出行时间成本的影响因素及模型构造

为分析影响出行时间成本因素间的关系,界定了出行时间成本的概念,分析了影响出行时间成本变化的主要因素,并在此基础上构造出行时间成本模型.根据2014年北京市居民交通方式选择特性问卷调查数据,以“工资法”为计算原则,计算出了2014年北京市居民分方式、分目的的人均出行时间成本,并研究了不同出行方式下的出行时间成本的内在规律,为分析预测居民的出行决策、优化交通方式比例提供了可靠的理论依据.     

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对居民出行调查的主要结论形式——平均出行次数、出行方式结构和出行时间与工作地特征之间的关系进行了详细的分析,发现相互之间有明显对应关系,若能按照工作地特征分层（或分类）开展出行调查,则样本极具代表性.基于分层抽样,提出了一类新的居民出行调查方法,并对其中的抽样方法作了细致的研究,提出了总体及分层抽样率的确定公式.以温州市平阳县万全镇为例,讨论抽样率公式中的参数取值,得到了对应于7类工作地的出行调查抽样率大小,说明了本文方法的可操作性.并分析了本文所提出的调查方法相对于简单随机抽样法的优势.     

出行成本对居民出行方式的影响

以北京市居民出行行为为研究对象,收集2010年部分区域居民出行基础数据,使用相关性分析筛选与居民出行方式选择密切相关的影响因素.以小汽车出行方式的效用函数与公共交通出行方式的效用函数的差值构建新效用函数,选择收入、出行目的、支付方式、出行时间比、出行成本比等作为影响因素,将小汽车和公共交通出行时间比划分为1∶5、1∶3、1∶1,分析出行成本对居民出行方式的影响.分析结果表明:当出行时间比为1∶5时,居民使用小汽车出行对应的弹性值均小于0.1,出行成本调节缺乏弹性;当出行时间比为1∶3时,对应的最大弹性值为0.39,当出行成本比为25时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间比为1∶1时,对应的最大弹性值为0.89,当出行成本比为22时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间在1∶3和1∶1之间,要使得小汽车的出行分担率为30％,则出行成本比为至少为5.     

卫星城居民出行特征及出行方式选择模型研究

卫星城居民出行特征及出行方式选择研究是解决卫星城交通问题的基础和前提。以南宁市浦口区为例,通过Access数据库对居民出行OD调查数据进行处理挖掘,从居民的出行频次、出行目的、出行方式、出行时耗及出行时间分布五方面对卫星城居民出行特征进行研究,总结出浦口区居民出行特征现状;挖掘并量化影响卫星城居民出行方式选择的关键因素,利用浦口区居民出行调查数据,构建居民出行方式选择多项Logit模型,通过SPSS软件进行模型拟合和标定。在模型拟合结果中,以公交车为例进行拟合结果分析,可得到影响选择公交出行的主要因素——性别、年龄以及有无公交IC卡,并通过计算以及模型预测值对模型拟合精度进行校验。结果显示,除非机动车预测效果较差以外,其余预测误差均在可接受范围内。     

天津市商业综合体交通出行时间特征分析

为研究商业综合体交通出行时间特征,选取了天津市三个商业综合体样本,进行工作日、周末的人流和车流的出行吸引点调查.根据调查结果,分析三个样本各业态交通出行量在全天不同时段的分布情况,进而得出商业综合体交通出行量全天的总体分布特征,总体分布特征可以反映交通出行量在时间上的集中情况,对高峰小时系数的选取具有理论支持作用.     

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为科学评价“禁摩”对居民出行时间成本的影响,本文以广州市为例进行研究.通过结合广州市历次交通调查数据,分析了广州居民出行的特征及有关参数,并利用意愿调查和历史趋势法确定了实施“禁摩”与不实施“禁摩”两种情形下“禁摩”范围内居民出行方式的构成比例;在综合考虑出行目的、出行时间及收入情况等因素后,构建了“禁摩”对居民出行时间成本的对比分析模型.研究结果表明,“禁摩”政策会增加居民出行时间成本,其中总体成本增加3.01%,被限制的群体成本增加53.47%.     

