出行方式选择行为的个体时间感知差异性建模分析

采用系统捕捉和随机捕捉两类捕捉形式对出行方式的时间感知差异进行建模分析，以验证出行方式选择中时间认识的个体差异性，为更准确的交通方式划分预测提供模型参考。系统捕捉通过在Logit模型中分别设置性别、收入与出行时间的交叉变量以捕捉性别和收入不同导致时间价值认识的差异；随机捕捉通过假定出行时间参数分别服从正态分布、均匀分布、对数正态分布以及约翰逊分布4种随机分布形式，利用Mixed Logit模型捕捉出行者对时间感知的差异。结果表明：出行方式选择中出行者对时间重要性认识存在差异，男性比女性对时间要求高，高收入者比低收入者对时间估值更高；随机捕捉较系统捕捉更能捕捉到出行时间的感知差异，且约翰逊分布较其他分布对时间感知差异性的模拟更优。     

应用Mixed Logit模型估计非同质旅行时间价值

采用计算机模拟的方法,假设时间和费用的参数服从正态分布、对数正态分布、确定性常数等多种形式,得出了上海黄浦江水上巴士调查的旅行时间价值分布及数字特征,并根据时间价值分布函数进行方式分担,和Logit模型进行了对比.考虑不同出行者对时间和费用的不同敏感性,即具有不同的时间价值,可以更加准确地预测交通方式分担比以及分析交通定价政策对交通行为的影响.     

公交分担率测算分析与研究

论文从公交分担率的宏观影响因素(社会经济发展、交通基础设施、土地利用、交通政策)及微观影响因素(出行者特性、出行特性、交通方式特性)入手,通过分析研究非集计模型的理论,对关键影响因素进行量化处理,利用南京市现状居民出行调查数据和Trans CAD软件构建了多项Logit(MNL)模型,并对模型计算出的参数结果进行分析,求出样本中各居民所选择常规公交、地铁、出租车这些公共交通的出行方式概率,并与实际公交分担率进行对比,根据绝对误差来评价了模型精度。最后结合交通需求管理的原理以及模型变量提出了提高公交分担率的相关策略。     

Mixed Logit模型随机参数分布形式选择探讨

Mixed Logit模型参数的分布形式的选择对模型物理意义的阐释和模型的实际应用均有十分重要的影响。选取正态分布、对数正态分布和均匀分布3种代表性分布函数进行分析，以Daganzo1979年应用Logit模型进行交通方式划分模型标定所采用的原始数据进行试验研究，并将试验结果与Logit模型结果进行对比。研究结果表明：Mixed Logit模型对原始数据的拟合性更好；3种分布函数分别适应于不同特点的参数；Mixed Logit具有更为丰富的物理意义，对个人选择交通方式的偏好信息表达更为清晰。     

基于前景理论的城市居民交通方式选择研究

在四阶段交通需求预测中，由于个人出行行为的不确定性，交通方式分担预测成为一个难点。为分析城市居民交通方式选择，文中针对带有出行者期望且属性值为区间数的多属性决策问题，提出一种基于前景理论的决策方法，以参照点为基础计算收益和损失矩阵，以得到的各种交通方式综合前景值为效用值，通过经典的Logit模型计算得到个人出行交通方式的概率；最后通过一简单算例验证了该方法的有效性。     

家庭收入差异对出行方式选择的影响分析

出行者时间价值是影响出行决策的最重要因素之一,研究时间价值有利于准确构建方式划分离散选择模型.在分析居民出行调查数据的基础上,应用聚类树分析对家庭收入分组的合理性进行了探讨,分别对每种出行方式的出行者家庭收入统计分析,说明家庭收入对家庭成员出行方式选择的影响.在说明家庭收入与出行时间价值之间关系的前提下,提出家庭共享时间价值的概念,数据拟合的结果发现家庭共享时间价值服从对数正态分布.分别基于MNL模型和ML模型构建出行方式选择模型以家庭共享时间价值为主要变量的对比模型,研究了设置家庭收入变量与不设置家庭收入变量、设置家庭收入分段变量与设置家庭收入常量、设置服从对数正态分布的费用项随机系数与不设置费用项随机系数3类情况下模型的精度和准确程度.当设置家庭收入变量且费用项系数服从对数正态分布时,拟合效果最优,居民对交通出行的主观支付意愿期望值约为家庭共享小时收入的2倍.      

