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.     

快速公交站间距服务水平分级方法

提出基于有序Logistic回归模型的服务水平分级临界值确定方法.通过提出快速公交不同站间距的客流量估算方法和建立站间距与公交车运行速度的三次方函数,标定了快速公交的仿真参数.采用VISSIM软件建立不同站间距(500~1500m)的快速公交仿真系统,据此制作了包含到站、等车、乘车、离站4个阶段的快速公交出行视频短片.通过受访者观看快速公交出行视频短片进行视频实验,收集到126份不同站间距的服务水平数据,采用提出的分级临界值确定方法建立了快速公交的站间距服务水平分级.所建分级中A级~F级的临界值分别为300,460,850,1300,1900m.所建分级可指导快速公交规划及建设中的站间距设置,可评价现状站间距所提供的服务水平.     

快速公交服务水平模糊分级方法

提出了“分类评价指标、构建隶属度矩阵、绘制隶属函数图”的快速公交服务水平模糊分级方法.选取到站时间、等车时间、公交车速度作为评价指标,采用自主开发的公交出行调查系统开展快速公交乘客出行调查,基于调查所获数据采用模糊分级方法建立了快速公交服务水平的模糊分级.与目前国内外使用的硬分级对比后发现:模糊分级消除了清晰的边界,通过隶属度来体现评价指标属于不同服务水平等级的程度,评价指标变化引起的服务水平变化通过隶属度改变得以体现,从而有效地克服了硬分级存在的问题.