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.     

出行链与出行方式相互影响模式

通过居民出行调查数据分析,建立递归联立离散选择模型,从出行链至出行方式和出行方式至出行链2个方向,重点分析了工作出行链和出行方式间的相互作用.研究表明,模型通过直接量化出行链和出行方式之间的相互作用,加强了行为机制对预测分析的指导.分析结果表明,出行链至出行方式的影响模式在工作出行决策过程中占主导地位,出行者首先根据个人和家庭的需要将一日的活动和出行组织成以出行链为单位的片段,然后在出行链各种性质的约束下考虑选择何种交通方式.研究结果对出行需求预测和管理有指导意义.     

多模式交通网络下的城市交通出行链行为模型

针对已有城市交通出行链行为分析模型的不足,分析了城市交通出行链的基本概念与简单出行链的可能路径,并基于起讫点限制条件与多模式交通网络下的交通距离限制条件,推导构建了基于最大熵模型的多模式交通网络下城市交通出行链行为模型,给出了参数估计与先验概率选择方法;将模型应用到成都市中心城区居民出行样本数据中,通过出行链距离、出行链中交通小区间的出行量、出行链到达小区的数量、出行链小区的到达发生量、各类出行链的出行量等5个指标对模型进行了检验.结果表明:模型值与实际值拟合度较好,说明模型是有效的,可做为全面分析城市交通出行的一个有效模型工具.     

基于活动模式的工作者出行生成预测模型

为改进传统出行生成预测以单个出行为分析单元、难以反映个体出行行为的不足,建立了基于活动模式的工作者出行生成预测模型.采用相关性分析和多项logit方法研究了1617个有效样本的居民个体属性、家庭属性、区位属性、出行属性、活动属性所引起的活动和出行生成模式的差异.通过建立包含显著变量的6种典型活动模式效用函数,获得个体选择概率.按概率集计法分析各交通小区各类活动模式总量,结合活动模式中包含的出行链平均长度,进行工作者出行生成量预测.基于活动模式的工作者出行生成预测模型有助于以出行链整体为单元考察多次出行之间的关联性,增强出行生成模型与行为模型的融合.     

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.     

基于出行链的动态随机交通分配仿真研究

提出了一个基于出行链的动态随机交通分配模型。在这个模型里,出行者选择路径以最小化他们整个出行链上的感知出行成本。基于中观的交通/活动仿真器,结合时变的K最短路算法和连续平均法,设计了模型的求解算法。通过一个算例,对基于出行链的交通分配模型进行了分析,并与传统的基于出行的交通分配模型进行了比较,结果表明,传统分配模型忽略停驻点时,所求的平均出行时间要小于实际考虑出行链时的平均出行时间。     

基于隐马尔可夫模型的公交乘客出行链识别方法

以公交IC卡数据为基础,结合公交站点周边土地类型及乘客时空转移序列构建隐马尔可夫模型对乘客的出行目的进行识别,继而实现完整乘客公交出行链的提取。采用石家庄某一工作日的公交IC卡数据来实现模型,并与同日期的公交乘客出行调查数据对比,结果表明模型与实际调查结果较为吻合,工作日公交乘客出行链以通勤类出行链为主,总占比达81.87%,通勤活动具有很强的时效性。本文模型为公交IC卡数据的深度研究提供了一定的基础。     

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.     

城市居民职住分布与通勤出行链关联性建模分析

从出行链的角度,构建了不同职住空间下,通勤出行链与家庭环境、个体活动时空间约束以及多样性约束的结构方程模型. 以昆明市为例分析了不同职住空间下居民通勤出行存在着较为显著的共性与差异. 共性方面,不论职住区域交通环境如何,居民在考虑通勤出行决策时,更关注出行时间而非出行距离,而家庭环境和活动多样性的影响则趋于稳定;差异方面,相比较职住市区的居民,职住跨区受活动时空约束的影响更为强烈,这是由职住两端可达性不平衡所引起. 居民必须同时考虑职住空间可达性与通勤活动时空制约,才能做出因地制宜、因时制宜的出行.     

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。     

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.     

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。     

基于K均值聚类与随机森林算法的居民低碳出行 意向数据挖掘

对居民低碳意识的形成机理进行研究,可以为交通管理者引导城市居民选择低碳出行方式提供重要依据.运用数据挖掘技术对低碳出行问卷数据进行分析;将计划行为理论框架下的15维问题视为表征居民低碳出行意愿的内在原因变量,应用K均值聚类算法对居民低碳出行意愿强度进行归类,并将所得结果作为被解释变量应用于随机森林模型中,探讨居民的社会属性特征、出行特征等对其低碳出行意愿的作用机理.结果表明:基于Silhouette指标检验及t-SNE降维,居民低碳出行意愿可划分为3类:强烈、中立、不强烈;基于重要性指标显示影响最为显著的4项因素分别是居民的职业、居住地、家庭构成、通勤时间.研究结果从多个角度为城市交通低碳化发展及管理提供政策建议.     

