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1、1城市出租车交通规划综合模型城市出租车交通规划综合模型一、问题重述一、问题重述城市中出租车的需求随着经济发展、城市规模扩大及居民生活方式改变而不断变化。目前某城市中出租车行业管理存在一定的问题，城市居民普遍反映出租车价格偏高，另一方面，出租车司机却抱怨劳动强度大，收入相对来说偏低，整个出租车行业不景气，长此以往将影响社会稳定。现为了配合该城市发展的战略目标，最大限度地满足城市中各类人口的出行需要，并协调市民、出租车司机和社会三者的关系，实现该城市交通规划可持续发展，需解决以下的问题：（1）从该城市当前经济发展、城市规模及总体人口规划情况出发，类比国内城市情况，预测该城市居民的出行强度和出行总量
2、，这里的居民指的是该城市的常住人口。同时结合人口出行特征，进一步给出该城市当前与今后若干年乘坐出租车人口的预测模型。（2）根据该城市的公共出行情况与出租车主要状况，建立出租车最佳数量预测模型。（3）油价调整（3.87 元/升与 4.30 元/升）会影响城市居民与出租车司机的双方的利益关系，给出能够使双方都满意的价格调节最优方案。（4）针对当前的数据采集情况，提出更合理且实际可行的数据采集方案。（5）从公用事业管理部门的角度考虑出租车规划的问题，写一篇短文介绍自己的方案。二、模型假设二、模型假设1常住人口和暂住人口的出行特征相近，划分为第一类人，在所有分析过程中假设其出行特征完全一样。而短期及当
3、日进出人口为第二类。2由于短期及当日进出人口情况复杂，假设第二类人口在于乘坐出租车方面相关出行特征（如乘车出行强度等）在未来几年内保持不变。3由于城市地理状况和居民的生活习惯在短时期内不易改变，所以在各交通小2区之间采用的出行方式也相对固定，假定居民从 A 地到 B 地所习惯采用的出行方式在未来几年内保持不变。4假设居民中出行人口占总人口数的比例不变。5假设对于出行人口而言，在出行方式选择方面的比例与出行人次的比例一样。6假设在未来几年内，出租车固定营运成本不变。7由于每次一起打车的人数，与居民的生活习惯相关，所以假设出租车每趟载客人次不变，即不受出租车数目和收费方案的不同而改变。8基于题目给
4、出的图表数据，假定出行与公交数据的统计口径只针对常住人口，不包括其他人口。9由于数据的采集统计等存在误差，本文假定所有计算数据在 5%10%误差范围内可以接受。三、问题分析三、问题分析题目中要求考虑城市的发展战略目标，人民群众的出行需要，减少环境污染和资源消耗，并结合该城市经济和自身特点，类比国内外城市情况，预测该城市居民出行强度和出行总量。由于题目附录给出的历史数据几乎只有 2004 年一年的数据，而做一次出行调查将耗费大量人力物力，所以对一个城市而言也无法得到太多出行特征的历史数据。为了更好地预测该城市居民的出行强度，必须通过对我国其他城市特别是规模相近城市的居民出行特征的分析，总结出规律
5、并以此来预测。对于乘坐出租车人口的预测的问题，由于人们生活习惯相对固定，所以在各交通小区之间采用的出行方式也相对固定。所以针对规划期中交通总量在各区中的增长，通过交通分布的 OD 矩阵如何计算出未来各区的交通量成为预测乘坐出租车的人口准确与否的关键。再者，题目给出的只是常住人口的出行方式的数据，而乘坐出租车的人口中即包括了常住人口也包括了流动人口，而且流动人口由于对城市的不熟悉，坐出租车的机会更大，所以必须充分考虑第二类人口对预测的影响。如何预测该城市出租车的最佳数量，除了考虑乘坐出租车人口数量外，还3必须考虑出租车的运行状况，通过考虑出租车所承担的城市客运交通量和出租车的空驶率的关系，从而确
6、定出租车的最佳拥有量和实际运营数量。如何评价一种出租车收费方案的优劣，如何在油价调整后给出一种可行的收费方案，除了考虑空驶率外，应该兼顾公众、出租车方和社会环境等综合因素给出，本文将紧紧围绕这一线索在下文展开建模、求解和分析的过程。四、符号定义四、符号定义下标 、 、 :分别表示常住人口（Resident） 、暂住人口（Temporary） 、短期rts及当日进出人口（Shortdated） 。而 1 表示第一类人，2 表示第二类人。：表示 k 类人口的数量，如表示常住人口的数量。kPoprPop：表示乘坐某种交通工具的 k 类人口的数量。Traffic kPop：表示 year 年 k 类人
7、的出行强度(Travel Intensity)，如表示,k yearTI,2004rTI2004 年常住人口的出行强度，单位：人次。：表示 year 年 k 类人的日均出行总量（Travel Quantum） ，如表,k yearTQ,2004rTQ示 2004 年常住人口的日均出行总量，单位：人次/日；：分别表示表示 i 年的人均可支配收入(Governable Incoming) ，单位：iGI元。：表示到 i 年 j 月累计人均可支配收入(Cumulative Governable jiCGI,Incoming)单位：元：表示 year 年以 Traffic 交通方式出行的 OD 分布矩
8、阵，如表示,Traffic yearQ,2004BusQ2004 年公交出行的 OD 分布矩阵，而表示 2004 年全方式出行,2004AllQ的 OD 分布矩阵。其中（t 是 Traffic 交通方式单词的开头字母）表ijt示从 区到区的以 Traffic 交通方式出行量。ij：表示在各交通小区之间采用的 Traffic 出行方式所占的比例的 OD 分布TrafficR矩阵，其中（t 是 Traffic 交通方式单词的开头字母）表示从 区到ijti4区的以 Traffic 交通方式出行占所有交通模式的比例。该矩阵在未来j几年内保持不变。：表示各交通小区 的交通发生量，单位：人次。iGi：表示
