地形感知对居民公共交通出行方式选择的影响研究——以贵阳市为例

公共交通系统作为城市运转的重要组成部分已成为学界研究的焦点。本文利用贵阳市中心城区调研数据,引入地形感知变量,构建包含潜变量的SEM-Logit模型来分析居民公共交通出行选择影响因素。结果表明：包含潜变量的SEM-Logit模型比不包含潜变量的Logit模型拟合度更佳,个人属性变量中,性别、年龄、受教育程度、个人月收入、驾照持有情况、家中小汽车规模显著影响居民公共交通出行选择;潜变量因素中,目的地可达性、吸引力、地形感知对居民公共交通出行选择造成显著负向影响,即公共服务设施越便捷、小区吸引力越强、地形感知越大,居民选择公共交通出行的概率越小,而出行态度和活动支持与居民公共交通出行选择具有正相关性。地形感知对老年人与中年人公共交通出行选择均产生负向影响,但对中年人的影响程度大于老年人;地形感知对长期居住者公共交通出行选择的影响具有持久性和适应性,对短期居住者公共交通选择削弱较小。研究结论可为山地城市规划和交通建设提供指导。     

考虑心理潜变量的城市轨道站点接驳方式选择行为研究

本文以计划行为理论为基础框架,从出行者使用接驳工具的经验和对接驳工具属性评价两个维度分别引入出行习惯、感知态度两类潜变量,构建城市轨道站点接驳方式选择意向的多指标多因果模型,探究城市轨道站点接驳方式选择意向的影响因素及其作用路径,并在此基础上结合巢式Logit模型构建混合选择模型,探究出发端与到达端接驳方式选择行为的影响因素及其影响机理。结果表明：行为习惯潜变量直接影响接驳方式选择意向,感知态度对步行、共享单车接驳选择意向具有直接影响;显著影响接驳方式选择意向的可观测变量有学历、车辆保有情况、收入情况、接驳距离及出行人数;相较于慢行交通与道路公共交通,私人小汽车、电动车的有无对私人交通方式接驳选择行为影响较大;学历和职业等个人社会经济属性,出行目的和出行人数等出行属性,以及主观规范和行为意向等心理属性对出行者城市轨道出发端和到达端接驳方式选择行为均有显著影响;相较于到达端,出行费用、主观规范及行为态度对出发端接驳方式选择行为的影响更大,且出发端接驳方式选择对到达端的接驳决策行为具有影响。     

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.      

居民低碳通勤出行的主观态度识别及影响分析

基于已有的居民低碳通勤出行SP数据,应用直觉模糊C均值聚类算法对样本进行聚类,识别居民对低碳通勤出行所持有的主观态度类型.构建不同类型居民低碳通勤出行意愿的MIMIC模型,研究持有不同主观态度的群体其行为意愿形成机理的差异性.研究结果表明:居民低碳通勤出行的主观态度可划分为积极、中立、消极三类;主观态度与个体出行方式选择和低碳通勤出行意愿之间均存在相关性;持有不同主观态度的群体,作用于其行为意向的影响因素的构成,影响因素对行为意愿作用的路径,作用强度存在差异性.     

习惯影响下城际出行方式选择意向形成机理

旅客在出行选择决策中存在依赖经验而不愿意进行新尝试的习惯行为倾向，研究分析旅客在选择普铁、大巴和高铁 3种城际出行方式行为中的习惯影响程度及意向形成机理. 本文在对习惯进行定义和测量的基础上，引入习惯潜变量改进计划行为理论，构建习惯与意向间关系的结构方程模型.模型标定结果显示，对于普铁、大巴和高铁3种城际出行方式，各潜变量对意向总的解释方差分别为71.9%、54.9%、62.3%，习惯对意向解释的总效应分别为0.538、0.851、0.538，其中间接效应分别为0.538、0.513、0.258.分析结果表明：城际出行方式选择中存在明显的习惯倾向，其中相对于直接影响，间接影响效应更强；3种出行方式中，大巴的选择受习惯影响最明显.     

