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.     

考虑出行者异质性的绿色出行行为研究

交通限行政策和推广纯电动汽车是实现绿色交通的重要途径.为定量分析出行者环保意识对绿色出行行为的影响,基于出行者环保态度和环保行为,利用潜在类别分析模型对出行者进行潜在类别划分;将出行者的潜在类别作为解释变量带入双变量Probit模型中,分析出行者潜在类别和其他因素对私家车限行政策赞同度和纯电动车意愿购买的影响.研究结果表明:基于出行者环保态度和环保行为,出行者可划分为环境友好者、环境中立者、伪环境友好者三类群体;在出行者绿色出行行为中,带入出行者类别能够显著提高模型的拟合度;出行者潜在类别对绿色交通出行行为具有显著影响.     

评价公交行程时间可靠性价值的Mixed Logit模型

合理评价出行者行程时间可靠性价值有助于深入理解道路交通系统可靠性对出行决策的影响.以天津市区早高峰时段出行活动为背景,采用2种可靠性评价指标,设计包含不同情景的SP(Stated Preference)问卷调查程序.通过调查对象在问卷程序生成的与其日常出行活动类似的决策情景中做出的选择决策,研究以公交方式出行时出行者行程时间可靠性价值的评价特征,采用Mixed Logit模型标定参数.研究结果给出了早高峰时段出行者行程时间可靠性支付意愿的分布情况以及不同社会经济属性的出行者行程时间可靠性偏好特征,可为估算交通建设项目中行程时间可靠性改善给出行者带来的效益和制定交通需求管理政策提供参考.     

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.     

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。     

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。     

关于北京市感知价值对共享单车出行选择影响的调查分析

为研究共享单车在城中化进程中的发展以及其在促进公共交通和减少私家车使用中的重要作用.通过把行为经济中的感知价值因素引入到共享单车出行选择分析框架中,把反映出行者感知利得和感知利失的潜变量以及刻画骑行者个人特征和出行特征的显变量统一纳入到离散选择潜变量混合模型(integrated choice and latent variable,ICLV),研究了感知利得(包括感知节约、感知激励、履行社会规范)和感知利失(包括转换成本和感知风险)心理权衡过程对出行者出行选择的量化影响水平.结果 表明:①收入,偏好以及衔接性正向显著影响出行者共享单车出行选择行为;②男性比女性更愿意选择共享单车出行;③出行目的也显著影响出行者共享单车出行选择行为;④在感知价值方面,感知利得正向影响通勤者共享单车出行选择行为,其中感知时间节约,沿途风景欣赏,资源节约显著影响;感知利失负向显著影响出行者共享单车出行选择行为,其中转换心理成本和感知信息风险会显著影响.     

基于时间价值的随机用户出行决策模型研究

出行者一次出行经历了是否出行、终点选择、交通方式选择、路径选择四个决策过程.首先考虑时间价值不同这个因素,给出了基于时间价值的广义费用;然后建立随机用户出行决策模型,该模型描述了出行者的四个出行决策行为,即模型的一阶条件与四个出行决策的条件等价;其次证明了模型的一阶条件满足出行决策条件,最后给出模型算法.由于考虑了时间价值这个因素,因而模型能更准确描述出行者的出行行为.     

考虑出行者选择偏好的出行方式选择模型

构建合理的出行方式选择模型是精确预测出行结构的关键.在现实出行条件中,不同出行者对于不同交通方式存在固有选择偏好,从而表现出一种非完全理性的出行方式选择行为.为进一步提高出行方式选择模型的预测结果精度,提出了一种考虑理性决策和固有选择偏好共同影响的出行方式选择模型.双因素共同作用决定出行者的出行方式选择结果,两者的影响权重与出行者对于备选方案的心理参考值有关.备选方案的特征变量数值与心理参考值差值绝对值较小时,选择行为更多地受到固有偏好的影响,反之,则更多地受到理性决策的影响.分析对比结果表明,所提出模型在出行方式选择结果的预测命中率上优于以完全理性决策为前提的传统分层Logit模型的预测结果.     

汽油价格上调影响下出行者出行方式选择

为分析汽油价格上调对居民出行方式选择行为的影响,对城市居民出行者进行调查,获取不同情境下出行者的出行方式选择行为,将出行者划分为有车出行者和未来五年内有购车意愿的无车出行者,采用混合Logit模型构建两种群体在汽油价格上调影响下的出行方式选择模型,分析各影响因素的显著性。研究结果表明：汽油价格增长率对出行者出行方式选择存在显著性影响;对于有车出行者来说,汽油价格的上涨对高收入出行者改变小汽车出行影响较小,收入与选择小汽车出行概率呈正相关;年龄、收入、出行时间与出行距离对无车出行者未来选择小汽车出行有显著影响。研究结果可为我国汽油价格调整和城市交通需求管理策略的制定提供理论依据。     

基于有限理性的交通方式划分模型

考虑出行者有限理性的特点,建立改进的交通方式划分模型.通过问卷调查,确定出行者方式选择各影响因素的权重,以及各交通方式在不同因素下的表现;运用TODIM方法,计算各交通方式的价值;基于有限理性,建立交通方式选择Probit模型;讨论模型中参数变化对交通方式划分的影响;对比上班和购物出行,分析不同出行目的对方式选择的影响.研究表明,基于有限理性的交通方式划分模型能够体现不同出行目的下出行者出行方式选择偏好;参数θ体现出行者的认知程度,在该模型里应在(0,2)中取值.     

