客运通道出行行为选择分析

选择如何出行是进行出行决策的重要组成部分。而如何提高道路交通准确预测程度,实现道路交通资源合理分配、城市交通布局进行合理规划则成为一个重要的课题。文章主要对京沪两地影响客运通道出行选择的因素进行分析,并在此基础上建立MNL模型。经检验该模型精度很高,能够有效地预测京沪客运通道各交通方式的分担率。     

基于旅客出行选择行为的通道客运分担率预测研究

客运分担率也称客运市场份额,是通道内旅客对各种运输方式进行选择的结果．合理预测客运分担率是制定各种运输方式运营策略的重要依据．考虑到西（安）兰（州）通道尚未完全形成,选择基于非集计模型的方法,通过调查分析旅客出行行为来预测通道内各种运输方式的分担率．     

旅客出行广义费用及客运产品分担率研究

研究我国客运专线建成后,城际间旅客出行广义费用及各客运产品的分担率.选择经济性、快速性、方便性、舒适性和安全性为衡量指标,建立各运输产品广义费用函数,根据旅客出行意愿调查结果,对广义费用进行模糊评价,从而预测得到各运输产品分担率.最后对北京至石家庄客运通道各种客运产品的分担率进行计算.     

基于需求分层的高速铁路供给特性对客运分担率的影响分析

高速铁路运输供给的两个核心要素为票价和运营速度,为细化分析其对不同旅客出行方式选择的影响,根据需求的两个主要特性即收入和出行距离对旅客进行层次划分。运用非集计离散选择模型,以出行时间、费用收入比为特性变量,分别对不同收入层次旅客建立效用函数并应用Logit模型求出相应的分担率函数。以票价和运营速度为自变量,分析其对不同层次旅客出行选择影响的程度和变化规律,为高速铁路运营策略调整提供参考。     

基于NL模型的昌九客运交通方式选择分析

针对客运通道内的交通方式合理规划问题,对南昌至九江运输通道内的客运交通方式分担率进行研究。首先,根据德尔菲法确定影响出行方式的主要因素并依此建立效用函数和巢式logit模型;其次,运用TransCAD对模型的参数进行标定,并用SPSS软件对调查问卷的内容和统计结果进行分析;最后,结合调查结果和分担率模型,计算昌九客运通道内4种交通方式的分担率。计算结果与调查结果基本一致,证明模型的适用性,并通过分析未来客运通道内旅客出行选择的偏好,给交通行业发展提出参考意见。     

基于改进MD模型的区域交通方式划分预测方法

分析了MD模型的基本原理;综合考虑出行时间、费用、安全、方便和舒适等5个因素对出行方式选择的影响,完善了出行牺牲量的量化方法,加入了安全性、舒适性、方便性的量化指标及其量化方法;建立了基于改进的MD模型的区域交通方式分担率预测方法,并提出了预测流程及预测模型中关键变量的求解算法;以沪宁通道内客运方式分担率的预测为实例,对比分析了改进前后MD模型及Logit模型的预测结果。验证了改进后MD模型能较好地模拟区域交通方式选择过程,预测有效可行。     

基于非集计理论的高速铁路旅客乘车选择行为研究

为研究高速铁路旅客乘车行为选择机理,以非集计离散选择模型理论为依据,分析旅客乘车选择的影响因素,结合2013 年京沪高速铁路旅客出行RP调查数据,以G类高速列车和D类高速列车作为旅客乘车方式选择肢,设置影响旅客乘车选择的特性变量,即旅客主体特性、出行特性、列车服务特性及相应的取值方法,建立旅客乘车方案选择MNL模型.运用SPSS对模型参数进行标定,结果表明,公费出行、月收入较高及出差的旅客偏好选择G类高速列车;自费出行、月收入较低及旅游探亲的旅客偏好选择D类高速列车.上述结论与调查结果基本一致,命中率等参数的计算亦验证了模型的有效性.     

区域运输通道内客运方式分担率模型

鉴于Wardrop原理假设通道内的旅客对各种运输方式的实际出行费用能够完全准确估计的不足,利用不确定规划理论,结合不同出行距离、不同收入水平的旅客对运输方式服务属性的评价,用数学期望表示旅客出行的广义费用,提出了不确定条件下运输通道内各种运输方式旅客最优和运输系统最优客运量分担率计算模型,以及多目标客运量分担率计算模型,并设计了用于求解模型的基于随机模拟的遗传算法。客运量分担率的预测结果与实际测量值之间平均误差为8．13％,说明本模型能够有效地模拟旅客在出行时对运输方式选择的不确定性。     

基于Nested Logit 模型的铁路旅客客运产品选择研究

通过成都-武汉既有线出行旅客的问卷调查,以及样本数据的归纳分析,对旅客客运产品选择行为特征进行描述.基于随机效用最大化理论,以乘车方式与客运产品作为选择肢,旅客主体、出行特性及列车服务特性的各项指标作为效用变量,构建了乘车方式位于上层、客运产品位于下层的Nested Logit 模型.模型的上下层参数标定结果表明,旅客的收入状况、出行目的、出行距离、列车票价及运行时间对其乘车方案选择具有显著影响,旅客的年龄、出行费用来源、收入状况、出行距离,以及列车票价、运行时间对其客运产品选择具有显著影响.模型能较为准确地反映铁路客运产品的实际需求,从而为其合理设计与调整提供理论依据.     