基于出行态度的自行车通勤出行市场划分

为识别自行车通勤出行中不同出行者选择偏好的差异,针对基于出行态度的自行车通勤出行市场进行划分.根据南京市居民通勤出行问卷调查,采用结构方程模型从29个观测变量中提取出若干态度潜变量,分析了出行偏好态度变量间的相关性,并采用K-means聚类方法对自行车通勤出行市场进行划分.根据选择自行车通勤出行意愿、对固定出行时刻需求、对出行舒适度需求及环保意识4类态度变量将自行车通勤出行市场划分为6个子市场,同一子市场内个人选择自行车出行意愿近似,不同子市场间选择意愿明显不同.分析了每个子市场内个人通勤出行态度特征以及自行车方式选择特征,针对每个子市场提出了相应政策以引导自行车通勤出行方式的选择.     

错峰出行对城市交通的影响分析

介绍了国内外错峰出行的研究与实施的基本情况，并分析了该制度对交通系统的作用机理．由于交通在时间与空间上的分布相互关联，考虑了交通产生点和吸引点在空间的分布、出行量大小和职业类别比例等影响因素，建立了居民通勤、通学出行随时间分布的模型，并根据错峰上班实施前后出行随时间分布的规律，建立了错峰上班的交通影响模型，给出了评价交通效益的参数，用于该策略的可行性研究．并实际调查不同时间段小型路网区域的流量，使用宏观交通仿真软件反推起讫点（oD）矩阵，根据文中建立的模型计算交通效益，得出相关结论．     

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。     

居住区3类典型公共设施布局对慢行出行行为的影响分析

为了促进非通勤活动的慢行交通出行,从居住区公共设施的规划布局对慢行出行偏好影响入手,提出公共设施布局规划模式和规划指标建议.选取了公共设施沿街布置、成片布置和混合布置的3种典型居住小区,对居民非通勤活动慢行出行行为和公共服务设施布置的相关性进行了研究.结果表明:混合布置的居住区居民慢行出行偏好最高,成片布置的居住区居民慢行出行偏好最低;公共设施布局对日均1次及以上的活动慢行出行影响程度最大,对平均2~3周1次的活动慢行出行影响程度最小.合理的公共设施布局能够促进居民在非通勤活动中采用慢行交通出行,对居住区公共设施"大集中,小分散"布置提出定性定量规划建议指标.     

政策影响下的私家车出行率变化研究——以广州市为例

本文研究不同政策下私家车出行率的变化情况,为减少私家车出行率的政策制定提供理论依据。结合广州市的实际情况,设计基于SP和RP调查方法的问卷,设定多因素同时变化的情境,对广州市已经拥有私家车的市民和近期计划购买私家车的市民进行随机访问调查。首先对被调查人群进行聚类分析后建立各种不同出行情况的二项Logit选择模型;然后通过模型计算得到政策变化情况下的居民出行率的变化;最后得到选择私家车进行上下班出行的平均出行次数受各因素变化影响最大,通勤出行者对燃油费用的敏感性大于公交发车间隔和停车费等的结论。     

基于出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析

在道路交通与轨道交通组成的多模式城市交通网络中,考虑路径出行时间的不确定性,对用户的交通模式与路径的选择行为进行分析,建立基于出行时问预算的多模式多类用户均衡交通分配模型,设计基于路径配流的求解算法.研究结果表明:该算法适用于路径费用不具备可加性的交通均衡模型的求解;交通需求、路网降级及用户所需的可靠度水平对交通模式及路径选择均具有显著影响;随着交通需求水平的提高或路网降级加剧,用户选择轨道交通出行的份额增加,且可靠度需求较高的用户选择轨道交通的份额增幅更高.     

基于网络广义极值模型的居住地和通勤方式同时选择模型研究

基于随机效用最大化理论, 选取个人属性、社会经济属性、出行特性和土地利用属性因素为联合选择模型影响变量, 以居住地区位选择集合和通勤出行方式选择集合的组合作为模型的选择项, 构建居住和出行方式联合选择的网络广义极值模型, 刻画日益增长的交通拥堵情况的影响变化及其在不同的就业地模式下对居住再选址和出行方式转变的潜在影响, 从微观角度研究居住就业与城市通勤交通出行关系。利用 Biogeme 软件, 对模型参数进行估计和检验, 同时对模型进行弹性分析, 分析不同影响因素的变化引起的方式选择概率的变化。结果表明, 相比郊区的通勤者, 中心区的通勤者对出行时间的增加更为敏感, 更易于改变出行方式和居住区位, 以抵消交通拥挤引起的负效用。