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出行方式范文1
中圖分類號： U491.1； TP391； TP18
文獻標志碼：A
Abstract：
Concerning the influence of residents psychological factors on travel mode choice in the actual travel， a travel mode choice model based on prospect theory was established and a choice method more according to human thinking habits was put forward. Considering psychological reference points of travel time and travel cost comprehensively， satisfied travel mode to resident was obtained. The influence of reference point on travel mode was analyzed by comparing changes of comprehensive prospect value under different reference points. Finally an example gave the application of this travel mode choice method. The experimental results show that residents in the minority whose expectation of travel time is lower prefer bus travel， although the comprehensive prospect value changes of taxi and private car are identical. More residents tend to use private car mode， which is consistent with the fact. The proposed method provides a new way to predict resident travel mode.
Key words： prospect theory； travel mode choice； scene； reference point； prospect value
0引言
居民出行行為研究已成為交通系統規劃與管理領域的一個熱點問題，它對于優化城市客運結構、制定交通管理政策及緩解擁堵問題都有著重要意義。通常的城市居民交通出行方式包含公交、出租、私家車、地鐵等方式，居民根據自己的出行標準會選擇某種出行方式。不少學者對出行方式的選擇問題展開了研究。楊勵雅等[1]提出了一種考慮偏好差異與備選方案的居民出行方式的選擇模型；朱順應等[2]提出一種具有模糊特性變量的出行方式預測；萬霞等[3]從居民出行方式選擇機制分析入手，確立出行方式選擇動態影響因素，在多項Logit模型的基礎上建立了方式選擇動態模型等。上述大部分研究大多都是建立在“期望效用理論”的基礎上，效用理論是以決策者是完全理性為前提條件的，但事實上人們在出行時往往表現出非完全理性。一個出行者在出行時會根據可獲得的信息以及經驗做出出行方式選擇的判斷，決策過程中，均不可避免地要受到自身因素的影響，比如出行者的個體習慣、面臨風險時的態度、自身的偏好等。
心理學家卡尼曼（Kahneman），提出了一種新的理論――前景理論。卡尼曼因為“將來自心理研究領域的綜合洞察力應用在了經濟學當中，尤其是在不確定情況下的人為判斷和決策方面做出了突出貢獻”，摘得2002年度諾貝爾經濟學獎的桂冠?！扒熬袄碚摗钡奶岢鲆鹆藝鴥韧庠S多學者對于不確定情況下的人為判斷和決策方面的研究[4-6]。本文為了克服效用理論始終以決策者是完全理性為前提條件的不足，結合“前景理論”建立了一種基于前景理論的出行方式選擇模型，并且從行程時間及出行費用兩種主要指標分析參照點的變化對出行方式的綜合前景值的影響，本文提出的模型更加符合真實情況，具有一定的理論價值和實用意義。