基于态度-行为模型的低收入通勤者出行方式选择

为了分析城市低收入通勤者交通方式选择行为,揭示个体社会经济属性、活动 属性和潜在态度变量对出行者出行方式选择的影响,基于抚顺市居民一日出行调查数 据,采用态度-行为模型探究低收入通勤者出行方式选择机理.首先基于多指标多原因模 型分析影响态度变量的外在因素,结果表明性别、驾照拥有情况和年龄对态度变量的构 成影响较大.然后,分别建立含潜变量和不含潜变量的多项Logit 模型,发现含潜变量的选 择模型更能解释出行行为,社会经济属性、活动属性和态度变量对低收入通勤者出行方 式选择影响存在一定差异.     

心理因素影响下游客节假日错峰旅游出行行为研究

错峰出行是解决出行时间集中引起交通拥堵问题的重要措施. 本文以节假日游客错峰出行行为为研究对象,探究心理潜变量对其错峰出行意向及行为的影响机理. 基于计划行为理论,同时考虑节假日旅游满意度,构建节假日游客错峰旅游出行行为的结构方程模型. 定量研究了态度、主观规范、知觉行为控制、节假日旅游满意度4 个心理因素对游客节假日错峰旅游行为意向及行为的影响. 最后通过问卷调查数据进行了实例分析. 研究结果表明,4 个潜在变量对节假日错峰旅游出行行为意向具有显著影响,其中知觉行为控制是关键因素且影响最大,节假日旅游满意度对节假日错峰出行行为意向及行为有显著负向影响. 本研究可为节假日游客错峰旅游出行措施的制定提供参考依据.     

心理因素影响下游客节假日错峰旅游出行行为研究

错峰出行是解决出行时间集中引起交通拥堵问题的重要措施. 本文以节假日游客错峰出行行为为研究对象，探究心理潜变量对其错峰出行意向及行为的影响机理. 基于计划行为理论，同时考虑节假日旅游满意度，构建节假日游客错峰旅游出行行为的结构方程模型. 定量研究了态度、主观规范、知觉行为控制、节假日旅游满意度4 个心理因素对游客节假日错峰旅游行为意向及行为的影响. 最后通过问卷调查数据进行了实例分析. 研究结果表明，4 个潜在变量对节假日错峰旅游出行行为意向具有显著影响，其中知觉行为控制是关键因素且影响最大，节假日旅游满意度对节假日错峰出行行为意向及行为有显著负向影响. 本研究可为节假日游客错峰旅游出行措施的制定提供参考依据.     

城市居民绿色出行行为关键影响因素分析

为响应国家绿色出行的号召，依据城市居民绿色出行意愿来探究城市居民绿色出行行为的关键影响因素。通过问卷调查获取影响城市居民绿色出行行为的潜在因素，采用过滤式filter和包装式wrapper两种特征选择算法对关键因素进行初步提取：结合filter算法中的信息增益率与基尼指数增益作为评估特征变量的标准对各因素进行评分排序，在wrapper算法中构建多项式朴素贝叶斯、随机森林以及支持向量机3种分类器模型，选择分类性能较好的分类器筛选特征变量。利用多元Logistic回归模型对筛选出来的因素进行2次提取，参考显著性水平以及估算系数分析各因素对绿色出行行为的具体影响。结果表明：群体出行的出行方式、出行态度、疫情影响、出行费用、环保意识、主观规范、学历以及私家车拥有情况8个因素对城市居民绿色出行行为具有较强的影响，并提出针对性的建议，为交通管理者倡导城市居民绿色出行行为提供参考。     

基于SEM和ANN的新冠肺炎疫情期间大学生校内出行行为影响因素研究

为明确新冠肺炎疫情期间大学生校内出行行为的影响因素,从而更好地满足大学生的校内出行需求,对大学生的感知建成环境、态度、出行行为的相互作用关系及其受到的新冠肺炎疫情的影响进行研究.针对大连理工大学在校大学生进行问卷调查,收集个人基本属性、感知建成环境、态度、工作日和休息日的出行次数等相关数据,建立结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)以探究各变量间的作用路径,并应用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)对各影响因素对于出行行为的重要性进行排序.结果显示:①感知建成环境,尤其是便利性,对休息日出行行为(路径系数为0.241,P<0.05)和工作日出行行为(路径系数为0.193,P<0.05)均有显著正向影响;②态度对休息日出行行为(路径系数为0.200,P<0.05)有显著正向影响,对工作日出行行为无显著影响;③态度对感知建成环境的影响和感知建成环境对态度的影响均显著,但前者相对更强;④新冠肺炎疫情对感知建成环境和态度有显著负向的直接或间接影响.基于以上研究结果,建议各高校通过完善校园基础设施、优化布局,以改善大学生对校园建成环境的感知,培养积极的出行态度,从而促进大学生身心健康发展.     

