基于VMS信息差异的驾驶人路径选择行为

为了探究可变信息标志(variable message sign, VMS)条件下驾驶人路径选择行为的影响因素,以西安市私家车和出租车驾驶人为调查对象,采用正交试验法设计调查问卷,采用行为(revealed preference,RP)调查和意愿(stated preference,SP)调查结合的方法,获取特定情景下驾驶人的路径选择行为;采用二项Logit模型构建驾驶人路径选择行为决策模型,并分别用Jackknife和Bootstrap抽样技术修正所构建的模型,对比分析上述3种模型的精度。在基于Bootstrap技术的二项Logit模型的基础上,分别讨论不同的VMS发布形式、拥堵原因、拥堵时间和更新频率对驾驶人路径选择行为的影响。研究结果表明:Jackknife技术不能提高Logit模型精度,而Bootstrap技术可以显著地提高Logit模型的精度;文字式和图文混合式的VMS发布形式对驾驶人路径选择行为有显著的正影响,且影响程度相差不大,而图形式的VMS发布形式对驾驶人路径选择行为没有显著的影响;拥堵原因对驾驶人改变路径的影响强度从大到小依次为交通事故、车流量大、道路施工;随着拥堵时间的增加,受过高等教育的驾驶人选择替代路径的概率逐渐增大;驾驶人更愿意接收到更新频率为30、60 s的建议绕行信息。研究结论有助于交通管理部门设计更可接受、易理解的VMS信息,从而为改善交通状况和提供个性化的出行信息服务奠定理论基础。     

考虑货车路径选择行为的高速公路拥挤路段收费研究

为降低高速公路拥挤路段中的货车混入比例,提高道路的通行能力及服务水平,通过构建货车的路径选择模型,分析高速公路收费费率对货车车辆路径选择行为的影响及不同费率的路网状态.首先,在对车辆路径选择行为影响因素进行初步分析的基础上,针对货车设置不同的出行场景,设计调查问卷和实施方案,以获取路径选择意向调查数据.其次,构建货车的公路路径选择NL(Nested Logit)模型,并对模型结果进行检验和评价.最后,以山东省高速公路网为例,分析高速公路拥挤路段不同收费费率对货车的路径选择行为产生的影响.结果表明:收费费率对中长距离出行的货车车辆路径选择行为较短途出行有显著影响,在拥挤路段仅针对货车车型适当提高收费费率时,在降低路段负荷度的同时可以增加路网收费收入.     

诱导信息下驾驶员路径选择行为建模研究

为定量分析可变信息标志(VMS)对驾驶员路径选择行为的影响,采用SP调查进行调研,使用SPSS 20.0分析数据,建立了VMS诱导信息下驾驶员改变路径频率的有序多分类Logit模型。同时针对有重叠路段的路径选择,构建了考虑VMS显示状态的C-Logit模型。有序多分类Logit模型计算结果表明,影响驾驶员改变路径频率的主要影响因素为性别、学历、车辆类型、出行活动、VMS准确率。C-Logit模型计算结果表明,驾驶员对路径的理解时间与实际行驶时间存在较大差距,导致驾驶员选择路径比较集中,没能实现交通流在路网中的合理分配。     

基于改进MNL模型的地铁换乘区路径选择

以行人路径的完整过程为研究基础,分析组成路径的不同设施对行人路径选择以及路径效用的影响,同时对同种类型设施在不同路径中的效用值做了深入的调查分析,并根据效用最大化理论,建立了改进的Multinomial Nested Logit(MNL)模型和路径效用函数。通过对轨道换乘车站行人路径选择的跟随问询调查,研究影响行人在轨道车站换乘区域内路径选择的因素。根据效用最大化理论,建立了改进的Multinomial Nested Logit(MNL)模型和路径效用函数。以北京市地铁国贸站换乘调查数据为基础,标定了模型参数。模型分析表明:行人在轨道车站换乘区域的路径选择与出行目的及各交通换乘设施的走行时间有关;同时,路径重复系数对路径效用的影响较大,进而影响路径选择行为,佐证了行人对拥挤路径的规避行为;得到的模型具有很高的精度,为评价和提高轨道换乘车站设施服务效率提供理论依据。     

车辆驾驶人事故前操作行为模式

以西安及其周边地区交通事故调研数据为基础,对车辆驾驶人事故前操作行为模式进行研究,运用层次分析方法（AHP）和模糊评判方法,分析了影响驾驶人事故前操作行为的因素,建立了驾驶人事故前感知因素评价指标体系及驾驶人对各影响因素指标的评价模型,并用模糊数学和模糊推理的方法建立了基于公路交叉口交通事故的驾驶人事故前操作行为模式模糊控制规则。研究结果表明：在公路交叉口交通事故中,影响驾驶人事故前操作行为的主要因素为驾驶人车速感知、车距感知及交通信息感知;驾驶人事故前操作行为及驾驶人感知因素在一定显著性水平下遵循模糊控制规则。     

