考虑居住区位的公共交通出行行为分析模型

为探讨不同层面居住区位对公共交通出行行为的影响，基于计划行为理论与群体动力理论，构建涵盖居住区位与心理影响因素共同作用的多水平结构方程模型.模型同时考虑个体层面与社区层面变量对出行选择的影响，利用Mplus软件标定模型参数.结果表明，不同层面变量对出行行为意向的影响存在差异.个体层面变量对行为意向的影响程度由大到小依次为：居住区位(0.665)、主观规范(0.664)、行为态度(0.577)、知觉行为控制(0.547).社区层面变量的影响程度为：行为态度(0.736)大于居住区位(0.646).     

考虑居住区位的公共交通出行行为分析模型

为探讨不同层面居住区位对公共交通出行行为的影响，基于计划行为理论与群体动力理论，构建涵盖居住区位与心理影响因素共同作用的多水平结构方程模型.模型同时考虑个体层面与社区层面变量对出行选择的影响，利用Mplus软件标定模型参数.结果表明，不同层面变量对出行行为意向的影响存在差异.个体层面变量对行为意向的影响程度由大到小依次为：居住区位(0.665)、主观规范(0.664)、行为态度(0.577)、知觉行为控制(0.547).社区层面变量的影响程度为：行为态度(0.736)大于居住区位(0.646).     

建成环境对老年人出行行为影响的空间异质性

随着积极应对人口老龄化战略的提出，老年人成为亟需关注的重要群体.为弥补现有交通出行研究多关注建成环境对老年人出行行为全局影响的不足，融合2011年香港特区政府组织的大规模交通习惯调查数据、地理数据和谷歌街景图像数据，测度老年人出行倾向和多个建成环境变量，建立三层随机截距（一层：个人，二层：家庭，三层：社区）二元logistic回归模型和地理加权二元logistic回归模型，分析建成环境与老年人出行倾向的复杂关联关系，并借助ArcGIS平台对关联关系进行可视化.研究结果发现：人口密度、土地利用混合度、交叉口密度和绿视率正向影响老年人出行倾向；地铁可达性和公园可达性的影响不显著；建成环境要素对出行倾向的影响存在空间异质性；土地利用混合度对出行倾向的局部影响是双向的，在城市西部为正向，而在城市东部为负向.     

社区建成环境对机动车行驶里程影响的空间异质性模型

为指导社区生活圈打造绿色出行环境，定量解析社区建成环境对居民小汽车行驶里程 (VMT)影响的空间异质性。基于建成环境的5D维度选取人口密度、土地利用多样性及公交站点密度等6个指标刻画建成环境，在《社区生活圈规划技术指南》的基础上，结合步行速度和非直线系数等指标差异化界定社区生活圈尺度，利用POI数据和道路网络等地理空间数据测度建成环境。以保定市居民出行行为调查数据作为实证研究数据来源，构建考虑自变量尺度变异的多尺度地理加权回归模型(MGWR)。研究结果表明：对比最小二乘回归(OLS)模型与传统的地理加权回归(GWR)模型，纳入变量尺度异质性的MGWR模型降低了残差的自相关性，且调整后R2 相比于GWR模型与OLS模型分别提高了1.8倍与6.0倍；从标准化系数来看，社区建成环境指标中，土地利用混合度和公交服务水平对VMT影响最大；社区建成环境指标中，路网密度与交叉口密度接近全局尺度，空间异质性较弱，其余建成环境变量均具有较强的空间异质性，需要进行差异化的空间设计；社区建成环境指标局部回归系数的空间分布模式呈现“中心-外围”变化趋势，与城市形态有较强的耦合。     

基于SEM和ANN的新冠肺炎疫情期间大学生校内出行行为影响因素研究

为明确新冠肺炎疫情期间大学生校内出行行为的影响因素,从而更好地满足大学生的校内出行需求,对大学生的感知建成环境、态度、出行行为的相互作用关系及其受到的新冠肺炎疫情的影响进行研究.针对大连理工大学在校大学生进行问卷调查,收集个人基本属性、感知建成环境、态度、工作日和休息日的出行次数等相关数据,建立结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)以探究各变量间的作用路径,并应用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)对各影响因素对于出行行为的重要性进行排序.结果显示:①感知建成环境,尤其是便利性,对休息日出行行为(路径系数为0.241,P<0.05)和工作日出行行为(路径系数为0.193,P<0.05)均有显著正向影响;②态度对休息日出行行为(路径系数为0.200,P<0.05)有显著正向影响,对工作日出行行为无显著影响;③态度对感知建成环境的影响和感知建成环境对态度的影响均显著,但前者相对更强;④新冠肺炎疫情对感知建成环境和态度有显著负向的直接或间接影响.基于以上研究结果,建议各高校通过完善校园基础设施、优化布局,以改善大学生对校园建成环境的感知,培养积极的出行态度,从而促进大学生身心健康发展.     

