交通事件影响下驾驶人行为选择计量分析模型

交通事件对人的行为选择具有重要影响.在充分考虑驾驶人认知特征的基础上,通过驾驶人意向行为问卷调查获取各类交通事件影响下驾驶人的行为选择数据,运用计量经济学的离散选择分析方法建立描述行为选择概率的二元Logit模型,分析交通事件下驾驶人行为选择的影响因素及特征规律.研究发现:驾驶人的性别、年龄、驾龄及各类交通事件产生的时间延误对驾驶人行为选择有显著影响,而不同类型交通事件这一因素对驾驶人的行为选择影响较小.研究结果可为交通事件发生前后的交通诱导策略提供依据.     

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可变信息板(VMS)通过发布实时的道路交通信息引导驾驶员的路径选择行为,是智能交通系统的重要组成部分之一,也是大城市缓解交通拥堵所采取的方法之一.为了定量分析VMS对驾驶员路径选择行为所产生的影响,本文采用SP调查法针对驾龄在1年以上的驾驶员进行问卷调查,使用SPSS20.0软件对调查数据进行分析,并在此基础上建立VMS诱导条件下驾驶员改变路径频率的有序多分类Logit模型,得出结论,驾驶员根据VMS所提供信息进行路径选择的主要影响因素为驾驶风格、出行时间、VMS可信度.     

小汽车与轨道交通出行方式选择行为分析

研究出行方式选择行为有助于引导私人小汽车出行者改乘轨道交通出行。以上海世博期间驾驶人的通勤出行为研究对象,通过RP和SP调查采集驾驶人实际通勤出行情况和世博期间的出行方式选择行为,得到小汽车相比轨道交通的出行时间节省量和费用差与是否选择轨道交通存在联系。应用离散选择模型分析出行方式选择的影响因素,建立二项Logit模型。结果表明,驾龄较短和低收入的驾驶人更愿意选择轨道交通,年轻驾驶人（相比年长者）、频繁使用小汽车者更愿意选择小汽车出行。     

停车收费影响下深圳居民公交出行选择研究

文章在对深圳停车收费与北京、东京等城市进行类比分析的基础上,对深圳居民的出行方式选择进行了调查,并基于二元Logit模型理论建立了深圳市停车收费影响下居民出行方式选择的概率模型,分析居民公交与小汽车出行方式选择行为的差异,探讨通过停车收费引导小汽车转向公交出行的规律。     

动态停车预约收费条件下的出行行为选择研究

近年来,停车预约动态收费发展迅速,但是现有文献缺乏对动态停车预约收费条件下的出行行为选择的影响因素和影响机理的研究。本文基于宁波市动态定价停车预约意愿问卷数据,综合考察了驾驶人的个人属性、出行特性、停车特征和建成环境,建立了预约、不预约、转移到其他停车场、转移到其他交通方式4种行为选择的巢式Logit模型,并对相关变量进行了显著性分析和弹性分析。结果表明:年龄、家庭年收入、出行目的、出发时刻、出行距离、停车时长、排队时间、预约费用、目的地停车场数量以及出发地和目的地是否有轨道站点影响显著,高收入、通勤、高峰小时出行和长时间停车的人群更倾向于选择预约停车。模型拟合结果显示,考虑出发地和目的地建成环境的巢式Logit模型能够在一定程度上提高出行行为选择预测的精准度。     

停车费率对客运枢纽停车行为的影响研究——以苏州市汽车南站为例

基于对苏州市汽车南站的停车行为调查,分析停车收费、停车后的步行距离、停车场使用的方便程度以及停车目的等对停车行为的影响,确定停车者停车的效用函数,建立分析停车者停车行为的多项Logit模型,并验证模型的可行性。     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

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探索了图形式可变情报板（GRIP）对驾驶员路径选择行为的影响.采用意向调查法（SP）获取驾驶员从两条拥堵状况不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Logit模型,揭示驾驶员对GRIP信息的响应行为规律.GRIP提供的路径交通状况信息分别用拥堵点与分流点的距离、拥堵路径颜色来度量.调查选取上海市延安西路立交前实际存在的一块GRIP,SP问卷为驾驶员构造了起终点之间含有两条替换路径的假想出行情境,借助SPSS软件对采集的行为数据进行建模.分析表明,GRIP信息会影响驾驶员的路径选择行为,不同的信息内容对驾驶员路径选择行为的影响是不同的,驾驶员对GRIP信息中出现红色特别敏感.此外,驾驶员的学历、年行驶公里数等个体属性也是影响驾驶员路径选择行为的因素.     

