交通出行选择行为的量子决策实验研究

量子决策模型是基于量子物理思想的一种新兴决策模型,近年来,在解释个体不确定状态下的决策行为方面展现出独特优势。本文基于量子决策模型研究交通出行决策行为,设计了体现干扰效应、框架效应及顺序效应的调查问卷。首先,将分类-干扰量子决策实验进行改进,在实验范式中引入了交通出行因素,得到了新的干扰系数。其次,借鉴经典的Linda问题研究思路设计了四个与交通出行有关的合取谬误问题,结合数据得出了新的干扰系数和量子几何投影图像,验证了干扰对决策行为的影响。然后,在生命安全、财产损失、时间成本三个维度和积极、消极两种描述方式上使用齐当别理论,解释了框架对决策行为的影响。最后,通过变换问题顺序构建量子问题等式,并使用顺序效应散点图验证了量子问题等式的预测准确性。结果表明：量子理论对决策者不确定状态下决策行为的描述具有理论优势,量子决策模型可以解释交通出行决策行为中的干扰效应、框架效应及顺序效应,拓展了量子思想理论在交通决策行为领域的应用。     

基于出行方式决策过程的价格调控策略辅助措施研究

从提高个体在价格调控策略下的绿色出行意向入手，制定价格调控策略的辅助措施是提升价格调控策略有效性的重要手段.本文基于出行决策行为变化自调节阶段模型，构建了价格调控策略下的居民出行方式决策过程概念模型.利用拥堵收费和奖励策略下的出行方式决策心理调查数据，基于结构方程模型，对比分析了拥堵收费和奖励策略下不同机动化出行习惯强度个体通勤与非通勤出行方式决策心理的差异化特征.最后，针对出行方式决策过程中动机形成阶段，计划行为阶段，以及实施计划阶段的心理特征，分别提出了价格调控策略的辅助措施，为价格调控策略实施提供了更好的辅助决策支持.     

基于出行方式决策过程的价格调控策略辅助措施研究

从提高个体在价格调控策略下的绿色出行意向入手，制定价格调控策略的辅助措施是提升价格调控策略有效性的重要手段.本文基于出行决策行为变化自调节阶段模型，构建了价格调控策略下的居民出行方式决策过程概念模型.利用拥堵收费和奖励策略下的出行方式决策心理调查数据，基于结构方程模型，对比分析了拥堵收费和奖励策略下不同机动化出行习惯强度个体通勤与非通勤出行方式决策心理的差异化特征.最后，针对出行方式决策过程中动机形成阶段，计划行为阶段，以及实施计划阶段的心理特征，分别提出了价格调控策略的辅助措施，为价格调控策略实施提供了更好的辅助决策支持.     

城市组团间居民出行方式选择决策方法

将组团间出行划分为出发组团内部、组团之间和目的组团内部3个阶段,在分析组团间居民出行相关问题的基础上建立决策指标,然后针对组团间居民出行方式选择存在动态期望这一心理特征,给出一种基于累积前景理论的出行方式决策分析方法.该方法先通过层次分析法确定权重,接着在参照点、决策矩阵建立的基础上,将不同变量的属性值进行规范化后建立各方式相对于参照点的益损决策矩阵和前景决策矩阵,并计算各出行方式综合前景值并排序,其中综合前景值最大的方式最让出行者满意.最后,进行实例应用.     

基于集成学习和居民属性数据的出行方式预测模型

传统的效用理论模型以整体效用最大化为目标，忽略了影响居民出行方式选择肢间可能存在相关性以及部分效用相互补偿性。基于集成学习的居民出行方式预测模型可以有效表达出行效用的个体偏好、差异性和补偿性，解决了不同出行特征影响因素对于不同人群有不同效用表征问题。本文依托大样本居民属性数据，针对不同个体对不同影响因素的感知差异，结合居民出行调查的个人属性、出行属性及环境属性等相关影响因素进行综合分析，构建个体级居民的出行特征向量；研究构建基于集成学习方法的居民出行方式预测模型；以广州市为例进行实证分析，通过准确率、精确率、召回率和F1值这4个指标，对模型预测结果进行综合评价；针对部分出行属性相似导致细分的出行方式判别精度不高，按照大类方式、慢行交通、公共交通、个体机动化交通这4个类别构建层次化LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)模型，并对GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)、Random Forest、LightGBM、层次化LightGBM这4个模型预测结果进行综合对比。分析结果表明：LightGBM模型预测慢...     

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.     

建成环境对居民出行方式选择影响效应的异质性研究

为了分析研究建成环境对家庭不同成员出行方式选择行为影响效果的异质性,基于南京市居民出行调查数据和城市总体规划土地利用及公共交通系统现状信息,分别构建了以居民出行方式选择行为为因变量的经典计量模型和空间误差模型。对比两个模型的拟合优度发现,后者在拟合慢行和公交出行方式行为中可以有效提高模型的准确度。在对比建成环境对家庭不同成员出行方式选择行为的影响中,得出土地利用的多样化、公共交通服务水平的提高可以有效减少小汽车的出行次数,但这种影响仅仅作用在非户主家庭成员身上;此外模型结果还对停车换乘发展模式的可行性提供了理论依据,同时也从道路设计的角度提出了构建友好出行环境的重要性。     

城市居民出行方式距离曲线的研究与应用

利用城市居民出行调查的数据建立居民出行方式距离曲线，研究城市居民出行的规律，一方面能够了解城市内在因素时市民出行决策的影响，另一方面，将建立的居民出行方式距离曲线用于交通方式划分，可以弥补常用交通方式划分方法的不足。     

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。     

大中城市居民出行强度的聚类分析

人均出行次数是居民出行强度的最直接反映,而人均出行次数与城市经济指标有着极大联系.目前对人均出行次数和经济指标之间的关系缺乏定量分析研究,本文通过研究经济指标与居民人均出行次数的关系来建立居民人均出行次数量化模型.通过对全国十五个大中城市的经济指标进行聚类分析,找到与居民出行强度相关性最大的4个典型指标:市区土地面积、社会消费品零售总额、居民消费价格总指数、和市区居民人均可支配收入,建立了居民出行次数与这些典型指标的回归模型,为同类城市的居民人均出行次数的预测提供了参考.     

