基于logit模型的共享汽车出行影响因素分析

为定量分析影响使用共享汽车出行的主要因素,以543份有效调查问卷收集的数据为基础,从个体特征、出行特征和出行者对共享汽车服务水平的主观感知3个方面开展研究,分别运用有序Logit模型和多项Logit模型建立共享汽车出行频率预测模型,并对比预测精度。结果表明,职业类型、对共享汽车舒适性、便利性、经济性和时耗性的主观感知5个变量与共享汽车出行频率显著相关。有序Logit模型和多项Logit模型的平均预测准确率分别为78.41%和92.40%,多项Logit模型的预测效果较好。     

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.     

基于离散选择模型的在线渠道消费者品牌选择行为

回顾品牌选择的离散选择模型的发展进程,并对在线渠道下消费者品牌选择进行了梳理,构建了品牌选择的多项Logit模型.运用该模型,对中国某著名网上商城消费者实际消费的可乐面板数据进行分析,研究和鉴别在线渠道消费者品牌选择行为的影响因素.结果表明:价格对于消费者网上品牌选择具有显著影响;作为网络属性的支付方式也会影响在线消费者的品牌选择;进行网上购买的消费者显示出对可口可乐品牌更强的内在偏好.     

考虑个体异质性的高速铁路旅客选择行为

为了准确把握高速铁路旅客乘车选择行为,在分析个体异质性及影响旅客选择行为因素的基础上,以列车运行时间、票价、发车时段及车上服务水平作为意向调查(SP调查)的属性,利用正交设计进行调查情景组合设计.通过研究高速铁路旅客乘车选择行为,分别构建不考虑个体异质性的多项Logit模型(MNL模型)、考虑个体可观测异质性的多项Logit模型(MNL-SOC模型)和考虑个体完整异质性的混合Logit模型(ML模型).运用Biogeme软件,对模型参数进行标定;并通过支付意愿分析,定量研究个体异质性对旅客乘车选择行为的影响.结果表明:考虑个体异质性的MNL-SOC模型和ML模型的拟合优度更高,ML模型更能反映旅客的实际选择行为,并且当忽略个体异质性时旅客的支付意愿会被高估.     

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。     

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.     

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。     

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.     

公共及共享自行车接驳轨道交通方式选择概率

当前城市交通问题日益严重,公共及共享自行车接驳轨道交通这一组合出行方式顺势而生,其能有效缓解城市交通压力且符合当前绿色交通发展政策。为研究公共及共享自行车接驳轨道交通行为,本文以二项Logit模型为基础,采用SP调查方法得到公共及共享自行车接驳轨道交通方式选择影响因素的相关数据,采用极大似然估计法标定模型参数,利用SPSS软件结合调查数据进行仿真,得到参数估计量,从而建立出公共及共享自行车接驳轨道交通方式选择模型,并结合实际情况运用特性集计方法将非集计结果集计化,得到各轨道站点公共及共享自行车接驳轨道交通方式选择概率。     

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。     

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。     

城市群城际运输结构配置客流分担率模型

为建立中短距离多方式大容量城市群城际运输通道旅客运输方式合理分担率模型,分析了通道内旅客出行运输方式选择特征及客流分担率的影响因素;从城际交通一体化和全程出行链的构成出发引入广义费用函数,运用极大似然法对传统的多维Logit概率模型进行改进,从全程效用最优化和运输方式衔接一体化的角度,分析了城际运输通道交通衔接和换乘关系;最后,利用模型预测了未来广清（广州—清运）城际运输通道内各运输方式分担率的变化。研究结果表明,该模型具有较高的可靠性。     

突发交通事件信息影响下交通网络行为微观计量分析

研究了突发交通事件下地面道路可变情报板(SVMS)同时提供高架和地面道路行程时间条件下的驾驶员择路行为.采用意向行为调查获取择路行为数据,运用微观计量经济学中的离散选择分析方法对影响路径选择的因素进行了多变量分析,建立了描述择路概率的二元Logit模型.研究发现,SVMS信息对择路决策有显著影响,影响大小与驾驶员属性、信息内容及地面道路属性有关;驾龄越长、年龄越大的男性驾驶员,接收SVMS信息后选择地面道路的可能性更大;经常使用高架、认为高架可变情报板对其择路决策很有用的驾驶员,选择地面道路的可能性更小;高架延误越大、地面道路信号灯路口越少、延误原因为事故时,选择地面道路可能性更大.研究成果为交通突发事件下交通诱导策略优化提供理论依据和政策启示.     

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。     

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.