交通拥挤收费的社会公平性分析

建立交通模型,分析拥挤收费对社会各阶层的公平性影响.出行者的时间价值(VOT)服从连续型分布.在一个简单的路网上,建立交通均衡模型,分析出行者根据自己的VOT选择出行方式和行驶路径的行为.分析了拥挤收费对不同VOT居民的出行方式、路径选择和费用变化影响,发现实施拥挤收费后大多数出行者的行程时间和总体出行费用都呈现下降趋势.具体而言,广大VOT较低的公交乘客和VOT较高的驾车族从拥挤收费中获益,少量VOT较低的驾车族因拥挤收费受损.     

基于随机系数Logit模型的地铁拥挤度影响参数研究

出行者对车内拥挤度的评价往往不一致,文中利用随机系数Logit模型对拥挤度影响参数进行研究.考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,文中研究加入了出行者对出行舒适性要求这一潜在心理因素,并通过问卷调查的方式进行分析.研究表明:随机系数Logit模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度;随机系数Logit模型的效用函数中,车票价格和车内时间的系数为非随机变量,但车内拥挤度的系数为随机变量,且受到出行者对出行舒适性要求和车内时间的影响,出行者对出行舒适性的要求越高,车内拥挤度对效用的影响越大,随着车内时间的延长,车内拥挤度对效用的影响减小.     

分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择意愿模型

为解决货车司机出行路径选择行为缺少考虑差异化收费政策影响的问题,通过出行费用、出行距离、优惠折扣、收费系数和是否关注差异化收费政策这5个变量刻画差异化收费,通过构建分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择的RF模型。以银昆高速（G85）昭通至水富段及麻水线与昭麻二级路问卷调查数据为基础开展实证分析。结果表明：所构建的分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择的RF模型的分类准确率优于AdaBoost模型、GBDT模型和传统Logit模型;整体重要度方面,优惠折扣是影响货车司机出行路径选择最主要的因素(38.56%),出行费用(13.55%)、出行距离(10.06%)及出行时段(7.08%)对意愿结果存在显著影响;同时,部分分路段差异化收费变量对货车司机出行路径选择意愿存在明显的阈值效应。     

基于广义估计方程的居民大型超市购物出行方式的选择行为研究

针对大型超市购物出行的交通方式选择行为问题,以上海私家车车主为研究对象,以意向调查为行为数据的获取手段,研究包括自驾和出租车2种交通方式的大型超市购物出行交通方式选择行为.利用SPSS19.0软件,根据广义估计方程(GEE)对意向数据进行建模,建立了多种不同工作相关矩阵的候选模型,并从中选出最优模型.结果表明:月收入、职业、停车时间、超市距离和停车费用等因素对居民的超市购物出行方式选择具有较大的影响.其中,高收入的人选择出租车的意愿较低;在职人员(公务员、机关职员、事业单位和企业员工)相较于其他非在职人员更愿意选择出租车;停车时间较长的人更愿意选择出租车,停车收费的提高会导致自驾购物出行比例减少;超市距离的增加导致自驾购物出行比例增加.     

拥挤收费下居民出行方式选择———基于累积前景理论的分析

本文基于行为经济学中的累积前景理论,建立居民出行方式选择行为模型,探讨政府在高峰时段采用拥挤收费政策的情形下,不同收入水平出行者出行方式的选择行为,并用算例的形式分析了不同收费标准对出行方式选择的影响程度。研究结果表明：当拥挤收费至一定额度时,出行者的出行方式发生改变。对于中、低收入水平出行者,分别收费3元、2元时,小汽车出行者的出行方式发生变化;而对于高收入者,收费大于6元时才发生变化;不同收费标准对不同收入水平出行者的出行方式选择的影响程度不同。在高峰时段对居民设置恰当的拥挤收费,可改变其出行方式,减少小汽车出行,从而缓解城市交通拥挤。     

拥挤收费下居民出行方式选择——基于累积前景理论的分析

本文基于行为经济学中的累积前景理论,建立居民出行方式选择行为模型,探讨政府在高峰时段采用拥挤收费政策的情形下,不同收入水平出行者出行方式的选择行为,并用算例的形式分析了不同收费标准对出行方式选择的影响程度。研究结果表明:当拥挤收费至一定额度时,出行者的出行方式发生改变。对于中、低收入水平出行者,分别收费3元、2元时,小汽车出行者的出行方式发生变化;而对于高收入者,收费大于6元时才发生变化;不同收费标准对不同收入水平出行者的出行方式选择的影响程度不同。在高峰时段对居民设置恰当的拥挤收费,可改变其出行方式,减少小汽车出行,从而缓解城市交通拥挤。     

