考虑出行者异质性的高铁站到达方式选择

出行者到达枢纽站的交通方式效用是交通出行选择的重要因素;另一方面,出行者方式的偏好具有显著的异质性,传统的离散选择模型不能很好地解释出行者异质性.本研究利用潜在类别条件Logit模型研究高铁站出行者的出行选择行为.潜在类别条件Logit模型考虑出行者异质性,在对出行者进行潜在类别划分的同时得到不同类别的出行者的出行行为效用函数.研究结果表明,将出行者划分为3个类别.不同类别出行者在步行时间、车内时间、价格、公交偏好、地铁偏好等方面具有显著差异.此外,出行者小汽车拥有情况、月收入等个人属性以及灵活性、舒适性、可靠性等潜在心理变量会影响出行者的类别划分.     

休闲旅客出行选择行为潜类别分析

鉴于以往研究中对于异质性特点考虑的不足,引入潜类别分析理论对中国客运市场中休闲旅客的出行选择行为进行研究.设计了旅客出行选择的潜类别模型并给出了相应的拟合方法,在此基础上,组织开展了针对休闲旅客的大规模SP调查并对调查数据进行分析.通过MNL模型和MMNL模型的拟合验证了休闲客运市场中旅客出行选择行为异质性的存在,进而,通过潜类别模型的拟合将休闲客运市场进一步划分为3个细分市场,并从模型的标定结果出发,进一步明确了各个细分市场的偏好特点与组成特点.     

广州南站旅客市内接驳交通市场细分研究

本文研究了广州南站旅客市内接驳交通的市场细分问题.采用RP/SP联合调查方法,对广州南站旅客的个人出行特征和接驳交通方式选择行为进行了问卷调查;使用潜在类别模型与多项Logit模型结合的方法,对广州南站旅客市内接驳交通市场进行细分,并分析各类旅客市内接驳交通方式的选择情况.计算结果表明:广州南站旅客市内接驳交通市场可分...     

考虑心理潜变量的专车出行选择行为分析

提出了考虑心理潜变量的选择模型来分析出行者的专车选择行为。首先构建了多指标多原因模型以描述个体社会经济学属性与潜在态度变量的关系;继而结合二项Logit模型分析出行方式属性、个体社会经济学属性及潜在态度对出行者专车选择的影响;并利用潜分类模型对出行者进行分类分析。以广州市为例,发现年龄、性别、教育水平及收入水平对态度变量的构成影响较大,安全意识、服务质量及舒适性、忠诚度也是影响选择的重要因素;通过潜分类发现出行者可分为费用敏感型、舒适享受型和中立型3个典型群体,比例分别为61.6%、21.8%、16.6%,显示出明显的两极分化趋势。     

城镇消费者对小米杂粮属性的认知及支付意愿研究 ——基于355个样本的选择实验

基于山东省济南市和山西省太原市355个消费者样本,以小米杂粮为例,设置"有机"认证、食品营养标签、知名品牌和原产地标识四大属性进行选择实验,并借助随机参数Logit模型(RPL)和潜在类别模型(LC)研究消费者对小米杂粮各种属性的偏好及支付意愿。研究结果显示,消费者对"有机"认证、营养标签和知名品牌均有显著支付意愿,其中消费者对小米营养标签的平均支付意愿最高,而在分层消费者中,多数消费者对"有机"认证的溢价最高。在此基础上讨论了以小米为代表的杂粮产业如何利用有价值的市场信息促进产销协调发展。     

矿区城镇居民的农地保护异质性偏好及其影响因素研究——以江西省九江县沙河街镇为实证

矿产资源开发与农地资源保护之间的矛盾,是我国生态文明建设和区域可持续发展所面临的重要问题之一.深入了解我国公众对于矿区农地保护的偏好差异,对今后矿区农地生态补偿政策的制定具有重要意义.该文以江西省九江县沙河街镇为实证区,利用选择试验法,基于Multinomial Logit和Mixed Logit模型对矿区城镇居民对农地保护各要素特征变动的偏好进行敏感性分析,并探索其保护偏好异质性的来源.研究主要结论如下:1)矿区农地保护的生态补偿政策设计中,空气状况和水质状况是受访城镇居民最敏感的属性;2)不同城镇居民家庭之间存在显著的选择偏好异质性,农产品开支和对农地多功能性的认知是影响城镇居民现状改善偏好的主要来源;不同属性偏好差异来源中,空气属性偏好异质性主要源于年龄和农产品开支差异,而收入对水质属性异质性偏好影响显著.3)比较两类模型对异质性偏好测度的解释力时,研究发现Mixed Logit模型相对于引入了交互变量的Multinomial Logit模型而言,解释力更高,更适合用于分析本调查样本.     

