考虑出行者异质性的高铁站到达方式选择

出行者到达枢纽站的交通方式效用是交通出行选择的重要因素;另一方面,出行者方式的偏好具有显著的异质性,传统的离散选择模型不能很好地解释出行者异质性.本研究利用潜在类别条件Logit模型研究高铁站出行者的出行选择行为.潜在类别条件Logit模型考虑出行者异质性,在对出行者进行潜在类别划分的同时得到不同类别的出行者的出行行为效用函数.研究结果表明,将出行者划分为3个类别.不同类别出行者在步行时间、车内时间、价格、公交偏好、地铁偏好等方面具有显著差异.此外,出行者小汽车拥有情况、月收入等个人属性以及灵活性、舒适性、可靠性等潜在心理变量会影响出行者的类别划分.     

交通方式选择的Logit模型

着重用离散型的出行需求模型，即 Ｍｕｌｔｉｎｏｍｉａｌ Ｌｏｇｉｔ模型，对城市交通结构迸行分析。在概率的意义下推导、论证和解释模型的合理性，说明对选择模型的变量和参数的限制条件。提出一种稳定性好、收敛速度快的参数估计算法——ＢＦＧＳ算法。Ｌｏｇｉｔ模型实用性强，便于对交通结构预测。     

新冠肺炎疫情下居民出行方式选择行为分析

为探究在新冠肺炎疫情不同阶段下,居民的个人属性、家庭属性、出行特征、疫情感知属性、行为意向、选择态度等因素对出行方式选择的影响.基于疫情初期、爆发期、平稳期3个阶段下的北京市居民出行抽样调查数据,构建混合Logit模型.结果显示：疫情3个阶段下,出行距离对出行方式选择都呈正相关显著,各阶段最大预测边际值及其对应变量分别为3.299(5～10 km)、2.983(>10 km)、3.148(5～10 km),较长距离出行对出行方式选择的影响最大;疫情感知属性和出行距离的交乘项对交通方式选择具有明显的调节效应.疫情暴发期,疫情感知属性、行为意向、选择态度变量对交通方式的选择呈负相关显著影响,出行者在出行中被交叉感染的心理担忧表现明显;仅有18.8%的出行者选择公交车或地铁出行,出行结构变化明显.疫情平稳期,选择态度变量对交通方式选择有正相关显著影响,且影响程度变大,表明出行者对交通方式的人群接触率和防疫措施的严格程度要求较高.研究结果可为公共卫生事件下出行者的出行决策和相关管理部门针对疫情的防控提供参考依据.     

城市地铁开通对通勤者出行方式选择的影响

为分析西安地铁2号线对沿线通勤者出行方式的影响,本文调查了2号线沿线通勤居民,从人-车-路多维角度分析影响城市通勤者交通方式选择的因素,主要包括时间、经济性及个人体验等,并建立Logit模型对交通方式选择进行预测。研究结果表明:西安地铁2号线自2011年开通以来,超过半数的沿线通勤者从传统交通方式转移到地铁出行,且对地铁依赖程度逐渐上升,超过70%的通勤者选择地铁出行。研究成果可为西安南北客运交通走廊上常规公交线路调整及相关配套设施建设提供理论上的依据。     

定制公交居民出行方式选择的影响因素

掌握影响定制公交选择概率的因素,对于定制公交的运营管理具有重要作用。结合广义Logit回归模型和条件Logit回归模型的混合模型,将居民个人属性与出行方案属性同时考虑进出行方式效用函数中。根据定制公交的在旅途距离及服务水平的设置定位,选取定制公交、出租车与常规公交作为出行选择集。运用问卷调查数据进行模型参数拟合,得到不同影响因素对于出行方式的边际效用和分布概率的影响。通过拟合结果,得到出行价格变量的系数在常规公交及定制公交1的效用函数中绝对值较大,分别为0.195 4和0.117 3,而在定制公交2和出租车的效用函数中绝对值较小,分别为0.156 1和0.057 1。行程时间变量在定制公交2和出租车效用函数中的绝对值较大,分别为0.073 5和0.080 7,在常规公交和定制公交1的效用函数中绝对值较小,分别为0.020 4和0.015 0。说明定制公交的服务需根据潜在乘客的出行价格及出行时间敏感度进行设置,研究结果对设置定制公交运营策略具有重要参考意义。     

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.     