基于PLS-SEM的新冠疫情常态化防控下老年人公交车出行行为分析

为分析新冠疫情常态化防控下老年人的公交车出行行为,以2022年大连市老年人公交车出行为例,结合计划行为理论与出行习惯为理论框架,构建偏最小二乘法结构方程模型(partial least squares-structural equation model, PLS-SEM),分析态度、主观规范、知觉行为控制、出行习惯、出行意愿与出行行为间的作用关系。结果表明：新冠疫情常态化防控下,老年人的知觉行为控制对出行行为有显著的直接和间接影响,且在所有因素中影响作用最大,总效应为0.552;其余依次为出行意愿、出行习惯、态度和主观规范,主观规范对出行行为的影响作用最小,总效应为0.082;新冠疫情常态化防控下态度与知觉行为控制仍是出行习惯的前因。基于PLS-SEM的老年人公交车出行行为分析,反映新冠疫情常态化防控下各因素影响老年人公交车出行选择行为的内在作用机理。     

考虑出行者习惯与利他性偏好的自动驾驶网约车使用意向模型

为探究自动驾驶网约车使用意向的影响因素及作用路径,以技术接受模型(TAM)为基础框架,在自动驾驶车辆感知有用性和感知易用性基础上,从出行者使用网约车经验和社会偏好两个维度分别引入网约车出行习惯、网约车平台感知可靠性、网约车出行社会影响和出行者利他性偏好四类潜变量,构建自动驾驶网约车使用意向的结构方程模型.对367份有效问卷进行参数拟合,结果证实了引入心理潜变量后的TAM模型具有良好的适配性,能够解释使用意向总方差的59.4％.路径分析结果表明,影响自动驾驶网约车最直接的三个因素是自动驾驶车辆的感知有用性、出行者利他性偏好、网约车出行习惯,对应的直接效应分别是0.591、0.243和0.146.网约车平台感知可靠性、自动驾驶车辆感知易用性、网约车出行社会影响对自动驾驶网约车使用意向的影响作用,均可被上述三类潜变量完全或部分中介.受教育程度较低的出行者,对网约车平台可靠性的认可度更高,对未来自动驾驶网约车使用意向也更为积极.研究结果对于促进自动驾驶网约车良性发展具有一定的借鉴意义.     

考虑居住区位的公共交通出行行为分析模型

为探讨不同层面居住区位对公共交通出行行为的影响，基于计划行为理论与群体动力理论，构建涵盖居住区位与心理影响因素共同作用的多水平结构方程模型.模型同时考虑个体层面与社区层面变量对出行选择的影响，利用Mplus软件标定模型参数.结果表明，不同层面变量对出行行为意向的影响存在差异.个体层面变量对行为意向的影响程度由大到小依次为：居住区位(0.665)、主观规范(0.664)、行为态度(0.577)、知觉行为控制(0.547).社区层面变量的影响程度为：行为态度(0.736)大于居住区位(0.646).     

考虑居住区位的公共交通出行行为分析模型

为探讨不同层面居住区位对公共交通出行行为的影响，基于计划行为理论与群体动力理论，构建涵盖居住区位与心理影响因素共同作用的多水平结构方程模型.模型同时考虑个体层面与社区层面变量对出行选择的影响，利用Mplus软件标定模型参数.结果表明，不同层面变量对出行行为意向的影响存在差异.个体层面变量对行为意向的影响程度由大到小依次为：居住区位(0.665)、主观规范(0.664)、行为态度(0.577)、知觉行为控制(0.547).社区层面变量的影响程度为：行为态度(0.736)大于居住区位(0.646).     