1前景理論
前景理論把心理學研究引入到不確定條件下的決策中來，開拓了一個全新的研究領域。前景理論揭示了影響行為選擇的非理性心理因素，為研究不確定情況下的人為判斷和決策方面提供了新的思路。目前前景理論已經被應用于經濟、會計方面的決策行為及營銷宣傳、消費行為等領域的研究。
Kahneman和Tversky將人們的決策過程分為編輯和評價兩個階段：在編輯階段，決策者設定一個參照點，并將決策的各種可能結果編輯為相對某個參照點的收益或損失；在評價階段，決策者依據價值函數對收益和損失進行主觀評價，并依據決策權重函數測度主觀概率風險。價值函數與參照點的選取有關，反映了決策者對客觀價值的主觀感受，價值函數的自變量是收益或者損失；決策權重函數表示人們對客觀概率的主觀評價，反映了概率對前景價值的影響。人們的行為遵循效用最大化原則，選擇效用最大即前景值最大的方案。
概括而言，“前景理論”有3個基本理論觀點[7-8]：
1）面臨“獲得”，人們傾向于“風險規避（risk aversion）”；
2）面臨“損失”，人們傾向于“追求風險（risk seeking）”；
3）獲得和損失相對于“參照點”而言的。
2基于前景理論的出行方式選擇模型
2.1基于前景理論的出行方式選擇問題描述
出行方式選擇問題就是一個不確定環境下的方案選擇，出行者對出行后可能出現的情況如交通擁堵等無法準確預測，對出行時間等結果也無法準確預計。當出行者準備出行時，經常面對能夠到達目的地的若干種出行方式，如何做出選擇并不是完全隨意的，也不是完全理性的。根據前景理論的心理學分析，出行者會預先設定一個參照點，這個參照點反映了出行者對此次出行的心理預期，并依據參照點來衡量選擇某種出行方式后的收益或損失，人們的心理更加看重的是收益或損失的變化量而不是最終量，因此出行方式的選擇依賴于這種收益或損失的變化，僅依賴于期望效用值的完全理性選擇方式并不能反映人們的真實選擇。由于人們在面臨收益時是傾向于風險規避的（確定效應），面臨損失時是傾向于風險喜好的（反射效應），人們對出行方式的選擇也需遵守相應心理規則。
本文選用行程時間與出行費用兩個最直接因素作為出行者出行方式選擇的指標，行程時間指出行者從起點到達終點的過程中所花費時間，除了途中行使時間外，根據不同出行方式行程時間也可能包括停車時間或轉車時間等。出行費用指出行者從起點到達終點的過程中所花費費用，可能包括車費、燃料費、停車費等。為便于模型說明，下面將問題相關描述如下。
5結語
本文基于前景理論研究了居民出行方式選擇問題，結論可以看出人們在實際出行時，個人期望參照點對出行方式的選擇有很大影響，不同行程時間及出行費用期望值下會有不同的出行方式選擇，并且基于前景理論的出行方式選擇方法能夠分析出行指標與出行方式前景值之間的關系與變化。本文方法分別考慮行程時間與出行費用兩種指標，能夠直觀分析行程時間與出行費用對出行方式選擇的影響，這與已有的研究將兩個指標合為一個綜合指標考慮不同。并且本文方法很容易發現離出行者期望較遠的指標范圍，可以幫助出行者調整參照點以獲得更好的滿意度。這種分析方法更符合出行者的心理，為預測居民出行方式選擇提供了一種新途徑，該方法能夠輔助分析客運交通管理政策變化下出行者行為的變化以及對優化居民出行方式結構、改善城市交通擁堵也具有一定的指導意義。
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出行方式范文2
關鍵詞：出行方式；結構優化；道路資源；出行成本
中圖分類號： I043 文獻標識碼： A
0、前言
城市居民出行結構，直接影響著人們出行的效率。對于城市居民出行方式結構進行優化，可以促進城市交通系統的順暢運行，減少出行成本，降低交通能耗，從而實現城市交通的合理健康發展。另外，對城市的居民出行方式結構進行優化研究，有助于合理利用有限的城市交通空間，從而有效緩解城市的交通擁擠問題。
1、模型假設
為了建立合理的居民出行方式結構優化模型，現提出四點理想化的假設條件：
(1) 所研究城市為相對封閉的、獨立的系統；
(2) 城市交通系統的邊界保持不變；
(3) 城市居民的出行率和出行總量在一定時期內保持不變；
(4) 本模型僅考慮步行、公共汽車、出租車及私家車等四種出行方式。
