基于意向偏好调查的需求组合模型参数标定方法

介绍了交通需求组合模型(CTDM),建立了目的地-方式选择组合模型,采用逐层估计的极大似然估计法对其进行参数标定.按照意向偏好SP (stated preference)和行为偏好RP(revealed preference)数据结合使用的要求对SP调查方法加以改进,开发了“基于互联网的个体行为调查设计及数据采集平台”进行数据采集.利用调查数据进行需求组合模型参数标定.以上海市嘉定校区学生观影行为为例,对所提出的方法进行验证.结果表明,通过改进的SP数据标定的参数具有较高的精确度.     

面向客户偏好异质性的车身产品离散选择模型

基于随机系数mixed logit模型,针对车身产品层次结构,建立面向客户偏好异质性的离散选择模型.根据SP(stated preference)调查所获样本数据和参数先验分布设定,运用马尔可夫链蒙特卡洛模拟方法,对参数进行贝叶斯估计.最后,通过McFadden的似然比指标检验,证明随机系数mixed logit模型具有更好的拟合优度,更能阐明客户偏好异质性的所在.该建模方法不仅有助于捕获个性化客户需求,还有助于厂商预测潜在客户的多种偏好,从而辅助车身产品的设计开发.     

拥挤度对公共交通方式选择意愿的影响

针对公共交通方式出行特点设计了RP(revealedpreference)与SP(stated preference)调查结合的方法,并根据正交试验设计的原理对SP调查中的变量和水平进行组合设计;提出根据立席密度对拥挤程度进行描述的方法,并对拥挤程度进行分级.以此为基础,建立包含时间、费用和拥挤度的离散选择模型,通过对拥挤度的弹性分析研究其对出行者交通方式选择意愿的影响.实例证明拥挤度对出行者交通方式选择产生巨大影响,是在构建常规公交和轨道交通方式的效用函数和方式竞争选择模型时不可缺少的因素.     

基于配对组合logit模型的路线选择

通过实例比较分析关于路线选择行为的多项logit模型和配对组合logit模型,验证在放松对随机效用项的假定、允许选择肢的任何配对组合有不同共分散时配对组合logit模型的解释能力.首先推导了配对组合logit模型,然后在SP调查的基础上,标定出路线选择行为的多项logit模型和配对组合logit模型.研究结果表明:路线A与C、路线B与C之间存在一定的相似性;配对组合logit模型的ρ2(0.113)略高于多项logit模型的ρ2(0.112); 配对组合logit模型考虑了路线间的相似性,其模型精度和说明力高于一般的多项logit模型,其导入的路线相似性参数是合理妥当的.     

基于时段偏好的高铁旅客车次选择行为研究

高频公交化运营已成为部分高速铁路线路满足快速增长需求的行车组织模式.历史售票数据显示旅客对同一起讫站(OD)间平行车次的选择具有明显差异性,基于Logit模型构建考虑出发时段偏好的旅客平行车次选择方法.从车次选择率及购票特征两方面阐述旅客对平行车次选择的差异性,认为出发时段是影响旅客选择的关键要素.利用RP(Revealed Preference)与SP(Stated Preference)组合调查方法获取旅客实际出发时段偏好及潜在支付意愿.将旅客出发时段偏好融合至选择广义费用函数,构建平行车次条件下旅客的车次选择模型.京沪高铁实证分析显示:模型预测结果与实际情况间平均相对误差为6.62%,验证了方法的有效性和准确性.为精细化需求特征分析及管理提供理论基础和决策方法.     

上海世博会出行方式选择意愿的建模与场景分析

针对2010年上海世博会客流来源广泛、背景差异大的特点,设计了两阶段递进式的SP(stated preference survey)调查方法,进行了大规模的世博客流出行方式选择意愿调查,多层次地分析了各种影响因素的效用;以此为基础,建立了描述本地、外地住宿、外地一日游等不同类型游客出行方式选择行为的多项Logit模型;利用这些出行方式离散选择模型,分析对比了多种交通管理措施和政策的组合场景实施效果,针对性地给出了世博交通管理的建议措施.     

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.     

休闲旅客出行选择行为潜类别分析

鉴于以往研究中对于异质性特点考虑的不足,引入潜类别分析理论对中国客运市场中休闲旅客的出行选择行为进行研究.设计了旅客出行选择的潜类别模型并给出了相应的拟合方法,在此基础上,组织开展了针对休闲旅客的大规模SP调查并对调查数据进行分析.通过MNL模型和MMNL模型的拟合验证了休闲客运市场中旅客出行选择行为异质性的存在,进而,通过潜类别模型的拟合将休闲客运市场进一步划分为3个细分市场,并从模型的标定结果出发,进一步明确了各个细分市场的偏好特点与组成特点.     

