基于结构方程模型的不同规模城市居民出行方式选择影响因素的关联性分析

针对目前城市居民出行方式选择的相关研究主要集中在个人属性对交通方式选择的影响方面,忽略了不同城市建成环境与出行方式的关联性分析问题。选取个人属性、交通供给属性和城市规模为外因变量,同时选取出行目的、出行时间、出行偏好、出行距离和出行方式选择为内因变量,采用结构方程模型(SEM)建立各影响因素与城市居民出行方式选择的关系结构;以3个不同规模的城市为研究对象,利用其居民出行调查数据对构建的SEM进行辨识与修正,采用卡方自由度比、适配度、调整适配度和均方残差4个指标对构建的SEM进行拟合优度检验,从而得到各因素对居民出行方式选择的正负影响及程度。结果表明:4个评价指标的结果均符合适配标准或临界值要求,表明构建的SEM较好;性别、职业和收入水平3个外因观察变量对"个人属性"具有显著的正影响;目的地是否有停车场对交通供给属性具有显著的正影响,目的地停车设施越完善、停车供给越充足,城市居民选择小汽车出行的比例越大;大城市和中等城市对城市规模有显著的正影响,大城市和中等城市的居民更偏爱公交车出行;个人属性、交通供给属性和城市规模3个外因潜在变量对出行方式有显著的正影响;出行偏好对出行方式有显著的正影响。研究结果对进一步优化居民出行方式结构、改善城市交通拥堵具有指导意义。     

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。     

西宁市居民出行特征分析及对策研究

为了改善西宁市居民出行的交通环境,分析了西宁市城市居民出行调查的有关数据,通过居民的出行方式、出行目的、出行时耗、出行距离及其分布、出行时辰分布及高峰小时、出行空间分布等一系列指标,总结归纳西宁市城市居民出行特征及其原因。针对其出行总量增加、出行距离加长、出行时耗增加、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点,对西宁市城市交通发展提出大力发展公共交通、建设快速公交系统、增加城市各路网密度及发展其支路系统、加强城市道路交通的建设、管理和运行、加强交通法规的宣传与提高交通参与人素质等建议,对于推动该市的交通发展具有积极的意义。     

城市居民低碳出行意愿的影响因素及促进对策

鼓励低碳出行是减少碳排放、构建低碳城市和推动生态文明建设的必然要求。通过建立多元线性回归模型,运用470位城市居民的问卷调查数据实证分析了城市居民低碳出行意愿的影响问题。研究发现:较低水平的价值观念对低碳出行意愿产生负向影响;较强的从众心理对低碳出行意愿产生正向影响;低碳出行越便利,城市居民低碳出行意愿就越高;高年龄城市居民选择低碳出行的意愿更强;而收入水平越高的城市居民,其低碳出行意愿反而越低。因此,应不断强化低碳出行价值观念,提高低碳出行便利程度,努力营造众人低碳出行的社会氛围,关注低年龄城市居民的低碳出行选择,并引导高收入居民更多地选择低碳出行方式。     

苏州市居民出行特征分析及交通发展对策研究

对比分析苏州市2000年和1996年以及苏州市与国内其他城市居民出行调查的有关数据,通过出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等一系列指标总结归纳出苏州市城市居民出租地的规律、变化特征及其原因,针对其出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、私人交通方式比重较高、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点,对苏州市城市交通发展提出公交优先发展、就近就业,建设快速交通系统及交通需求管理等建议。     

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。通过RP-SP(revealed preference-stated preference)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。     

佛山顺德区居民出行特征分析及交通对策研究

根据2005年居民出行调查数据,对顺德区居民出行特征的一系列指标如出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等进行了分析研究,并针对顺德区居民出行总量增大、出行耗时较长、私人交通方式比重较高、高峰小时峰值强劲等特点,对顺德区交通发展提出了发展公交、建设快速交通系统、加强交通需求管理等相应的对策。     