2、模型目標函數
本文主要考慮道路交通資源的使用效率和出行者的出行成本，將本模型的目標函數確定為出行者平均消耗的時空資源數量最小及出行者平均出行成本最小。
(1) 出行者平均時空資源的消耗最小
出行者平均時空資源的消耗數量反映了城市道路時空資源的使用效率。本文采用時空資源的消耗指數來評價道路資源的使用效率，按公式1-1計算。
(1-1)
式中——出行方式i占出行總量的比例；
——出行方式i的人均時空資源消耗（m2·s/人）；
——出行方式i的平均出行距離（m）。
出行方式i的人均時空資源消耗與該方式運行時的側向凈空、出行距離、運行速度以及安全車頭間距等因素有關，按公式1-2計算。
(1-2)
式中——出行方式i正常運行時的側向凈空（m）；
——出行方式i的安全車頭間距（m）；
——出行方式i的安全車頭時距（s）；
——出行方式i的平均載客人數（人）；
——出行方式i的平均運行速度（m/s）。
出行者采用各出行方式的安全車頭間距的計算公式為：
(1-3)
式中——車輛制動時駕駛員的反應時間（s）；
——車輛長度（m）；
——安全車間距離（m）；
——道路摩阻系數；
——道路縱向坡度。
安全車頭時距的計算公式如下：
(1-4)
步行的安全時距根據經驗取值，一般取為0.8s。
(2) 出行者的平均出行成本最小
出行者的出行成本主要包括出行費用成本和出行時間成本兩個部分。通過出行時間的價值將出行費用轉化為對應的出行時間，與實際出行時間相加得到出行者的出行成本。出行者的平均出行成本按公式1-5計算。
(1-5)
式中——出行方式i的平均費用（元）；
——出行方式i的時間價值（元/h）。
根據以上優化目標，得到居民出行結構優化的目標函數如下：
(1-6)
(1-7)
3、模型約束條件
本文主要考慮道路資源的數量、居民出行可達性、能源消耗和大氣污染物排放的限制，提出如下幾個約束條件。
(1) 城市道路資源的約束
道路資源數量是居民出行結構發展的剛性約束，可表示為如下形式：
(1-8)
式中——出行方式i的人均動態占用道路面積（m2/人）；
——城市人均動態占用道路面積限制指標（m2/人）。
出行方式i的人均動態占用道路面積按公式1-9和1-10計算。
(1-9)
(1-10)
(2) 居民出行可達性的約束
城市交通系統的可達性是評價交通系統是否能夠滿足居民正常出行需求以及交通系統服務水平的重要指標。居民出行的可達性用居民在預算出行時間內的平均出行距離與等效城市半徑的關系來表示。居民出行的可達性約束如下所示。
(1-11)
式中——居民的預算出行時間（h）；
——等效城市半徑（km）。
等效城市半徑可按城市用地面積(記為A)推算得到，其計算公式為：
(1-12)
(3) 城市環境承受能力的約束
本文重點考慮CO和NOx，通過確定的二者排放的上限值來對居民出行結構進行限制。城市居民出行結構的環境承受能力的約束條件如下：
(1-13)
(1-14)
式中——出行方式i污染物j的人均排放因子（g/(人·km)）；
——關于污染物j排放量的上限值（g/(人·km)）；
Vij——為出行方式i污染物j的單車排放因子，單位為g/(車·km)。
各出行方式關于CO和NOX的單車排放因子如表1-3所示。
表1-3 各出行方式CO和NOX的單車排放因子(g/(車·km))
單車排放因子 摩托車 公共汽車 出租車 私家車
CO 16.3 40.38 45.6 43.6
NOX 0.1 6.6 1.8 2.8
城市的大氣污染物排放總量按公式1-15計算。
(1-15)
(1-16)
式中——時間內城市環境允許的大氣污染物排放總量（）；
——污染物排放源強（mg/m2·s）；
——城區面積（m2）；
——排放周期，通常為1h或24h。
——地面大氣污染物的濃度值（mg/m3）；
——城市大氣的混合層高度（m）；
——城市主導風速（m/s）。
由于居民出行產生的大氣污染物是城市大氣污染的其中一個組成部分，居民出行的大氣污染物限值按公式1-17確定。
(1-17)
式中——居民出行污染物的濃度限值（mg）；
——城市交通大氣污染物占總污染物的比例；
——居民出行大氣污染物占城市交通污染物的比例。
(4) 城市能源消耗的約束
為促進交通的可持續發展，需要優化城市居民出行結構，減少不必要的能源消耗，從而緩解我國城市能源供應日益緊張的狀況。城市能源消耗約束條件如下：