基于参考依赖法的出行者日常路径选择行为建模

为研究旅行时间不确定环境下出行者动态调节日常路径选择的行为特征,基于参考依赖行为理论建立了随机路网用户日常路径选择行为模型.引入了基于参考依赖的路径负效用,并设出行者每天的路径选择行为服从基于Logit模型的决策过程,给出了保持每日网络均衡的出行者日常旅行行为演化模型,分析了模型的稳定性,并利用相继平均法与Logit配流技术相结合的启发式算法进行求解.计算结果表明:路网的流量分布和出行者的参考点在一定的时间范围内将达到稳定状态,此时,传统的期望效用模型将低估总网络用户成本和高估由通行能力改善或拥挤收费政策所带来的收益,总量上达1%左右.     

基于二元Logit模型的驾驶员收费车道选择研究

通过分析驾驶员对收费站收费车道选择行为的规律特征,讨论了驾驶员收费车道选择行为的复杂性,确定模型的效用函数及概率计算公式.选取收费车道的排队长度、变换车道数、大型车数量、收费车道位置作为模型的特征变量,建立了驾驶员对收费车道选择行为的二元Logit模型.基于兰海高速钦州西收费站的实际观测数据,对各特征变量进行模型参数估...     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

旅游出行路径选择行为研究

针对旅游出行中的路径选择问题,以乌鲁木齐市南山风景区游客的路径选择行为调查数据为基础,建立旅游出行路径选择行为的多项Logit模型,探讨旅游出行路径选择行为的影响因素。研究结果标明:旅游出行路径选择行为受标识指向、标识语言等交通标志因素,以及游客对旅游景区的熟悉程度的影响,同时也受性别、族别等游客本身属性的影响。本研究成果可为观光旅游型道路交通标志的设置提供参考。     

信号交叉口过渡信号期间行人过街选择行为分析

主要对行人过渡信号期间信号灯不同显示方式下行人过街的影响因素进行分析,并建立了行人过街行为的预测模型.使用视频和问卷调查法,在重庆市3 个交叉口进行拍摄,记录下行人在过渡信号期间的过街行为.同时,对通过交叉口的行人使用截断式调查的方式进行问卷调查.问卷基于计划行为理论进行设置,为了验证问卷的有效性和科学性,调查后对问卷进行了信度和效度验证,结果表明该问卷能够反映过渡信号阶段行人过街选择行为的决策机理.同时,通过上述调查分析结果表明,心理因素中行人的态度对行人过街行为影响最大.用Pearson x2 检验法,分析了影响行人选择行为的因素,并建立了二元Logit模型预测行人在过渡信号期间的过街行为.     

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分析了影响城市轨道交通乘客路径选择的主要影响因素,建立了城市轨道交通路径选择的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。应用Logit模型对城市轨道交通网络的客流分配问题进行了理论建模,通过统计调查数据对模型和算法进行了有效性验证。通过问卷调查数据,采用极大似然估计方法,标定了模型中的参数,在有效路径搜索算法方面,提出了一种基于深度搜索优先和分支界定思想的有效路径搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合。最后,在北京市轨道交通网络客流中,运用本文所提出的模型和算法估算了立水桥站到国贸站OD对之间各有效路径被选取的概率,并通过实测调查数据进行了验证,结果表明了本文所提出的模型和算法的有效性。     