南北方老年人出行行为对比研究

为了探索南北方老年人出行行为之间的差异,选取北方城市东营市和南方城市恩平市为研究对象。基于两个城市的居民出行调查数据,对南北方60岁以上老年人群的出行特征进行统计,并进行对比分析。总结了南北方老年人在出行率、出行方式、出行目的以及出行时间上的差异和特点。另外,利用多项Logit模型分别建立南方和北方老年人出行方式选择模型,定量分析南方和北方老年人在出行方式选择的影响因素,并分析两者之间的差异性。研究发现性别、年龄这些个人属性对南北方老年人出行方式选择行为影响不显著,家庭属性对南北方老年人出行方式选择的影响有显著的差异。对于出行时间,则表现出某种出行方式出行时间越长,越不利于老年人选择该种出行方式。     

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。     

计划行为理论框架下城际出行方式选择分析

根据计划行为理论设计了针对都市圈内城际间普通列车、动车组、高铁和长途汽车4种出行方式选择的心理影响因素的调查方案,在样本通过信度和效度检验的前提下分析了行为态度、主观规范、感知行为控制和行为意向的相关关系,并建立结构方程模型。发现计划行为理论各变量的关系范式能够较为成功地应用于城际出行方式选择行为之中,其中“主观规范”在各种出行方式中对选择行为意向的影响最为显著。通过研究能够确定干扰城际出行方式选择行为的关键心理因素,为城际出行的需求管理策略提供理论支持。     

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.     

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。     

出行弹性概念及其应用

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.     

基于出行方式划分模型的摩托车管理技术研究

本文针对城市交通摩托车出行问题,分析了摩托车交通带来的安全问题和污染问题,建立了Logit Kernel方式划分模型,并从完全禁摩和公交优先引导两种交通策略正反两个方面分析了交通策略实施后摩托车出行分担量的转移情况。结果表明从正面引导减少摩托车出行的公交优先策略对限制摩托车出行并不明显。因此要想改善摩托车出行带来的交通问题,必须采用渐进的模式实施禁摩交通政策。     

事故影响下走行时间及择路概率的动态分析

为描述交通事故影响下路径走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于路段传输模型和LOGIT选择模型的拟动态模型,给出了事故影响下路网各时段行程时间和交通流密度的计算方法,分析了事故影响下路段的排队扩散及消散过程.结果表明:事故持续期到排队完全消散期内,路径走行时间和路径选择概率呈现此消彼长并持续震荡的状态;事故持续期和事故清除后,事故路段上的排队位置发生转移.     

交通流模拟体系中用户出行路径选择模型的探讨

:在交通流模拟体系中 ,为了模拟智能交通中用户在出行时能够获得当前交通状况信息的条件下进行出行路径选择的情况 ,提出了一个新的微观用户出行路径选择模型 ,包含认识更新模型和出行路径选择模型两个部分     

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．     

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。     

主观幸福感视角下的交通出行决策

为研究出行者在整个出行过程中的情感体验,验证出行幸福感量表的适用性,分析天津市私家车车主乘坐公共交通出行过程中的感知体验和主观幸福感,利用结构方程模型(SEM)确定研究变量之间的关系,建立SEM-Logit整合模型。结果表明,选取感知易用性(PEU)、感知有用性(PU)、不愉快-愉快(U-P)、情绪终止-激活(D-A)维度作为出行体验的四个维度,其对出行幸福感的影响系数分别为0.34、0.20、033、0.23,对出行幸福感的解释程度达55%;整合模型优度比传统的Logit模型提高了0.182,出行幸福感对出行方式选择行为存在显著影响。     

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。     

轨道线路调整后考虑习惯影响的居民出行方式变化

为研究轨道线路调整下居民的出行选择行为,从出行决策机理入手,考虑并量化个体出行习惯对方式选择的影响,构建了包含动态效益变化感知函数的巢式Logit(nested Logit,NL)模型,并通过案例验证了模型的可行性和有效性,进一步分析模型中习惯参数对决策的影响,提出优化策略.结果 表明,线路调整对轨道交通选择概率的影响最大,公交车其次,小汽车最小,且对不同起迄点(origin and destination,OD)的影响存在差异;个体出行习惯则会削弱这种影响,表现为对行为变化的抑制,模型中阈值越大,个体保持习惯方式出行的概率越大;方式依赖程度越大,个体越难以向具有更高效益的方式转移,且随着阈值的增大,方式依赖程度对决策结果的影响逐渐增大.通过配套政策措施的完善,能够有效发挥线路调整的作用,减小习惯对决策结果的影响.