居住地、出行方式与出发时间联合选择的

为刻画居住地、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取房价、出行耗时、出行费用及个人属性等作为效用变量,以居住地选择子集合、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种结构的传统巢式模型.利用2005年北京市第3次居民出行调查数据,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引起的备选方案选择概率的改变.参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL(Nested logit)模型更优的统计学特征,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,最后才考虑改变其居住地.直接和交叉弹性分析表明,对于小汽车方式的远距离通勤者,即使额外收取费用亦难以降低其出行比例;当通勤距离小于5km时,一种方式出行时间的变化对另一种方式选择概率的影响微乎其微,而当通勤距离在10～20km时,这种影响最显著.     

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。     

节假日停车选择行为分析

根据居民的社会经济属性和出行特征,研究节假日停车选择的影响因素.以2013年清明节期间香山地区的居民出行调查和停车调查为基础,利用节假日交通特征,挖掘峰值出行需求条件下居民的活动特征和出行规律,并对居民出行和停车选择进行数据分析,建立节假日停车选择结构方程模型,探究节假日停车问题的诱因.研究表明,到达时间和逗留时间是影响停车选择的主要因素.同时,出行者对道路环境越熟悉,对停车情况越了解,出行方式越复杂,停车选择行为越多样.     

城市商业中心地区的交通问题

 交通问题几乎是目前所有城市面临的难点问题 ,其中 ,城市商业中心地区的交通问题表现得尤为突出。城市商业中心地区聚集了多功能的、大型的商业、服务业及金融管理机构 ,是城市繁荣、城市面貌的表征 ,其发展状况在很大程度上反映了所在城市的经济状况和社会生活状况。城市商业中心地区是城市物流、人流汇集的核心地区 ,交通出行总量大、密集度高。商业区内部及其周围地区人车混杂、交通阻塞、停车位紧缺等现象经常发生。对商业区进行科学合理的交通规划与管理 ,不仅可以改善商业中心地区乃至整个城市的交通状况 ,而且对促进城市经济发展、提高人们生活质量也起着不可估量的作用。     

基于TOD模式的城市交通与土地利用协调关系评价

采用一种新的非参数统计分析方法,建立了TOD(Transit-Oriented Development)模式下城市交通与土地利用协调关系的评价指标体系,构造出评价两者协调关系的数据包络分析(DEA)模型.该模型无需预先给定评价指标的权重,且能够识别出无效单元的成因及改进方向.利用模型对我国16个典型城市的交通与土地利用协调情况进行了评价分析,从而为我国城市交通系统规划与土地利用系统规划提供决策依据.     

基于网络广义极值模型的居住地和通勤方式同时选择模型研究

基于随机效用最大化理论, 选取个人属性、社会经济属性、出行特性和土地利用属性因素为联合选择模型影响变量, 以居住地区位选择集合和通勤出行方式选择集合的组合作为模型的选择项, 构建居住和出行方式联合选择的网络广义极值模型, 刻画日益增长的交通拥堵情况的影响变化及其在不同的就业地模式下对居住再选址和出行方式转变的潜在影响, 从微观角度研究居住就业与城市通勤交通出行关系。利用 Biogeme 软件, 对模型参数进行估计和检验, 同时对模型进行弹性分析, 分析不同影响因素的变化引起的方式选择概率的变化。结果表明, 相比郊区的通勤者, 中心区的通勤者对出行时间的增加更为敏感, 更易于改变出行方式和居住区位, 以抵消交通拥挤引起的负效用。     

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。     

城市商业中心地区的交通问题

交通问题几乎是目前所有城市面临的难点问题 ,其中 ,城市商业中心地区的交通问题表现得尤为突出。城市商业中心地区聚集了多功能的、大型的商业、服务业及金融管理机构 ,是城市繁荣、城市面貌的表征 ,其发展状况在很大程度上反映了所在城市的经济状况和社会生活状况。城市商业中心地区是城市物流、人流汇集的核心地区 ,交通出行总量大、密集度高。商业区内部及其周围地区人车混杂、交通阻塞、停车位紧缺等现象经常发生。对商业区进行科学合理的交通规划与管理 ,不仅可以改善商业中心地区乃至整个城市的交通状况 ,而且对促进城市经济发展、提…     

基于混合遗传算法的城市土地利用形态与交通结构的组合优化

以出行总时间最小为目标,建立了在一定土地及人口约束下的土地利用形态和交通结构的组合优化模型,在此基础上,针对传统算法的局限性,提出一种新的混合遗传算法.该算法融合了遗传算法、模拟退火算法和动态惩罚函数法的优势,并在求解过程中引入Gray编码和非均匀变异算子.计算实例表明,该算法能够克服传统遗传算法容易过早收敛以及传统模拟退火算法全局搜索能力不足的缺陷,具有较高的运算效率和求解质量.