居民轨道选择意向建模与应用研究

基于轨道交通大发展的背景,对居民选择轨道交通出行的意向进行建模分析,旨在为大城市的轨道交通建设提供依据。通过分析居民出行交通方式选择的影响因素（传统的出行方式、出行费用、性别等）,构建了居民轨道选择意向转移模型,并确定模型的输入输出向量,利用MATLAB-ANN的BP网络,求解模型效用值,最后结合苏州市进行应用研究。     

基于非集计模型的居民出行方式选择行为研究

基于ML模型的基本理论与建模方法,利用2009年济南市居民出行调查数据,对影响城市居民出行方式选择的因素进行了分析,确定了影响居民出行方式选择的特性变量,建立了居民出行方式选择ML模型.研究结果表明:居民出行方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,通过对影响居民出行方式选择的可控影响因素进行引导和调整,可以达到优化和调整交通方式结构的目的.     

新冠肺炎疫情下旅客安全感知对乘机出行意愿的影响机理研究

为探究新冠肺炎疫情发生后旅客安全感知对乘机出行意愿的影响机理,考虑旅客个人安全意识和新冠肺炎疫情认知的前因影响及航班营服水平的调节作用,应用结构方程模型对255个有效样本数据进行实证分析,结果表明:(1)人们的安全意识越高越倾向于主动了解更多有关疫情的知识;对疫情认知越充分,人们感受到的安全性就越高;感知到的安全性越高,人们乘机出行的意愿就越强.(2)疫情状态下,个人安全意识对安全感知不存在显著正向影响,但可以通过新冠肺炎疫情认知这一中介变量间接作用于安全感知;个人安全意识和新冠肺炎疫情认知不能直接对乘机出行意愿产生影响,但可以通过安全感知这一中介变量间接影响乘机出行意愿.(3)提高旅客安全感知及航班营服水平客观上都可以促进旅客乘机出行意愿,但在新冠肺炎疫情状态下,旅客乘机出行意愿更大程度受到安全感知的影响.     

基于ML模型的绿色出行方式选择行为研究

为了给绿色出行相关管理政策的制定提供理论依据,在阐述绿色出行定义及其出行方式界 定的基础上,结合2009 年济南市居民出行调查数据分析绿色出行特征,构建绿色出行方式选择 ML（Multinominal Logit） 模型,探讨影响居民选择绿色出行方式的主要因素,揭示出行者属性 特征与绿色出行方式选择之间的关系,定量分析绿色出行方式在各影响因素条件下的选择概 率。研究结果表明：绿色出行方式选择行为受居民年龄、家庭月收入及职业、出行时间、出行 费用等因素影响;班车在远距离的通勤出行中占有一定的优势,应积极发展单位班车等形式的 集约型绿色交通方式;针对出行时间和出行费用采取相应的城市交通管理措施,可以有效引导 绿色出行。     

考虑环保意识的低碳出行行为研究

低碳交通是城市交通发展的必然选择.为定量分析出行者环保意识对低碳出行选择行为的影响,本文基于出行者环保行为和环保态度,利用Rasch模型,构建了出行者潜在的环保意识.将出行者潜在的环保意识作为解释变量带入多变量Probit模型中,分析出行者环保意识对私家车限制政策赞同度和购买纯电动车意愿的影响.研究结果表明：在出行者低碳出行行为中,带入出行者环保意识能够提高模型的拟合度;环保意识对多设公交专用道、通过提高燃油税和停车费等减少市中心小汽车量的赞同度的平均边际效用为0.127、0.144;环保意识对现阶段、未来基础设施完善时购买纯电动汽车意愿的平均边际效用为0.133、0.116;未来购买纯电动汽车意愿比现阶段购买纯电动汽车意愿高0.182.     

基于Logistic回归模型的城市居民公交出行决策分析

城市居民的公交出行特性与居民的出行目的、到目的地的距离、步行至公交站点的时间、乘坐公交车需要换乘的次数和拥有的私人交通工具密切相关。通过回归计算得到量化居民公交出行决策模型,能更好地把握城市居民出行的特性和公交现状之间的关系,为城市公共交通规划和管理提供科学的依据。在铜陵市居民公交出行调查的基础上,计算得到了模型的各个参数值,并进行了影响因素的显著性分析,该模型在城市公交出行决策分析上具有很好的适用性,也为城市居民的出行研究提供了新的思路。