)據(jù)，經(jīng)模型測算

5、得到低碳目標下的城區(qū)最優(yōu)出行結(jié)構(gòu)。
　　(3)基于居民出行活動的出行組合鏈預測模型研究。首先分析居民一日出行數(shù)據(jù)，將出行活動和交通方式按照發(fā)生序列串聯(lián)起來，構(gòu)成組合鏈，組合鏈包含一日活動序列、每次活動目的、采取的交通方式等信息。而后對組合鏈進行編碼，轉(zhuǎn)化計算機能夠識別和計算的0-1代碼模式。之后應用神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，通過訓練數(shù)據(jù)對組合鏈模型進行模擬訓練，預測居民出行活動，獲取出行總量變化。最后應用模型開展實證分析，對人均收入加倍及