拥挤收费下居民出行方式选择———基于累积前景理论的分析

本文基于行为经济学中的累积前景理论,建立居民出行方式选择行为模型,探讨政府在高峰时段采用拥挤收费政策的情形下,不同收入水平出行者出行方式的选择行为,并用算例的形式分析了不同收费标准对出行方式选择的影响程度。研究结果表明:当拥挤收费至一定额度时,出行者的出行方式发生改变。对于中、低收入水平出行者,分别收费3元、2元时,小汽车出行者的出行方式发生变化;而对于高收入者,收费大于6元时才发生变化;不同收费标准对不同收入水平出行者的出行方式选择的影响程度不同。在高峰时段对居民设置恰当的拥挤收费,可改变其出行方式,减少小汽车出行,从而缓解城市交通拥挤。
     

考虑货车路径选择行为的高速公路拥挤路段收费研究

为降低高速公路拥挤路段中的货车混入比例,提高道路的通行能力及服务水平,通过构建货车的路径选择模型,分析高速公路收费费率对货车车辆路径选择行为的影响及不同费率的路网状态.首先,在对车辆路径选择行为影响因素进行初步分析的基础上,针对货车设置不同的出行场景,设计调查问卷和实施方案,以获取路径选择意向调查数据.其次,构建货车的公路路径选择NL(Nested Logit)模型,并对模型结果进行检验和评价.最后,以山东省高速公路网为例,分析高速公路拥挤路段不同收费费率对货车的路径选择行为产生的影响.结果表明:收费费率对中长距离出行的货车车辆路径选择行为较短途出行有显著影响,在拥挤路段仅针对货车车型适当提高收费费率时,在降低路段负荷度的同时可以增加路网收费收入.     

基于NL模型的节假日绿色出行行为研究

针对节假日出行行为的特殊性,利用2014年北京市节假日出行行为调查数据,构建了节假日绿色出行行为Nested Logit模型。通过筛选影响节假日绿色出行行为选择的显著因素,建立了节假日绿色出行行为NL模型的层次结构,分析了模型的参数估计结果。研究结果表明,是否拥有小汽车、是否拥有自行车、居住方式、出行目的、出行距离和出行费用是影响节假日出行方式选择的主要因素,是否拥有小汽车、是否有同伴和出行目是影响节假日绿色出行选择的主要因素。     

基于拥挤度的旅游路线优化模型研究

景点游客的过度拥挤容易导致安全事故和游客的旅游体验下降。为游客设计并推荐旅游路线是一种有效的客流引导方法。采用景点拥挤度来描述景点的拥挤状况,提出了旅游体验效用函数。以此为基础,在考虑景点服务时间、旅游时间和费用预算等约束条件下,建立了基于旅游体验效用最大化的旅游路线优化模型,设计了蚁群算法求解。为验证所建模型和算法的有效性,以设计的旅游交通网络为例进行了分析。结果表明：景点拥挤会影响到游客在景点的旅游活动时间和旅游体验效用。在旅游路线优化中应考虑景点拥挤因素,以便为游客提供最佳的游览方案。     

多约束下基于游客体验的旅游路线优化模型

景点游客的过度拥挤容易导致安全事故和游客的旅游体验下降。为游客设计并推荐旅游路线是一种有效的客流引导方法。采用景点拥挤度来描述景点的拥挤状况,提出了旅游体验效用函数。以此为基础,在考虑景点服务时间、旅游时间和费用预算等约束条件下,建立了基于旅游体验效用最大化的旅游路线优化模型,设计了蚁群算法求解。为验证所建模型和算法的有效性,以设计的旅游交通网络为例进行了分析。结果表明:景点拥挤会影响游客在景点的旅游活动时间和旅游体验效用。在旅游路线优化中应考虑景点拥挤因素,以便为游客提供最佳的游览方案。     

动态多用户类型和多模式拥挤收费模型

为了确定一般排队网络在高峰时段随时间变化的最优拥挤收费,将描述时变交通流的时空拓展网络(STEN)与传统的网络平衡模型技术相结合,建立了多类型、多模式动态拥挤收费模型.考虑不同类型的出行者有不同的时间价值(VOT),同时,对单车种出行方式进行延拓,建立了包含公交车与私家车在内的多模式交通网络拥挤收费模型,该模型是一个带有路段容量限制下的多类型、多模式网络平衡问题,可以采用内惩罚函数法求解.通过算例分析表明,该模型可以提供动态拥挤收费策略,分析拥挤收费下不同时间价值的用户对于出行方式、出发时间以及出行路径的不同选择,相比于传统的基于瓶颈的静态单模式拥挤收费模型有一定的进步.     