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城市公共交通乘客出行成本的量化研究,对于科学合理地评价公共交通系统的社会效益意义重大,而出行时间价值是进行乘客出行成本估计的一个重要环节. 本文以北京市市区居民SP调查数据为依托,通过分析公共交通出行时间价值的影响因素,选取Logit模型为基础模型,引入“出行者收入”作为模型新增变量,并针对工作商务、社会娱乐两种出行目的在不同换乘情况下出行时间价值模型进行参数标定,建立了基于SP调查数据的改进型时间价值求解模型,并计算得到北京市公共交通出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的换乘时间价值、候车时间价值以及运行时间价值. 研究发现,工作商务出行目的出行时间价值普遍高于社会娱乐的出行时间价值,出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的候车时间价值,大于换乘时间价值以及运行时间价值,并且有换乘情况下的候车时间价值大于无换乘情况下的候车时间价值.     

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在分析通勤者出行时间与出行方式选择特征的基础上,建立出行时间—出行方式与出行方式—出行时间两个方向的Nested Logit模型.利用北京市第三次居民出行调查数据,借助BIOGEME软件对两个模型进行估计.首先通过包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识,结果显示,出行时间—出行方式选择模型比出行方式—出行时间选择模型合理,表明通勤者在选择出行时间后,在其约束下考虑合适的出行方式;在此基础上,对出行时间—出行方式选择模型的参数进行标定并分析标定结果,进一步揭示通勤者出行时间与出行方式的选择特征,从而为制定高峰时期相关管理政策提供理论依据.     

基于SVM的高原川道型城市通勤者出行方式选择研究

为探究典型高原川道型城市(西宁市)的出行者对交通出行方式选择的行为,以大规模的居民出行调查数据为基础,提取个人、家庭社会经济属性及出行特征指标,将包含小汽车出行和出租车出行的私人交通方式与公共交通方式这2项通勤方式选择作为目标变量,并通过显著性检验得出影响出行方式选择的8项决策变量.针对29960次有效出行样本,合理划分出训练样本集和测试样本集.基于此,分别构建支持向量机(SVM)和传统的二项Binary logistic (BL)模型以识别通勤者的出行方式选择,选取3项定量指标分方式的分类预测精度、总体分类预测精度和平均绝对百分比误差以对比不同模型的分类结果.研究结果表明:相比BL模型,SVM对分类数据具有更好的拟合效果,对出行方式选择的预测适用性良好,具体来说,对私人交通方式的预测,SVM的预测准确率比BL模型的预测准确率高出8.08％,公共交通则高出了2.76％;SVM的总体分类准确率比BL模型的预测准确率高出4.82％.     

高速路节日免费通行对小汽车出行者选择行为影响研究

出行成本是出行者在选择出行方式时的重要考虑因素。随着我国高速公路网和收费政策的逐步完善,自驾已成为出行者考虑选择的主要出行方式。为研究节日里选择小汽车出行的用户特征及影响因素,通过意向调查的方式对小汽车出行者的偏好进行调查。应用二项Logit模型建模分析,结果显示个人属性、出行属性以及出行环境等都在不同程度上影响出行者的节日出行选择行为,其中小汽车拥有状况、驾龄、旅行时间、出行者在以往节日里选择的出行方式、通行费、线路熟悉程度等对节日出行行为影响较为显著,该研究成果在交通预测、交通管控等方面具有指导性作用。     

出行时耗预算机理解析

从20世纪60年代开始,一些学者发现城市居民人均日出行时耗在不同年份表现出一定的稳定性;扎·哈维提出日平均出行时耗预算相对恒定假设。首先,通过国内外全日、单次出行平均时耗变化的历史数据,验证了出行时耗的相对稳定性。在解析出行时耗相对恒定形成机理的基础上,重点分析单次通勤出行时耗分布机理,并提出相应的模拟公式。同时,探讨交通拥堵状况对出行时耗分布的影响作用,分析表明较小的出行时耗增加可能隐含较大程度的交通拥堵。最后指出,应结合中国城市居民的出行时耗预算,为其适宜的交通模式规划路网和城市用地布局。     

Dynamic Multi-class Network Loading Problem

The dynamic network loading problem （DNLP） consists in determining on a congested network, timedependent arc volumes, together with arc and path travel times, given the time varying path flow departure rates over a finite time horizon. The objective of this paper is to present the formulation of an analytical dynamic multiclass network loading model. The model does not require the assumption of the FIFO condition. The existence of a solution to the model is shown.     

出行时耗的规律及启示

出行时耗是指人们用于出行的时间.城市居民一天出行的平均时耗是否具有一定的稳定性,或者是否存在固定的出行时耗预算,多年来一直是城市交通领域工作者的研究热点之一.首先,在回顾国外相关研究的基础上,分析说明我国城市居民人均日出行时耗的规律性.通过近2年国内几个城市的调查数据,说明出行时耗稳定性在集计水平上是存在的.最后,综合分析了出行时耗稳定性的形成机理及出行时耗稳定性对于交通系统建模与分析的启示.     