基于行为经济学前景理论的出行决策

考虑出行环境不确定性和出行者有限理性的特点,应用行为经济学中的前景理论分析出行决策行为,引入拥堵收费和票价折扣作为变量,建立改进的出行决策模型。将出行方式划分为公共交通和私人交通两类,引入政府参与管理因素,探讨不同交通需求管理政策干预下出行者的决策行为,通过算例分析了不同政策标准对出行决策行为的影响程度。结果表明：同时引进拥堵收费和票价折扣政策,拥堵收费超过22元时,出行者的决策结果发生改变。合理设置拥堵收费和票价折扣标准可以促进更多出行者选择公共交通出行。     

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。     

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.     

基于停车换乘随机网络可靠性交通分配模型

针对目前大多数组合方式交通分配模型都没有考虑可靠性因素对出行行为的影响,提出了一个基于可靠性的组合方式交通分配模型.该模型考虑了组合方式出行下路网的随机波动因素,更好地反映了出行者方式、路径选择行为.基于K优路径和连续平均法,设计了模型的求解算法,并以上海北外滩实际路网为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.与传统组合方式交通分配模型结果进行对比,分析了停车换乘措施的实施对减少交通拥堵、提高路段可靠性所起的作用,阐明了2种出行方式需求之间的比例与可靠性偏好因子和出行者需求效用因子的三维变化关系.     

信息条件下路段出行时间可靠性的计算

出行时间可靠性是微观出行决策的重要考虑因素,结合信息提供来求解出行时间可靠性是当前构建高级出行者信息系统的基础工作.根据出行时间可靠性的定义及其概念模型,研究了模型中路段行驶时间和路段选择概率两个重要的参数.对于前者,利用随机过程的数字特征确定了路段行驶时间的近似迭代公式;对于后者,则以Logit模型为基础,通过考虑出行者对出行路线信息储备的异质性,建立了基于信息的Logit模型,从而得到了出行时间可靠性的完整模型.仿真实例表明了模型的适用性.     

基于潜在类分析的城市异质出行群体识别研究

异质出行群体的合理划分是提升出行需求预测准确性和实施主动式交通管理的关键,针对目前城市多方式出行群体划分研究的不足,在分析出行习惯与偏好差异影响因素的基础上,提出基于潜在类分析(Latent Class Cluster Analysis,LCCA)的城市异质出行群体识别方法.以北京市为例,应用揭示性偏好调查进行基础数据收集,运用Mplus软件编程实现LCCA模型估计.模型将出行者划分为三类异质出行群体,群体1:低出行+方式均衡组(20.4％),群体2:中高出行+小汽车偏好组(30.3％),群体3:高出行+绿色交通组(49.3％).模型回归结果表明:群体2、3的百分比与北京市小汽车、公共交通出行比例之差均不超过2％,证明提出的出行群体识别方法有效,个人属性、出行者对各交通方式的认知与态度对群体隶属影响显著.针对各异质出行群体提出了相应的绿色交通发展措施,为城市交管部门的精细化出行管控提供重要依据.     

基于潜变量RF的通勤高峰期小汽车出行方式向公交转移行为研究

为缓解城市的交通拥堵,科学合理的引导小汽车出行者改乘公共交通出行显得尤为重要。以通勤出行者为研究对象,引入了有关价值观念的扩展心理潜变量,并建立了基于扩展TPB理论的潜变量MIMIC模型,分析了小汽车和公交出行方式下各潜变量之间的关系。然后,考虑随机森林算法有鲁棒性好、泛化能力强的优势,构建了带有心理潜变量的MIMIC-RF出行方式转移模型,通过实证结果得到有潜变量的模型比传统的模型具有更好的预测效果。因此,可借助该模型进行敏感度分析,结合关键影响因素的变化探究通勤者选择小汽车出行方式向公交转移的规律。     

基于出行者潜在类别的公交出行行为研究

不同类型的公交使用者对公交的评价、使用公交出行的意愿不相同,如何对公交使用者进行有效划分,分析各类因素对划分的影响,并研究不同类型出行者使用公交意愿等受到各类影响因素的异同是值得关注的问题.文中引入潜在回归模型,基于公交使用者对公交满意度、使用意愿等几类因素,对其进行类别划分,并根据类别划分,分别分析每一类公交出行者总体满意度、使用公交意愿受到的影响因素的异同.研究结果表明,公交使用可划分为机会乘客、忠诚乘客两类群体,且小汽车拥有情况、收入水平会影响出行者的类别划分.拥有小汽车时,出行者更可能成为机会乘客,随着收入的增加,出行者成为机会乘客的概率增加.对比分析影响出行者总体满意度的因素,发现速度评价、准点性评价、等车时间评价、票价评价等因素对机会乘客总体满意度的影响大于对忠诚乘客总体满意度的影响.分析成功推荐他人使用公交的情况,发现机会乘客总体满意度对推荐结果的影响极为显著,随着总体满意度的增加,推荐的概率大致呈线性增长趋势.研究使用公交频率影响因素,发现拥有小汽车会降低机会乘客和忠诚乘客使用公交频率,而增加总体满意度会增加机会乘客使用公交频率.     

基于非线性互补的电动自行车-机动车用户均衡模型

为了研究出行者关于电动自行车和机动车的出行方式选择行为以及路径选择行为,文章基于非线性互补方法构建了考虑电动自行车与机动车的用户均衡模型。该模型探讨了出行时间与损失成本对出行者出行选择的影响,同时分别构建了机非分隔与机非混合情形下的各方式路段出行时间函数。算例结果表明模型的分配结果满足用户均衡原则,验证了模型的有效性和准确性,同时通过分析得出实行机非分隔可以显著减少系统总旅行时间。