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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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...     

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.     

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。     

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.     

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.     

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.     

基于非合作博弈的公交出行结构优化分析

为了在有限的公共交通资源下让出行者使用公共交通获得的出行收益最高,以公共交通出行结构作为研究对象,运用非合作博弈的方法,以出行距离为依据对出行者进行划分,对居民公共交通出行构建博弈模型寻求Nash均衡点,以预测合理的城市轨道交通、常规公交分担比例,优化公共交通出行结构。结合太原市的实际情况进行分析,研究结果表明:61.34%的中、短距离出行居民选择常规公交出行;53.18%的长距离出行居民选择常规公交出行是太原市最佳公共交通出行结构比例。所构建的模型能够结合研究区域分析常规公交和地铁的Nash均衡点,并给出合理的最优公共交通出行结构,为有关公交优化提供参考和建议。     

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。
     

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。     

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.     

基于双层规划的城市公交专用道优化设计

为了提高公交车的服务水平,很多城市开辟了公交专用道,由于公交专用道的设置会降低小汽车的路权,必须从系统整体的角度来设置公交专用道以科学权衡小汽车与公交车的路权分配。文章从城市交通网络的整体出发,以出行者总体出行成本最小为目标,充分考虑出行者的出行选择行为,提出了城市公交专用道优化设计的双层规划模型;结合设置公交专用道的路段上公交车与小汽车的流量特性,提出了基于公交专用道网络的道路阻抗函数,构造双模式交通分配模型;分别使用Frank-Wolfe算法和遗传算法进行下层流量分配和双层规划模型的求解,并运用交通网络进行实例分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

公交出行查询系统中出行路径选择模型的研究

在公交出行查询系统中,最关键的部分就是出行路径的选择问题。为了帮助利用公交的出行者方便地进行出行路径、换乘路线等选择,文章首先对公交乘客出行路径的选择因素进行了简要分析,然后分别讨论了换乘次数算法和最短路算法,最后基于组合优化的角度,在两者的基础上对它们进行了综合,针对大部分乘客的出行需求提出了公交乘客出行路径的选择模型。     

基于公交限时免费换乘的居民出行方式选择建模与分析

为了促进城市公共交通的发展,鼓励市民公交出行,多地推行公交限时免费换乘政策。为了研究该政策对于居民出行方式选择结构的影响,运用效用最大化原理,改进了非集计模型,建立了居民出行方式选择模型。调查了青岛实施公交限时免费换乘政策前后通勤出行者的年龄、月收入、职业、出行距离和出行时间等特征,获取了相应数据;以此数据为例进行了模型检验,结果发现所建立的模型计算值与用调查数据直接计算出的公交限时免费换乘政策下公交出行分担率的误差为1.65%,表明该模型的准确性与有效性。该模型为预测城市实行公交限时免费换乘政策后的公交出行分担率提供了一种新方法。