基于出行决策分析的发车频率计算

出行时间过长是公交出行率偏低的重要原因之一,而出行时间与公交线路发车频率密切相关,有必要研究发车频率对居民出行决策的影响。基于居民出行调查数据,分析出行决策影响因素,利用随机效用理论,建立选择方案为自行车与公交的BL模型,并在MATLAB环境下采用Newton．Raphson法编程求解,预测出行时间对公交出行率的影响;进而分析发车频率对公交出行时间的影响,最终得到公交出行率与发车频率的对应关系,由此计算给定公交出行率下的发车频率。文中通过计算实例说明该方法在计算发车频率及评价公交运营调度方案优劣上具有实用价值。     

天津市居民出行特征分析与交通政策探讨

依据天津市居民出行调查的有关数据,通过对出行强度、出行方式、出行距离、出行成本等系列指标总结归纳出天津市城市居民出行的规律、变化特征及其原因,并与我国其他部分城市的居民出行资料进行对比分析,针对未来发展趋势对天津市城市交通发展提出相应的对策与建议。     

确定环境下危险品公路运输路径多属性决策

随着经济的发展,危险品的运输量在大幅增长,危险品对环境和人类的潜在风险在扩大.如何选择一条最佳的危险品运输路径,使其既能保证运输安全又能保证快捷地到达目的地,是决策部门面临的一个重要问题.在构建危险品公路运输路径决策指标系统的基础上,建立了确定环境下路径决策的层次分析模型,并通过一个算例证明了决策模型的可行性.该方法有助于决策部门选择合理的运输路径.     

基于Logistic回归模型的电动自行车出行特征分析

本文基于电动自行车使用者和非电动自行车使用者抽样调查数据,从居民收入、出行距离和时耗等方面采用Logistic模型进行分析,建立了基于Logistic的电动自行车出行方式选择模型,并且计算了电动自行车的出行距离和时耗曲线.本文的研究成果填补了目前自行车交通研究的一项空白,为政府机构制定相关政策提供了基础研究支持.     

通化市居民出行特征分析及交通发展对策研究

分析通化市城市居民出行调查的有关数据,通过出行强度、出行方式、出行时间分布、出行空间分布等一系列指标,总结归纳通化市城市居民出行的特征及其原因。针对其出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点,对通化市城市交通发展提出优化道路网络、优先发展公交、建设快速交通系统及合理配置停车设施等建议,对于推动该市的交通发展具有积极的意义。     

中小城市居民出行特征分析及交通对策研究

居民出行调查是城市交通规划、建设和管理的基本依据。基于江苏新沂市2006年居民出行调查的有关数据,从出行强度、出行方式、出行目的及出行时间分布等方面对中小城市居民出行特征进行分析,并在此基础上,结合中小城市居民出行意愿、路网状况、未来的环境改善以及可持续发展,从优先发展公共交通、重视自行车交通以及控制摩托车发展等方面,提出中小城市交通发展的几点对策,可为中小城市交通规划、城市交通改善与管理提供思路.     

宁波市居民出行特征分析及交通发展对策研究

对比分析宁波市与国内其他城市居民出行调查的有关数据,通过出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等一系列指标,总结归纳出宁波市城市居民出行的规律、变化特征及其原因。针对其出行总量增加、出行距离加长、出行耗时增加、私人交通方式比重较高、城市交通大区间的联系通道交通量较大、高峰小时峰值强劲等特点．对宁波市城市交通发展提出公交优先发展、就近就业、建设快速交通系统及实施交通需求管理等建议．对于推动该市的交通发展具有积极的意义。     

基于乘客观点的公交服务质量评价体系及方法研究

从乘客角度出发,在分析公交出行影响因素及出行决策过程基础上,基于对公交有效性、出行时间和费用、舒适便利性、安全及风险舒适便利性等方面的研究,分别提出了公交站点、公交线路和公交系统的评价指标,建立了人性化服务质量评价体系,最后利用AHP法对该体系进行了综合评价。基于乘客观点的公交服务质量评价方法对于改善公交的服务质量、选择公交线网资源优化方案具有重要意义。     

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基于广州居民出行调查成果,本文从模型架构、效用函数基本形式、参数标定及校核等几个方面对交通方式选择模型的构建进行研究. 提出了方式划分的基本原则,并针对无车家庭、有小汽车家庭和摩托车家庭构建层次划分. 以小汽车家庭为例,阐述方式划分的基本形式. 进而,提出了方式划分参数标定的方法和基本步骤以及系数校核的关键点. 最后将预测结果和实际观测数据进行比较,验证模型的有效性. 本文提出不同层次交通方式划分模型,提高了模型的精度,并在效用函数中引入收入、车辆拥有和吸引量等因素,增强了模型的适用性,为其他类似城市交通方式选择模型的构建提供一定的参考.