城市通勤出行链模式选择行为研究

通勤出行是城市居民最基本和最重要的出行,对其进行研究是进行交通规划、设计与管理的一项不可缺少的基础工作,因此本文开展了基于2008年东莞城市居民出行调查数据和多项Logistic模型建立居民通勤出行链模式选择模型的研究工作。本文中的通勤出行链模式选择模型将通勤出行链模式细分为五类（HWH、HWHWH、HWH＋、HWHWH＋、HW＋WH）,并考虑了出行方式对出行链模式的影响作用。通过对模型结果的分析,总结了通勤出行链模式的显著影响因素以及通勤出行链模式选择中的特征。研究内容对于建立基于活动的交通需求预测模型、制定交通管理政策具有重要借鉴作用。     

基于出行链的城际旅客出行方式选择行为

在解析城际出行链的基础上,分析了旅客出行方式选择的影响因素,并将心理潜变量引入Logit模型,构建了基于出行链的旅客城际出行方式选择模型(stuctural equation modelingLogit,SEM-Logit).通过对沪杭交通走廊内客流的调查,进行了模型的应用及参数标定,并对城际旅客出行链的选择进行了预测,拟合值与调查值的相对误差在2%以内.结果表明,考虑了心理潜变量的改进模型具有良好解释能力,能直观地反应和预测旅客在城际出行中对出行方式的选择行为.     

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.     

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。     

引入心理变量的旅客中长距离出行方式选择模型

为了更加合理的表述旅客中长距离的出行方式选择行为,以京郑客运专线OD调查以及旅客出行意愿调查为例,在探讨旅客出行方式选择行为的经典分析模型的基础上,以决策行为理论为主框架,综合消费者行为理论和统计理论,研究旅客中长距离出行方式选择行为的产生机制及其规律性,构建旅客中长距离出行方式选择行为模型。本研究通过将选择者的态度和感知作为一个集成的心理变量引入模型,对人们出行方式选择行为这种复杂的心理过程进行了更为合理的描述。与方式选择行为的经典分析模型相比,引入心理变量的行为选择模型在解释旅客中长距离方式选择行为方面更具说服力。     

公共自行车出行质量实证研究

以上海闵行区公共自行车系统为例,调查获得人们在公共自行车系统实施之后出行方式的转换,采用离散选择模型解释这种转换下的决策机制.发现公共自行车特征、出行时耗以及服务点可达性是出行方式转换的重要影响要素.应用模型发现公共自行车使用者的出行质量显著提升,而出行总质量提升最多的集中于较为功利性的出行目的.转换自公交方式的出行获得质量提升最多,转换自小汽车的出行质量提升最少.预估并比较服务站点密度增加和公共电动自行车两种服务方式的竞争力发现,后者对出行质量提升的效果明显高于前者.     

上海世博会出行方式选择意愿的建模与场景分析

针对2010年上海世博会客流来源广泛、背景差异大的特点,设计了两阶段递进式的SP(stated preference survey)调查方法,进行了大规模的世博客流出行方式选择意愿调查,多层次地分析了各种影响因素的效用;以此为基础,建立了描述本地、外地住宿、外地一日游等不同类型游客出行方式选择行为的多项Logit模型;利用这些出行方式离散选择模型,分析对比了多种交通管理措施和政策的组合场景实施效果,针对性地给出了世博交通管理的建议措施.     

多模式交通网络下的城市交通出行链行为模型

针对已有城市交通出行链行为分析模型的不足,分析了城市交通出行链的基本概念与简单出行链的可能路径,并基于起讫点限制条件与多模式交通网络下的交通距离限制条件,推导构建了基于最大熵模型的多模式交通网络下城市交通出行链行为模型,给出了参数估计与先验概率选择方法;将模型应用到成都市中心城区居民出行样本数据中,通过出行链距离、出行链中交通小区间的出行量、出行链到达小区的数量、出行链小区的到达发生量、各类出行链的出行量等5个指标对模型进行了检验.结果表明:模型值与实际值拟合度较好,说明模型是有效的,可做为全面分析城市交通出行的一个有效模型工具.     