Mixed Logit模型及其在交通方式分担中的应用研究

离散选择模型的典型代表Logit模型简洁易用的特点使其在经济、交通等领域得到了广泛的应用，但同时Logit模型的两个重要缺陷限制了其应用范围。在分析了Logit模型固有的两个缺陷和Mixed Logit模型的良好性质后，比较了Logit模型与Mixed Logit模型的差异，对Mixed Logit模型的算法进行了研究，并借助SAS统计软件提供的仿真算法给出了详细的工程实践应用范例。结果表明，Mixed Logit模型有着更丰富的物理含义，对个人出行交通方式选择行为的描述更符合实际。     

多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究

为了科学评价多模式公交信息服务对出行方式选择行为的影响,基于超级交通网络理论,从出行链的角度分析了多模式公交信息服务对出行方式选择的影响机理,并在构建巢式Logit出行方式划分模型的基础上引入行程时间可靠度因子改进效用函数;根据上海市某郊区得到的显性偏好调查数据,利用极大似然法对巢式Logit模型进行参数标定后,对有无多模式公交信息服务条件下的出行方式分担率进行了计算和对比分析.研究结果表明:多模式公交信息服务能够有效引导轿车及其他个体机动化出行方式向多模式公交系统转移,提高了公交出行比例.研究结果可为大城市公共交通信息系统的改善和建设提供决策支持.     

基于竞争模型的轨道交通与常规公交共线分析

轨道交通与常规公交在一定的出行距离上会产生客流竞争,研究两者的共线关系,对于实现两者的有效协调,提高城市公共交通的运营效率意义重大.通过分析轨道交通与常规公交方式选择影响因素,选取建模的主要变量:出行时耗和费用.将方式选择的影响因素进行量化,作为效用函数,建立轨道交通与常规公交方式选择的Logit模型.在建模的基础上,运用深圳市的交通调查数据进行案例分析,研究两者共线运营时的分担率变化规律.发现随着共线距离的增加,轨道交通分担率逐步增大,常规公交分担率逐步减小.在特定票制下,两者分担率曲线存在突变点.依据分析结果,提出轨道交通与常规公交线网设计的相关建议.      

出行者环保意识对低碳交通政策支持度的影响

为减少汽车尾气污染,政府部门应制定交通政策推动出行者采用低碳出行方式。有效的交通政策需要深入了解影响出行者低碳出行的心理因素。通过实证分析,研究出行者环保态度、环保行为、公交偏好等潜在变量对低碳交通政策支持度的影响。基于结构方程模型（SEM模型）的基本原理,建立模型假设,并通过Mplus进行数据分析。研究发现,环保态度会直接影响环保行为、公交偏好,环保行为直接会影响公交偏好,公交偏好会直接影响低碳交通政策支持度;但环保态度和环保行为对低碳交通政策支持度没有直接效应。在95%的置信水平下,性别、婚姻状况、私家车拥有情况、房产拥有情况、是否开车上班对结构方程模型均无显著影响;但在90%的置信水平下,性别、教育程度对结构方程模型的影响显著。      

基于意向调查数据的非集计模型研究

当交通系统中引入新的交通方式时,传统的基于实绩选择调查数据的交通需求预测方法对于方式分担预测将会无效。本文以新交通方式的分担率预测模型为研究对象,提出基于实绩选择调查和假设意向调查组合数据的非集计模型,对模型中各种交通方式的效用函数进行了深入研究,并以东直门至首都机场的轨道交通客流预测为例,进行了参数估计和轨道分担率预测。实例研究表明,模型能够较准确的预测出新交通方式的分担率。     

适于交通方式划分的NL模型巢式层次结构研究

为准确把握Nested-Logit模型（NL模型）在交通方式划分中的应用,以交通方式巢式层次结构为研究对象,在分析交通方式选择影响因素和各交通方式之间的相关性的基础上,根据人们在选择交通方式过程中首先考虑因素的不同,构造了不同的交通方式巢式层次结构方案,并提出基于拟合优度度量的判断方法优选巢式层次结构方案。根据实例旅客出行调查数据,利用SAS软件对拟合优度度量系列组进行比较分析,分析结果表明：基于拟合优度度量构造的巢式层次结构更能反映交通方式选择的真实性,克服了NL模型层次结构明显的主观判断偏离客观实际的缺陷。     