(1-18)
式中——出行方式i的能源消耗因子（MJ/人·km）；
——人均出行能源消耗的上限值（MJ/人·km）。
根據有關學者的研究，各交通出行方式的能源消耗因子如表1-5所示。
表1-5 各出行方式的能源消耗因子
出行方式 地鐵 公共汽車 摩托車 私家車 出租車
能耗因子(MJ/人·km) 0.322 0.714 1.495 2.795 5.990
Carlsson-Kanyama等人調查得到發達國家為滿足居民的正常出行每年人均消耗能源的上限值為1. 1×104MJ，其中交通出行占15%。結合我國實際情況，取我國城市的交通系統能源消耗上限值為發達國家的60%，由此得到人均出行能源消耗的上限值為18.1 MJ/人·km。
(5) 各出行方式的發展規模約束
有關學者通過研究城市交通結構與城市規模、經濟發展以及人口分布情況等的關系，提出了針對我國不同規模城市的交通結構建議值，如表1-6所示：
表1-6 我國城市交通結構建議值
城市規模 經濟發展程度 交通結構比例(%)
公共交通 私家車 自行車 步行
特大城市 發達 >50 10-15 15-20 15-20
欠發達 30-40 10-15 20-25 25-30
大城市 發達 30-40 10-15 25-30 20-25
欠發達 30-35 10-15 25-30 25-35
中小城市 — 10-20 20-35 25-30 20-35
王煒等人通過分析出租車的需求和供給情況，從城市交通可持續發展的角度考慮，認為城市居民出行方式中出租車的分擔率應控制在2%-5%。
4、模型求解
本文建立的居民出行結構優化模型是多目標的線性約束模型，可以通過Excel、Matlab或Lingo等軟件對分別每一個優化目標分別進行求解。考慮到模型約束條件均是線性的，因此采用EXCEL軟件的規劃求解加載宏進行求解。
5、實例分析
本文以哈爾濱市為例，進行居民出行結構優化實例分析，以驗證模型的合理性和有效性。
(1) 模型目標函數
根據統計數據，按公式計算各出行方式的平均時空資源消耗、平均出行距離等參數，最終得到出行者時空資源消耗最小的目標函數為：
(1-21)
根據各出行方式的時間價值，由公式計算得到出行成本最小的目標函數為：
(1-23)
(2) 模型約束條件
根據相關規范，以及《哈爾濱市國民經濟和社會發展十五綱要》中城市人均占用道路面積為13m2/人的發展目標，得到道路資源約束條件為：
(1-24)
根據實際，將值取為40min，A=408 km2，得到可達性約束條件為：
(1-25)
根據哈爾濱市人口、出行總量、城區面積、CO和NOX排放情況等，按公式計算得到環境承載能力的約束條件為：
(1-26)
(1-27)
由各方式的能源消耗因子和能源消耗的上限值，以及正常天氣下居民采用各方式的平均出行距離，按公式5-18得到居民出行結構的能源消耗約束條件為：
(1-28)
由哈爾濱市的發展現狀，根據表5-6確定各出行方式的發展規模如下：
(1-29)
(1-30)
(1-31)
(1-32)
(1-33)
(3) 模型求解
采用EXCEL規劃求解加載宏分別求解兩個目標函數。目標函數Z1對應求解結果為：minZ1=1.8730，P1=31.92%，P2=42.90%，P3=5.00%，P4=20.18%。Z2對應求解結果為：minZ2=0.7192，P1=33.75%，P2=39.29%，P3=5.00%，P4=21.96%。
綜合考慮兩個優化目標，分別賦予其不同的權重值(均取0.5)，計算得到居民出行方式優化結構為：P1=32.84%，P2=41.09%，P3=5.00%，P4=21.07%。
參考文獻：
出行方式范文3
關鍵詞：模糊特性變量；出行方式；預測；Logit模型
前言：出行方式的選擇有一定的規律可循，出行者往往需要結合關鍵因素來主觀判斷軌道交通或小汽車哪種為既定條件下的最佳出行方式，同時，以最大隨機效用理論為支撐，構建一整套出行方式選擇誤差較小的Logit模型，進而為出行者預測符合一定出行條件的最佳出行方式。
一、出行者出行方式Logit模型的建立
（一）何謂“Logit模型”及其建立的意義