RP/SP融合数据的Mixed Logit和Nested Logit模型估计对比

分析了RP／SP（revealed preference／stated preference）融合数据对交通行为研究的重要性,通过实际调查的RP／SP融合数据,对比了用Mixed Logit和Nested Logit模型的估计结果．得出了以下结论：RP／SP融合数据中,有时同类型交通方式的关联性要比RP和SP数据之间的关联性强,应用不同的Nested Logit模型分层方法进行估计对比;Mixed Logit考虑了个体的异质性,假定参数为随机分布,同时体现了RP／SP数据的关联性和同类型交通方式的关联性,能够得到更好的参数估计结果;Mixed Logit模型能更现实地反映不同交通方式使用者对时间和费用敏感性的不同（时间价值的不同）,体现小汽车使用者比公共交通使用者具有更高时间价值的现实情况．     

联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为建模

针对旅客联程运输中旅客中转换乘行为,构建了多项Logit(Multinomial Logit,MNL)模型进行刻画分析.首先,设计了陈述偏好(Stated Preference,SP)调查问卷进行数据采集;其次,基于MNL模型对联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为进行建模,并利用Biogeme软件对模型参数进行标定;最后,计算出各方式的分担率并与实际调查结果进行对比分析.结果表明:与出行目的、行李大小等因素相比,联程旅客个人特征(年龄、职业、收入等)的影响最为显著,考虑了旅客个人差异的MNL模型拟合误差在1.5％以内;此外,旅客对交通工具拥挤度、舒适度、班次数量以及准时性的关注程度也影响了其选择行为;联运旅客对时间效率尤为关注,超过50％的联运旅客选择地铁,当公交出行时间下调0％～20％时,可以一定程度上将换乘地铁的联运客流转移至公交上.研究结果对于枢纽间换乘需求预测、多方式协同调度以及提供旅客个性化出行服务具有一定的参考作用.     

登机客流出行方式选择机理

在对昆明市巫家坝机场进行旅客交通方式意向调查的基础上,以机场登机旅客的出行方式选择问题为研究对象,探讨影响登机旅客出行方式选择的主要因素,采用MNL模型构建基于SP数据的非集计模型和基于SP数据与RP数据相结合的非集计模型,并对模型进行了标定和检验,并从中选出较优模型。     

基于多区域人群的上海公交走廊出行行为

基于上海市公共交通走廊内的乘客出行调查,利用离散选择理论,建立了现状调查/假设意愿调查(RP/SP)融合数据的Nested Logit模型.通过模型参数标定、敏感性分析从定性、定量两个角度研究了在城市公交走廊内,来自不同区域的出行者对于公共交通方式的出行行为及影响因素;在此基础上,分析了模型在不同空间范围内的转移适用性;最后,通过算例进行分析和验证.通过研究可知,在城市公交走廊内,影响出行者选择行为的因素不尽相同,其区域差异性不容忽视;其次,不同区域的出行者对于各公交方式的偏好存在较大差异;再次,不同区域的出行者在走廊内选择交通方式时,对于同一影响因素的敏感性有所不同.从数据获取、模型建立、标定分析及仿真验证四个步骤逐次展开,提出了针对不同区域出行者在城市公交走廊选择行为的基本方法和必要性,对未来城市公共交通走廊的规划和改进提供新的思路和方向.     

基于活动的城市出行需求层次选择模型

以2010年绵阳市传统居民出行调查数据为基础,研究从传统居民出行调查数据中提取基于活动模型建模所需特性数据的方法和流程,并提出了以方式/目的地选择模型、时间选择模型和日活动模式选择模型为主体的层次选择模型结构,就数据处理、模型结构、变量选择、模型标定等提出一个完整的基于活动模型的分析方法,从而实现了基于活动的交通需求预测.     

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.     

Disaggregate Traffic Mode Choice Model Based on Combination of Revealed and Stated Preference Data

Introduction The disaggregate model is one of the most important models for modal split forecasting and is widely used in transportation predictions.Unlike conventional ag-gregate models,the disaggregate model deals with in-dividuals who make transport de…     

基于NL模型的北京公共交通票价对出行方式影响研究

利用SP(stated preference)调查挖掘了更多乘客选择出行方式时关注的因素,对比研究了MNL(multinomial logit)与NL(nest logit)模型机理,构建了更具适用性的交通方式选择NL模型,以北京市为例验证了模型的可靠性。应用模型分别探究了常规公交及地铁票价变化对乘客交通方式选择的影响。结果表明,随着常规公交票价的增加,0~10 km范围内常规公交出行者向私家车转移,10 km以上则会选择地铁出行;而随着地铁票价的增加,地铁出行方式的分担率明显下降,并导致公共交通分担率的下降。通过探究公共交通票价变化对乘客出行方式选择的影响,为北京市公共交通票价调整提出合理建议。     

基于家庭决策的出行方式选择非集计模型

采用2010年北京市居民出行调查数据,建立了基于家庭决策的居民出行方式选择非集计模型.采用蒙特卡洛仿真技术和遗传算法对模型参数进行极大似然估计.研究结果表明,本文所建模型拟合度比较好,ρ2值达到0.759,模型在家庭和个人等两种不同出行链水平上能够较好地描述出行者的出行方式选择行为.