基于累积Logit模型的驾驶人路径改换行为影响因素分析

基于调查数据,采用累积Logit模型对影响驾驶人路径改换行为的影响因素进行综合分析,通过理论与实证分析,分析影响路径改换行为的主要因素.首先采用SP调查的方式,用离散选择分析法对影响路径改换的因素进行多变量分析;然后,建立多元累积Logit模型,并利用经济学的基本原理,建立路径改换行为的动态评价模型.分析表明：在拥挤收费的前提下,影响驾驶人路径改换的主要因素,取决于不同的收费额度、驾驶人个体属性（驾车类型、月收入等）.这一研究结果可以应用到交通规划与管理过程中.     

关于城市征收交通拥堵费的可行性探讨

在分析拥堵收费的内涵基础上,分析征收交通拥堵费的可行性,提出征收交通拥堵费应该遵循公平性、效益性、易操作性和可接受性原则。指出在征收交通拥堵费时应该考虑4个方面的原则,即征收交通拥堵费的法律、法规依据;征收交通拥堵费的具体实施方案;交通拥堵费的分配与使用和公共交通系统是否发达。     

西安市开征拥堵费的必要性分析

分析了西安市城市交通现状、存在的问题以及开征拥堵费对城市交通的影响,包括对各种车辆、经济和社会等方面的影响,指出目前西安市征收拥堵费的时机尚未成熟,同时提出疏导西安城市交通拥堵的相关措施。     

微博控

家用汽车:#交通拥堵费#收拥堵费就不堵了吗,交通拥堵是政府有管部门的事,为什么要老百姓来买单。这么高的油价,别再为难老百姓了。家用汽车-王驰:#交通拥堵费#祖国已经越来越显现出浮躁,狂热,悲哀,迷茫。国富民衰的迹象越来越明显,各级政府处处想着与民争利,穷人们走投无路般的苟延残喘,青年人的思想在社会的约束中扼杀,中年人的幸福被居高不下的房价击碎。弱小的人民只有在网上穿着马甲,搞笑娱乐,无奈自嘲。     

考虑多主体利益的城市停车PPP项目定价模型

政府与社会资本合作模式（Public-Private Partnership,PPP）下城市停车项目的成功关键在于定价是否合理,过低或过高的定价都会影响项目的效益。本文分析城市停车PPP项目中各参与主体的利益诉求,采用调查问卷调研不同用户群体的停车支付意愿,发现随着月收入的增加,用户所能接受的最大停车费用逐渐增大。基于风险收益对等原理构建项目公司期望定价模型,根据项目成本及收益确定政府补贴额度,在PPP项目公司、政府方和停车用户三方不同的期望定价下,构建了目标规划模型,并以安庆市停车PPP项目为例,求解模型得出用户实际支付额度和政府补贴额度。对比其他学者提出的基于收益法和停车需求量的定价模型,本文模型可降低PPP模式下期望定价13.6%,降低用户付费20.4%,有利于兼顾三方主体的利益。研究结果可以为PPP模式下城市停车项目定价提供参考。     

车辆跟驰模型研究进展

梳理了近70年关于跟驰模型的研究, 根据建模方法将其分为理论驱动与数据驱动2类模型, 并归纳了跟驰模型的研究热点; 从人类因素、基础设施、交通信息、异质交通流、新建模型理论5个方面对理论驱动类跟驰模型的研究进行了综述; 根据所用机器学习算法的不同, 从模糊逻辑、人工神经网络、实例学习、支持向量回归、深度学习5个方面对数据驱动类跟驰模型的研究进行了综述。分析结果表明: 理论驱动类跟驰模型以理论推演交通现象, 对影响因素的考量难以全面, 部分人类因素难以量化, 驾驶人决策制定过程的解释不够准确, 异质交通流的跟驰模型缺乏一般交通条件下有效性的理论基础和形式化证明; 数据驱动类跟驰模型以交通现象归纳交通规律, 由于数据的来源、评价指标及评价方法不同, 导致应用机器学习算法得到的模型无法系统比较; 数据驱动类模型侧重于从微观角度研究驾驶行为特性, 对复杂交通现象(如交通震荡、迟滞等)的解释性不强; 跟驰模型的研究应创新数据采集方法, 捕捉驾驶人的心理倾向、感知特性和认知能力, 并量化人类因素的影响和充分利用大数据; 数据驱动类跟驰模型应为无人驾驶技术发展提供技术支持; 在自动驾驶完全普及之前, 人工驾驶与自动驾驶混合场景下的驾驶人跟驰行为特性尚待深入研究。      

伦敦收“拥堵费”治理交通成效明显

正自2003年2月17日推出"拥堵费"政策后,伦敦市区的交通状况得到明显改善。司机们开车进入伦敦市中心时,会看到醒目的提示牌,上面写着"星期一至星期五,早上7时至下午6时"的收费时间段。除了这段时间之外,星期六、星期天、公共节假日等不用缴纳"拥堵费"。近年来,随着物价上升,伦敦"拥堵费"的收取标准也发生变化,由原来每天8英镑,涨到每天10英镑。司机可以在加油站、停车场、商店、     

不完整信息下城市交通速度修复算法

通过深入分析不完整信息数据的交通流路段速度,提出神经网络与线性回归组合模型的速度修复算法,利用相关性分析在交通流数据中找到路段速度在时间和空间上影响因素,将在时间上影响路段速度的因素作为神经网络模型的输入变量,将在空间上影响路段速度的因素作为神经网络模型的输入变量,分别输出路段速度预测结果,将以上模型预测结果作为线性回归模型输入变量,最终得出路段速度二次预测结果。     

