导读:本文包含了出行分布论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,时空,矩阵,城市,轨道交通,地铁,距离。
出行分布论文文献综述
覃鹏,肖亮[1]（2019）在《经典出行分布模型的不足与新理论探索》一文中研究指出为解决因经典出行分布预测模型存在不足而导致预测模型所得OD矩阵科学性有所欠缺、正确性有待商榷的问题,有必要探索研究新的出行分布理论、建立科学的出行分布预测模型。文章分析基于增长率模型与重力模型等经典出行分布预测方法及其他一些出行分布研究所存在的不足,提出交通出行分布本质是深入理解哪类群体采用哪些交通方式从哪些起点到哪些讫点的内在原因的理论观点,简要分析用地布局、出行者、交通方式等关键因素之间关系,并深入探讨分析关键因素与出行分布之间的内在关系。在分析的基础上,提出基于关键因素的出行分布新理论和构建出行分布模型的一般思路,并基于此理论初步建立新的出行分布预测概念模型,文章同时指出城市发展预测研究及基于此研究开展各类群体选择行为研究的必要性。(本文来源于《品质交通与协同共治——2019年中国城市交通规划年会论文集》期刊2019-10-16）
覃鹏,肖亮,陈建凯[2]（2019）在《经典出行分布模型的不足与新理论探索》一文中研究指出为解决因经典出行分布模型存在不足而导致预测所得OD矩阵的科学性有所欠缺、正确性有待商榷的问题,有必要探索研究新的出行分布理论、建立科学的出行分布预测模型。通过分析增长率模型与重力模型等经典出行分布预测方法及其他一些出行分布研究存在的不足,提出出行分布预测的本质是深入理解哪类群体采用哪些交通方式从哪些起点到哪些讫点的内在逻辑的理论观点。分析用地布局、出行者、交通方式等关键因素之间的关系,深入探讨关键因素与出行分布之间的内在关系。在此基础上,提出基于关键因素的出行分布新理论和构建出行分布模型的一般思路,并基于此理论初步建立新的出行分布预测概念模型。此外,还指出开展城市发展预测研究及基于此研究开展各类群体选择行为研究对出行分布预测模式的必要性。(本文来源于《城市交通》期刊2019年05期）
姬生飞[3]（2019）在《城市群城际出行分布研究——以关中城市群为例》一文中研究指出为了研究城市群区域范围内的城际出行分布规律,对影响城际出行行为的主要因素进行分析,以综合考虑城际出行时间、费用和惩罚系数的效用函数作为城际出行交通阻抗,利用城市社会经济相关指标定义了城市发展梯度并作为城际出行的影响因子,基于城市空间相互作用的引力模型,构建了城际间出行分布修正模型。以关中城市群为例,对模型及方法进行验证,结果表明,模型精确度较好,可用于城际出行分布的现状分析和未来年预测。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年11期）
朱亮,王元庆,周荣[4]（2019）在《基于出行时空分布的重力模型标定方法研究》一文中研究指出出行时空分布是小区出行总量随出行时间变化的分布形式,可应用于重力模型的标定.现有重力模型标定较常用逐步搜索法,其精度受限于算法中参数步长的选择.建立了一种基于出行时空分布的重力模型标定方法,并以西安市出行数据为例,通过与逐步搜索法结果对比,验证了该方法的可行性,结果显示该方法较逐步搜索法精度高,收敛速度更快.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2019年01期）
