降雨天气下公路出行者出行方式转移模型

降雨会导致公众出行方式选择行为发生改变,出行方式选择行为是交通需求预测的重要基础理论。为探究降雨天气下致使公路出行者出行方式发生转移的影响因素及转移的其他出行方式的概率,以公路出行者在降雨天气下对使用小汽车、高铁、客运班车、飞机或不出行的出行方式选择行为为研究对象,设计并完成降雨天气下公路出行者出行意愿问卷调查(SP调查)。根据不同降雨程度以及出行目,围绕4种场景展开。主要考虑的因素有6种:出行时耗、性别、年龄、职业、出行频次、驾龄。基于出行意愿调查问卷数据,分别构建4种场景下出行方式转移的多项Logistic回归模型,探讨大雨和中雨天气下刚性出行计划和弹性出行计划中以使用小汽车为参照的出行方式转移模型及主要影响因素。模型结果显示,居民的驾龄、出行频次对研究范围出行方式转移模型具有显著影响。而休闲出行计划中,出行时耗的影响变得显著,并且大雨天气下的休闲计划出行中性别亦有显著影响。各因素在不同情景下对出行方式转移模型的影响程度存在明显差异。本研究可以为综合运输网络的交通规划、需求预测以及制定决策提供理论支撑和决策依据。     

基于MNL模型的居民出行方式选择行为研究——以南方某小城市为例

为明确城市居民出行方式选择的关键影响因素，调节城市居民出行结构，提高城市交通系统效率，以南方某小城市居民出行数据为研究对象，基于随机效用最大化理论构建多项MNL(Multinomial Logit)模型，分析了个人属性、家庭属性和出行方案属性对出行方式选择产生的作用。通过分析MNL模型统计回归结果，得出以下结论：1)个人属性中，年龄、性别、个人月收入、受教育程度、驾照拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响；2)家庭属性中，住户小汽车拥有情况和摩托车拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响；3)出行属性中，出行时间和出行目的对居民出行方式选择行为有显著影响，而出行费用在出行选择过程中没有显著作用。     

居民全日出行方式选择动态模型研究

为改进现有交通方式选择模型,提高交通方式预测模型精度,基于出行链建立了居民全日出行方式选择动态模型。从居民出行方式选择机理分析入手,确立出行方式选择动态影响因素,在多项Logit模型（MNL模型）的基础上建立了方式选择动态模型。模型中增加了2类动态影响因素,即先前出行方式选择结果对后面出行方式选择的影响和主链的出行方式选择结果对子链出行方式选择的影响。最后以安徽省淮北市为例对模型进行了实例分析。结果表明：所建立的动态模型的优度比和预测准确率较基于单次出行效用的MNL模型有较大提高,变量在模型中的意义符合中国国情,模型可服务于城市交通规划和交通政策制定。     

基于Logistic模型对居民弹性出行影响因素建模研究

居民弹性出行特征是城市快速发展进程下的产物,随着城市居民生活水平不断提高,弹性出行在所有出行中所占比例逐渐增加,因而对居民弹性出行的研究愈发重要。为研究居民弹性出行特征的影响因素,首先利用居民弹性出行行为调查的RP-SP融合数据,结合方差膨胀检验方法研究影响居民弹性出行特征各因素间的线性相关性,最后构建多元Logistic模型,分析居民弹性出行前获取出行时间信息、天气信息作出出行选择时影响因素的显著性程度。结果表明,在0.05的显著性水平下,影响因素中年龄、游客类型、主要交通出行工具等显著影响居民弹性出行选择;居民出行前获知交通信息,弹性出行的概率能有效降低9%,在一定程度上可以降低交通压力,缓解交通拥挤。     

城市居民出行方式与休闲地点联合选择模型——以邯郸市为例

针对邯郸市商业圈及其相关交通规划工作,根据邯郸市居民对于市区4个主要休闲地点选择和出行方式选择的意愿调查,利用NL模型建立休闲地点和出行方式的联合选择模型,对影响出行者选择4个休闲地点的出行方式的显著性因素进行比较分析.并针对公交车和公共自行车出行方式及4个休闲地点选择进行弹性分析,得到不同影响因素对公交车和公共自行车分担率及4个休闲地点的选择概率的影响程度,其结论可为邯郸市相关部门进行购物地点附近设施管理、道路规划、公交规划、公共自行车规划及相关政策制定提供依据.     

