基于不同偏好的出行者路径选择行为研究

从道路的静态(行驶距离)、动态(道路通行质量)两属性出发构建基于出行者路径选择偏好的出行费用函数,结合Logit改进模型,分析不同偏好下出行者路径选择行为的特点。算例表明:基于不同属性构建的出行费用函数可有效反映出行者偏好;考虑到路段重复因素的Logit改进模型可有效反映不同偏好对出行者行为的影响;改进模型更能反映真实的选择概率且计算简便。     

基于决策场理论的出行者动态决策行为研究

为了研究出行者进行路径选择时的动态决策过程,本文采用决策场理论,研究 了多属性条件下,机动车出行者的微观和宏观动态决策行为.分析了决策场理论的基本模 型,构建了出行者动态决策行为场景和框架,以历史出行时间、预测出行时间和两者综合 值作为出行者决策的路径属性,并根据属性与实际出行时间的差值为依据,提出了出行 者注意力权重矩阵计算方法.通过算例分析发现,自由流出行时间对出行者决策影响较 大,出行者对路径属性的依赖性非常强,决策过程中存在路径偏好反转的现象,表明出行 者动态决策过程是随时间不断变化的,路径选择是时间累计的结果.     

基于随机系数Logit模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于随机系数Logit 模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

不确定性对城市交通出行者路径选择的影响

为了研究城市交通中旅行时间的不确定性对出行者路径选择的影响,基于展望理论,提出了出行者规避不确定性假说,应用贝叶斯模型分析了重复出行中出行者对不确定性的认知更新及其对出行行为的影响,并通过调查数据进行了实例验证。分析结果表明:77.73%的出行者偏好旅行时间不确定性小的路径;路径旅行时间不确定性降低时,有66.39%的出行者改变了出行时间,平均时间预算减少了10.03%;对路径熟悉程度增加时,有70.90%的出行者改变了出行时间,平均时间预算减少了15.56%。可见,出行者的出行时间预算随旅行时间不确定性的下降和重复出行的增加而减少。     

高速路节日免费通行对小汽车出行者选择行为影响研究

出行成本是出行者在选择出行方式时的重要考虑因素。随着我国高速公路网和收费政策的逐步完善,自驾已成为出行者考虑选择的主要出行方式。为研究节日里选择小汽车出行的用户特征及影响因素,通过意向调查的方式对小汽车出行者的偏好进行调查。应用二项Logit模型建模分析,结果显示个人属性、出行属性以及出行环境等都在不同程度上影响出行者的节日出行选择行为,其中小汽车拥有状况、驾龄、旅行时间、出行者在以往节日里选择的出行方式、通行费、线路熟悉程度等对节日出行行为影响较为显著,该研究成果在交通预测、交通管控等方面具有指导性作用。     

信息作用下出行者短期决策行为分析

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

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出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

逐日路径演化中出行者信息偏好的实验分析

在逐日出行过程中,出行者对各类信息的偏好是一个动态变化的过程,不同出行者对同类信息的偏好也不同.本研究搭建不同信息条件下逐日路径选择实验场景,用信息偏好系数表征不同类别信息对出行者感知时间影响的相对权重,研究出行者信息偏好的演化规律与分布特征.实验结果表明,出行个体信息偏好的演化存在3种类型,出行群体对感知时间的信息偏好系数先震荡增加后逐步稳定,出行个体对感知时间的信息偏好系数在出行群体中成正态分布.与只提供完全历史信息相比,同时提供基于指数平滑法的系统预测信息会降低出行者对感知时间的偏好.     

无人驾驶汽车对出行方式选择行为的影响

无人驾驶汽车对出行者出行选择行为具有重要影响,进而可以影响到城市交通需求、城市空间布局和城市规划. 基于扩展技术接受模型和考虑不同出行者偏好的异质性,建立带潜变量的随机系数Logit模型,研究出行者的出行特征、心理潜变量和个体的社会经济属性对无人驾驶汽车选择行为的影响. 结果表明:与传统的多项Logit模型相比,带潜变量的随机系数Logit模型拟合度更高;不同的出行者对出行费用的偏好具有异质性,在效用函数中,出行费用服从正态分布;无人驾驶汽车选择行为不仅受到出行特征和社会经济属性的影响,而且还受到感知信任、社会规范和行为意向等心理潜变量的影响;降低无人驾驶汽车的出行费用可以提升出行者选择无人驾驶汽车出行的概率.      

交通事故下出行者非理性出行行为研究

基于前景理论,研究交通事故下出行者路径选择行为规律.应用前景理论,考虑交通事故的发生概率,以出行者出行总花费时间作为出行效用,提出出行者路径选择的效用函数;然后通过分析出行者效用函数的分布规律,在出行效用连续随机分布的条件下,建立出行者感知效用模型.通过连续函数离散化方法构建出行者路径选择模型.通过一个算例,描述非理性条件下出行者选择行为,并分析交通事故的特征对效用值和选择结果的影响,说明感知效用为0 的参考点并不是路径实际效用分布的期望值,而是比期望值小.     

