機場是城市大規(guī)模客流的集散點,航空運輸因其速度快、便捷性強、舒適度高、輻射范圍廣等特點,在綜合交通運輸體系中占據(jù)了重要地位。隨著我國經(jīng)濟發(fā)展和城市化進程的加快,航空運輸也發(fā)展到了一個全新的階段,機場體量和規(guī)模不斷攀升,目前我國大型機場的年旅客吞吐量普遍超過4000萬人次。從國內(nèi)外大型機場的建設規(guī)劃經(jīng)驗來看,由于大型機場往往遠離市區(qū),引入軌道交通變得越來越普遍,如果沒有快速便捷的軌道交通連接機場和市區(qū),大型機場的成功運作很難實現(xiàn)。因此,為保障城市航空運輸服務的快捷高效,增強大型機場規(guī)劃設計的合理性,圍繞大型機場的需求分布、旅客的出行特征等一系列問題進行系統(tǒng)的研究和分析,已具備十分重要的理論價值和現(xiàn)實意義。論文依托中國民用航空局重大專項科技項目“北京新機場智能型綜合交通樞紐建設關鍵技術研究與應用”子課題1“以機場為主體的大型區(qū)域綜合交通樞紐戰(zhàn)略規(guī)劃技術”以及子課題5“與超大機場協(xié)調(diào)的軌道交通布局規(guī)劃與設計技術”,研究工作以大型機場為研究對象,分別進行了大型機場交通基本特征分析、大型機場旅客城市空間分布預測、大型機場旅客交通方式選擇行為、大型機場軌道旅客空間分布預測四個問題的研究。對大型機場交通基本特征的分析,主要是以實地調(diào)查、手機信令以及公交IC卡等多源數(shù)據(jù)為基礎,提出基于手機信令數(shù)據(jù)的旅客出行OD識別方法以及基于手機信令數(shù)據(jù)的機場軌道旅客識別方法,對大型機場的旅客屬性、出行特征、時空分布、公交出行特征、軌道乘客特征等進行分析與總結。對大型機場旅客城市空間分布預測方法的研究,主要是借助手機信令數(shù)據(jù)分析得到的旅客空間分布,考慮用地、人口等因素,對大型機場旅客城市空間分布的影響因素進行分析,然后確定以交通小區(qū)的居住人口、工作人口以及交通小區(qū)至機場的距離為輸入變量,以交通小區(qū)機場旅客的所占百分比為輸出變量,分別建立基于修正重力模型、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡的大型機場旅客城市空間分布預測模型,并對模型預測效果進行對比分析,通過比較發(fā)現(xiàn)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測的效果優(yōu)于重力模型,其中遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測效果更好,最后基于該預測方法對2025年首都國際機場以及北京新機場的旅客空間分布進行預測。對大型機場旅客交通方式選擇行為的研究,首先分析了機場旅客交通方式選擇的特征及其影響因素,得到大型機場旅客到離港的主要出行鏈路,同時根據(jù)旅客特性及交通方式的選擇行為提出基于AP算法的旅客分類,然后以出行鏈為方式劃分,并結合廣義費用的概念,建立考慮經(jīng)濟性、快速性、方便性、舒適性、安全性、準時性的出行鏈廣義費用函數(shù),并分別為不同類型的旅客構建基于非集計選擇模型的大型機場旅客交通方式選擇模型,將該模型與不考慮旅客分類的模型進行對比,發(fā)現(xiàn)考慮旅客分類的大型機場旅客交通方式選擇模型預測效果更好,最后以北京新機場為例,進行了北京新機場的出行方式比例劃分研究。對大型機場軌道旅客空間分布預測方法的研究,首先根據(jù)旅客出行方式選擇的心理過程,對機場軌道客流影響因素進行分析,得出機場軌道可達性以及交通方式的廣義費用兩大影響因素,并提出大型機場軌道交通可達性的定義與模型,最后基于手機信令數(shù)據(jù),以各類交通方式的廣義出行費用、機場軌道交通可達性作為輸入變量,以各交通小區(qū)內(nèi)的機場軌道客流分擔率為輸出變量,分別構建基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡的機場軌道客流空間分布預測模型,并對模型預測效果進行對比分析,對比發(fā)現(xiàn)基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的大型機場旅客空間分布預測方法效果更好,同時以北京新機場為例,對新機場的軌道旅客分布進行了預測。論文通過對大型機場交通基本特征分析、大型機場旅客城市空間分布預測、大型機場旅客交通方式選擇行為、大型機場軌道旅客空間分布預測等一系列問題的深入研究,為未來大型機場的建設規(guī)劃,城市相關設施的合理匹配提供了重要的科學參考與理論支撐。
【學位單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：V351
【部分圖文】：