Logit模型是最早的離散選擇模型，在目前，Logit模型的實際應用范圍較為廣泛。從概念上來看，Logit模型也可稱其為“評定模型”或是“分類評定模型”，作為離散選擇法模型當中的一員，該模型在統計實證分析研究領域當中有著較高的價值，是研究社會學、數量心理學或是市場營銷學等學科內容的一種常用的分析方法[1]。在多重變量分析的框架下，Logit模型以其概率表達、模型解讀速率較快且應用便捷等優勢，被各類型求解模型研究項目所采用，其中，基于模糊特性變量的出行方式預測Logit模型的研究較為多見，在模型的科學化測算之下，能夠為現代城市中出行者的出行方式的選擇提供一定的便利。
（二）淺析出行者出行方式Logit模型框架的建立
從本質上來看，出行方式預測的非集計模型與集計模型相比較，其結果的誤差較小，但這都是在模型測算樣本有限的前提下所構建的模型。對于非集計模型來說，建立一種Logit模型的優勢在于它本身的物理意義較為明確，但即便是此種模型構筑方式在出行方式研究項目中普遍應用，但其也存在著一定的缺陷問題，尤其是選擇概率與各個方式的效用值的關聯性不夠明晰，這以及備選方案各自是否真正存在完全的獨立性等等。基于此，在以往的研究資料中可以了解到，為了簡化模型測算的推導過程，則需要針對以往的模型架構及其參數設計進行適當的改進與調整，克服其中存在的明顯缺陷，特別是要突顯出各類型備選方案的獨立特性，從而通過模型測算更精準地計算出最佳的出行方案。
二、科學檢驗出行方式預測Logit模型效用的方法
Logit模型的應用廣泛性的原因主要是因為其概率表達式的顯性特點，模型的求解速度快[2]?；炯僭O與一般Logit模型趨同，簡單來說，就是出行者其人作為以交通行為意識的模型研究對象，從而圍繞其出行方式選擇因素等內容展開一系列的測算，直至找到一種能夠滿足既定條件的合理化出行方式。在最終確定出行方式測算模型效用強弱時，要參考Logit模型所呈現出來的測算結果來執行。從具體的模型研究過程來分析，效用函數與一般Logit模型的效用函數大體一致，如若將出行者的人數設定為N，將出行方式設定為M，則可以建立一種基于模型特性的變量函數組合，如下面的公式所示：
在公式中，Uin為出行者n所選擇的出行方式i的模糊效用函數，同樣，Vin為效用函數當中的其中一個固定項，函數公式當中其余各個參量都是作為效用函數的隨即參量而存在的，也就是說，模糊特性變量的參考值始終處于一種動態化的狀態當中，這也是基于模糊特性變量出行方式預測函數Logit模型的突出優勢[3]。這樣一來，出行者可選擇的出行方式可以通過模型數據參數計算出來。
三在模糊特性變量及相關理論支撐下的出行方式預測Logit模型研究
（一）構建預測Logit模型所需的模糊特性變量及其相關理論內容
隨著現代化科學技術以及各項手段的不斷改進，構建預測Logit模型所需的模糊特性變量本身的效用也突顯出來，基于模糊特性變量的出行方式預測Logit模型項目的研究不斷推進，為相關領域的實踐注入了新的活力。從Logit模型的基本研究內容來看，Logit模型能夠在一定程度上克服以往模型事后預測事前事件的缺陷，綜合了FR模型中FR概率分析法和KLR模型中信號分析法的優點，極大地改善了出行預測的精準度，從而提升模型預測項目的實踐價值。實際上，通過分析模糊特性變量及其相關的理論研究內容，能夠清晰地了解到出行方式的選擇與諸多因素息息相關，對于城市居民出行選擇而言，需事先做好規劃路徑與出行方式選擇等事務性工作。再者，通過模型檢驗的過程，來確定構建預測Logit模型所需的模糊特性變量的實際效用是否能夠達到預測模型建立的標準。具體需要經過“命中率指標”、“優度比檢驗”等檢驗步驟來最終敲定模型框架及模型參數的設立與選擇結果。
（二）基于模糊特性變量的出行方式預測Logit模型的計算結果分析與總結
1.在模糊特性變量影響之下的出行方式預測Logit模型測算結果分析
分析結果表明，軌道交通與小汽車的平均出行感知時間的比值數據在0.8-1.2這一范圍內波動，而且，這兩種出行方式的感知時間呈現出同等程度的變化趨勢。從具體的模型測算數據情況來看，當軌道交通的出行時間模糊化參數為0.1、小汽車的出行時間小于70分鐘時，經基于模糊特性變量的出行方式預測，出行者選擇的是軌道交通方式出行；同樣，在當軌道交通的出行時間模糊化參數為0.3、小汽車的出行時間小于67分鐘時，則出行者仍舊選擇的是軌道交通的出行方式，相反的情況是，當小汽車的出行時間大于67分鐘時，小汽車的出行時間模糊化參數值無論是0.1還是0.3時，出行者都會選擇小汽車作為出行方式，而均不會選擇軌道交通，因其要考慮的是時間因素；另外，當軌道交通的出行時間模糊化參數為0.5，小汽車的出行時間在58分鐘以內時，出行者選擇軌道交通方式出行，在同樣的情形之下，如若小汽車的出行時間大于66分鐘，小汽車出行方式是出行者的不二之選[4]。