孟斌,黄松,尹芹[5]（2019）在《北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究》一文中研究指出伴随城市转型进程的加快,交通需求不断膨胀,导致大城市交通拥堵日趋严重,以调节出行者的选择行为为核心要素的交通需求管理理念成为相关政策的重要理论基础,但现有研究也表明,交通需求管理对出行弹性较高的出行具有显着调节作用,而对出行弹性较低的出行调节作用并不明显。因此,加强出行弹性等居民出行行为研究日益迫切,而公交刷卡数据等新的时空数据为居民复杂出行行为的挖掘提供了新的契机。本文利用北京市2014年3月地铁刷卡数据,以出行者出发时刻的可变性来测度出发时间选择的可改变程度,对居民地铁出行出发时间选择弹性进行测度,并结合GIS空间分析技术对其时空分布特征进行分析。研究表明:(1)北京市地铁出行的居民出行弹性平均值为0.521,出发时间选择弹性整体上较大,表明北京居民出发时间选择相对较为灵活;(2)北京市居民地铁出行弹性存在时空差异,居民个体休息日出行弹性高于工作日,一天中高峰时段出行弹性高于非高峰时段;(3)居民出行弹性存在空间自相关,倾向于在空间上发生集聚,存在明显的冷热点区域;内城居民的出行弹性明显高于城市外围居民。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2019年01期）
张思佳,贾顺平,毛保华,麻存瑞,张桐[6]（2019）在《乘客出行距离分布对轨道线网内公交竞争力的影响》一文中研究指出从城市建设用地不断扩张的角度出发,研究城市居民出行距离分布变化对高密度轨道线网影响下的长距离穿越式公交线路竞争力的影响.分析城市居民出行距离的变化趋势,提出公交站点选择概率的计算方法,建立基于Logit-SUE的公共交通网络客流分配模型,研究区域内居民平均出行距离和居住分散性系数对长距离穿越式公交线路竞争力及各站点选择概率的影响.结果表明:在城市扩张趋势下,居民平均出行距离存在逐渐增大的趋势,轨道交通方式的优势逐渐突显,长距离穿越式公交线路竞争力逐渐减弱;公交线路各站点选择概率逐渐减小,且线路中心区站点对平均出行距离的灵敏性相对线路边缘区站点较低.随着城市的不断扩张,居住分散性系数存在逐渐减小的趋势,分散性系数越小,居民居住地分布越集中,长距离穿越式公交线路的选择概率越小,竞争力越弱.随着乘客居住地分布由"小而分散"向"大而集中"转变,长距离穿越式公交线路各站点选择概率存在逐渐减小的趋势.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2019年02期）
江迎[7]（2018）在《基于GPS大数据的居民出行时空分布》一文中研究指出基于掌握长沙市居民的出租车出行需求分布,科学评估出租车运营效率和管理效益的目的,通过选取长沙市工作日的出租车GPS数据进行数据挖掘,提出一种应用于大规模出租车运营管理的数据处理流程,并建立基于GPS数据的出租车运营指标计算模型。从而获得居民在不同道路或不同功能区域的时空分布,全面分析长沙市当前出租车运营现状与主要特点,为城市交通规划提供数据支持,并在提高城市交通运行效率中发挥重要作用。(本文来源于《城市勘测》期刊2018年06期）
林梅花,甄峰[8]（2018）在《沪宁沿线居民高铁出行目的的空间分布特征》一文中研究指出流动空间是理解高铁影响下区域城市空间结构的重要视角。本文以4237份沪宁高铁沿线居民高铁出行问卷数据为数据基础,以流动空间理论为研究视角,分析沪宁高铁沿线居民流动的空间分布特征,以理解基于高铁流动目的的城市联系关系及区域空间结构。研究表明:1.商务联系及社会亲缘联系是沪宁沿线区域联系的两个主要动力,高铁促进各类跨城活动的产生,让沿线居民基本功能性活动得以在多城际尺度进行交互;2.基于高铁乘客流动的沪宁沿线城市群呈现明显的职能分级,总体层级与沿线城市的行政等级及经济发展水平相关,但个别城市因其特有的资源禀赋或产业结构,也可突破行政及经济等级从而在某项区域职能上有特殊的优势。(本文来源于《共享与品质——2018中国城市规划年会论文集（16区域规划与城市经济）》期刊2018-11-24）
刘子明,陈宇[9]（2018）在《长沙市摩拜单车出行空间分布特征与影响因子分析》一文中研究指出共享单车已成为我国重要的城市交通出行方式,本文以长沙市中心城区为研究范围,利用共享单车定位信息和百度地图POI等大数据,探究城市建成环境对共享单车空间分布的影响。研究表明:高密度道路网络和良好的公共交通站点覆盖度是引致共享单车空间集聚的首要因素;相较于其他建成环境功能要素,商业服务设施更显着地促进了共享单车集聚;不同用地类型对各时段的共享单车空间分布具有差异化影响。当前城市规划领域倡导的新城市主义原则与本研究的结果不谋而合,城市规划和建设应当以一个适宜的街区尺度,可步行的道路系统和良好的公共交通为营造目标,促进绿色出行和城市可持续发展。(本文来源于《共享与品质——2018中国城市规划年会论文集（06城市交通规划）》期刊2018-11-24）