基于随机用户平衡的混合交通网络流量分离模型

考虑了影响出行者交通选择行为的主要因素(时间、费用、方便性、舒适性等),分析了在多种交通方式(私家车、出租车、公交车、轨道交通以及自行车等)存在条件下城市交通网络中出行者交通选择行为,包括交通方式选择和出行路径选择,并基于随机用户平衡(SUE)理论构造了城市混合交通网络的流量分离和分配综合模型及求解算法。最后通过一个简单算例,得到了当各种影响因素变化时,各种交通方式的流量变化情况。     

Experimental Study of Effects of Travel Time Distribution Information on Dynamic Route Choice Behavior

This study focuses on the possibility that providing travelers with information on travel time distribution, along with the existing travel time information, might affect their decision making and enhance traffic control. As an initial step to confirm the effectiveness of travel time distribution information, we use a laboratory experiment to obtain panel data of route choices when information is provided. The rationality of the behavior of the respondents and the characteristics of the route choice are first analyzed by aggregation analysis and then statistically examined by specifying a mixed logit route choice model. As a result, it is revealed that both travel time information and maximum travel time information significantly affect route choice behavior when a penalty is imposed for late arrival.     

供需不确定条件下的预算-超额用户平衡模型

为更加全面、准确反映随机路网中出行者规避风险的择路行为,以预算-超额行程时间作为出行者选择路径的依据,提出了一种供应及需求不确定条件下同时考虑可靠性和不可靠性的交通分配模型——预算-超额用户平衡模型,推导了需求服从Gamma分布、路段通行能力服从均匀分布条件下预算-超额行程时间的解析表达式,并以此为基础建立起用等价变分不等式表示的平衡模型。利用一个小型测试网络比较了用户平衡模型、基于可靠性的用户平衡模型以及预算-超额用户平衡模型的性能。研究结果表明：提出的模型是有效、可行的;其平衡流量模式不同于用户平衡模型和基于可靠性的用户平衡模型;随着需求水平、可靠度以及路段通行能力退化程度的增加,预算-超额行程时间随之增加。     

基于交通流理论的公交站点间行程时间预测

分析了公交站点间车辆运行过程,将行程预测时间划分为交叉口排队等待时间、路段行驶时间和停站时间3个部分,利用交通波理论和延误三角形,分别建立了无公交专用车道和有公交专用车道2种情况下排队等待时间的动态预测模型;根据乘客到站规律和上下车规律,提出了公交车进站停靠时间模型;针对无公交专用车道条件下的时间预测方法进行了实例演算.实验数据表明,基于交通波行程时间预测方法具有较高的精度,可以满足站点间行程时间预报要求.     

Bus travel time modelling using GPS probe and smart card data: A probabilistic approach considering link travel time and station dwell time

Abstract

Path travel time estimation for buses is critical to public transit operation and passenger information system. State-of-the-art methods for estimating path travel time are usually focused on single vehicle with a limited number of road segments, thereby neglecting the interaction among multiple buses, boarding behavior, and traffic flow. This study models path travel time for buses considering link travel time and station dwell time. First, we fit link travel time to shifted lognormal distributions as in previous studies. Then, we propose a probabilistic model to capture interactions among buses in the bus bay as a first-in-first-out queue, with every bus sharing the same set of behaviors: queuing to enter the bus bay, loading/unloading passengers, and merging into traffic flow on the main road. Finally, path travel time distribution is estimated by statistically summarizing link travel time distributions and station dwell time distributions. The path travel time of a bus line in Hangzhou is analyzed to validate the effectiveness of the proposed model. Results show that the model-based estimated path travel time distribution resembles the observed distribution well. Based on the calculation of path travel time, link travel time reliability is identified as the main factor affecting path travel time reliability.     

基于MNL模型的有轨电车出行选择行为研究

以现代有轨电车在上海建设试验线为背景,就市民出行方式的选择意愿进行了调查,在此基础上建立了多项Logit模型,研究了有轨电车的引入对市民出行方式选择的影响,明确了影响市民选择出行方式的关键因素为薪资收入、出行准点要求以及出行距离,进而指出了有轨电车在城市交通系统中的功能定位,并就如何提供现代有轨电车乃至城市公共交通的分担率提出了建议。