基于出行成本和运营成本的接驳城市轨道交通社区公交站点布设研究

接驳城市轨道交通的社区公交可有效解决乘客出行"最后一千米"的问题,社区公交站点的合理布设需要统筹兼顾乘客出行成本和企业运营成本.在候选站点中,将乘客的步行时间和在途时间作为乘客选择站点候车的影响因子,并将乘客的站点选择行为转化为该站点被选择的概率,以乘客的步行时间成本、候车时间成本、在途时间成本和企业的运营成本最小为目标,以步行距离、满载率、发车频率和站间距为约束建立多目标优化模型,采用遗传算法求解.最后通过仿真实例,给出了优化的发车间隔和站点布设方案,验证了模型和算法的合理性和可用性.     

考虑居民出行OD或居住地的出行方式选择巢式Logit模型

为定量化分析居民出行OD或居住地引入轨道交通后对出行方式选择的影响,在综合考虑出行者家庭特征、个人属性和出行特性的基础上,结合南京市居民出行调查数据,分别建立了考虑居民出行OD、考虑居住地、既不考虑出行OD也不考虑居住地的3个出行方式选择巢式Logit模型,并对比了模型的拟合度.结果表明:考虑居民出行OD的巢式Logit模型具有最高的拟合度;相比于出行OD小区或居住地远离轨道交通站点的出行者,出行OD小区或居住地接近轨道交通站点的居民更倾向使用慢行交通和/或公共交通出行方式.得到的分析结果为城市规划者认识轨道交通在吸引居民出行由小汽车向公共交通转移中的作用提供了理论支持和决策依据.     

历史城区街巷环境对步行出行的影响——以北京前门地区为例

以北京前门地区为例,通过研究社区微观街巷环境对居民步行出行的影响,构建了客观环境评价和主观环境感知指标体系,同时控制居民的社会经济属性指标,采用二元logit回归和线性回归模型,对影响居民步行行为的相关因素进行了分析.结果表明,客观物质环境、主观环境感知和个体特征均能影响居民的步行行为.该结论印证了现有研究关于物质环境能够影响步行行为的结论,为该领域研究提供了新的方法和思路.     

疫情防控背景下城市居民出行特性及影响因素分析

探究疫情防控背景下城市环境、居民个人属性、居民出行行为对居民出行模式安全性的影响程度,基于问卷调查分析了疫情期间的出行频率、出行目的、出行方式变化等特征,并得出个人属性、城市属性、出行特征、出行心理4类因素对居民出行模式安全性的影响程度。通过建立有序Logisitic回归模型分析影响疫情期居民出行模式安全性的因素,研究结果表明,安全性顺序对出行模式安全性有显著的正向影响,道路网密度、弹性出行和出行频率对出行模式安全性有显著的负面影响。研究结果将为新冠肺炎疫情期间的交通管控对策制定、群体出行的安全性评估以及高风险人群的交通管控策略制定提供重要的理论参考价值。     

基于Binary logistic模型的公共自行车出行选择影响因素研究

以江苏省盐城市为调查对象,运用SP和RP相结合的调查方法,设计调查方案并采集分析数据;基于Binary logistic建立公共自行车出行选择模型,探讨公共自行车使用者的潜在动机和非使用者的阻碍因素。结果表明:年龄、是否拥有私家车、政策决策支持、步行至站点距离太远和基础设施条件5个因素影响公共自行车的出行选择,其中政策决策支持和步行至站点距离太远是影响三线城市有桩公共自行车选择的主要因素。     

城市居民出行碳排放研究进展

在应对全球气候变化和解决城市交通问题中,居民出行碳排放逐渐成为科学研究的重要课题.文章从居民出行碳排放的核算、影响因素和模拟三方面系统归纳了居民出行碳排放的研究内容及相关研究方法.可以认为:使用自下而上方法核算居民出行直接碳排放能明晰社区-家庭层级上居民出行碳排放的变化特征,由于数据获取困难,使用复杂方法核算居民出行间接碳排放的可操作性差;区域-城市环境特征和社区-家庭因素共同作用影响居民出行碳排放的变化,单方面分析居民出行碳排放的影响因素会出现研究结果的偏差,将二者结合使用复杂的数理统计方法量化各因子是揭示居民出行碳排放驱动机制的关键;基于时间地理学理论和GIS空间技术模拟居民出行时空轨迹可以较为直观地分析居民出行碳排放的时空特征,且为居民出行碳排放驱动机制分析提供支持.虽然考虑城市形态、土地利用、交通系统和居民个体行为的综合模型的时间和空间精度较低,却是未来模拟和调控居民出行碳排放的有效途径.     