南北方老年人出行链选择行为对比

为研究中国南北方老年人出行行为之间的差异,以老年人出行链为研究对象,将老年人出行链分为简单出行链和复杂出行链两种基本形式.基于北方城市东营市2011年的居民出行调查数据和南方城市恩平市2013年的居民出行调查数据,运用二项Logit模型对南北方老年人出行链选择行为进行建模分析,同时考虑个人属性、家庭属性以及出行链属性对老年人出行链选择的影响.模型分析结果表明,个人属性均对南北方老年人出行链选择影响不显著,出行链的出行时间对老年人选择简单出行链产生负影响,家庭月收入、家庭是否拥有小汽车对老年人复杂出行链选择产生负影响,家庭是否拥有自行车对北方老年人简单出行链选择产生正影响.     

突发事件下城市群内旅客城际出行方式选择行为

以城市群内旅客城际出行为研究对象,分析心理潜变量、城市群属性和突发事件等因素对城际出行方式选择行为的影响。基于京津冀旅客城市群内部城际出行问卷调查数据,构建突发事件下考虑心理潜变量的综合选择(integrated choice and latent variable,ICLV)模型进行实证分析。结果表明：考虑便捷性和乘车体验潜变量的混合选择模型对居民城际出行行为的拟合优度更高;城市群属性方面,起讫点城市类型、出行距离和起讫点间铁路车次数量对出行方式选择有显著影响;突发事件方面,雾霾天气下选择铁路出行的概率提高25.69%,雨天选择小汽车出行的概率提高31.63%,雪天选择小汽车出行的概率相对降低,发生阻断事件时选择小汽车出行的概率升高。研究结果有助于深入理解城市群内城际出行方式选择行为,为突发事件下城际出行需求的差异化出行诱导和需求管控提供科学依据。     

居民非工作活动和出行的结构方程建模

非工作出行在城市居民出行结构中所占比重呈现不断上升趋势.结合上海市居民出行调查数据,采用结构方程模型(SEM),对社区居民非工作活动和出行的作用机制进行建模分析.研究结果表明个人特征、家庭特征和社区特征都能对居民非工作活动和出行产生影响,但社区特征具有较强作用,而出行者个人属性和家庭属性的影响强度相对要小.个人特征中就业情况对居民非工作活动和出行影响显著,家庭特征中小汽车数量有较强的影响效应,社区特征中社区公共设施覆盖率影响最为显著.     

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。     

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。     

路段交通量与O—D出行量互算关系的研究

本文通过摸拟出行者的行为特性,提出了交通分配选择模型,并确定了分配参数的取值范围。此外,采用非线性规划的序列无约束极小化技术,提出了用路段交通量推算 O—D 出行量的计算方法。最后,本文以一中等城市的交通网络为例,分析了该互算方法的精度,从理论和实践上证实了该方法的可行性。     

基于动态因素的居民租车出行选择行为研究

为研究居民租车出行意愿以及车型选择,提高租车出行选择行为的预测模型精度,使用相关性分析筛选与居民出行租车选择行为密切相关的影响因素,确定租车出行选择的动态因素(即季节和过往租车选择因素),在MNL模型的基础上建立居民租车出行选择动态模型。在大量问卷调查基础上,对参照模型和动态模型进行参数标定和对比预测。结果表明,动态因素对居民租车出行选择具有显著影响,所建立的动态模型的拟合优比度和预测准确率较MNL模型有较大提高,能够较准确地预测居民租车出行选择行为。     

基于游客视角的旅行社诚信行为研究

在文献分析及网络数据收集的基础上,结合访谈内容,制作调查问卷,运用SPSS分析软件对数据进行处理,并结合IPA分析模型对数据进行深入分析,试图通过定性与定量相结合的方式,从旅游者视角对旅行社诚信行为进行评价,并认为改善旅行社不诚信市场行为,应当建立以旅行社为核心的行业治理模式.     

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。