分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择意愿模型

为解决货车司机出行路径选择行为缺少考虑差异化收费政策影响的问题,通过出行费用、出行距离、优惠折扣、收费系数和是否关注差异化收费政策这5个变量刻画差异化收费,通过构建分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择的RF模型。以银昆高速（G85）昭通至水富段及麻水线与昭麻二级路问卷调查数据为基础开展实证分析。结果表明：所构建的分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择的RF模型的分类准确率优于AdaBoost模型、GBDT模型和传统Logit模型;整体重要度方面,优惠折扣是影响货车司机出行路径选择最主要的因素(38.56%),出行费用(13.55%)、出行距离(10.06%)及出行时段(7.08%)对意愿结果存在显著影响;同时,部分分路段差异化收费变量对货车司机出行路径选择意愿存在明显的阈值效应。     

拥挤收费条件下旅游出行方式分担率模型

为了量化景区周边道路实行拥挤收费政策后旅游出行方式分担率的变化,结合北京游客的出行调查数据,将出行链总时间和总费用作为出行方式选择的主要影响因素,建立游客出行方式选择行为的Mixed Logit模型,并对实行不同费率下的游客出行方式选择行为进行仿真分析。发现出行方式选择模型的效用函数中出行时间系数服从正态分布,出行费用系数服从均匀分布,拥挤收费的效果与出行距离和出行链复杂程度因素相关。研究结果表明:游客在出行时间价值和出行费用偏好方面存在明显的异质性;收费对短距离出游的游客影响很小,出行距离越长转向公共出行方式比例越高;出行链复杂程度越高转向公共出行方式的比例越高。研究为科学制定旅游交通管理措施提供了有益的参考。     

应用正交设计法的公交出行意愿与政策分析

选择成都市二环路沿线两大城市功能组团为研究对象,采用Logit模型研究两个组团间的公交出行选择行为问题。意愿调查问卷设计方法采用国际上前沿的正交设计法,避免属性之间多重线性问题所导致的模型标定结果错误。选取费用,时间（包含车内时间、下车到目的地时间）和收入等因素作为效用变量,建立多项Logit和巢式Logit模型,结合意愿调查数据完成模型标定,通过参数假设检验对比不同模型的结果,最终选择多项Logit模型用于公交政策评估;最后,依据模型标定结果确定的对公交出行行为具有显著影响的变量,分析了这些变量对指定公交政策的影响,为科学决策提供理论依据。     

考虑个体异质性的高速铁路旅客选择行为

为了准确把握高速铁路旅客乘车选择行为,在分析个体异质性及影响旅客选择行为因素的基础上,以列车运行时间、票价、发车时段及车上服务水平作为意向调查(SP调查)的属性,利用正交设计进行调查情景组合设计.通过研究高速铁路旅客乘车选择行为,分别构建不考虑个体异质性的多项Logit模型(MNL模型)、考虑个体可观测异质性的多项Logit模型(MNL-SOC模型)和考虑个体完整异质性的混合Logit模型(ML模型).运用Biogeme软件,对模型参数进行标定;并通过支付意愿分析,定量研究个体异质性对旅客乘车选择行为的影响.结果表明:考虑个体异质性的MNL-SOC模型和ML模型的拟合优度更高,ML模型更能反映旅客的实际选择行为,并且当忽略个体异质性时旅客的支付意愿会被高估.     

共享电动汽车选择行为分析

为探索共享电动汽车选择行为,构建出行行为选择模型,基于南京市出行者选择行为调查数据,采用计划行为理论、技术接受理论和结构方程模型,综合考虑出行者个人社会属性、出行特征及潜变量,分别构建不包括潜变量的多项Logit模型和包括潜变量的混合选择模型,并对这些因素进行显著性和敏感性分析.结果表明:不包括潜变量的多项Logit模...     

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。     

城市轨道交通运营中断条件下乘客路径选择模型

为研究城市轨道交通运营中断条件下乘客的路径选择行为，首先依据运营中断事件对乘客的不同影响对乘客进行分类，并给出对应的路径选择策略。其次基于出行时间和出行费用2个因素确定了广义时间费用的计算方法。然后分析中断时长对乘客的影响，构建了中断下的乘客参考点的取值原则。最后利用累积前景理论和Nested Logit模型构造了乘客路径选择模型。算例结果表明：模型计算的乘客路径选择概率结果与实际统计结果相对误差不超过10%，具有良好适用性；乘客路径选择行为随中断时长的改变呈现动态变化，短时间中断下乘客路径选择行为变化剧烈，长时间中断下乘客路径选择行为相对稳定；乘客对出行费用的接受度越高，越倾向选择出行时间短的路径；乘客对中断忍耐程度越低，对路径综合价值越敏感。     

基于路径长度的Logit型随机用户均衡模型

为了克服传统路径选择模型内在的IID假设,将考虑路径长度的Logit模型(path-sizelogit,PSL)引入随机用户均衡模型,构建了基于PSL的SUE模型.通过数学证明该模型的解与随机用户平衡解的一致性,以及模型解的唯一性.基于PSL的SUE模型考虑了路径长度的因素,从而可部分消除由于传统Logit模型对误差项的IID假设而引起的IIA问题.设计了MSA算法作为模型的求解算法,对比分析了考虑路径长度的Logit型随机用户均衡模型和传统Logit型随机用户均衡模型的分配结果,结果表明,在SUE模型中采用PSL模型能够处理各个路径之间长度的差异性.     