2.綜述基于模糊特性變量的出行方式預測Logit模型的實際效用及優勢
以城市生存環境當中出行者對出行方式的感知為依據，憑借模糊特性變量的相關理論研究依據，對出行者出行時的不確定性選擇進行模式化的預測。從一般化的Logit模型參數估計的情況來分析，城市居民出行方式的選擇意向可以分成兩個主要方式，即軌道交通與小汽車出行兩種出行方式[5]。二者都受制于出行費用以及出行時間因素的影響，對于出行者個人而言，在不同的情形之下，選擇出行方式存在一定的隨機特性。實質上，基于模糊特性變量的出行方式預測Logit模型框架不斷完善以后，其所能為出行者提供的出行方式決策結果更具實際效用，在保證預測Logit模型及相關公式的計算效率較高的前提下，模型測算結果的參考價值便更高。
結束語：
總而言之，通過分析模糊特性變量，結合城市居民出行者出行時的衡量因素，即出行時間與出行費用，能夠探索出基于模糊特性變量的出行方式預測Logit模型的優勢。從實際研究成果來看，模糊Logit模型考慮到了居民對選擇出行方式的影響因素，其計算結果較為符合出行者在選擇出行方式過程中的抉擇不定的實際狀況，從而用科學化的Logit模型來選擇軌道交通出行或是小汽車出行二者當中的一種，令出行者在不同前提下的出行效用相對良好。實際上，基于模糊特性變量的出行方式預測Logit模型能夠滿足這一要求。但盡管如此，如何直接由模糊效用計算模糊概率值等問題，仍有待進一步探究?！?/p>
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出行方式范文4
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出行方式范文5
關鍵詞：熱點區域；公交改善；多點集散；單點單線
引 言：城市公共交通作為城市社會經濟發展的重要環節，在城市核心城區人口密度進一步加大、道路資源日趨緊張以及職住分離化日益明顯的背景下，有效提升城市出行熱點區域公共交通的服務水平，通過高效運輸方式緩解相關區域出行矛盾，引導區域轉變出行方式結構，對于提升城市整體交通環境，改善市民出行環境，提高城市交通出行的效率和整體社會效益都有很重要的意義。
1 公交乘車難問題成因分析
在公交運營企業不斷增加片區運力，加強調度的情況下，公交乘車難問題依然較為突出，究其原因，主要包括以下幾個方面：
1.1 片區主要聯系方向客流出行需求巨大，已超出地面常規公交正常所能承載的范圍，而相關方向軌道交通聯系依然缺失（改善前）；
1.2片區周邊缺乏公交場站資源，難以組織公交始發線路，始發運力的缺失使得片區客流疏散效率較低；
1.3 片區人流量較大，由于未設置人車隔離過街設施，人車爭道現象較為普遍，高峰時段道路通行能力僅為平峰時段的50%左右；
1.4 缺乏公交優先交管措施和資源配置，在道路資源有限的情況下，公交車輛與社會車輛混行、相互干擾，運行效率低下；
1.5 受用地限制影響，公交?？空救萘繃乐夭蛔?，站點大巴列車化現象非常突出。公交車輛站臺延誤時間過多，嚴重影響了車輛周轉效率。同時，由于缺乏必要的乘車引導設施與管理，乘客占機動車道候車、乘客秩序混亂等情況進一步加大了公交車輛的站點延誤。
2 公交乘車難問題改善策略與措施
從問題成因分析可以看出，城市熱點區域公交出行問題的產生絕不僅僅是公交單方面的組織和管理問題，而是涉及到整個片區功能規劃、設施配套、交通管理以及政策引導等多方面的問題，需要以系統綜合的方法來研究解決相關區域的公交出行問題。
結合前期公交疏解工作經驗以及片區公交出行需求變化情況，制定公交改善策略與措施如下：
2.1 確立區域公交優先
高峰時段設置高峰專用路，只允許公交車輛和出租車通行，并嚴禁出租車占用公交?？空旧下淇汀?/p>
2.2 多點集散
開辟公交始發車位，將客流引導至周邊路段乘車，同時，在挖掘沿線?？抠Y源，在路段沿線密集布設公交?？空军c，將原來由路段有限的幾個?？空军c承擔的巨量客流發散到周邊路段和路段沿線多處站點進行候車和上落客。