出行方式选择行为的SEM-Logit整合模型

现有的出行方式选择行为模型仅考虑了可直接观测的出行者的个人社会经济特性和出行方案特性,并未考虑影响选择结果的潜变量,为此,文中提出了出行行为中潜变量的概念,并通过结构方程模型(SEM)刻画潜变量与显变量、潜变量与其测量变量之间的因果关系.然后,基于最大效用理论,对Logit模型的出行方式效用函数进行改进,构建了潜变量与显变量共同作用的SEM-Logit整合模型.结果表明:考虑了潜变量的整合模型的优度比传统Logit模型提高了0.201,最大似然函数估计值增加了20.607,证明潜变量对出行方式选择行为存在显著影响,所提出的整合模型的解释能力和精度较高.     

新能源汽车的消费者特征研究 ——基于深圳市消费者调查的分析

以深圳市购车消费者为研究对象,在实地问卷调查数据的基础上,利用嵌套Logit模型,研究具有新能源汽车选择偏好的群体特征。结果表明,年轻群体的选择偏好是混合动力汽车,女性或受教育程度较高群体的选择偏好是插电式混合动力汽车,年长者、低收入或受教育程度较低群体的选择偏好是纯电动汽车。研究结果可为政府决策和企业细分市场,以及针对性地开发电动汽车产品和改善大气环境质量提供参考。     

广珠城轨站市内接驳交通方式的调查分析——以江门东站为例

本文在分析广珠城轨站市内接驳交通现状和旅客出行选择偏好的基础上,研究旅客的市内接驳交通方式选择行为.在江门东站进行了意愿和行为相结合的调查,基于调查数据对旅客的个人属性和出行选择属性进行聚类分析和相关性分析发现,公交车和出租车是旅客的主要接驳交通方式,收入越高的群体选择出租车作为接驳交通方式的比例越高;人群类别、出行目的、出行地区、公费出行、出行费用、安全性和舒适性为影响旅客出行选择行为的7项关键因素.基于此,建立了广珠城轨站旅客市内接驳交通方式选择行为的多项Logit模型,借助SPSS22.0软件,通过最大似然法标定模型参数.本模型的拟合程度较好,基于调查数据随机测试发现,模型对旅客出行选择行为的预测正确率为85.67%,说明本文方法具有一定的可行性.     

共享电动汽车选择行为分析

为探索共享电动汽车选择行为,构建出行行为选择模型,基于南京市出行者选择行为调查数据,采用计划行为理论、技术接受理论和结构方程模型,综合考虑出行者个人社会属性、出行特征及潜变量,分别构建不包括潜变量的多项Logit模型和包括潜变量的混合选择模型,并对这些因素进行显著性和敏感性分析.结果表明:不包括潜变量的多项Logit模...     

基于出行态度的自行车通勤出行市场划分

为识别自行车通勤出行中不同出行者选择偏好的差异,针对基于出行态度的自行车通勤出行市场进行划分.根据南京市居民通勤出行问卷调查,采用结构方程模型从29个观测变量中提取出若干态度潜变量,分析了出行偏好态度变量间的相关性,并采用K-means聚类方法对自行车通勤出行市场进行划分.根据选择自行车通勤出行意愿、对固定出行时刻需求、对出行舒适度需求及环保意识4类态度变量将自行车通勤出行市场划分为6个子市场,同一子市场内个人选择自行车出行意愿近似,不同子市场间选择意愿明显不同.分析了每个子市场内个人通勤出行态度特征以及自行车方式选择特征,针对每个子市场提出了相应政策以引导自行车通勤出行方式的选择.     

城市中心区路内停车累进计费定价模型

以上海中心区路内外停车场(库)停车者为研究对象,在分析影响停车选择行为的停车方式属性和停车者特征的基础上建立多项Logit模型和混合Logit模型以研究合理的路内停车累进计费结构,结果表明停车费率和步行时间等因素对路内外停车选择起到了关键作用,停车者对费率具有很强的异质性,并且首小时停车费率富有弹性,而自第2小时开始缺乏弹性.最后根据85%的路内车位占用率,并结合上海市路内停车累进计费政策提出新的路内外停车收费结构,以期达到降低路内车位占用率和减少路内长时停车数量的目的.     

基于出行链的城际旅客出行方式选择行为

在解析城际出行链的基础上,分析了旅客出行方式选择的影响因素,并将心理潜变量引入Logit模型,构建了基于出行链的旅客城际出行方式选择模型(stuctural equation modelingLogit,SEM-Logit).通过对沪杭交通走廊内客流的调查,进行了模型的应用及参数标定,并对城际旅客出行链的选择进行了预测,拟合值与调查值的相对误差在2%以内.结果表明,考虑了心理潜变量的改进模型具有良好解释能力,能直观地反应和预测旅客在城际出行中对出行方式的选择行为.     