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为更科学计算运输通道各种交通方式供给能力的配置量,运用随机效用理论和离散选择模型,建立基于动态广义费用的交通方式选择Logit模型,以郑州-西安客运通道为实例,运用Matlab软件编写程序,进行求解验证.研究表明,交通方式建设成本分摊随分担量变化而变化,并与随机感知系数和出行时间价值一起影响各方式分担率.与现有模型的对比表明,各方式分担率变化幅度与建设成本大小差异并非同向;交通方式选择的广义费用是动态变化的,不能仅仅依据静态的在途时间和票价进行方式分担率计算.该模型既能保证出行者的个体要求又能保障各种交通方式的持续运营,所计算的通道各交通方式分担率更符合实际.     

基于D-optimal试验设计的公共交通出行logit模型

以成都到龙泉片区的交通通道为研究对象,假设通道开通地铁的情况下,采用D-optimal试验设计意愿调查问卷,选择费用、时间等变量以及个人属性作为效用变量,建立公共交通出行的多项logit模型,结合意愿调查数据对模型进行求解,分析通道中公共交通出行选择行为,并预测成都到龙泉片区主要交通方式的客流分担率。分析表明,地铁将承担通道中大部分的客流。     

服务水平-运行效率-资源消耗传导下的 通道交通方式选择模型

分析研究运输服务水平、运行效率及资源消耗三者的互动影响机理,并构建相 关模型表征三者互动传导机制.用户对交通方式服务水平的感知程度影响其选择决策,用 户的出行需求直接影响交通方式的运行效率,运行效率的高低表征了资源被有效利用的 程度.在该互动传导机制下,构建基于出行链的通道交通方式选择MNL模型.以北京-西 安运输通道为案例,对模型进行验证.结果表明,普通铁路依旧承担着该通道内的主要运 输需求.     

基于MNL模型的城市公共交通出行时间价值估计

在进行公共交通换乘行为变化敏感度分析以及公交票价的制定过程中,均需将出行时间和费用联系起来考虑,出行时间价值是联系出行时间和费用的纽带．本文首先分析了基于随机效用最大化理论的Multinomial Logit（MNL）方式选择模型的基本思想,用MNL方式选择模型的简化模型对出行时间价值进行了量化．接着以北京市为例,考虑出行者的出行时间、费用以及收入等因素,估算出了北京市各种收入群所对应的出行时间价值．然后通过对选择公共交通出行者属性的分析,加权平均各种收入群对应的出行时间价值,最终估计出了北京市城市公共交通的出行时间价值．估算结果符合北京市的实际情况.     

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在进行公共交通换乘行为变化敏感度分析以及公交票价的制定过程中,均需将出行时间和费用联系起来考虑,出行时间价值是联系出行时间和费用的纽带．本文首先分析了基于随机效用最大化理论的Multinomial Logit（MNL）方式选择模型的基本思想,用MNL方式选择模型的简化模型对出行时间价值进行了量化．接着以北京市为例,考虑出行者的出行时间、费用以及收入等因素,估算出了北京市各种收入群所对应的出行时间价值．然后通过对选择公共交通出行者属性的分析,加权平均各种收入群对应的出行时间价值,最终估计出了北京市城市公共交通的出行时间价值．估算结果符合北京市的实际情况.     

区域运输通道内影响旅客出行方式选择的因素

首先给出运输通道的概念,阐述我国现有的旅客出行方式。从我国现有的这些交通方式入手,探讨影响旅客出行方式选择的因素,即影响人们选择出行方式的因素可分为宏观因素和微观因素。宏观因素如社会经济发展水平、城市化水平、交通政策等,决定着出行方式的总结构;微观因素如出行目的和出行时间,则决定交通方式的选择。     

基于非集计的交通枢纽站客流交通方式选择模型研究

在研究交通枢纽站客流交通方式选择的非集计多项Logit离散选择（MNL）模型的过程中,以火车客流换乘方式选择的影响因素为分析对象,确定出MNL模型中影响乘客选择公交车、地铁、出租车、私人小汽车等交通方式的特性变量,然后根据调研数据,应用SPSS数理统计软件对所建的MNL模型的参数进行运算和检验。结果表明,非集计模型对大型枢纽内的乘客换乘行为预测是可行的,并且相对于集计方法,它减少了调查样本的数量,更为经济和高效。     

城市土地利用特征对居民出行方式的影响——以深圳市为例

为缓解日益严重的城市交通问题、优化居民出行方式,有必要研究城市土地利用与交通系统的协调问题.以深圳市为例,应用多元Logit模型(MNL模型),纳入城市土地利用变量与出行者的家庭、社会、经济等变量,分析其对居民工作与非工作出行方式的影响.研究结果表明,出行起点的城市区位是影响居民出行方式的重要因素之一.相对于组团中心和...     

考虑潜变量的自动驾驶汽车租赁行为

将自动驾驶汽车（autonomous vehicle，AV）与分时租赁、点对点（peer-to-peer，P2P）租赁模式相结合，为出行者提供新型的出行方式. 为探究出行者租赁自动驾驶汽车的行为特征，分析出行者对AV分时租赁、AV P2P租赁、私家车、公共交通的选择意愿及其影响因素. 基于出行方式选择意愿的调查数据，将结构方程模型（structural equation model，SEM）与多项Logit （multinomial Logit，MNL）模型相结合，建立同时标定显变量与潜变量参数的结构方程-多项Logit （structural equation-multinomial Logit，SE-MNL）模型，对比分析了MNL与SE-MNL模型的参数标定结果. 研究结果表明:在95%的置信水平下，显变量中的出行费用、车内时间、驾照情况、出行目的、婚姻状况以及潜变量中的便捷性、安全性、乘车体验、舒适性对出行者选择AV分时租赁或P2P租赁的影响都是显著的；SE-MNL模型的拟合度较MNL模型高出2%～3%.