居民出行时间选择及拥挤收费政策

应用基于活动的出行需求预测方法,分析了居民出行的时间分布规律与影响居民出行时间选择的因素,分别建立了出发和到达时间选择模型,用长春市居民出行调查数据对模型进行了标定和验证。用已建模型对比评价了两种拥挤收费政策,证明了调整高峰时段小汽车出行费用策略不仅可以使居民的高峰时段出行减少大约18％,而且可以抑制小汽车出行,调整城市交通方式分配结构,说明已建模型可以全面有效地进行交通需求管理政策的评价。     

基于出行链的有车家庭假日出行方式组合研究

为了研究有车家庭居民出行链与出行方式组合的影响关系,将出行链划分为5种类型,并将出行链属性分为4类.利用2009年济南市居民出行调查数据,用基于多项logit模型的基本理论与建模方法,对影响城市居民出行方式组合的因素进行了研究,重点分析了出行链各项属性对居民出行方式选择的影响.模型分析结果表明,出行链中往返行程数量、出行链模式、出行链时间、出行链费用对于出行者选择何种出行方式组合有显著的影响.出行链复杂性的增加并不会直接导致私家车出行的增加,而随着往返行程数的增加会导致单一非私家车出行效用的显著增加.     

具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型

基于非集计模型与模糊数学理论,以城市群居民出行行为为研究对象,选择出行者的出行时间和出行费用作为影响因素,利用极大似然估计法进行参数标定,通过t检验、命中率检验与优度检验,将出行时间模糊化,忽略出行费用的影响,建立了具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型。将轨道交通与小汽车2种出行方式的时间模糊化参数分别选为0.1、0.3、0.5,分析了出行方式与出行时间对居民出行行为的影响。分析结果表明:轨道交通与小汽车的平均出行感知时间之比为0.8～1.2,且2种出行感知时间同等程度变化;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.1,小汽车出行时间小于70min时,出行者均选择轨道交通出行;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.3,小汽车出行时间小于67min时,出行者继续选择轨道交通出行,但当小汽车出行时间大于67min,小汽车出行时间模糊化参数分别为0.1、0.3时,出行者选择小汽车出行;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.5,小汽车出行时间小于58min时,出行者仍然选择轨道交通出行,但当小汽车出行时间大于66min时,出行者均选择小汽车出行。     

出行时间成本的影响因素及模型构造

为分析影响出行时间成本因素间的关系,界定了出行时间成本的概念,分析了影响出行时间成本变化的主要因素,并在此基础上构造出行时间成本模型.根据2014年北京市居民交通方式选择特性问卷调查数据,以“工资法”为计算原则,计算出了2014年北京市居民分方式、分目的的人均出行时间成本,并研究了不同出行方式下的出行时间成本的内在规律,为分析预测居民的出行决策、优化交通方式比例提供了可靠的理论依据.     

城市居民出行方式选择的结构方程分析

为克服Logit类模型的局限性,以出行链为分析单元,构建了快速城市化进程中居民出行方式选择的结构方程模型．首先,依据已有研究基础及城市化进程中居民出行特征,确定影响居民出行方式选择的3类因素,建立影响因素与出行方式之间的关系结构;在此基础上,构建结构方程模型,利用北京市居民出行调查数据对模型进行辨识与修正,最终得到了个人与家庭属性、土地利用、出行链等各类因素对出行方式的影响方向与程度．研究结果对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 BL 模型的居民小汽车出行行为研究

本文采用离散选择模型,对采集到的4071份调查问卷所得到的居民出行情况进行分析,建立了BL 模型,定量分析影响小汽车出行行为的影响因素.分析结果表明:家庭月收入、出行距离和是否拥有驾照对小汽车出行的影响最大,出行费用、出行时间等因素对是否选择小汽车出行也有显著影响,而年龄、出行目的等因素则对是否选择小汽车出行的影响不显著.随后,对小汽车出行概率影响显著的因素做了敏感性分析,模型检验的结果说明该模型具有较好的精度.     

基于多项logit模型的老城区通勤出行方式选择研究

探讨了老城区通勤者出行方式的影响因素,依据2013年合肥巢湖市居民出行调查数据,将出行方式划分为自行车、电动车、公共交通和小汽车4种类型。采用多项logit模型分析4种出行方式与通勤者个体特征、家庭特征和出行特征之间的关系。结果表明,老城区通勤者个体特征和家庭特征对出行方式选择的影响与已有研究一致;当出行距离较短,出行时间相对较少,老城区通勤者更加倾向选择电动车出行。     

卫星城居民出行特征及出行方式选择模型研究

卫星城居民出行特征及出行方式选择研究是解决卫星城交通问题的基础和前提。以南宁市浦口区为例,通过Access数据库对居民出行OD调查数据进行处理挖掘,从居民的出行频次、出行目的、出行方式、出行时耗及出行时间分布五方面对卫星城居民出行特征进行研究,总结出浦口区居民出行特征现状;挖掘并量化影响卫星城居民出行方式选择的关键因素,利用浦口区居民出行调查数据,构建居民出行方式选择多项Logit模型,通过SPSS软件进行模型拟合和标定。在模型拟合结果中,以公交车为例进行拟合结果分析,可得到影响选择公交出行的主要因素——性别、年龄以及有无公交IC卡,并通过计算以及模型预测值对模型拟合精度进行校验。结果显示,除非机动车预测效果较差以外,其余预测误差均在可接受范围内。     

出行成本对居民出行方式的影响

以北京市居民出行行为为研究对象,收集2010年部分区域居民出行基础数据,使用相关性分析筛选与居民出行方式选择密切相关的影响因素.以小汽车出行方式的效用函数与公共交通出行方式的效用函数的差值构建新效用函数,选择收入、出行目的、支付方式、出行时间比、出行成本比等作为影响因素,将小汽车和公共交通出行时间比划分为1∶5、1∶3、1∶1,分析出行成本对居民出行方式的影响.分析结果表明:当出行时间比为1∶5时,居民使用小汽车出行对应的弹性值均小于0.1,出行成本调节缺乏弹性;当出行时间比为1∶3时,对应的最大弹性值为0.39,当出行成本比为25时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间比为1∶1时,对应的最大弹性值为0.89,当出行成本比为22时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间在1∶3和1∶1之间,要使得小汽车的出行分担率为30％,则出行成本比为至少为5.     

大城市居民出行方式选择行为及影响因素研究——以北京市为例

居民的出行方式选择作为居民出行行为的一个方面,对于城市交通结构的构成有着重要的影响。结合目前北京市居民出行方式选择的总体情况,对影响人们出行方式选择的因素进行分析,并提出有利于北京市交通系统结构优化的建议,具有重要的现实指导意义。