通勤出行中停车换乘选择行为分析与建模

针对通勤出行研究驾车者的停车换乘选择行为,选取上海市典型停车换乘站对驾车通勤者与公共交通通勤者进行了RP(revealed preference)调查与SP(stated preference)调查,基于调查数据分析了选择停车换乘与否的影响因素,并针对道路交通通畅、堵塞2种状态分别建立了是否停车换乘的二项Logit模型.模型结果显示低收入的年轻人更倾向于选择停车换乘;交通状态堵塞时是否有老人或小孩等家庭特征显著影响停车换乘选择行为;模型还揭示了通畅时通勤者更关注出行费用,而堵塞时通勤者更关注出行时耗和舒适性,并分析了时间和费用敏感度对停车换乘选择概率的影响及其差异.     

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。本文通过RP-SP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（Nested 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。     

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。     

基于可交易电子路票的停车换乘通勤行为管理

可交易电子路票和停车换乘系统作为缓解交通拥堵的有效措施,逐渐获得学者的广泛关注。本文讨论实施可交易电子路票后,通勤者选择出行方式的变化。基于瓶颈模型进行建模,假设通勤者从生活区到工作地,可以选择全程驾车或者停车换乘到达目的地。通过对模型求解,对比用户均衡和系统最优不同情境下的模型性质。研究表明,可交易电子路票机制和停车换乘系统结合能够有效改变通勤者出行方式的选择,进而缓解交通拥堵。模型确定了实施可交易电子路票政策后,路票收取数额的有效范围。同时,在系统最优情境下,得出选择全程驾车的通勤者比例和停车换乘的最佳位置点,为交通管理部门选择停车换乘位置点时提供一定的参考。     

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.     

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。     

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.     

城市地铁开通对通勤者出行方式选择的影响

为分析西安地铁2号线对沿线通勤者出行方式的影响,本文调查了2号线沿线通勤居民,从"人-车-路"多维角度分析影响城市通勤者交通方式选择的因素,主要包括时间、经济性及个人体验等,并建立Logit模型对交通方式选择进行预测。研究结果表明:西安地铁2号线自2011年开通以来,超过半数的沿线通勤者从传统交通方式转移到地铁出行,且对地铁依赖程度逐渐上升,超过70%的通勤者选择地铁出行。研究成果可为西安南北客运交通走廊上常规公交线路调整及相关配套设施建设提供理论上的依据。     

基于改进熵的土地利用混合度对非通勤行为的影响

为研究土地利用混合度对非通勤行为的影响,提出改进熵模型定量描述土地利用混合度,并深入分析土地利用混合度对非通勤者出行距离和出行方式选择的影响.结合甘肃省天水市2015年居民出行调查数据,构建土地利用混合度与非通勤者出行距离的关系模型,并利用MNL模型研究土地利用混合度对非通勤者出行方式选择的影响.结果表明:与传统熵指标相比,改进熵指标对非通勤者出行距离的解释性更强;利用STATA软件标定MNL模型参数并进行弹性分析,进一步表明改进熵指标对居民出行行为的解释性优良,合理的土地利用布局有助于引导居民选择非机动化出行方式.研究结果对城市规划和交通政策的制定具有指导意义.     

基于归纳式学习法的通勤交通满意度指标研究

以评价通勤者对交通系统满意度为目的,建立通勤交通满意度指标.以问卷形式采集数据,采用归纳式学习方法,分析通勤者满意度等级与通勤时间之间的相关信息,得到以大于0.5证据权的出行时间区间为代表值的满意度指标.其中,通勤时间区间10～30 min为出行者最满意的通勤时间代表值.此结论从一个角度说明交通出行行为具有“可达性”与“移动性”的双重价值.     

通勤出行时间与方式选择

针对不同方式通勤出行者在出行时间上的差异性,从通勤出行方式对通勤出行时间的影响出发,将通勤出行方式选择和出行时间选择纳入同一模型系统,建立由离散选择模型和线性回归模型组成的离散 连续模型,对通勤出行方式和出行时间选择及其相互影响模式进行了深入分析.研究表明,通勤出行方式对出行时间选择有显著影响,通勤者年龄、性别及其家庭成员结构、工作活动属性及通勤途中的非工作活动安排等都是出行方式和出行时间选择的重要影响因素.本研究对准确预测通勤出行选择行为及其对交通管理工作的影响有重要意义.     