时机未到

9月2日公布的《北京市2013-2017年清洁空气行动计划重点任务分解》明确提出,“市交通委、市环保局牵头规划低排放区,研究制定征收交通拥堵费政策”。     

多水平模型在公交站间准点率影响因素分析中的应用

公交运行准点率是评价公共交通服务质量的重要指标,是促进公交优先发展,提高公交运行效率和服务质量的有力保证。分析多水平模型的基本原理,然后按照公交线路分层,采用分层整群抽样的方法,抽取江阴市运营中的公交车作为样本,以公交车个体为观察单位,充分考虑研究数据的层次结构特征,采用多水平模型建模分析公交站间准点率的影响因素。结论证明多水平模型能更精确地反映影响公交站间准点率的因素,不同因素对准点率的影响大小以及影响因素间的交叉作用。     

交通出行预测的神经网络模型

针对交通出行集计预测模型的缺陷,结合神经网络在非线性关系映射方面的优势,本文提出了交通出行预测的BP神经网络模型。作者在对BP神经网络的结构和算法进行分析的基础上,研究了交通出行预测BP神经网络模型的影响因素、模型结构和模型数据,并采用实际调查数据对模型进行了检验和应用。研究结果表明模型预测精度较高,既有很强的理论优势和解释性,又有良好的操作性．最后,文章讨论了下一步的研究方向．     

私人小汽车拥有权管制政策效应分析

随着中国城镇化和机动化进程加速,已有多个城市实施了私人小汽车拥有权管制政策。为了给政策完善提供有价值的参考,有必要对该政策产生的宏、微观效应进行分析和评估。以上海市为例,基于公共管制理论,综合运用多种经济计量方法,从宏观层面测算额度管制对私人小汽车增长的限制效果,发现政策成熟期之后私人小汽车年增幅约减少26%~35%。同时,由年度数据分析拍卖市场中额度投放量、竞拍人数和年平均中标价的外部影响因素和内部关联机制。进一步,从微观层面验证月度数据对应的拍卖市场关键变量之间的互动关系,并强调宏微观结论的相互应验和一致性。     

基于决策树的居民出行模式分析

以印度尼西亚首都雅加达都市圈的居民出行调查数据为例,从两方面进行研究:一是研究居民对辅助公共交通的使用情况,二是研究居民对出行模式选择的问题,并对两个子问题分别建立了两个决策树模型.研究结果确定了两个模型的重要影响因素,并进一步探讨了决策树各节点划分的规律,即揭示了上述各种影响因素的作用规律.     

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BPR函数的济南城市道路研究

以济南城市道路为例,对BPR函数模型的适用性进行系统研究.通过对济南市各级城市道路交通特性的调查,采用数理统计和突变理论方法进行数据拟合,标定济南市各级城市道路的BPR函数参数值,以此研究济南市各级城市道路BPR函数的适用性.同时通过分析影响BPR函数模型适用性的因素对部分路段引入非机动车影响的BPR函数模型改进型式,探讨其求解方法.     

影响路桥工程造价预结算控制的因素及其措施

路桥工程投资额度大,实际建设阶段要考虑预结算控制方案,提出切实可行的造价控制对策。结合工程预结算概念,总结了影响路桥工程预结算控制的相关因素,提出切实可行的控制对策。     

基于逐步Logistics回归的高铁列车上座率影响因素分析

分析高铁列车上座率的影响因素,对于优化列车运行方案及提高铁路公司经济效益均具有重要意义。以京沪高铁2015年11月份的上座率数据为例,构建了基于逐步Logistics回归的高铁列车上座率影响因素分析框架;运用逐步回归策略筛选出对列车上座率有显著影响的因素;再应用Logistic回归模型分析了列车上座率与其影响因素之间的定量关系;最后分别采用Wald统计量和HL指标检验回归系数的显著性和模型的拟合优度。研究结果表明：列车跨线与否、列车类型、列车始发时间、列车终到时间和票价是影响影响京沪高铁列车上座率的主要因素。     

学区尺度下小学生通学事故风险评估及影响因素

为评估学区尺度下小学生通学事故风险并获取其影响因素,融合交通事故数据、道路运行数据和学区划分数据,构建学区尺度下通学事故风险评估方法,并运用随机森林模型分析其影响因素.以小学生在学区内部小学通学为原则,构建基于交通事故数据和道路长度的道路暴露度模型评估小学生通学事故风险.以深圳市中心城区为例进行验证.结果表明:深圳市中...     

基于随机森林的电动自行车骑行者事故伤害程度影响因素分析

为研究电动自行车道路交通事故对骑行者伤害程度影响因素的重要性排序,分析电动自行车骑行者事故伤害程度的影响因素.收集某市2013-2015年电动自行车交通事故数据,对其进行描述性统计分析,从中选出与交通事故严重程度相关的22个影响因素.利用随机森林模型对电动自行车骑行者受伤严重程度进行预测,并对相关因素的重要程度进行排序...     

道路路段自行车骑行服务水平评价方法研究

全面梳理城市道路路段自行车服务水平影响因素,采集不同类型城市道路路段的道路条件、交通条件等自行车骑行服务水平影响因素数据及骑行者心理感受,通过心理感受与影响因素相关性分析,确定路段自行车服务水平模型的显著性影响因素,在此基础上运用支持向量机建立了不同道路隔离形式下的路段自行车骑行服务水平评价模型。