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.     

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。     

基于知识图谱的老年人出行行为特征研究进展

为全面了解老年人的出行行为特征现有的研究进展,运用知识图谱分析和传统文献研究相结合的方法,通过Web of Science核心合集数据库和CNKI知网数据库,获取了在1993～2020年间出版的老年人出行研究相关中英文文献,分别为303篇和367篇(数据采集的最后时间均为2020年8月16日).重点探讨了近10年老年人...     

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。     

通勤出行中停车换乘选择行为分析与建模

针对通勤出行研究驾车者的停车换乘选择行为,选取上海市典型停车换乘站对驾车通勤者与公共交通通勤者进行了RP(revealed preference)调查与SP(stated preference)调查,基于调查数据分析了选择停车换乘与否的影响因素,并针对道路交通通畅、堵塞2种状态分别建立了是否停车换乘的二项Logit模型.模型结果显示低收入的年轻人更倾向于选择停车换乘;交通状态堵塞时是否有老人或小孩等家庭特征显著影响停车换乘选择行为;模型还揭示了通畅时通勤者更关注出行费用,而堵塞时通勤者更关注出行时耗和舒适性,并分析了时间和费用敏感度对停车换乘选择概率的影响及其差异.     

考虑异质性及主观评价的出行行为研究

出行者对出行方式的主观评价和出行者异质性对出行选择行为都具有重要影响.文中利用潜在类别选择模型研究这些因素对出行选择行为的影响.通过验证性因素分析,得到出行者对出行方式的舒适性评价和可靠性评价等潜在心理变量.将潜在心理变量带入潜在类别条件Logit模型中,研究出行者可以划分的潜在类别数量,并研究不同潜在类别的出行者在时间价值、拥挤度评价、可靠性评价方面的异同.研究结果表明,出行者可以划分为Class1、Class2两类群体,其中Class1在出行行为选择时,考虑出行方式的舒适性和可靠性,时间价值较低;而Class2在出行行为选择时,不考虑出行方式的舒适性和可靠性,时间价值也显著高于Class1.文中定量化的研究结果可用于公共交通设施的规划设计与评价.     

基于贝叶斯网络的大学生共享单车出行行为研究

为研究大学生共享单车出行行为,以福州市大学城各高校学生为研究对象,利用问卷调查采集各年级学生共享单车出行数据.首先,基于所获得的数据计算各节点的互信息值,假设贝叶斯网络参数服从Dirichlet分布,采用K2算法进行贝叶斯网络结构学习,利用贝叶斯估计法进行贝叶斯网络的参数学习,从而构建大学生共享单车出行行为的贝叶斯网络.然后,利用所构建的网络进行共享单车出行方式预测,计算该模型的预测值与实际值的误差,分析模型的精度,且与常用的Logit模型预测结果进行比较.最后,在所构建的网络模型基础上,应用联合树引擎分析是否拥有私人交通工具、出行距离等影响因素对大学生共享单车出行行为的影响.分析结果表明,贝叶斯网络学习精度较高,比Logit模型预测结果更有效.     

基于巢式Logit的大型赛事观赛人群组合出行决策行为建模

研究大型赛事观赛人群出行行为机理,明确观赛人群出行模式演变规律,可为大型赛事组织优化策略的制定提供理论依据和技术支撑.结合行为调查（Revealed Preference, RP）和意向调查（Stated Preference, SP）,分析大型赛事观赛人群组合出行行为特征,构建了基于巢式Logit模型的观赛人群“出发时间+出行方式”组合决策行为模型,刻画出行时长、出行费用、同伴数量、小汽车拥有量和公共交通使用频率等因素对组合决策选择行为的影响.研究结果表明：构建的巢式Logit模型拟合性和准确性更优,预测精度为80.4%,比多项Logit模型提高了11.2%,可以更细致地刻画观赛人群组合决策选择机理;大型赛事观赛人群同伴数量越多,小汽车拥有量越大,选择小汽车出行的可能性越大,而公共交通使用频率越频繁的观赛人群选择公共交通出行的可能性越大;出行时长与出行费用直接影响着观赛人群所有决策阶段,且出行费用的影响程度更大.研究结果可为大型赛事交通需求管理政策的制定和实施提供技术支撑和参考.     