推动城市轨道交通换乘自行车出行——基于西安经济技术开发区的实例分析

提出基于Nested Logistic模型的轨道交通换乘自行车的方式选择预测模型。以构建双层Logistic模型来模拟出行者的交通方式选择与换乘方式选择行为,其中上层模型用于分析轨道交通与其他交通方式之间的选择行为,下层模型用于分析自行车、机动车、公交与步行方式换乘轨道交通方式的选择行为。模型标定与检验结果表明:出行目的、出行距离与交通方式设施的方便性与安全性是影响轨道交通换乘自行车出行方式选择的重要因素;旅游出行、出行距离在3~5km之间,认为轨道交通换乘自行车方式便利与安全的出行者倾向于选择该种模式。为了更好地推动轨道交通换乘自行车出行模式,基于研究结果提出以下政策建议:增加旅游景点周边的租赁自行车布点,增加自行车停车设施,推广公交与公共自行车服务整合的一卡通业务,发展慢行交通设施,开辟自行车专用道。研究结果对西安及其他城市鼓励倡导自行车出行具有参考价值。     

基于计划行为理论的成都市交通拥挤收费公众意愿研究

首先,以计划行为理论为基础,选取影响成都市交通拥挤收费公众意愿的若干因素,对各因素设定变量,建立了公众对拥挤收费选择行为的模型。然后,以问卷调查的形式获取了对应各因素的数据,并通过数据对设定的各因素变量进行相关分析与回归分析,得出拥挤收费收入的分配是影响成都市交通拥挤收费公众意愿的最关键因素这一结论。对拥挤收费收入的分配进行研究得到的结论是,交通拥挤收费获得的收入应该完全返回到城市交通系统,用于城市交通基础设施的改善,这也体现了拥挤收费的社会公平性。最后,对拥挤收费与公众出行行为关系进行了研究,结论是拥挤收费能较好地缓解交通拥堵,理应得到公众的理解与支持。     

居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的 交叉巢式Logit模型

为刻画出行链、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取出行耗时、出行费用及个人与家庭属性等作为效用变量,以出行链选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统NL模型。利用2010年北京市居民工作出行的小样本调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变对备选方案选择概率的影响。参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL模型更优的统计学特征,并发现当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其出行链结构。直接和交叉弹性分析表明,与简单链的小汽车出行者相比,复杂链的小汽车出行者对出行时间与出行费用的敏感性较低。研究结果可以为制定和评价交通需求管理政策提供依据。     

居住地、出行方式与出发时间联合选择的

为刻画居住地、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取房价、出行耗时、出行费用及个人属性等作为效用变量,以居住地选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统巢式模型.利用2005年北京市第3次居民出行调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变引起的备选方案选择概率的改变.参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL(Nested logit)模型更优的统计学特征,当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其居住地.直接和交叉弹性分析表明,对于小汽车方式的远距离通勤者,即使额外收取费用亦难以降低其出行比例;当通勤距离小于5km时,一种方式出行时间的变化对另一种方式选择概率的影响微乎其微,而当通勤距离在10～20km时,这种影响最显著.     

基于时间价值的弹性需求拥挤收费定价模型

拥挤道路收费是缓解交通拥挤的有效手段。考虑出行者时间价值不同的情况，结合出行者与路网状况的交互作用，给出了基于时间价值的弹性需求拥挤收费定价模型。算例表明，实施拥挤道路收费后，改变了出行者的出行量及出行路径的选择，使得拥挤状况得到缓解，且对于时间价值较高的出行者而言，受到拥挤收费的影响较小。     

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.     

考虑距离因素的多方式交通超级网络均衡配流模型及算法

考虑了出行距离对出行者不同感知费用的影响,提出了一种考虑距离因素的多方式用户平衡配流方法。对出行者在多方式交通系统中的出行行为进行了分析,基于图论构建了用于描述一般出行过程的多方式超网络模型,并定义了有效超路径和子路径。针对出行者在不同出行过程中时间和花费这两个主要定量因素的计算方法,同时考虑了出行距离对出行者感知费用的影响机制,构建了考虑距离因素的出行广义费用函数。在此基础上,提出了基于用户平衡准则的多方式交通网络配流模型,并提出了基于子路径费用的最短超路径搜索算法。最后用一个简单算例对模型进行了验证,结果表明本文所提出的模型及算法可行有效。     

停车换乘与路票交易组合措施下居民出行特性建模分析

为了研究路票交易措施下的居民出行特性,与现有的交通管理措施如停车换乘措施相结合,针对停车换乘与路票交易组合措施下居民出行方式特点,设计以路段为收费单元的可交易电子路票收费方案,阐述其诱导居民选择不同出行方式的机理,并根据居民不同出行方式特点建立多项Logit模型。采用行为调查(RP)与意向调查(SP)相结合方法,对上海市工作出行前往中心区域特性进行调查,对比了工作出行者原出行方式与路票交易约束下出行方式的变化情况,并基于调查数据量化分析路票交易与停车换乘组合措施下出行者的出行方式选择影响因素。研究结果表明:当存在路票交易奖励机制时,有部分出行者从公共交通转向驾车绕路前往中心区域;以全程驾车为参照组分析发现,出行者居住位置对是否选择驾车绕路具有显著影响,距离中心区域越远越不倾向驾车绕路;在停车换乘与全程公共交通出行中,路票交易奖励机制发挥显著影响,且出行者在选择公共交通出行时会首先考虑路票收益,其次考虑出行时间因素;基于路段收费的路票交易方案在有效利用有限道路资源方面有积极作用,该研究结果可作为交通管理部门制定交通管理措施的理论依据。