2.3 單點單線
對于客流量特別大的線路，盡可能安排單獨的站點進行?？?，保證乘客有足夠的候車空間，同時避免對其它線路造成影響，同時，通過優化路段線路停靠，減小線路在該路段的停靠需求。
2.4 固化相關線路
結合客流出行需求的變化，對部分原企業調度開設的區間線、高峰線進行優化，并使其固化和常態化。
2.5 增加運力投入
結合相關線路的設置，增加區段的公交運力投入，同時，引入大運量三開門運營車輛，提高單車運輸效率。
2.6 設施引導
為有效保障乘客乘車安全，提高上落客效率，提升站點候車環境，對站點候車設施進行優化，引導乘客有序候車、乘車。
2.7 導乘與管理
初期為保證措施實施效果，安排人員對相關站點進行導乘與管理，引導市民養成排隊候車、乘車的習慣。
3 效果評估
通過多年來持續、滾動的公交改善工作，在提高公交運輸效率、優化乘客候車環境以及傳遞文明風尚等方面均取得了較好的效果。
3.1 有效降低了公交站點的?？啃枨?/p>
根據調研統計，高峰時段南往北行方向公交線路平均?？繑涤?72次下降至129次，整體停靠需求下降了25%。
3.2 基本消除了大巴列車化現象
改善后，路段各站點基本實現單點單線停靠，有效降低了各線路車輛間的相互干擾，車輛進站延誤時間大幅下降，站點列車化現象基本消除。
3.3 有效縮短了路段公交車輛通行時間，提高了車輛的周轉效率
改善后，晚高峰路段公交車輛通過南往北方向所需時間由之前的15分鐘下降至8.3分鐘，縮短了46.1%，有效提高了車輛的周轉效率。
3.4 乘客文明有序乘車，有效提高了公交車輛上落客效率
改善后，通過引導乘客文明有序乘車，有效杜絕了以往占道候車、爭搶上車的現象，保證了乘客的乘車安全，提高了車輛上落客效率。
3.5 市民反映良好，取得了較好的文明出行社會示范效應
根據高峰時段對各站點乘客的滿意度問詢調查（共調查了150名乘客，其中79.2%的受訪者為經常搭乘公共交通的乘客），調查結果顯示，76%的乘客對公交改善措施表示滿意，并對引導市民文明乘車行為表示認同，給下階段在全市推廣文明出行活動帶來了較好的社會示范效應。
4 結語
總之，通過對乘客與公交車輛進行分流、規范和引導乘客乘車等措施，可有效提高熱點出行區域的公交出行效率，提高公共交通分擔率，進而改善片區交通出行環境，同時打造文明、舒適的公交出行環境也是城市精神文明建設的內在要求。在城市熱點出行區域可利用資源相對有限的情況下，探索“多點集散”、“單點單線”等策略是公共交通改善的一次有益嘗試，也為其它城市類似區域提供經驗借鑒，具有較強的啟示意義。
參考文獻：
[1]楊曉光.公共交通與城市發展研究及實踐[M].上海：同濟大學出版社，2006.
出行方式范文6
法院以非國家工作人員,對被告人劉勝君等4人作出判決,其中:劉勝君被判處有期徒刑8年,并處沒收財產2萬元;陳天呈被判處有期徒刑2年,并處沒收財產1萬元;王頻被判處有期徒刑6年,并處沒收財產1萬元;黃被判處有期徒刑1年,并處沒收財產5000元。
被告人柯鵬等7人因觸犯對非國家工作人員行賄罪,同時被漢陽區法院判處有期徒刑,其中:柯鵬、梅萍分別被判刑1年;洪琳、何胤鋒、高勇、阮飛分別被判刑10個月;謝輝被判刑9個月。該案涉案的76萬余元資金中,除了部分退給當事人外,大多數資金已被凍結。
內外勾結,設計電腦搖號程序
今年31歲的王頻原是湖北省武漢市某工廠的工人。由于工資比較低,掙錢的速度趕不上花錢的速度,他一直在琢磨著如何一夜暴富。
在武漢,也有一批因收入有限,無能力購買商品房的家庭。為了解決部分困難家庭的住房問題,武漢逐步建設了多批經濟適用房,并對困難家庭出售。但是,相對于困難家庭來說,經濟適用房有限,無法保證每戶都能購買。為確保經濟適用房的公平銷售,武漢采取了搖號的方式。申購經濟適用房的困難家庭取得購買資格后,如同搖獎一樣進行集中搖號。2006年12月,武漢就進行了一次電視直播搖號。武漢的經濟適用房銷售模式也領先全國,做法被建設部稱為了“武漢模式”。
有一次,王頻無意中聽人說,經濟適用房購買及搖號過程可以造假。說者無意,聽者有心。王頻牢牢將此記在了心上,并暗自打起了小算盤。王頻有個表弟名叫劉勝君,在武漢市國土房產測繪中心工作;而且,他與口區房產管理局房改科科員張小波關系不錯。想想自己有這么好的條件,為什么不加以利用,通過更改搖號程序,從中收取好處費呢?