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.     

考虑心理潜变量的专车出行选择行为分析

提出了考虑心理潜变量的选择模型来分析出行者的专车选择行为。首先构建了多指标多原因模型以描述个体社会经济学属性与潜在态度变量的关系;继而结合二项Logit模型分析出行方式属性、个体社会经济学属性及潜在态度对出行者专车选择的影响;并利用潜分类模型对出行者进行分类分析。以广州市为例,发现年龄、性别、教育水平及收入水平对态度变量的构成影响较大,安全意识、服务质量及舒适性、忠诚度也是影响选择的重要因素;通过潜分类发现出行者可分为费用敏感型、舒适享受型和中立型3个典型群体,比例分别为61.6%、21.8%、16.6%,显示出明显的两极分化趋势。     

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NL模型的节假日绿色出行行为研究

针对节假日出行行为的特殊性,利用2014年北京市节假日出行行为调查数据,构建了节假日绿色出行行为Nested Logit模型。通过筛选影响节假日绿色出行行为选择的显著因素,建立了节假日绿色出行行为NL模型的层次结构,分析了模型的参数估计结果。研究结果表明,是否拥有小汽车、是否拥有自行车、居住方式、出行目的、出行距离和出行费用是影响节假日出行方式选择的主要因素,是否拥有小汽车、是否有同伴和出行目是影响节假日绿色出行选择的主要因素。     

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。     

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.     

岳阳市居民出行特征分析及交通发展研究

分析了岳阳市1997年居民出行调查的有关数据，通过出行方式，出行强度等一系列指标，总结归纳出岳阳市居民出行的规律及原因，针对其特点提出了发展公交，交通需求管理等建议。     

基于健康视角的老年人出行行为研究进展

老年人的出行行为既反映其健康状况,也影响其健康状况。在明确老年人出行内涵的基础上,从老年人出行与健康的相关关系出发,依次梳理老年人出行方式、目的、强度及其反映出的健康情况和出行环境对老年人健康的影响。结果显示:老年人出行特征反映出具有共性的衰退性特征、生活性特征和具有特性的差异性特征,通过提升外部环境可有效优化老年人出行行为,对提升老年人生活质量和健康状况意义重大,通过扩展研究范围、动态分析问题、全面剖析影响和多学科交叉融合的手段有利于加深对健康和老年人出行行为的理解,并提出政策建议。     

暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为

基于暴雨内涝天气对公交线路运行影响强弱的三种情形,通过实际调查(RP)和意向调查(SP)的调查结果进行效用模型估计和决策变量的敏感性分析,解析暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为机理,得到公交乘客出行选择行为的影响因素(由强至弱)是步行时间、票价、车内时间和车内拥挤程度,以及所选出行方式的主要特点(由强至弱)是零换乘、低票价、中途易更改出行意愿和运行稳定.最后根据上述结果,从调度指挥、对信息服务、交管保障三个方面进行了暴雨内涝天气下公交应急预案的探讨.     

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.     

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.     

考虑出行者异质性的绿色出行行为研究

交通限行政策和推广纯电动汽车是实现绿色交通的重要途径.为定量分析出行者环保意识对绿色出行行为的影响,基于出行者环保态度和环保行为,利用潜在类别分析模型对出行者进行潜在类别划分;将出行者的潜在类别作为解释变量带入双变量Probit模型中,分析出行者潜在类别和其他因素对私家车限行政策赞同度和纯电动车意愿购买的影响.研究结果表明:基于出行者环保态度和环保行为,出行者可划分为环境友好者、环境中立者、伪环境友好者三类群体;在出行者绿色出行行为中,带入出行者类别能够显著提高模型的拟合度;出行者潜在类别对绿色交通出行行为具有显著影响.