共享单车发展下的轨道交通廊道影响范围研究

基于共享单车在各大城市普及程度的提高,共享单车换乘轨道交通的出行方式越来越普遍。本文建立以广义出行成本表达可达性的轨道交通廊道影响范围测算模型,计算轨道交通站点的合理影响范围,比较骑行和步行换乘轨道交通时各站点的影响范围。以成都市为例,各环线内骑共享单车的影响范围比步行的影响范围平均增加了675.2～4590.06 m;范围扩大了2.36～2.64倍。基于泰森多边形原理,解决各站点间合理影响范围的重合问题,并确定站点潜在影响范围的界限。该研究成果确定了一个更为精准地划分轨道交通廊道影响范围的方法,为轨道交通廊道影响范围的研究提供了新的理论方法。     

居民非工作活动和出行的结构方程建模

非工作出行在城市居民出行结构中所占比重呈现不断上升趋势.结合上海市居民出行调查数据,采用结构方程模型(SEM),对社区居民非工作活动和出行的作用机制进行建模分析.研究结果表明个人特征、家庭特征和社区特征都能对居民非工作活动和出行产生影响,但社区特征具有较强作用,而出行者个人属性和家庭属性的影响强度相对要小.个人特征中就业情况对居民非工作活动和出行影响显著,家庭特征中小汽车数量有较强的影响效应,社区特征中社区公共设施覆盖率影响最为显著.     

公共自行车出行质量实证研究

以上海闵行区公共自行车系统为例,调查获得人们在公共自行车系统实施之后出行方式的转换,采用离散选择模型解释这种转换下的决策机制.发现公共自行车特征、出行时耗以及服务点可达性是出行方式转换的重要影响要素.应用模型发现公共自行车使用者的出行质量显著提升,而出行总质量提升最多的集中于较为功利性的出行目的.转换自公交方式的出行获得质量提升最多,转换自小汽车的出行质量提升最少.预估并比较服务站点密度增加和公共电动自行车两种服务方式的竞争力发现,后者对出行质量提升的效果明显高于前者.     

符号消费视角下西安城市居民绿色出行方式选择意向研究

基于符号消费理论,通过构建符号性和功能性影响因素模型深入考察中国城市居民绿色出行方式选择的内在行为逻辑。结果显示:名誉、地位、品位、享乐等符号意义均会显著正向影响居民非绿色出行方式选择意向,作用强度依次为享乐、名誉、地位、品位。而个性符号意义对居民非绿色出行方式选择意向影响并不显著。名誉、个性等符号意义均会显著正向影响居民绿色出行方式选择意向,而地位、品位、享乐等符号意义对居民绿色出行方式选择意向影响不显著。无论是非绿色出行方式还是绿色出行方式,其功能性因素均是居民出行方式选择的首要考量要素。     

居民低碳出行意向模型及其影响因素研究

从意识与行为之间的影响机理入手,基于计划行为理论和规范激活理论,构建居民低碳出行意向影响因素理论模型,分析了影响城市居民在通勤时使用低碳出行方式的影响因素.通过对天津居民进行252个有效样本的抽样调查,利用SPSS 19.0对调查的数据进行了层次回归分析.研究结果表明,出行态度、主观规范、知觉行为控制、后果意识以及个人规范对天津市民低碳出行意向有正向影响,而低碳意识对居民的低碳出行意向无显著影响.最后提出,优化公共交通线网和完善相关基础设施建设,增强人们的低碳意识,提高公众参与低碳出行的主动性.     

基于手机信令数据探索空气污染对上海市居民出行的影响

基于上海手机信令数据,设定空气非污染天与污染天对照组,借助方差分析、固定效应模型等方法测度空气污染对居民出行的总体影响,并揭示其时空异质性.研究发现：（1）与非污染天相比,在污染天,上海居民通勤和非通勤出行率、人均出行频次、平均出行距离、日人均出行总距离和出行范围均明显减小,人均出行时长也有所下降.非通勤出行更具有弹性,下降幅度最大.在控制其他变量的情况下,当空气质量从“良”变为“轻度污染”,即空气质量指数（AQI）从50变为150时,手机信令数据所反映的出行频次减少4.6%.（2）空气污染对上海居民出行的影响以出行频次减少为核心因素,单次出行距离减少为次要因素,进而传导到其他出行指标.（3）空气污染对上海居民不同时间段各类出行的影响存在差异.从通勤出行来看,12：00之前上班通勤出行频次有所减少,14：00—18：00返家通勤出行有所增加.从非通勤出行来看,上午10：00之后从居住地到休闲地、从工作地到休闲地的非通勤出行均大幅下降.（4）不同区域内,空气污染造成的影响也有所不同.市级商圈、郊区公园等地非通勤出行频次下降最为明显.     