心理因素影响下游客节假日错峰旅游出行行为研究

错峰出行是解决出行时间集中引起交通拥堵问题的重要措施. 本文以节假日游客错峰出行行为为研究对象，探究心理潜变量对其错峰出行意向及行为的影响机理. 基于计划行为理论，同时考虑节假日旅游满意度，构建节假日游客错峰旅游出行行为的结构方程模型. 定量研究了态度、主观规范、知觉行为控制、节假日旅游满意度4 个心理因素对游客节假日错峰旅游行为意向及行为的影响. 最后通过问卷调查数据进行了实例分析. 研究结果表明，4 个潜在变量对节假日错峰旅游出行行为意向具有显著影响，其中知觉行为控制是关键因素且影响最大，节假日旅游满意度对节假日错峰出行行为意向及行为有显著负向影响. 本研究可为节假日游客错峰旅游出行措施的制定提供参考依据.     

中低收入人群居住地与出行选择行为研究综述

中低收入人群是社会发展过程中具有典型特征的一类特殊群体,而居住与出行是生活质量的核心要素,开展中低收入人群居住与出行选择行为系统综述,对促进城市空间结构优化、改善交通出行环境具有基础作用.本文主要从居住地选择与满意度评估、出行选择行为、居住地与交通出行关联性三个层面,对中低收入群体居住与出行选择行为涉及的关键科学问题、特征指标、分析模型、存在不足进行分析评述.总结发现:相关研究对象上缺少针对中低收入特定人群,研究方法将居住和出行划分为两个系统,宏观空间布局模型与微观行为分析模型相互独立,测量指标以可直接观测的外在变量为主,居民内在主观感受变量考虑不足.最后,提出了未来中低收入群体居住与出行选择行为一体化研究的发展方向.     

心理因素影响下游客节假日错峰旅游出行行为研究

错峰出行是解决出行时间集中引起交通拥堵问题的重要措施. 本文以节假日游客错峰出行行为为研究对象,探究心理潜变量对其错峰出行意向及行为的影响机理. 基于计划行为理论,同时考虑节假日旅游满意度,构建节假日游客错峰旅游出行行为的结构方程模型. 定量研究了态度、主观规范、知觉行为控制、节假日旅游满意度4 个心理因素对游客节假日错峰旅游行为意向及行为的影响. 最后通过问卷调查数据进行了实例分析. 研究结果表明,4 个潜在变量对节假日错峰旅游出行行为意向具有显著影响,其中知觉行为控制是关键因素且影响最大,节假日旅游满意度对节假日错峰出行行为意向及行为有显著负向影响. 本研究可为节假日游客错峰旅游出行措施的制定提供参考依据.     

城市轨道交通乘客满意度多群组结构方程模型

为解决现有城市轨道交通乘客满意度模型中缺少变量间相互关系描述,不能定量 描述变量对满意度结果影响规律的问题,本文引入结构方程理论,构建了城市轨道交通乘客 满意度多群组分析模型,定量分析各潜变量间的路径系数,最后依据样本特性进行分群研究. 结果表明：服务质量、企业形象、乘客信任对乘客满意度均具有显著的正向直接影响,忠诚度 对满意度产生间接影响;服务质量(0.98)、企业形象(0.59)、乘客信任(0.52)、忠诚度(0.03)对满意 度的影响效应依次递减;不同性别与不同职业分群条件下乘客满意度作用大小存在显著差异.     