贺康康,任刚[10]（2018）在《基于AFC数据的新建轨道交通系统出行距离分布特性研究》一文中研究指出轨道出行距离分布可以有效反映轨道线路出行空间分布情况、断面客流集聚程度。新建轨道交通系统的出行距离研究,对建设运营初期的轨道站点布局、轨道票价制定等工作具有较大的指导意义。本文基于新建轨道交通城市(宁波)的轨道自动检票系统(AFC)采集到的客流数据,分析与比较新建轨道系统在不同时间(工作日和节假日)、不同类型(单线和换乘、市区和市域)、不同站点(首末站、换乘站和普通站)的出行距离特征,结果显示新建轨道系统在市区中长距离出行和市域长距离出行具有较大的优势。通过K-S检验方法,得到轨道出行距离分布可以用均值μ为2.0081、标准差σ2为0.756 3对数正态分布或者均值μ为2.052 9、标准差σ2为0.785 8的对数正态分布和均值μ为35.769 8、标准差σ2为4.189 9的正态分布组成的双峰分布表示。本文研究成果将对轨道交通系统的前期规划设计和运营管理提供重要的理论支撑。(本文来源于《交通运输工程与信息学报》期刊2018年03期）
出行分布论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决因经典出行分布模型存在不足而导致预测所得OD矩阵的科学性有所欠缺、正确性有待商榷的问题,有必要探索研究新的出行分布理论、建立科学的出行分布预测模型。通过分析增长率模型与重力模型等经典出行分布预测方法及其他一些出行分布研究存在的不足,提出出行分布预测的本质是深入理解哪类群体采用哪些交通方式从哪些起点到哪些讫点的内在逻辑的理论观点。分析用地布局、出行者、交通方式等关键因素之间的关系,深入探讨关键因素与出行分布之间的内在关系。在此基础上,提出基于关键因素的出行分布新理论和构建出行分布模型的一般思路,并基于此理论初步建立新的出行分布预测概念模型。此外,还指出开展城市发展预测研究及基于此研究开展各类群体选择行为研究对出行分布预测模式的必要性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
出行分布论文参考文献
[1].覃鹏,肖亮.经典出行分布模型的不足与新理论探索[C].品质交通与协同共治——2019年中国城市交通规划年会论文集.2019
[2].覃鹏,肖亮,陈建凯.经典出行分布模型的不足与新理论探索[J].城市交通.2019
[3].姬生飞.城市群城际出行分布研究——以关中城市群为例[J].科学技术创新.2019
[4].朱亮,王元庆,周荣.基于出行时空分布的重力模型标定方法研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2019
[5].孟斌,黄松,尹芹.北京市居民地铁出行出发时间弹性时空分布特征研究[J].地球信息科学学报.2019
[6].张思佳,贾顺平,毛保华,麻存瑞,张桐.乘客出行距离分布对轨道线网内公交竞争力的影响[J].浙江大学学报(工学版).2019
[7].江迎.基于GPS大数据的居民出行时空分布[J].城市勘测.2018
[8].林梅花,甄峰.沪宁沿线居民高铁出行目的的空间分布特征[C].共享与品质——2018中国城市规划年会论文集（16区域规划与城市经济）.2018
[9].刘子明,陈宇.长沙市摩拜单车出行空间分布特征与影响因子分析[C].共享与品质——2018中国城市规划年会论文集（06城市交通规划）.2018
[10].贺康康,任刚.基于AFC数据的新建轨道交通系统出行距离分布特性研究[J].交通运输工程与信息学报.2018
论文知识图
