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.     

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.     

交通出行者出行行为模糊性分析

对交通出行者出行行为进行了定义,阐述了出行行为受出行者特性、出行特性及运输设施特性的影响,并详细分析了出行者出行行为的模糊不确定性.     

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。     

考虑需求强度与群体差异的公路旅客出行行为异质性研究

基于联网售票数据,提出公路旅客群体识别方法,建立了基于K-means聚类及决策树CHAID算法的公路旅客群体识别嵌套模型,提取了平峰与高峰时期旅客群体的细分规则及群体细分特征,并利用结构方程模型获取了需求强度对公路旅客出行行为异质性的影响机理.研究结果表明:平峰时期,购票方式、出行时刻及提前取票时间是划分旅客群体的主要因素.高峰时期,旅客出行计划性更强,提前16h以上取票的旅客占比相对平峰时期高约2％;将需求强度等级由高至低划分为1至4级;需求强度提升将导致常规出行型旅客更倾向于人工购票,计划出行型旅客更倾向于网络购票;常规出行型旅客受票价的影响程度高于计划出行型旅客0.113％,揭示了常规出行型旅客对票价提高不敏感;计划出行型旅客的出行时刻选择几乎不受需求强度变化影响.     

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.     

考虑心理潜变量及异质性的电动汽车联合充电选择行为研究

为深入剖析电动汽车用户联合充电方式和充电地点的选择行为,揭示用户心理潜变量、社会经济属性及充电属性对其联合充电选择行为的共同影响,文章基于上海市电动汽车用户的实证调查数据进行分析研究,构建考虑心理潜变量的混合选择模型剖析联合充电选择行为的决策机理。分析结果表明：风险规避态度、里程焦虑及充电习惯均对联合充电选择存在显著影响;混合选择模型的拟合度明显优于混合Logit模型;日出行距离、充电费用、停车政策等属性在模型估计中表现出异质性。对用户联合充电方式和充电地点的选择行为预测结果表明,混合选择模型的预测值与实际调查数据的误差在5%以内,混合选择模型具有更高的预测能力和解释能力。该文研究结果可为充电需求预测及充电管理策略提供一定的理论依据。     

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.     

基于随机系数Logit模型的地铁拥挤度影响参数研究

出行者对车内拥挤度的评价往往不一致,文中利用随机系数Logit模型对拥挤度影响参数进行研究.考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,文中研究加入了出行者对出行舒适性要求这一潜在心理因素,并通过问卷调查的方式进行分析.研究表明:随机系数Logit模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度;随机系数Logit模型的效用函数中,车票价格和车内时间的系数为非随机变量,但车内拥挤度的系数为随机变量,且受到出行者对出行舒适性要求和车内时间的影响,出行者对出行舒适性的要求越高,车内拥挤度对效用的影响越大,随着车内时间的延长,车内拥挤度对效用的影响减小.     

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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

基于潜在类分析的城市异质出行群体识别研究

异质出行群体的合理划分是提升出行需求预测准确性和实施主动式交通管理的关键,针对目前城市多方式出行群体划分研究的不足,在分析出行习惯与偏好差异影响因素的基础上,提出基于潜在类分析(Latent Class Cluster Analysis,LCCA)的城市异质出行群体识别方法.以北京市为例,应用揭示性偏好调查进行基础数据收集,运用Mplus软件编程实现LCCA模型估计.模型将出行者划分为三类异质出行群体,群体1:低出行+方式均衡组(20.4％),群体2:中高出行+小汽车偏好组(30.3％),群体3:高出行+绿色交通组(49.3％).模型回归结果表明:群体2、3的百分比与北京市小汽车、公共交通出行比例之差均不超过2％,证明提出的出行群体识别方法有效,个人属性、出行者对各交通方式的认知与态度对群体隶属影响显著.针对各异质出行群体提出了相应的绿色交通发展措施,为城市交管部门的精细化出行管控提供重要依据.     

基于潜在类别条件Logit模型的机舱座位选择行为

为向旅客推送精细化座位推荐服务,通过潜在类别条件logit模型探究了旅客座位偏好及座位效用差异。首先运用解释结构模型筛选出影响旅客选座的关键因素;其次对旅客及其选择偏好进行RP-SP调查,运用潜在类别条件Logit模型划分旅客类别,进一步探究不同因素对旅客类别的影响程度;最后构建不同类别旅客机舱座位效用函数,根据效用最大化原则判断旅客选择行为。结果表明,旅客在机舱座位选择行为上存在异质性,旅客被划分为三个类别：class1占比38.8%,倾向于选择第一排或紧急通道排的过道位置;class2占比39.8%,倾向于选择靠窗座位;class3占比21.4%,倾向于过道位置。研究将为航空公司进行座位管理及制定座位附加服务费提供理论及决策支持。