基于上海市消费者的汽车共享选择分析

利用Mcfadden提出的离散选择模型研究了消费者选择汽车拥有和汽车共享的主要影响因素.基于对上海市消费者的问卷调查,构建单次出行选择汽车共享的多项Logit模型和因汽车共享而放弃购车的多项Logit模型,探讨影响消费者选择汽车共享因素的重要性,分析消费者个人长期的汽车拥有行为.     

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模型中,模型拟合系数(伪R2)为0.275 ＞0.2,表明模型拟合效果较好,年龄、收入、拥有机动车、受教育程度、对共享电动汽车了解程度等因素存在显著影响;在包括潜变量的混合选择模型中,模型拟合系数(伪R2)为0.354 ＞ 0.275,表明模型拟合效果优于多项Logit模型,对共享电动汽车了解程度、拥有机动车、舒适性、快捷性、行为态度、使用偏好、行为意向、使用障碍、站点障碍、车辆障碍、个人障碍等因素存在显著影响.     

基于出行方式和活动交互作用的小汽车使用预测模型

为改进我国传统小汽车出行需求预测方法,基于活动理论建立了小汽车使用预测非集计模型.从小汽车使用者活动模式的统计分析入手,对小汽车使用模式进行划分,在多项Logit(MNL)模型的基础上建立协同进化Logit小汽车使用预测模型.模型中采用协同进化方法计算确定了个体出行活动选择顺序,体现了小汽车使用者出行方式选择和活动的交互作用.模型适应性分析表明,该模型可用于城市小汽车出行需求预测和交通需求管理政策的‘评价.以沈阳市为例对模型进行了实例分析,结果表明模型预测正确率达88.9%,65%以上的小汽车使用者先确定小汽车使用模式再进行活动模式的选择,验证了出行活动选择顺序的个体差异性,提高了小汽车出行需求预测方法的精度.     

应用正交设计法的公交出行意愿与政策分析

选择成都市二环路沿线两大城市功能组团为研究对象,采用Logit模型研究两个组团间的公交出行选择行为问题。意愿调查问卷设计方法采用国际上前沿的正交设计法,避免属性之间多重线性问题所导致的模型标定结果错误。选取费用,时间（包含车内时间、下车到目的地时间）和收入等因素作为效用变量,建立多项Logit和巢式Logit模型,结合意愿调查数据完成模型标定,通过参数假设检验对比不同模型的结果,最终选择多项Logit模型用于公交政策评估;最后,依据模型标定结果确定的对公交出行行为具有显著影响的变量,分析了这些变量对指定公交政策的影响,为科学决策提供理论依据。     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

基于贝叶斯网络的大学生共享单车出行行为研究

为研究大学生共享单车出行行为,以福州市大学城各高校学生为研究对象,利用问卷调查采集各年级学生共享单车出行数据.首先,基于所获得的数据计算各节点的互信息值,假设贝叶斯网络参数服从Dirichlet分布,采用K2算法进行贝叶斯网络结构学习,利用贝叶斯估计法进行贝叶斯网络的参数学习,从而构建大学生共享单车出行行为的贝叶斯网络.然后,利用所构建的网络进行共享单车出行方式预测,计算该模型的预测值与实际值的误差,分析模型的精度,且与常用的Logit模型预测结果进行比较.最后,在所构建的网络模型基础上,应用联合树引擎分析是否拥有私人交通工具、出行距离等影响因素对大学生共享单车出行行为的影响.分析结果表明,贝叶斯网络学习精度较高,比Logit模型预测结果更有效.     

诱导信息下驾驶员路径选择行为建模研究

为定量分析可变信息标志(VMS)对驾驶员路径选择行为的影响,采用SP调查进行调研,使用SPSS 20.0分析数据,建立了VMS诱导信息下驾驶员改变路径频率的有序多分类Logit模型。同时针对有重叠路段的路径选择,构建了考虑VMS显示状态的C-Logit模型。有序多分类Logit模型计算结果表明,影响驾驶员改变路径频率的主要影响因素为性别、学历、车辆类型、出行活动、VMS准确率。C-Logit模型计算结果表明,驾驶员对路径的理解时间与实际行驶时间存在较大差距,导致驾驶员选择路径比较集中,没能实现交通流在路网中的合理分配。     

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。     

运输能力约束条件下的旅客出行选择Logit模型

为了提升旅客运输通道交通需求预测的准确性,针对现有旅客出行选择模型未充分考虑交通方式运输能力约束的不足,在深入分析旅客出行选择机理和运输能力约束机制的基础上,通过经典多项Logit(MNL)模型效用函数的优化设计,引入惩罚因子表征运输能力对旅客出行选择的约束,建立运输能力约束条件下的旅客出行选择Logit模型(约束MNL模型),并设计模型求解算法预测各交通方式的分担率。以西宝(西安—宝鸡)客运通道为对象进行实例分析,通过2种MNL模型预测结果的对比分析,验证约束MNL模型预测性能的优越性。研究结果表明：在旅客出行选择过程中,交通方式运输能力的约束具有普遍性,是有效交通需求预测不可忽略的重要因素,约束MNL模型考虑了运输能力对旅客出行选择的影响,更符合旅客出行选择的决策过程,从机理上为提升交通需求预测的准确性提供了可靠保障;惩罚因子反映了运输能力约束对旅客出行选择的影响,代表了运输能力约束条件下运输服务质量的下降和旅客出行效用的损失;通过惩罚因子的合理赋值,建立旅客出行选择概率重新分配机制,能有效模拟旅客出行方式的转换、控制旅客出行选择的概率;与传统MNL模型相比,约束MNL模型表现出了...     

南北方老年人出行行为对比研究

为了探索南北方老年人出行行为之间的差异,选取北方城市东营市和南方城市恩平市为研究对象。基于两个城市的居民出行调查数据,对南北方60岁以上老年人群的出行特征进行统计,并进行对比分析。总结了南北方老年人在出行率、出行方式、出行目的以及出行时间上的差异和特点。另外,利用多项Logit模型分别建立南方和北方老年人出行方式选择模型,定量分析南方和北方老年人在出行方式选择的影响因素,并分析两者之间的差异性。研究发现性别、年龄这些个人属性对南北方老年人出行方式选择行为影响不显著,家庭属性对南北方老年人出行方式选择的影响有显著的差异。对于出行时间,则表现出某种出行方式出行时间越长,越不利于老年人选择该种出行方式。     

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。     

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。     

交通方式选择的Logit模型

着重用离散型的出行需求模型，即 Ｍｕｌｔｉｎｏｍｉａｌ Ｌｏｇｉｔ模型，对城市交通结构迸行分析。在概率的意义下推导、论证和解释模型的合理性，说明对选择模型的变量和参数的限制条件。提出一种稳定性好、收敛速度快的参数估计算法——ＢＦＧＳ算法。Ｌｏｇｉｔ模型实用性强，便于对交通结构预测。     

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.     

基于ML模型的样本量研究

在BL模型（2项选择Logit模型）样本量确定方法的基础上,分析推导ML模型（多项选择Logit模型）样本量的确定,对建立多项Logit模型开展相关调查确定样本容量具有指导作用。     

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。