考虑城市交换中心的居民出行方式选择分析

城市交换中心(city exchange center, CEC)是一种新兴的交通枢纽基础设施,提供停车、换乘、商业等综合服务,旨在提高城市公共交通出行比例,践行绿色智慧出行理念。考虑CEC建成环境下城市居民出行的多模式组合特征,挖掘单一出行方式、组合出行方式、非公共机动车出行、公共机动车出行及非机动车出行的交叉归属关系,构建对应效用函数,基于交叉巢式Logit模型刻画居民出行方式选择行为。结合雄安新区的居民出行问卷调查数据,通过拟合发现,提高公共交通服务水平是提高CEC交通服务水平的重要切入点;选择服务水平高的出行者时间敏感度较高,出行费用敏感度较低,选择服务水平低的出行者则相反,所以在建设前期需要对CEC服务区域内的人口分布及家庭收入水平进行调研;需将出行者等待时间控制在10 min以内,超过此阈值,等待时间的降低对提高出行服务水平没有意义。该结果定量分析了居民出行方式选择的影响因素,有助于科学规划和布设CEC交通资源配置,为其他城市及地区的公共交通设计提供了量化指导。     

经济圈客运交通方式分担与交通分配组合模型

为优化经济圈内客运多方式交通网络结构,建立了交通方式分担与交通分配组合模型,研究经济圈内多方式交通网络均衡时乘客的交通方式选择问题.考虑出行时间、出行费用、舒适度等影响乘客出行方式选择的因素,分析了铁路和公路2种存在主要竞争关系的出行方式的广义出行费用.结合我国经济圈内城际客运出行特征,给出了经济圈内多方式交通网络均衡条件,构建了与该均衡条件等价的变分不等式模型,设计了求解该模型的精简对角化算法.最后结合长江三角洲经济圈,应用该模型预测乘客选择铁路和公路出行方式的比例.结果表明,模型和求解算法有效,能够从用户最优的角度为合理配置经济圈内多种交通方式提供量化依据.     

基于交通方式选择的公交出行需求预测

在对国内外研究现状分析的基础上，研究立足于影响公交乘客意愿和出行选择的公交服务水平因素分析，应用期望偏好（SP）调查方法得到国内2个城市出行选择行为特征数据，分析国内城市出行者意愿和交通方式选择行为的特征和规律，在此基础上应用慈溪市的数据建立了考虑个人特性和出行时间及成本等选择特性因素的交通方式选择模型，对公交出行需求进行了预测，并结合交通方式选择行为特征调查数据和出行比例预测结果，提出了相应的公交优先发展策略．     

基于活动分析法的城市慢行交通出行行为

提出了基于活动分析法建立慢行交通出行二元Logit选择模型,根据慢行出行方式的特性,对慢行活动类型进行划分,确定慢行活动选择的影响因素。通过对影响因素变量的计算,得到各影响因素在不同慢行活动类型下的慢行交通方式选择概率。研究结果表明:各种影响因素对慢行活动的选择有不同程度的影响;在弹性需求和短途交通活动条件下,慢行交通出行具有较大的优势。以陕西省渭南市慢行交通出行现状调查数据为例完成实证分析,表明慢行交通行为研究中应用活动分析法是可行的。     

城市交通出行成本的Nash均衡分析

针对城市交通出行选择及出行均衡问题,在基于考虑出行行为影响因素的广义出行费用模型的基础上,引入经济学的Nash均衡理论,分析了出行选择中可能存在的不同出行路径与交通方式组合。通过建立Nash均衡博弈模型并求解,得到不同路径及交通方式的广义出行费用均衡解,探讨了城市交通中出行成本的变化和交通运营商的竞价行为对出行均衡的影响。研究结果表明:在以广义出行费用为基础的城市交通出行选择中存在Nash均衡,且出行成本的Nash均衡解具有稳定性;在保证广义出行费用总和最小的情况下,当系统达到Nash均衡后,出行者不会随意改变策略,而会按Nash均衡下的策略出行,即各种交通方式运营商采取单方面改变价格的策略无法改变出行均衡以获取更高的利润。     

基于有限理性的交通方式划分模型

考虑出行者有限理性的特点,建立改进的交通方式划分模型.通过问卷调查,确定出行者方式选择各影响因素的权重,以及各交通方式在不同因素下的表现;运用TODIM方法,计算各交通方式的价值;基于有限理性,建立交通方式选择Probit模型;讨论模型中参数变化对交通方式划分的影响;对比上班和购物出行,分析不同出行目的对方式选择的影响.研究表明,基于有限理性的交通方式划分模型能够体现不同出行目的下出行者出行方式选择偏好;参数θ体现出行者的认知程度,在该模型里应在(0,2)中取值.     