居民出行方式选择非集计模型的建立

基于非集计离散选择模型的基本理论与建模方法,结合2003年北京居民出行调查数据,对影响居民出行方式选择的因素进行了分析,选择包括公交车、出租车、私人小汽车等在内的5种日常生活中较为常用的交通方式作为居民出行的方式选择肢,确定了影响居民出行方式选择的特性变量及相应的取值方法,建立了交通方式选择MNL模型。应用Matlab优化工具箱中的无约束最优化函数对所建的MNL模型的参数进行了标定,并通过命中率的计算验证了模型的有效性。结果表明,非集计建模方法能够较全面的考虑居民出行选择的各方面影响因素,尤其是将出行者的个人特性影响因素引入模型,提高了模型的预测精度和实用性。     

基于时空约束的出行方式选择行为分析

城市居民的日常出行往往受出行计划的限制。为定量分析其产生的时空约束对出行方式选择行为的影响,以时空棱柱理论为基础,构建了出行过程中的时空约束范围。通过计算时空可达性(包含变量活动地点吸引力、自由活动时间、交通时间)定量描述时空约束,并将其作为选择方案的特性变量加入效用函数中,建立了基于时空约束的多项Logit模型。通过问卷调查收集的数据进行模型标定与检验,分析了时空约束对出租车、私家车、地铁及公交汽车4种出行方式的综合影响。将活动地点吸引力-自由活动时间及活动地点吸引力-交通时间进行组合,研究了其共同作用下对出行方式选择的影响。结果表明:出行计划中存在限制型活动的情形下,时空约束为显著性影响因素,其对4种交通方式的影响程度顺序为出租车私家车地铁公交汽车;对于不同时空范围内的出行,活动地点吸引力-自由活动时间和活动地点吸引力-交通时间共同作用时,对出行方式选择概率的影响存在较为明显的差异性。     

基于Logit模型的县域公交票价分析

交通方式的选择往往受多种因素影响,对于影响交通方式的因素来说主要可分为出行主体的特性、出行特性和交通设施的特点三大类。其中票价属于交通设施特点因素,将会直接影响到对于公交的选择。因此研究票价对于出行选择的影响具有十分重要的意义。该研究通过对永嘉县居民发放交通调查问卷的方式,借助回归统计学原理,对调查数据使用Logit模型,研究了票价对县域交通方式选择的影响,为县域主管部门制定科学的公交票价提供了科学依据。     

基于Mixed Logit模型的新建轨道交通客流转移预测

研究以轨道交通客流转移预测为目标,综合考虑居民出行选择习惯、交通信息及交通环境等因素,利用乌鲁木齐市居民出行方式选择SP调查(Stated Preference Survey)数据构建ML(Mixed Logit,混合Logit)模型,对城市轨道交通客流转移进行实证研究。研究结果表明,ML模型能够反映出个体选择喜好的随机特性;居民出行选择习惯、交通信息及交通环境因素显著影响居民向轨道交通转移的选择;轨道交通1号线和2号线建成后,预测可承担乌鲁木齐市南门附近居民31. 75%的出行,该部分出行主要是从常规公交、BRT和出租车转移而来,而私家车出行向轨道交通转移较困难。研究成果可为轨道交通建设的城市特别是新建轨道交通的城市提供有力的数据支撑和理论基础。     

基于BP神经网络的居民出行方式选择模型

以城市居民出行方式选择行为作为研究对象,分析了影响出行方式选择行为的主要因素,利用BP神经网络可以自动获取研究对象的输入、输出间关系和较强的学习训练特性,建立了基于BP神经网络的居民出行方式选择模型,并通过2009年济南市居民出行调查数据对模型进行了实例分析。结果表明：BP神经网络模型能够较好地描述居民出行交通方式选择行为。     