社交网络交通信息对出行方式选择行为影响模型

为解决社交网络交通信息对出行方式选择行为影响缺少定量描述方法的问题,基于技术接受理论,提出感知有用性、感知易用性、感知风险性等 7个潜变量作为出行者对社交网络交通信息的心理感受变量.结合个人属性变量、出行方案属性变量共同构建融合社交网络交通信息影响的出行方式选择行为混合离散模型,运用重庆市问卷调查数据进行实证分析.结果表明,混合模型优度比提升了 0.171,同时,心理感受变量中感知风险性对选择结果有负向影响,其余变量对选择结果均为正向影响,而感知有用性(0.757)、主观规范(0.646)、感知信任 (0.502)对结果影响最大.     

基于父母出行特性的学生出行方式选择研究

研究家庭成员出行方式对学生出行方式选择的影响,可以更有针对性地制定 学生出行需求管理策略.以学生出行为研究对象,将父母出行方式作为选择方程的因变 量,学生出行方式作为结果方程的因变量,运用Heckman Probit 模型建立基于父母出行方 式选择的学生出行方式选择模型,利用海宁市数据进行验证.结果显示,父母选择小汽车 出行对学生选择小汽车和电动自行车出行有显著正向影响;父母选择公交出行对学生选 择小汽车和步行出行有显著负向影响;父母出行方式对学生选择公交出行无显著影响; 小汽车拥有情况、是否有人接送、公交满意度和出行距离对学生出行方式选择影响显著.     

基于出行时间可达性的公共交通竞争力评估模型

为实现区域公共交通与小汽车间出行竞争力的定量化评价和影响关系解析,利用公共交通动静态数据、出租车运行数据及出行调查数据提取公共交通个体出行链和小汽车出行用时等信息,结合路径规划API(Application Programming Interface)计算公共交通及小汽车全过程出行耗时,基于全过程出行时间可达性视角构建公共交通竞争力评价模型;考虑公共交通竞争力的空间效应,分别选取土地利用和交通设施因素作为解释变量,提出基于空间杜宾模型的公共交通竞争力影响模型;以北京市为例,探究早、晚高峰等不同时段下区域公共交通竞争力与各影响因素之间的交互关系。结果表明：早、晚高峰期间公共交通竞争力的平均值均在1.50以内,平峰时段约为1.74,市中心区、地铁沿线和大部分居住社区周边区域的公共交通出行竞争力相对较高;各时段下公共交通竞争力呈现明显的空间依赖性,且存在“低-低聚集”“高-高聚集”的典型聚集区域;土地利用混合度、办公就业密度和地铁站点密度等因素具有显著的负向空间溢出效应,而道路网密度和绕行系数则表现出显著的正向效应。综上,所提出的评价模型能够定量化评估公共交通竞争力,所建影响模型能够在考虑空间依赖性的基础上解释竞争力与因素间的相互关系。     

基于地铁刷卡数据的通学模式影响机理研究

长距离的通学出行是导致中小学生被家长用小汽车接送的关键因素,鼓励中长距离通学学生使用地铁出行可以减少他们对小汽车的依赖.本文在考虑潜在接送行为的基础上,利用地铁IC卡刷卡数据研究了南京市中小学生的地铁通学模式.通过识别出地铁通学人群及对应的通学记录,把学生地铁通学行为分为只去不回 (HTSO)、只回不去 (STHO)、往返 (SHUTTLE)和其他(OTHERS)模式,并建立多元Logistic模型分析了学生出行特征、所在区位、居住地及学校周边建成环境特征对其地铁通学模式的影响.模型结果显示,学生的出发时刻、出行频率、居住地区位、学校区位及建成环境对地铁通学模式有显著影响,且居住地和学校周边建成环境对学生通学模式的影响不同.     

基于机器学习模型的建成环境对小汽车拥有行为的影响

为分析家庭小汽车拥有行为，同时考虑居住地和工作地建成环境的影响，构建梯度提升迭代决策树(GBDT)模型；分析社会经济属性，居住地、工作地建成环境属性对小汽车拥有行为的影响程度，并基于长春市居民出行调查数据进行实证研究.结果表明：3类影响因素中，社会经济属性对小汽车拥有行为的影响最大(58.95%)；职住地建成环境属性均对家庭小汽车拥有行为具有显著影响，且居住地建成环境影响(23.77%)高于工作地建成环境(17.28%)；职住地建成环境属性中，除居住地交叉口密度，工作地到中央商务区(CBD)距离及公共交通站点密度外，其他建成环境属性对小汽车拥有行为的影响均大于5%.因此，有必要同时优化职住地的建成环境来抑制小汽车拥有量的增长.