面向预约出行的车路联网与协同交通控制：前沿与展望

预约出行正逐渐成为重要的出行模式，为了确保预约出行在城市道路交通系统的实施，交通控制发挥着至关重要的支撑和保障作用，因此对面向预约出行的车路联网与协同交通控制前沿工作进行综述。以交通控制为研究主线，对面向预约出行的需求适应性交通控制方法、保障预约出行效益的车辆控制，以及控制与服务协同3个方向的前沿研究进行综述。结果表明，相比于传统出行方式，预约出行对于出行时间可靠性要求较高，交通控制需要保障预约出行的行程时间可靠性。同时，还需要构建既有利于提升路网整体运行效益，又能保障预约出行车辆优先通行的控制方法。最后，需要推动交通控制技术和服务型交通管理技术的融合，实现交通控制与出行服务的有机结合。     

基于手机导航轨迹数据的城市大规模人群出行模式分析

手机导航轨迹数据具有多种交通方式,反映大规模人群的活动情况,适合开展不同交通方式下的出行模式研究。基于手机导航数据,利用LightGBM模型实现出行交通方式分类,得到步行、机动车和非机动车3种交通方式下的人群轨迹。基于这3类交通方式,给出人群出行在周末和工作日下时间、空间和距离的分析指标,并对上海4天数百万条手机导航数据开展了实验分析。结果表明：在时间分布上,上海居民的周末出行高峰比工作日更晚并且持续时间更短,出行方式主要以机动车和步行为主;在空间分布上,机动车主要集中在高架区域,步行主要集中在地铁站附近,高架路和地铁站的引导标志不充足,周末交通枢纽和商圈类热点区域比工作日多;在距离分布上,导航出行距离符合截断幂律分布,人群导航出行以中短距离为主,并随距离增长迅速衰减。研究结果可以为城市规划、城市交通管理政策的制定提供理论依据和技术支撑。     

基于信令数据的中等城市绿色出行政策建议

该文提出了一种基于信令数据识别交通方式并制定出行政策的方法，旨在促进中等城市的绿色、可持续发展。首先，针对中等城市信令数据的特点，结合基站定位原则和信息报送机制等因素，确定出行速度区间；然后，使用地图API(application programming interface)获取交通方式的速度，并通过调整速度区间和基于出行时间可靠度感知的Logit模型，完成交通方式的识别；最后，选取荆州市中心城区作为研究实例，对空气污染物排放量等数据进行验证。综合考虑扩展时空信息、路网交通状态和出行策略等方面，该文提出的方法能够有效地完成交通方式识别。此外，根据污染物排放可视化和居民出行情况，讨论了出行政策。研究结果表明：需加强学区和医院区的交通组织管理，以减少机动车在低速行驶阶段的污染物排放；在高峰时段，传统公交吸引力不足，应开设需求响应式公交；另外，可采用硬件与管理相结合的方式，鼓励特定人群使用非机动车。     

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。     

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...     

基于小波神经网络的城市交通出行方式交互预测

解决城市交通问题的关键在于优化调整交通出行结构以实现交通供需平衡,准确的进行交通需求分析是平衡供需矛盾的基础。本文通过分析城市经济结构发展与交通方式选择的相互关系,从横向和纵向两个层面提取交通方式选择的关键因素,构建描述城市交通出行方式选择行为的小波神经网络预测模型,利用关键因素之间的交互关系实现对出行方式的预测。在实际算例中,以北京市居民出行数据进行模型参数标定,验证了利用影响出行方式的关键因素及交互关系建立小波神经网络预测方法的可行性和精度。     

出行弹性概念及其应用研究

基于出行链决策中各选择肢的被选概率及其离散程度,给出了出行弹性度的基本概念及数学定义,并提出了3种出行弹性度,即出行方式选择弹性度、出发时刻选择弹性度和出行链综合弹性度,给出了各选择肢被选概率标准差的相关量来确定以上3种出行弹性度的方法.利用广东省中山市的居民出行数据,建立了出行方式选择和出发时刻选择的多项Logit模型,标定了上述3种出行弹性度,并进行了弹性度分级.比较了考虑弹性度与不考虑弹性度时交通需求管理措施对交通方式转移量的预测,结果显示,不考虑弹性度的转移量预测模型一定程度夸大了交通需求管理措施的实施效果,验证了出行弹性度研究的必要性及其应用价值.