第 3 章 大型機場交通基本特征分析可忽略的比例。機場服務人員對銜接機場交通工具的消費訴求方便、快速，且作為日常交通出行方式，他們希望機場軌道交通的票價低，由于出行具有典型的通勤行為，具有潮汐性，希望出行能夠避免早晚高峰期擁堵而造成的時間損失。（4）其他除旅客、迎送人員及工作人員以外的少量其他人群。不同類型人群由于出行目的的差異較大，其基本特征也不盡相同。圖 3-1 反映了各類客流的產(chǎn)生根源和基本特征。

圖 3-2 北京市移動通信基站分布Fig.3-2 Distribution of Mobile Communication Base Stations in Beijing 公共交通刷卡數(shù)據(jù)京市現(xiàn)今有較為完善的公共交通系統(tǒng)，主要包括地面公交和軌道交研究中使用的數(shù)據(jù)來源即為上述提到的兩類數(shù)據(jù)：常規(guī)公交 IC 卡FC 數(shù)據(jù)，原始常規(guī)公交 IC 卡數(shù)據(jù)工作日平均每日為 1000 萬，地作日每日平均為 1000 萬，數(shù)據(jù)的時間為 2016 年某個工作日。原始和數(shù)據(jù)覆蓋范圍上均能保證全北京市主城區(qū)范圍，如圖 3-3 和 3-

圖 3-2 北京市移動通信基站分布Fig.3-2 Distribution of Mobile Communication Base Stations in Beijing共交通刷卡數(shù)據(jù)市現(xiàn)今有較為完善的公共交通系統(tǒng)，主要包括地面公交和軌道究中使用的數(shù)據(jù)來源即為上述提到的兩類數(shù)據(jù)：常規(guī)公交 ICC 數(shù)據(jù)，原始常規(guī)公交 IC 卡數(shù)據(jù)工作日平均每日為 1000 萬，日每日平均為 1000 萬，數(shù)據(jù)的時間為 2016 年某個工作日。原數(shù)據(jù)覆蓋范圍上均能保證全北京市主城區(qū)范圍，如圖 3-3 和
【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 包丹文;郭唐儀;華松逸;;基于SP/RP融合數(shù)據(jù)的機場旅客出行方式選擇行為分析[J];武漢理工大學學報(交通科學與工程版);2015年04期

2 宋曉華;尹德斌;李然;;基于重力模型的京滬高速鐵路站點城市輻射區(qū)域研究[J];物流技術;2015年10期

3 郭振義;靳文舟;;基于巢式Logit模型的航空港集疏運方式選擇研究[J];交通信息與安全;2014年04期

4 賴見輝;陳艷艷;張偉偉;吳德倉;;基于前景理論的地鐵/公交出行路徑選擇模型[J];北京工業(yè)大學學報;2014年04期

5 李冬梅;李文權;范東濤;;大型機場地面集疏運需求預測方法研究[J];交通運輸工程與信息學報;2013年04期

6 段衛(wèi)靜;陳艷艷;賴見輝;;北京地鐵4號線客流特征分析[J];都市快軌交通;2013年04期

7 賴見輝;陳艷艷;鐘園;吳德倉;袁奕芳;;基于手機定位信息的地鐵乘客出行路徑辨識方法[J];計算機應用;2013年02期

8 陳紹輝;陳艷艷;賴見輝;;基于GPS與IC卡數(shù)據(jù)的公交站點匹配方法[J];公路交通科技;2012年05期

9 程春玉;孟捷;;旅客到達昆明機場交通方式選擇影響因素分析[J];云南大學學報(自然科學版);2011年S2期

10 陳大偉;肖為周;李旭宏;何流;;迭代反饋約束下的城市軌道交通客流預測分析[J];華南理工大學學報(自然科學版);2011年08期

相關博士學位論文 前1條

1 賴見輝;基于移動通信定位數(shù)據(jù)的交通信息提取及分析方法研究[D];北京工業(yè)大學;2014年

相關碩士學位論文 前3條

1 岳喜展;機場陸側交通需求預測及集散道路方案設計[D];吉林大學;2011年

2 賴學紅;機場通道客流交通方式選擇機理及建模[D];昆明理工大學;2011年

3 姚晏斌;大容量機場軌道交通對陸側交通的分流預測[D];中國民航大學;2006年

本文編號：2836990