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.     

降级路网组合出行交通流分配模型与算法

研究降级路网条件下的组合出行交通平衡问题。首先,基于出行者对降级路网的不同风险态度,将出行者分为3类:守时型、冒险型和平均型。其次,考虑小汽车出行和小汽车换乘地铁出行2种出行模式,分析降级路网条件下不同用户类的组合出行行为,建立相应的多用户变分不等式交通分配模型,讨论模型解的性质。最后,设计模型的求解算法,并通过算例说明模型和算法的有效性。结果表明:不同出行时间预算的出行者在降级路网中的路径选择行为存在较大差异,路网降级程度对出行者出行选择行为影响显著;随着道路通行能力的降低,出行者更倾向于选择组合出行模式。     

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。     

居民交通方式选择行为影响因素分析

交通方式选择行为是交通需求预测研究的重要内容。本文利用上海出行者交通方式选择意向调查数据,对小汽车、地铁、自行车三种交通方式的选择行为进行了分析与建模。首先,对地铁票价、小汽车出行时间及费用的多种组合情景下的各交通方式分担比例做了分析。然后,运用计量经济学中的离散选择建模方法,建立了包括出行者个体属性、出行时间及费用等因素的交通方式选择多元logit模型。最后,提出了交通规划和管理政策与措施方面的建议。     

突发事件下城市群内旅客城际出行方式选择行为

以城市群内旅客城际出行为研究对象，分析心理潜变量、城市群属性和突发事件等因素对城际出行方式选择行为的影响。基于京津冀旅客城市群内部城际出行问卷调查数据，构建突发事件下考虑心理潜变量的综合选择(integrated choice and latent variable,ICLV)模型进行实证分析。结果表明：考虑便捷性和乘车体验潜变量的混合选择模型对居民城际出行行为的拟合优度更高；城市群属性方面，起讫点城市类型、出行距离和起讫点间铁路车次数量对出行方式选择有显著影响；突发事件方面，雾霾天气下选择铁路出行的概率提高25.69%,雨天选择小汽车出行的概率提高31.63%,雪天选择小汽车出行的概率相对降低，发生阻断事件时选择小汽车出行的概率升高。研究结果有助于深入理解城市群内城际出行方式选择行为，为突发事件下城际出行需求的差异化出行诱导和需求管控提供科学依据。     

基于移动互联交通信息的居民出行方式特性

为研究移动互联网时代下的居民出行特性,探索在出行链过程中移动互联交通信息对出行方式特性的影响。通过RP-SP(revealed preference-stated preference)融合调查获取出行者基本属性、实时交通信息属性及出行特征属性,建立居民出行方式选择巢式Logit模型,对桂林市居民展开出行方式选择特性调查。研究结果表明：在出行链日趋复杂的情况下,个体的出行活动和交通行为与移动互联交通信息关系愈发紧密;移动互联交通信息对居民出行方式特性产生显著影响,尤其对私家车出行影响最大,其中实时路况信息属性影响最为显著,其次为拥堵延误时间;交通信息获取的满意度越高,越能促进居民选择公共交通出行。该结论能够作为理论基础与实证依据推动移动互联交通信息下的路径选择与交通出行诱导提供研究依据。     

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。     

主观幸福感视角下的交通出行决策

为研究出行者在整个出行过程中的情感体验,验证出行幸福感量表的适用性,分析天津市私家车车主乘坐公共交通出行过程中的感知体验和主观幸福感,利用结构方程模型(SEM)确定研究变量之间的关系,建立SEM-Logit整合模型。结果表明,选取感知易用性(PEU)、感知有用性(PU)、不愉快-愉快(U-P)、情绪终止-激活(D-A)维度作为出行体验的四个维度,其对出行幸福感的影响系数分别为0.34、0.20、033、0.23,对出行幸福感的解释程度达55%;整合模型优度比传统的Logit模型提高了0.182,出行幸福感对出行方式选择行为存在显著影响。     