历史城区居民出行活动模式选择影响因素分析

探讨了历史城区内居民出行活动模式选择的影响因素,依据扬州市历史城区居民调查数据,将居民出行活动划分为家-工作/学习(内)-家、家-工作/学习(内)-其他-家、家-工作/学习(外)-家、家-工作/学习(外)-其他-家和家-其他-家5种典型模式.采用多项Logit模型分析了5种活动模式的选择与居民个体及家庭属性之间的关系,并探索了不同活动模式下的出行方式选择情况.结果表明,个体出行者的性别、年龄、职业、有无小汽车和家庭电动自行车数量显著影响着出行活动模式的选择,而家庭人口数、有无学龄前儿童、家庭自行车数、有无摩托车及家庭收入对于历史城区居民出行活动模式选择的影响并不显著.     

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.     

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。     

基于结构方程模型的不同规模城市居民出行方式选择影响因素的关联性分析

针对目前城市居民出行方式选择的相关研究主要集中在个人属性对交通方式选择的影响方面,忽略了不同城市建成环境与出行方式的关联性分析问题。选取个人属性、交通供给属性和城市规模为外因变量,同时选取出行目的、出行时间、出行偏好、出行距离和出行方式选择为内因变量,采用结构方程模型(SEM)建立各影响因素与城市居民出行方式选择的关系结构;以3个不同规模的城市为研究对象,利用其居民出行调查数据对构建的SEM进行辨识与修正,采用卡方自由度比、适配度、调整适配度和均方残差4个指标对构建的SEM进行拟合优度检验,从而得到各因素对居民出行方式选择的正负影响及程度。结果表明:4个评价指标的结果均符合适配标准或临界值要求,表明构建的SEM较好;性别、职业和收入水平3个外因观察变量对"个人属性"具有显著的正影响;目的地是否有停车场对交通供给属性具有显著的正影响,目的地停车设施越完善、停车供给越充足,城市居民选择小汽车出行的比例越大;大城市和中等城市对城市规模有显著的正影响,大城市和中等城市的居民更偏爱公交车出行;个人属性、交通供给属性和城市规模3个外因潜在变量对出行方式有显著的正影响;出行偏好对出行方式有显著的正影响。研究结果对进一步优化居民出行方式结构、改善城市交通拥堵具有指导意义。     

基于历史出行记录扩充的公交乘客下车站点推算方法

用出行链方法推算的下车站点的记录可作为历史出行数据集,而现有的研究在对出行链断裂的记录进行下车站点推算时使用的历史数据集较小,造成可推算下车站点数据量少、准确率低的缺点.提出基于历史出行记录扩充的公交乘客下车站点推算方法 .首先,使用多源数据集成的出行链方法进行下车站点推算,将已确定下车站点的数据作为历史数据集;其次,基于个人历史相似出行的方法对于未确定下车站点的记录进行推算;最后,选择同线路同站点上车的其他乘客的IC卡记录作为每条未识别下车站点记录的群体历史出行记录,并基于相似出行行为规律进行下车站点的推算.该方法增加了可推算下车站点记录的数据量、提高了推算的准确率.以厦门市为例的实验结果表明:在历史出行记录生成时,使用多源数据可比单源数据多生成3. 48%历史出行记录,推算准确率提高1. 99%;在历史出行记录选择时,选择群体历史出行记录分析得到的历史相似出行行为规律,可对前两种方法无法确定下车站点的所有记录进行推算,占全部待推算记录的21. 81%,其中5. 37%记录的下车站点推算正确.     

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.     

呼和浩特市中心城区城市公园可达性分析——基于高德地图API数据

城市公园布局的合理性直接影响其对城市内部居民的服务水平。基于高德地图API数据,以呼和浩特市中心城区为研究区域,居住小区为研究单元,从数量、供需角度分析步行和骑行两种交通方式下公园可达性水平。结果表明：（1）基于出行时间计算的各小区可达公园数量随着时间阈值的增大,居民接近公园的机会增多,高斯两步移动搜索法在此基础上,考虑了公园供给与人口需求之间的空间分布及其相互作用,研究区公园分布存在空间供需失配现象;（2）两种出行方式下,可达性呈现“外围高,中心低”态势,步行出行方式在三种时间阈值范围内一直存在无法享受公园服务的小区,可达区域分布存在明显的空间隔离;骑行方式下的可达性水平空间分布显著高于步行,在20 min阈值内服务范围可达到全覆盖,各小区居民的供需可达性值相较于步行分异程度明显降低;（3）城市公园可达性较好区域集中分布于研究区北部和东部,而可达性较差的城市核心区、西部和南部,可以作为呼和浩特市公园规划建设重点关注对象。