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交通需求管理和控制与时间因素密切相关,对出行时耗的研究是出行行为分析的重要内容. 本文提出了用于出行时间分析的持续时间模型,讨论了通勤者日出行时间投入随出行者及其家庭社会经济属性、活动和出行特征变化的连续分布规律. 模型用已投入出行时间约束下出行结束的条件概率更准确地描述了出行的动态过程,从对活动与出行之间派生和竞争关系的分析,部分地反映了通勤者的时间分配行为. 分析表明,出行时间最小化的行为假设对大多数通勤者成立. 本研究为出行时耗的定量研究提供了更准确有效的分析工具,对于准确把握通勤者时间分配行为有重要意义.     

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在密苏里州圣路易斯市I-270/I-255州际公路上,可变限速标志实时控制高峰期车速以缓解拥堵.本文研究可变限速系统对行程时间分布和可靠性的影响,分析伽马分布、最大极值分布、log-logistic概率分布、对数正态分布及威布尔分布与24小时行程时间数据的拟合程度,得到后可变限速情形下行程时间的分布.结果表明,后可变限速情形下行程时间的分布服从对数正态分布.提出基于行程时间均值和标准差方法计算行程时间可靠性最关键指标之一——第95百分位数的行程时间基于I-270/I-255公路四个拥堵路段36个实测数据集,用参数和非参数统计验证了方法的有效性.     

基于浮动车数据的行程时间可靠度特征研究

针对正态分布或对数正态分布往往不能有效地描述小间隔行程时间分布的问题,提出了基于浮动车数据的行程时间算法.通过基于浮动车数据的行程时间经验分布,得到了以15min为间隔的不同出发时段行程时间的可靠度指标.以广深高速公路同乐-宝安机场段为例,对不同日、不同出发时段的行程时间可靠度特征进行了分析.该研究方法对于描述交通条件变化比较频繁的城市交通环境的行程时间可靠度有较强的适应性.     

基于持续时间模型的日出行时间分析

交通需求管理和控制与时间因素密切相关,对出行时耗的研究是出行行为分析的重要内容. 本文提出了用于出行时间分析的持续时间模型,讨论了通勤者日出行时间投入随出行者及其家庭社会经济属性、活动和出行特征变化的连续分布规律. 模型用已投入出行时间约束下出行结束的条件概率更准确地描述了出行的动态过程,从对活动与出行之间派生和竞争关系的分析,部分地反映了通勤者的时间分配行为. 分析表明,出行时间最小化的行为假设对大多数通勤者成立. 本研究为出行时耗的定量研究提供了更准确有效的分析工具,对于准确把握通勤者时间分配行为有重要意义.     

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传统的出行时间价值计算方法无法考虑出行者主观因素对出行时间价值判断的影响以及出行时间的利用效率问题。本文综合应用生产法、收入法及非集计Probit模型,引入节省时间利用系数,建立了出行时间价值计算综合模型,对传统方法做出改进;应用已建时间价值计算模型及佛山市南海区出行调查数据计算出行者的广义出行费用,进而建立了出行频率预测Logistic模型;根据出行频率预测及敏感性分析对南海区实施拥挤收费策略的可行性进行了评价。结果表明,改进的时间价值计算方法可以充分考虑出行者主观因素对其时间价值判断的影响,解决时间价值利用率问题,并且提高时间价值计算的准确率。已建方法可为出行行为分析、预测和交通需求管理策略评价提供理论支持。     

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利用北京市道路交叉口的车牌识别数据,应用假设检验的方法研究城市快速路及主干道的旅行时间及其可靠性的分布与估计方法.首先使用四分位数据筛选法对原始数据进行了筛选,获得分析所用数据集.其次对旅行时间的分布进行了研究,提出了与旅行时间有关的分布假设并进行了相应的检验分析,随后研究了旅行时间分布与路段道路运行状况的关系.基于对北京市的数据分析可以看出,道路拥堵时旅行时间分布多接近Weibull分布,通畅时接近对数正态分布.最后,本文进一步探讨直接利用正态分布进行数据拟合以及参数估计的可行性.案例分析显示,使用正态分布估计旅行时间平均值误差较小,但对旅行时间可靠性的估计则误差较大.