基于上海市消费者的汽车共享选择分析

利用Mcfadden提出的离散选择模型研究了消费者选择汽车拥有和汽车共享的主要影响因素.基于对上海市消费者的问卷调查,构建单次出行选择汽车共享的多项Logit模型和因汽车共享而放弃购车的多项Logit模型,探讨影响消费者选择汽车共享因素的重要性,分析消费者个人长期的汽车拥有行为.     

突发交通事件信息影响下交通网络行为微观计量分析

研究了突发交通事件下地面道路可变情报板(SVMS)同时提供高架和地面道路行程时间条件下的驾驶员择路行为.采用意向行为调查获取择路行为数据,运用微观计量经济学中的离散选择分析方法对影响路径选择的因素进行了多变量分析,建立了描述择路概率的二元Logit模型.研究发现,SVMS信息对择路决策有显著影响,影响大小与驾驶员属性、信息内容及地面道路属性有关;驾龄越长、年龄越大的男性驾驶员,接收SVMS信息后选择地面道路的可能性更大;经常使用高架、认为高架可变情报板对其择路决策很有用的驾驶员,选择地面道路的可能性更小;高架延误越大、地面道路信号灯路口越少、延误原因为事故时,选择地面道路可能性更大.研究成果为交通突发事件下交通诱导策略优化提供理论依据和政策启示.     

营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性相关性分析

为明确营运客车危险驾驶行为与驾驶人特性之间的关系,以实际事故案例为依据,初步筛选主要危险驾驶行为及影响因素并设计调查问卷,引入概率统计方法确定调研样本量,进行实际调研。以调研数据为基础,采用有序多分类Probit回归方法,从出现频率与导致事故可能性两个维度对不同危险驾驶行为与影响因素间的相关性进行分析。通过研究确定了9种危险驾驶行为,并对危险驾驶行为进行了重要度排序。对调查结果进行信度效度检验,表明问卷总体具有很高的可信度与有效性。且驾驶人的特性与危险驾驶行为之间存在关联。     

交通拥挤收费的社会公平性分析

建立交通模型,分析拥挤收费对社会各阶层的公平性影响.出行者的时间价值(VOT)服从连续型分布.在一个简单的路网上,建立交通均衡模型,分析出行者根据自己的VOT选择出行方式和行驶路径的行为.分析了拥挤收费对不同VOT居民的出行方式、路径选择和费用变化影响,发现实施拥挤收费后大多数出行者的行程时间和总体出行费用都呈现下降趋势.具体而言,广大VOT较低的公交乘客和VOT较高的驾车族从拥挤收费中获益,少量VOT较低的驾车族因拥挤收费受损.     

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.     

基于效用理论的车辆换道交互行为及决策模型

研究分析道路交通环境下的车辆换道交互行为,客观反映车辆微观行为特性及宏观车流运行规律。通过分析车辆换道微观驾驶行为,构建Logit模型定量分析驾驶人换道行为决策过程,基于“效用理论”思想,实现驾驶人决策效用最大化。选取青岛市杭鞍快速路实际交通流为研究背景,标定模型相关参数;进一步仿真验证了分层Logit模型的准确性。研究成果可为智能网联交通环境下的车车交互、车路协同和自动驾驶系统提供理论支撑和方法依据。     

随机路网中风险爱好出行者的路径选择分析

为探究随机路网中有风险偏好倾向的驾车出行者的交通路径选择影响及风险倾向与路网路段拥堵之间的关系,结合风险偏好型出行者的等价路段负效用函数与Weibull随机用户均衡建立随机路网Weibull随机用户均衡(SUE)模型,以等价负效用最小化为路径选择准则设计了求解模型的算法.采用测试算例及在广州调查得到的驾车出行者风险倾向系数,分别使用等价路段负效用函数和美国联邦公路局函数作为路段绩效函数进行随机路网Weibull随机用户均衡与Logit随机用户均衡交通分配,并比较分配结果.由算例结果可以发现风险爱好型的路径选择行为会加剧某些路段拥塞.通过算例对文中提出的Weibull-SUE模型进行敏感度分析,结果表明风险偏好系数对于一些路段交通量有显著影响.这一研究将有助于展示现实随机路网中风险爱好出行者的交通流分布形态,加深对交通行为的理解.