城市轨道交通通勤客流路径选择改进模型研究

为解决城市轨道交通线网内乘客出行路径难以确定的问题,本文针对以往研究不足之处,全面选取出行者特征属性、出行特征属性及路径特征属性作为研究变量,构建了考虑乘客有限理性及选择偏好异质性的路径选择模型。采用序列正交法生成SP调查问卷,以通勤客流为研究对象在成都市开展路径选择行为调查。基于调查数据对模型标定,分析了影响因素的显著性、异质性以及正负向性,最后将本文建立模型与以往研究建立模型进行对比,从拟合优度及预测效果两方面验证了本文模型的有效性。     

基于决策过程的停车换乘行为研究

文中从决策过程分析的角度出发,利用决策过程分析理论,采用计算机仿真的方法,分析了多方式选择情景下的停车换乘行为.通过一次选择决策行为分析得出,出行者存在多方式选择权衡比较、偏好反转等决策现象,通过分析决策阈值、初始偏好对停车换乘选择行为的影响得出,采取一定的措施,如为出行者提供停车换乘设施信息服务、通过免费换乘减少对小汽车的依赖性等,将会影响出行者的决策行为过程而使其转向停车换乘出行.     

有限理性视野下出行者出行方式选择分层Logit模型研究

在传统分层Logit模型的基础上,放松出行者完全理性的假设,基于有限理性满意决策准则,建立了多方式有限理性分层Logit(BRNL)模型,来描述出行者的方式选择行为.模型假设当方式间的成本差在无差异区间内时,出行者依据偏好或随机进行方式选择;否则,出行者将选择出行成本更小的交通方式.此外,提出了一种嵌套的相继平均算法对模型进行求解.最后,通过一个数值算例验证了模型的合理性和算法的有效性.研究结果表明,出行者并不总是选择出行成本最小的交通方式,其选择行为与出行者的理性程度和偏好有关,且理性程度越低,出行者对方式间的成本差越不敏感.     

基于SP调查的枢纽对外出行衔接方式选择行为

研究出行者对铁路客运枢纽的对外出行衔接方式选择行为。设计意向偏好调查(Stated Preference,SP)问卷,调查出行者出行行为偏好。在调查数据的基础上,以多项式对数(Multinominal Logit,MNL)模型为基础,建立枢纽旅客对外出行衔接方式选择模型,并借助NLogit软件对模型参数进行标定,结合实际算例,求解模型,得到枢纽对外出行各衔接方式选择概率。结果表明:出行者选择公共交通衔接方式的概率较大,尤其是选择地铁的概率超过50%。研究结果对公共交通工具提速、提升发车频率及缓解城市交通压力具有一定的参考作用。     

考虑出行者不同理性程度的拥堵交通流分配方法

为研究出行者感知偏好对交通分配结果的影响,本文构建了微观路径选择模型,提出拥堵条件下受路段通行能力限制的交通分配算法。引入出行者决策过程中的后悔和无差别化阈值,考虑出行时间和排队时间的心理感知差异,构建不同理性程度下的路径选择概率模型。在集计水平上,考虑当前路段及其上下游路段通行能力限制、路段车辆空间排队和溢出,提出路段车流量流入、流出的修正方法。采用增量加载分配方法,研究路段车辆的消散特性,再现了从个体路径决策到宏观路网状态的演化过程。基于Nguyen-Dupuis仿真网络,比较不同算法下各路段的拥堵车辆和各路段车辆流入、流出情况。结果表明：出行者个人偏好感知会显著影响拥堵路段的成本函数,是出行者路径选择的关键因素,但是出行者个人偏好对非拥堵路段的车辆流入、流出影响较小;考虑个体偏好的交通分配方法能降低路网的平均饱和度。本文提出的考虑有限理性的拥堵交通分配方法可应用于拥堵路网的交通诱导,有利于促进道路资源的合理利用。     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

尾气污染对自行车出行选择的影响研究

为了解机动车尾气对自行车出行的影响,首先在出行者离散选择模型效用函数基础上,引入尾气污染效用项．然后提出尾气污染规避附加时间的概念,并基于调查数据给出不同道路空气质量等级下尾气规避附加时间的计算方式．建立考虑尾气污染效用项的自行车网络分配模型,最后通过算例分析效用函数修正前后自行车流网络分配的差异。这对于研究自行车路径选择行为以及合理规划自行车道路资源具有一定的意义。     

尾气污染对宜行车出行选择的影响研究

为了解机动车尾气对自行车出行的影响,首先在出行者离散选择模型效用函数基础上,引入尾气污染效用项,然后提出尾气污染规避附加时间的概念,并基于调查数据给出不同道路空气质量等级下尾气规避附加时间的计算方式,建立考虑尾气污染效用项的自行车网络分配模型,最后通过算例分析效用函数修正前后自行车流网络分配的差异.这对于研究自行车路径选择行为以及合理规划自行车道路资源具有一定的意义.     

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在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.