高度信息化条件下的动态配流模型

考虑出行者在高度信息化条件下的动态路径选择行为,提出一种高度信息化条件下动态配流模型的框架。将出行者分为被诱导和未被诱导两类,未被诱导的出行者选择静态最短路径,而被诱导的出行者选择随时间变化的最短路径。出行者在交通信息影响下选择自己的最佳出行路径,先进的出行者信息系统通过对交通网络各种交通状况信息的收集和处理,为出行者提供更有价值的交通信息。该模型框架为智能化交通运输系统的建立提供一定的理论依据。     

城市交通出行成本的Nash均衡分析

针对城市交通出行选择及出行均衡问题,在基于考虑出行行为影响因素的广义出行费用模型的基础上,引入经济学的Nash均衡理论,分析了出行选择中可能存在的不同出行路径与交通方式组合。通过建立Nash均衡博弈模型并求解,得到不同路径及交通方式的广义出行费用均衡解,探讨了城市交通中出行成本的变化和交通运营商的竞价行为对出行均衡的影响。研究结果表明:在以广义出行费用为基础的城市交通出行选择中存在Nash均衡,且出行成本的Nash均衡解具有稳定性;在保证广义出行费用总和最小的情况下,当系统达到Nash均衡后,出行者不会随意改变策略,而会按Nash均衡下的策略出行,即各种交通方式运营商采取单方面改变价格的策略无法改变出行均衡以获取更高的利润。     

行前交通信息提供下路线选择行为的影响因素分析

在行前交通信息提供下,驾驶员的路线决策行为在众多因素的作用下非常复杂。传统的研究方法缺乏对各影响因素的定量分析,模型中也鲜有考虑驾驶员的态度认知变数。为进一步探讨行前交通信息提供下驾驶员路线选择行为的影响因素,本研究提出3个基本假设,并采用结构方程模型对假设进行验证。结果显示:3个假设均成立,即路线选择行为与行前提供的行程时间成负相关,与路线的利用经验成正相关,与路线的认知评价成正相关。其中,出发前行程时间信息对通勤者的路线选择行为影响最大,路线的印象评价影响次之,最后是路线的利用经验。研究结果有助于正确把握驾驶员在交通信息影响下的决策行为。     

基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型

为了完善现有的交通分配模型,综合考虑出行者的方式选择与路径选择行为,建立了基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型。首先,在多方式交通网络中,根据出行者出行决策的2个步骤,即首先选择合适的交通出行方式、然后选择该方式交通网络中的出行路径,采用分层Logit模型描述出行者的交通方式和路径联合选择行为。在建立的分层Logit模型中,出行效用与流量分布相互制约,出行效用受路网流量影响,而路网流量由效用所决定,最终要达到平衡。接着,构造了一个数学规划模型来求平衡解,证明数学规划模型的最优解与分层Logit模型的流量解等价,并进一步证明等价数学规划模型的目标函数是凸的,而约束集也是凸的,因此等价数学规划模型是一个凸规划问题,模型的解是唯一的。随后,给出了求解提出的基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型改进的方向搜索算法步骤。最后,以含公交车和小汽车2种方式的方格形路网为算例,分析公交票价、出行者的时间价值和分层Logit模型的层间比例参数的变化对交通分配结果的影响。结果表明:公交车票价对流量分配的影响不大;公交需求量随出行者时间价值的增加而下降;当出行者的时间价值较低时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数增加而增加,当出行者的时间价值较高时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数的增加而减小。     

出行前交通信息发布对城市路网的交通影响分析

提出了一种出行前交通信息提供下进行交通影响分析的方法。利用随机路径选择模型来描述出行者对出行信息的反应,根据是否接收交通信息将驾驶员分为两类:接收者将在路径选择时避开拥堵路段,而非接收者将根据对路网的认知进行随机路径选择,并给出这两种出行行为共存下的交通分配方法。以广州市中心商务区珠江新城为例分析了信息发布对路网的改善作用,并讨论了最佳发布策略。     

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.     

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。     

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。     

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.