欠发达地区中长距离出行方式选择行为机理研究

分析欠发达地区中长距离出行方式选择行为机理,能够为区域综合交通规划及客运组织提供理论依据。基于非集计理论,将居民个人属性、交通属性和出行属性作为影响因素,根据欠发达地区中长距离出行方式分布情况,将公路、铁路、民航3种出行方式作为选择肢,构建了欠发达地区居民中长距离出行方式选择的多元Logit模型。利用云南省1 642份旅客出行行为调查的有效问卷,运用SPSS软件对多元Logit模型参数进行标定,获取了欠发达地区居民中长距离出行方式选择的主要影响因素,并对各影响因素进行了敏感性分析。结果表明:欠发达地区居民中长距离出行方式选择主要受居民月收入、学历、出行距离等7个因素的影响,其中,月收入、学历和出行距离对出行方式选择结果存在显著的负向影响。对于选择公路出行的乘客而言,换乘便捷性对选择结果影响的显著性高于乘坐舒适度;对于铁路出行的乘客,乘坐舒适性对选择结果影响的显著性较高。当出行距离每增加1个单位,选择公路出行的概率降低0. 104个单位,选择铁路出行的概率降低0. 328个单位。学历与月收入的弹性值分别为1. 307和1. 297,均大于1,表明学历与月收入2种因素对欠发达地区居民中长距离出行方式选择的敏感度较高;其余因素对出行方式选择的敏感度存在一定差异。     

基于随机系数Logit模型的城市群城际出行方式选择行为研究

以粤港澳大湾区城市群的广深城际运输通道为例，分析城际运输通道中影响旅客出行方式选择行为的因素及其影响。传统的多项式Logi（tMNL）模型具有无关方案独立性，无法对不同出行者的选择偏好差异进行定量分析，故应用随机系数Logit模型分析城际交通出行选择行为。选取城际出行旅客的个人社会经济属性、心理潜变量（对交通方式舒适性、可靠性和便捷性的心理感受）、城际出行方式特征变量设计问卷。采用线上与线下相结合的方式开展问卷调查，共收集534份问卷，基于此建立并求解随机系数Logit模型。随机系数Logit模型估计结果的伪R2为0.178，表明模型具有良好的拟合度。研究结果表明:城际出行旅客的收入、职业、私家车保有情况、家庭儿童数量以及对出行方式便捷性的感知对其选择行为有显著影响；而出行方式的舒适性、可靠性对城际出行方式的选择行为影响不显著；改善交通方式的便捷性对提升城际出行方式的吸引力起关键作用。因此，在城际交通规划设计、运营管理中应着重考虑便捷性对城际交通方式选择带来的影响。      

基于结构方程模型的城市居民出行方式选择研究

研究居民的出行方式是优化出行结构、科学制定交通需求管理措施的前提。目前针对居民出行方式选择的研究多集中在个人属性和出行特征方面,没有考虑交通供给水平和城市规模的影响。文中在山西太原、运城和吕梁3个规模不同的城市进行居民出行调查,选取个人属性、出行偏好、出行特性、交通供给水平、城市规模和出行方式作为变量,构建居民出行方式选择结构方程模型进行出行行为研究,为交通部门制定交通需求管理政策和优化居民出行结构提供依据。结果表明,经济特征对个人属性的影响最大,经济条件越好的出行者越有可能选择私家车出行;公交供给越充足或停车位供给越少,居民越有可能选择公交车出行;出行偏好期望越高、出行距离越远、出行次数越多的居民选择私家车的概率越大;高峰期出行和工作出行时选择公共交通的概率更大;大城市居民相比中小城市居民更倾向于私家车出行。     