驾驶人个人特征对行车速度的影响

为分析驾驶人个人特征与行车速度之间的关系,采用个人属性调查和实车试验相结合的方法,获得80份驾驶人行车速度记录数据。按照驾驶人行车超速时间与总行车时间的比例,将驾驶人超速选择行为区间划分为4个小区间。运用非集计理论,将驾驶人的性别、年龄、性格、教育程度、驾龄等个人特征作为影响因素,并将4个小区间作为4个选择肢,建立了驾驶人个人特征对行车速度的影响度量模型,并结合弹性理论分析了各个影响因素的敏感度。分析结果表明:驾驶人的性别、年龄、教育程度、矫正视力、职业驾驶人和发生交通事故6个影响因素对应的弹性值均小于1.000,说明上述因素对速度选择行为缺乏弹性;在4个小区间上,驾驶人的驾龄对应的弹性值分别为6.287、3.211、3.438和2.450,性格对应的弹性值分别为1.249、1.045、2.033和3.672,说明性格和驾龄2个影响因素对行车速度选择行为富有弹性,影响显著。     

VMS对驾驶人路径选择行为影响的仿真研究

结合北京市可变信息板（VMS）应用现状,研究在不同道路状况下VMS对驾驶人路径选择行为的影响。通过SP调查收集相关数据,引入重力模型和Logit模型进行数据分析,利用VISSIM软件实现了静态交通模拟和动态交通模拟。研究表明,当部分驾驶人按照VMS提示信息选择替代路径后,道路拥堵状况得到缓解,路网平均延误时间减少23．63％;随着路段车流密度增大,VMS诱导效用递增,在第46min出现效用最大值;因拥堵造成平均车速在30km·h。左右的城市快速路最适宜设立VMS以改善路网运行状况。     

机动车闯红灯行为影响因素分析

信号控制交叉口由闯红灯引起的交通事故具有较高的伤亡率。为深入了解闯红灯行为的影响因素,利用人工记录与视频观测结合的方法对上海市4个信号控制交叉口进行调查。基于流行病学影响因素研究方法选择未闯红灯行为作为对照组与闯红灯行为对比,以排除无关因素。对调查数据进行行为编码,考虑到各个交叉口的异质性,基于随机效应逻辑斯特模型在交叉口层面分析驾驶环境、驾驶人特点、车辆特征对闯红灯行为的影响。结果表明,本地驾驶人、男性驾驶人、客车更容易闯红灯,流量大会增加闯红灯的可能性;此外,是否为本地车辆、车内是否有乘客对闯红灯行为也有显著影响。     

轨道交通车站行人路径选择研究

为了解轨道交通车站内的客流分布特征,对车站内行人路径选择的影响机理进行分析,可知路径选择是步行网络特性、线路特性等外部因素以及出行者内部因素相互作用直至均衡的过程。依据效用最大化理论,以步行距离、步行时间、垂直步行设施类型和路径重复系数为路径选择的主要影响因素,建立了行人路径选择的多项Logit模型。选取上海市轨道交通3号线赤峰路站为调查对象,收集车站静态信息以及行人步行路径、步行时间等动态信息,利用SPSS软件对模型进行标定,量化分析了各影响因素对行人路径选择作用的大小。经过模型检验,模型预测的总体正确率为78%。     

自驾车旅游交通行为分析模型

随着我国私人小汽车保有量的迅速增加和旅游业的繁荣,自驾车旅游交通需求不断增加。由于旅游交通需求与传统通勤交通需求有很大的差异,在进行旅游交通规划时,必须对旅游交通需求进行分析。从行为分析的角度,在对旅游交通行为进行调查分析的基础上,利用Logit模型,分别建立了全国和北京市的周末自驾车旅游出行行为模型。分析结果表明：收入是影响个体自驾车旅游出行的主要因素。     

不同信息下的逐日路径选择行为实验与模型

为研究先进出行者信息系统(ATIS)对出行者逐日路径选择行为的影响，本文基于 Braess路网设计5组具有不同ATIS市场占有率(0、25%、50%、75%、100%)的行为实验.结果表明：3条路径的流量及新增路径保持选择的次数持续波动，随着ATIS市场占有率增大，路网平均行程时间趋于用户均衡，新增路径保持选择的次数呈现增长趋势，且被试对新增路径的选择性偏好增强，Braess悖论的效果也更明显.基于5组实验数据，分别建立普通Logit模型和基于面板数据的随机效应Logit模型刻画路径选择行为.结果表明：当ATIS市场占有率为0时，最佳模型为普通Logit模型；当ATIS市场占有率增大甚至达到100%时，最佳模型均为随机效应Logit模型；未配备ATIS的出行者的个体差异性比配备ATIS的小.