9、各交通小区的交通吸引量，单位：人次。jAj：表示交通小区 的发生交通量的增长系数、。giFigiFajF：表示交通小区的吸引交通量的增长系数、。ajFjgiFajF：表示常量。C：表示日均每辆出租车有效（Effective）行驶里程（Distance） ，即出租车eDist载客时的日均行驶里程。：表示日均每辆出租车无效（Ineffective）行驶里程（Distance） ，即出租ineDist车在未载客时的日均行驶里程。：表示日均全市出租车的总（Total）有效行驶里程。eTDist：表示日均全市出租车的总无效行驶里程，ineTDist：表示日均每辆出租车行驶的总里程，一天中有效行驶里程与无
10、效行驶里Dist程之和。：表示日均全市出租车行驶的总里程。TDist：表示日均每辆出租车运营时间。T：表示平均运营速度，出租车全天行驶总里程与运营时间之比，平均运wokingV营速度与出租车行驶速度以及驾驶员等客、休息时间的长短有关。：表示平均每趟载客（Passenger）人数。P：表示平均每趟载客坐出租车的出行距离（Distance） 。D：表示某一年全市出租车的拥有量。N：表示出租车的每天实际运营的量，这是由于部分出租车处于年检或维WorkingN修而没投入运营。：表示出租车中每日实际运营的弹性比例。5：为空驶率。VR五、模型的建立五、模型的建立1城市居民出行强度和出行总量的预测模型城市居
11、民出行强度和出行总量的预测模型由于考虑到出行强度的调查数据只能来自于对城市大规模的交通普查，在现实中考虑到经济成本的原因，只能若干年做一次普查，所以一般不能得到详尽的常住人口出行强度的历史数据。因此，只能通过对我国其他城市特别是规模相近的城市的居民出行特征的分析来取得对未来各年的常住人口出行强度预测的方法，这里主要采取了截面数据的多元回归预测的方法。即选择常住人口出行强度为因变量；城市（或区）常住人口规模、城市（或区）建成面积、人均可支配收入为自变量。（1）城市规模发展预测）城市规模发展预测我国城市在未来一段时间内，规模会不断扩大，人口会不断增加，人民生活水平将不断提高。针对城市的总体规划，可
12、以根据未来人口规模（2010 年及2020 年）采用三次样条曲线进行插值。采用 Matlab 软件进行数据处理，得到2004 年2020 年各年预计的人口规模，如下表：表 1.1：2004 年2020 年各年预计的人口规模总体规划人口规模（单位：万人） 年份项目20042005200620072008200920102020常住人口185.15 199.37 212.82 225.51 237.44 248.60 259.00 321.00 流动人口55.00 59.84 64.42 68.72 72.75 76.51 80.00 100.00 暂住人口33.00 35.91 38.65 41
13、.23 43.65 45.91 48.00 60.00 其中短期、当日进出人口22.00 23.94 25.77 27.49 29.10 30.60 32.00 40.00 合计240.15 259.21 277.24 294.23 310.19 325.11 339.00 421.00 第一类人口218.15 235.27 251.47 266.74 281.09 294.51 307.00 381.00 第二类人口22.00 23.94 25.77 27.49 29.10 30.60 32.00 40.00 其中第一类人口包括常住人口和暂住人口，第二类人口包括短期及当日进出人口，这是根据出
14、行特征划分的，把出行特征相近的人口划归为一类。通过观察 19801998 年南京等各主要城市面积与城市人口规模增长率的变6化规律，大致呈现城市面积随着人口规模的增大而增大，具体参考文献2。但由于各城市的地理位置不同，具体的增长率亦有所不同。所以为简化起见，在此假定，该城市发展也大致满足该规律：城市面积的增长率大约等于该城市人口规模增长率的一半左右。由此可以得到 2004 年2020 年各年预计的城市面积规模，如下表：表 1.2：2004 年2020 年各年预计的各年预计的城市建成面积（单位：平方公里）年份20042005200620072008200920102020城市建成面积181.771
15、95.73208.94221.39233.1244.06254.27315.14观察附录 2 中的某城市 20022004 年 112 月份居民累计收入与消费情况，由于给出的数据有 4 个月份（即 1、2、11、12 月）的累计数据缺失，故选用了三年各月份都完整的其余 8 个月份的数据。首先，利用普通最小二乘（OLS）的思想，找出一个平均的居民可支配收入年增率 RGI（Rate of Governable Income）来最小化： 1032 ,2004,20032 ,2003,200211minjjijjijRGICGIRGICGICGIRGICGIi在 Matlab 中，采用无约束优化中默认
16、的 BFGS 算法，求出最近似的年增长率 RGI 为：11.09%；接着，根据 2004 年末居民累计可支配收入额，即 2004 年度居民累计可支配收入额：(元)8617.4812,20042004 CGIGI最后，由 RGI 和得到 2004 年2020 年各年居民可支配收入，如下表：2004GI表 1.3：2004 年2020 年各年预计居民可支配收入（单位：元）年份200420052006200720082020每年居民可支配收入8617.489573.1610634.8211814.2213124.4246363.88综上所述，该城市的整体规模如表 1 所示：表 1：2004 年2020 年各年城市总体规划规模城市总体规划规模 年份项目20042005200620072008200920102020常住人口185.15 199.37 212.82 225.51 237.44 248.60 259.00 32