考虑车位占用率的机场停车场收费定价模型

由于航空旅客小汽车出行需求的持续增长,机场停车需求不断增加,进而导致机场停车场出现了供需不平衡的状况,本文基于收益管理思想,以期望车位占用率和停车场收益最大化为决策目标,建立了机场停车场收费定价的双层规划模型,基于随机用户均衡原则,建立了航空旅客出行方式选择模型作为双层规划模型的下层模型,并根据所建立的模型设计了相应的求解算法,而后通过算例验证了所提出的模型和算法的可行性。结果表明,在定价时,考虑停车场的容量和车位占用率,能够使停车资源得到更好的利用。     

考虑偏好差异与备选方案相关性的居民出行方式选择模型

为克服传统logit模型的IIA缺陷, 构建合适的居民出行方式选择模型。尝试结合广义极值模型与潜在类别模型, 选取出行费用、出行时间、停车费用及等待时间等作为方式选择效用变量, 选取个人收入、出行目的与出行距离作为类属函数变量, 构建一种区分潜在类别的配对巢式logit模型, 该模型能同时刻画备选方式之间的相关性以及出行者的偏好差异。利用2005年北京市第三次居民出行调查数据, 对模型参数进行估 计和检验。参数估计结果表明: 1) 相较于传统MNL模型与不区分潜在类别的配对巢式logit模型, 区分潜在类别的配对巢式logit模型具有更优的统计学特征; 2) 对出行费用敏感的出行者比例大于对出行时间敏感的出行者比例, 提供交通服务时, 降低费用将比缩短时间更为有效。     

基于动态因素的居民租车出行选择行为研究

为研究居民租车出行意愿以及车型选择,提高租车出行选择行为的预测模型精度,使用相关性分析筛选与居民出行租车选择行为密切相关的影响因素,确定租车出行选择的动态因素(即季节和过往租车选择因素),在MNL模型的基础上建立居民租车出行选择动态模型。在大量问卷调查基础上,对参照模型和动态模型进行参数标定和对比预测。结果表明,动态因素对居民租车出行选择具有显著影响,所建立的动态模型的拟合优比度和预测准确率较MNL模型有较大提高,能够较准确地预测居民租车出行选择行为。     

基于交通方式选择的公交出行需求预测

在对国内外研究现状分析的基础上，研究立足于影响公交乘客意愿和出行选择的公交服务水平因素分析，应用期望偏好（SP）调查方法得到国内2个城市出行选择行为特征数据，分析国内城市出行者意愿和交通方式选择行为的特征和规律，在此基础上应用慈溪市的数据建立了考虑个人特性和出行时间及成本等选择特性因素的交通方式选择模型，对公交出行需求进行了预测，并结合交通方式选择行为特征调查数据和出行比例预测结果，提出了相应的公交优先发展策略．     

通行政策导向下节假日出行结构动态演化博弈

采用演化博弈理论的Logit动态机制建立出行方式选择的Logit动态模型,并进行了模型平衡点和演化稳定性分析以及参数分析,最后通过数值算例对比分析交通政策(包括公路收费、公路免费和公路扩建三种政策/措施)导向下的出行方式选择演化过程和演化稳定趋势.结果表明,出行方式选择的Logit动态演化系统存在唯一的演化稳定策略;交通政策/措施通过调整公路拥堵延误成本和调整出行方式固有成本差异来影响出行方式选择行为,并且后者比前者具有更显著的效果;高速公路免费通行政策既显著地达到了缓解铁路运力紧张的目的,同时兼顾了交通管理者和出行者的利益,但是可能造成高速公路交通拥堵;新政策的实施往往因为出行者的有限理性而表现出时滞效应.     

多交通方式实时信息影响下的通勤者出行行为

为确定实时信息对于出行行为的影响,探索了手机APP提供多交通方式实时出行者信息下的通勤者交通方式选择行为。采用意向调查方法,获取了上海市居民在提供包含两条自驾路线（以高架为主和以地面为主）和一条停车换乘地铁路线的实时交通信息情况下的交通方式选择行为数据。运用描述性分析和多元logit模型,得到了交通方式选择的主要影响因素。研究发现,通勤者的驾龄、家庭私家车数量、开车频率、获取交通信息频率、停车换乘设施使用经历等个体属性,行程时间和车厢拥挤程度等信息内容,会显著影响出行决策。此外,提出了对交通规划与管理和多交通方式出行者信息系统研发有指导意义的建议。