乌鲁木齐市居民定制公交出行意愿及影响因素研究

为了解乌鲁木齐市居民选择定制公交出行的意愿及影响因素,对该市6个行政区的620名通勤出行人员进行问卷调查,根据调查结果,从出行者个体特征(性别、年龄、经济水平等)、出行特征(出行距离、出行时耗等)和定制公交交通特性(票价、停车次数等)三方面分析影响居民选择定制公交作为出行方式的因素,以引导居民向定制公交出行方式转移,并为乌鲁木齐市定制公交线路开设、运营及政策制定提供参考依据。     

邯郸市出行者交通方式选择行为差异性分析

针对邯郸市城市轨道交通线路规划工作,根据居民对轨道及其他交通方式选择的意愿调查,利用ML模型对影响公共交通和小汽车使用者出行方式选择的显著性因素进行差异性分析;进行出行方式选择弹性分析,得出不同影响因素设计水平下各交通方式客流分担率之比.其结论为相关政策的制定提供参考.     

共享单车出行特性与出行行为分析

出行行为研究有助于制定更加有效的交通建设、管理与控制的政策措施.作为一种新兴的绿色出行方式,共享单车极大地方便了城市居民出行,但由于发展过快、缺乏科学的交通规划措施,共享单车在发展过程中遇到了许多障碍,因此,研究城市共享单车出行行为很有必要.采用调查问卷的形式,对出行者进行调查并得到621条有效数据.基于对调查数据的分析,得到了居民选择共享单车与否的影响因素,并从不同因素出发分析了共享单车出行特性.建立了是否选择共享单车出行的二项Logit模型,借助SPSS软件进行计算.结果显示,女性较男性更倾向于选择共享单车出行;年轻人更倾向于选择共享单车出行;受教育程度越高的人群越倾向于选择共享单车出行.其中,受教育程度的影响最显著.模型中月收入变量被剔除,表明月收入高低对居民是否选择共享单车没有显著影响.      

公交服务质量变化对出行方式选择行为的影响

为了研究公共交通服务质量的变化对居民出行方式选择行为的影响,利用非集计分析和统计分析的方法,采集中山市在2009年和2015年的居民出行调查数据,形成混合截面数据并建立多项Logit(MNL)模型,分别分析各个时间影响居民出行方式选择行为的影响因素,并结合模型结果与统计分析数据分析居民出行方式选择行为变化以及公共交通服务质量的改变所产生的影响。研究结果表明:相比于2009年,2015年该区域的居民出行行为发生了较大改变,摩托车和自行车出行比例下降,公共汽车和小汽车出行比例上升;在此期间等候公交车时间取代了步行至公交车站的时间成为了影响居民出行方式选择的主要因素;该区域居民步行至公交车站的时间逐渐降低,而居民等候公交车的时间持续提升;公交服务质量的演变影响出行方式选择行为,而较差的公交服务质量指标显著影响出行方式选择行为;原本服务质量较好的指标在恶化的过程中会成为影响出行方式选择行为的主要因素;原本服务质量较差的指标,在改善变好的过程中不再成为出行方式选择行为的主要影响因素。     

TransCAD在大学校园交通需求预测中的应用——以福建农林大学金山校区为例

结合福建农林大学金山校区实际情况,探讨了TransCAD在大学校园交通需求预测中的应用,按照交通生成、交通方式划分、交通分布和交通分配四阶段流程,分步骤提出每个阶段适用的预测方法和手段。研究表明,应用TransCAD并采用适当的模型和方法进行校园近期交通需求预测,能有效结合校园交通出行特点,满足校园交通规划要求。     

基于土地利用的开发区交通需求预测模型研究及应用

该文提出了基于土地利用的开发区交通需求预测模型,并将其应用于实际规划工作。首先提出了基于土地利用的交通需求预测的体系框架,建立基于土地利用的居民出行生成预测模型,确定了用于出行分布预测的重力模型以及用于出行方式分担预测的距离竞争曲线模型,在此基础上,将所建立的模型应用于营口沿海产业基地的综合交通规划中,参考国内相关城市案例数据及营口老城区居民出行调查数据标定了上述模型中的参数,研究表明预测模型在开发区的交通规划中具有良好的应用效果。     

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.