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.     

基于logit模型的共享汽车出行影响因素分析

为定量分析影响使用共享汽车出行的主要因素,以543份有效调查问卷收集的数据为基础,从个体特征、出行特征和出行者对共享汽车服务水平的主观感知3个方面开展研究,分别运用有序Logit模型和多项Logit模型建立共享汽车出行频率预测模型,并对比预测精度。结果表明,职业类型、对共享汽车舒适性、便利性、经济性和时耗性的主观感知5个变量与共享汽车出行频率显著相关。有序Logit模型和多项Logit模型的平均预测准确率分别为78.41%和92.40%,多项Logit模型的预测效果较好。     

考虑不确定因素的多模式城市交通网络路径决策

由于时间的波动性与突发事件的影响,多模式城市交通网络的运行时常伴随着各种不确定性情况的发生。通过考虑多模式交通网络的出行特点与交通网络不同的运行状态,建立了基于马尔可夫决策过程的多模式交通网络的路线决策模型与算法,所提方法应用到北京市多模式城市交通网络。结果显示,不同出发时间需要不同的路径决策以达到最小出行时间。基于马尔可夫决策过程的路径决策方法的有效性得到验证,它可以为出行者路线选择提供更合理的指示。     

基于旅客画像的航班出行选择预测方法研究与实现

根据预处理后的旅客出行数据,运用改进的K-means聚类算法进行用户分群,提取聚类特征得到旅客类型子集合,并构建用户画像.基于特征重构数据库,构建旅客类型、出行方式、出行时间段三个维度的交叉巢式Logit模型,捕捉选择方案间的相关性,预测旅客航班出行方式、出行时间段的交叉选择,并基于实际数据进行参数估值和检验.结果表明,旅客倾向于先根据个人及家庭的需求形成旅客类型,考虑选择何种出行方式,最后在旅客类型和出行方式的双重约束下选择航班的出发时间,为机场实施需求管理提供有效依据.     

法国鼓励乘客拼车出行

<正>2014年12月9日,法国国营铁路公司(SNCF)旗下的拼车网站IDV Room宣布,从2015年3月起,SNCF将为使用该网站的用户提供补贴,鼓励市民拼车出行,以减少铁路大修将带来的交通压力。这则消息不仅牵出了令法国交通部门尴尬的旧事,也体现了欧洲人出行观念的转变。法国铁路被迫整修2015年,巴黎大区380个火车站中,有160个会进行施工和翻修。SNCF希望拼车服务能缓解     

约翰内斯堡的原始魅力

走出坦博国际机场,温度宜人,穿一件单衣刚刚好,15个小时的飞行疲惫也被一扫而空,时钟刚过早晨10点,探寻彩虹之国的旅程就从这一刻开始。南非地广人稀,大多数人的家里拥有两三辆私家车是再正常不过的事,所以开车是约堡人最普遍的出行方式,连出租车都很难见到,乘坐公共汽车的只是极少数的黑人。因此,豪华的公交车站上几乎看不到等车的市民,偶尔开来一辆公车,车上的乘客更是寥寥无几。     

建成环境对老年人活力出行的影响——基于极端梯度提升决策树的研究

活力出行与老年人移动能力、身心健康和生活品质息息相关.以厦门为案例,采用极端梯度提升决策树模型,探究建成环境和老年人活力出行之间的非线性关系.研究发现:出行距离是影响老年人是否活力出行的最重要因素;建成环境要素的相对重要性远高于社会经济属性;全部建成环境变量与老年人活力出行之间均存在复杂的非线性关系和"阈值"效应;出发地和目的 地建成环境变量的影响模式存在异同.     

建成环境对老年人活力出行的影响——基于极端梯度提升决策树的研究

活力出行与老年人移动能力、身心健康和生活品质息息相关.以厦门为案例,采用极端梯度提升决策树模型,探究建成环境和老年人活力出行之间的非线性关系.研究发现:出行距离是影响老年人是否活力出行的最重要因素;建成环境要素的相对重要性远高于社会经济属性;全部建成环境变量与老年人活力出行之间均存在复杂的非线性关系和"阈值"效应;出发地和目的 地建成环境变量的影响模式存在异同.     

老年人晚间休闲活动的特征及影响因素

 针对老年人晚间休闲出行情况进行调查，结果显示老年人晚间休闲活动主要有静坐、散步、广场舞，男性老年人选择散步和静坐的略多于女性，参加广场舞的女性老年人占比高达87%；老年人晚间休闲活动出行距离整体偏短，出行距离在0.5~1.5 km区间的老年人人数最多；随年龄增长，老年人出行距离明显下降，女性下降趋势较男性更为明显；选择不同休闲活动类型的老年人出行距离有明显差异，不同活动出行距离峰值不同。通过网络调查，采集全国范围内的老年人晚间休闲活动出行特征数据，进行对比发现：老年人整体出行规律较为相似，受城市经济水平及建成程度影响，老年人晚间休闲活动出行距离峰值区间略有不同。建立Logit模型，对老年人晚间休闲活动选择的影响因素进行研究，结果表明：性别及家庭结构对老年人晚间休闲活动类型的选择具有显著的影响。     

数据不完备下基于特征识别的公交客流短时预测

识别公交客流特征是提高短时预测质量的关键。但由于设备故障、数据收集受限等原因,客流数据属性往往是不完备的,这给特征识别和客流预测带来了挑战。文中以缺少乘客属性数据的长沙市104路公交卡数据为样本,利用卡号与出行时间的关联性识别乘客出行频次,以此作为区分出行特征的变量,将客流总集划分为不同的特征子集,依据子集规模、方差确定变量最佳取值,推断客流特征。与直接预测客流总集相比,文中为每类子集建立季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型分别进行预测,整合后得出的样本外平均绝对误差改善了36.11%,依据乘客出行特征建立的预测模型拟合度为0.95,可有效识别公交客流特征。