2008年11月的一天,二人在約好的地點見面后,王頻就將自己的計劃告訴了劉勝君,說修改電腦程序能“搞一筆錢”。 25歲的劉勝君家庭貧寒,在鄰居眼中卻也是個本分人。他當時有點猶豫,沒有立即答應。
幾天后的一天,王頻又將劉勝君約出來,兩人在一家茶館見了面。王頻告訴劉勝君,他還有一個親戚名叫黃,在深圳一家電腦公司工作。王頻說,黃的電腦水平高超,會設計編寫程序,可托他偽造電腦搖號的程序,達到想搖什么號就中什么號的目的,他們就從中賺客戶的錢。劉勝君聽后,稍加猶豫答應了。隨后,王頻將黃的電話和QQ給了劉勝君,讓他與黃聯系。
接到這樣的“活”后,黃認為有利可圖,居然答應了,并開始編寫程序。由于該搖號程序要求很高,黃加班加點忙了一個月。程序設計完后,黃在QQ上告訴王頻,該程序需要12000元錢。而王頻手頭緊,他只好拿多張信用卡,套取現金1萬元后,分兩次打入黃的賬戶。
招募“客戶”,索取73人70余萬元好處費
2009年初,手頭嚴重拮據的王頻將戒指拿到漢口一家寄售行變賣時,認識了該寄售行老板柯鵬。王頻就告訴柯鵬,自己在房產部門有熟人,可開后門辦到經濟適用房資格證。柯鵬聽后,對王頻的話深信不疑,并給了王頻一套資料,包括戶口本、身份證、收入證明等材料,托王頻為他辦一個經濟適用房資格證。
王頻后來找到了在口區房產管理局房改科工作的張小波,請張小波幫忙辦理經濟適用房資格證。武漢對申購經濟適用房的家庭有嚴格的政策“杠桿”,其中一條就是家庭人均月收入不超過824元。張小波沒有對王頻遞交的申購材料嚴格把關,就當即答應了。10天之后,張小波順利把證辦了下來。王頻拿到手后,將證交給了柯鵬。隨后,王頻又為柯鵬辦了8個經濟適用房資格證。當然,證不是白辦的,每辦好一個證,柯鵬都要向王頻支付一筆好處費。
僅靠這8個人“進貢”,收到的錢難免有限。王頻便與柯鵬密謀,招募有意購房者,分別向每名委托人收取1.5萬元至2萬元不等的費用。王頻找相關部門為其中一批不具備購房資格的人員辦理了經濟適用房資格證,并承諾搖號時做手腳,讓委托人搖中經濟適用房。
從前到后,王頻通過多種渠道,共發展了73個“客戶”。這些“客戶”中有柯鵬介紹的38人,武漢某公司股東洪琳介紹的18人,武漢另外一家公司老板梅萍介紹的14人,武漢某單位司機魏某1人以及另外2人。在此過程中,柯鵬、梅萍邀約洪琳、何胤鋒、高勇、阮飛、謝輝等人,向這些申購人索取好處費共計76.2萬元,并交給了王頻。
作弊得手,搖號驚現罕見“六連號”
在這之前,劉勝君還邀約武漢市國土房產測繪中心的同事――另一負責搖號的工作人員陳天呈參與搖號作弊。劉勝君許諾,事成之后,給予陳天呈好處。陳天呈沒有抵擋住金錢的誘惑,應允下來后,還向劉勝君提供了相關資料。
2009年6月11日,王頻將委托申購經濟適用房的“客戶”名單交給了劉勝君,劉勝君將名單輸入了偽造的搖號程序里。當日,劉勝君在武昌區房產局搖號預演現場,瞞過他人將該作弊軟件程序裝入搖號電腦中,當晚,劉勝君將帶有作弊標記的人員信息存入U盤。
6月12日,位于武昌余家頭的124套經濟適用房的搖號如期舉行。搖號當天,陳天呈推托肚子疼后離開搖號崗位,由劉勝君負責操作搖號。劉勝君用U盤將73名作弊人員信息輸入作弊程序的數據庫,并瞞過公證人員,啟動了作弊程序。搖號結果如同王頻等人期待的那樣,“給了錢的人都被搖中。”
結果公布后,很多細心的市民發現,搖中的6個號碼的購房資格證明編號竟是相連的號碼,且均為2009年在口區登記!