基于意向偏好调查的需求组合模型参数标定方法

介绍了交通需求组合模型(CTDM),建立了目的地-方式选择组合模型,采用逐层估计的极大似然估计法对其进行参数标定.按照意向偏好SP (stated preference)和行为偏好RP(revealed preference)数据结合使用的要求对SP调查方法加以改进,开发了“基于互联网的个体行为调查设计及数据采集平台”进行数据采集.利用调查数据进行需求组合模型参数标定.以上海市嘉定校区学生观影行为为例,对所提出的方法进行验证.结果表明,通过改进的SP数据标定的参数具有较高的精确度.     

基于SP调查的需求组合模型参数标定方法

介绍了交通需求组合模型（CTDM）,建立了目的地方式选择组合模型,采用逐层估计的极大似然估计法对其进行参数标定.按照意向偏好SP(stated preference)和行为偏好RP(revealed preference)数据结合使用的要求对SP调查方法加以改进,开发了“基于互联网的个体行为调查设计及数据采集平台”进行数据采集.利用调查数据进行需求组合模型参数标定.以上海市嘉定校区学生观影行为为例,对所提出的方法进行验证.结果表明,通过改进的SP数据标定的参数具有较高的精确度.     

基于潜在类别条件Logit模型的机舱座位选择行为

为向旅客推送精细化座位推荐服务,通过潜在类别条件logit模型探究了旅客座位偏好及座位效用差异。首先运用解释结构模型筛选出影响旅客选座的关键因素;其次对旅客及其选择偏好进行RP-SP调查,运用潜在类别条件Logit模型划分旅客类别,进一步探究不同因素对旅客类别的影响程度;最后构建不同类别旅客机舱座位效用函数,根据效用最大化原则判断旅客选择行为。结果表明,旅客在机舱座位选择行为上存在异质性,旅客被划分为三个类别：class1占比38.8%,倾向于选择第一排或紧急通道排的过道位置;class2占比39.8%,倾向于选择靠窗座位;class3占比21.4%,倾向于过道位置。研究将为航空公司进行座位管理及制定座位附加服务费提供理论及决策支持。     

应用正交设计法的公交出行意愿与政策分析

选择成都市二环路沿线两大城市功能组团为研究对象,采用Logit模型研究两个组团间的公交出行选择行为问题。意愿调查问卷设计方法采用国际上前沿的正交设计法,避免属性之间多重线性问题所导致的模型标定结果错误。选取费用,时间（包含车内时间、下车到目的地时间）和收入等因素作为效用变量,建立多项Logit和巢式Logit模型,结合意愿调查数据完成模型标定,通过参数假设检验对比不同模型的结果,最终选择多项Logit模型用于公交政策评估;最后,依据模型标定结果确定的对公交出行行为具有显著影响的变量,分析了这些变量对指定公交政策的影响,为科学决策提供理论依据。     

考虑异质性及主观评价的出行行为研究

出行者对出行方式的主观评价和出行者异质性对出行选择行为都具有重要影响.文中利用潜在类别选择模型研究这些因素对出行选择行为的影响.通过验证性因素分析,得到出行者对出行方式的舒适性评价和可靠性评价等潜在心理变量.将潜在心理变量带入潜在类别条件Logit模型中,研究出行者可以划分的潜在类别数量,并研究不同潜在类别的出行者在时间价值、拥挤度评价、可靠性评价方面的异同.研究结果表明,出行者可以划分为Class1、Class2两类群体,其中Class1在出行行为选择时,考虑出行方式的舒适性和可靠性,时间价值较低;而Class2在出行行为选择时,不考虑出行方式的舒适性和可靠性,时间价值也显著高于Class1.文中定量化的研究结果可用于公共交通设施的规划设计与评价.     

基于路径长度的Logit型随机用户均衡模型

为了克服传统路径选择模型内在的IID假设,将考虑路径长度的Logit模型(path-sizelogit,PSL)引入随机用户均衡模型,构建了基于PSL的SUE模型.通过数学证明该模型的解与随机用户平衡解的一致性,以及模型解的唯一性.基于PSL的SUE模型考虑了路径长度的因素,从而可部分消除由于传统Logit模型对误差项的IID假设而引起的IIA问题.设计了MSA算法作为模型的求解算法,对比分析了考虑路径长度的Logit型随机用户均衡模型和传统Logit型随机用户均衡模型的分配结果,结果表明,在SUE模型中采用PSL模型能够处理各个路径之间长度的差异性.     

住宅小区建筑设计方案评价的层次群决策方法

为了体现住宅小区特定用户或决策者的方案偏好对建筑设计方案评价的影响,建立了一类两层次多属性群决策模型.其中,专家评价层决策矩阵的获取体现了专家专业水平差异对决策的影响.用户评价层则采用不确定语言多属性决策方法来确定用户对方案的偏好.并建立了使2个决策层评价差异最小化的优化模型确定属性权重,该权重用于专家综合评价,充分考虑了用户方案偏好对决策的影响,结果表明模型能正确反映此类决策的实际情况.