居民出行分布的熵模型及其参数标定

为寻求一种描述各种出行分布情况的普适性模型,运用最大信息熵原理,结合数理统计方法,建立了以原点矩均值为约束条件的新模型体系。为确定模型参数,提出了熵模型的参数标定方法,利用长春市居民出行调查数据对参数标定方法进行了验证。数据验证结果显示,对于步行、自行车、公交车和小汽车四种出行方式,最高阶原点矩的阶数分别取3、4、5时,所有模型均通过置信度为95％的χ^2检验。通过χ^2值和分布曲线的比较发现,不同出行方式取得最好效果的最高阶原点矩的阶数并不一致,这种差异取决于出行方式的内在特性。居民出行分布的信息熵模型可以定量描述任意出行方式的分布规律,所提出的参数标定方法简单有效。     

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研究印度城市道路上设置公交专用道后小汽车出行向公交转移的可能性. 借助新的混合交通流仿真模型测定设置公交专用道后公交服务水平改善状况. 基于陈述偏好入户调查的抽样数据,本文还引入其他影响出行方式转移的变量,标定出行方式选择二元Logit模型. 根据实际和预测数据,确定了公交服务水平改善条件下小汽车出行向公交转移的一系列主要影响因素. 基于两种方式出行时间差,绘制出行方式转换概率曲线,并为多变量宽值域条件下交通方式转移的预测提供一种易于操作的方法.     

基于时空关系对高速公路车辆出行规律的研究

基于高速公路车辆出行的特点,从概率的角度出发,结合车辆出行的两个交通参数——出行时间和出行里程,提出高速公路车辆出行时间和出行里程服从二维对数正态分布的假设,并用山东省高速公路调查数据对先验分布进行拟合。用车辆运行规律分析车辆出行时间-空间相关系数,再将它们作为交通状态参数,以车辆出行时间-空间相关系数来反映网络的运行状态,这些参数有其他交通状态参数所无法比拟的优越性。     

中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

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％.     

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。     

动态停车预约收费条件下的出行行为选择研究

近年来,停车预约动态收费发展迅速,但是现有文献缺乏对动态停车预约收费条件下的出行行为选择的影响因素和影响机理的研究。本文基于宁波市动态定价停车预约意愿问卷数据,综合考察了驾驶人的个人属性、出行特性、停车特征和建成环境,建立了预约、不预约、转移到其他停车场、转移到其他交通方式4种行为选择的巢式Logit模型,并对相关变量进行了显著性分析和弹性分析。结果表明:年龄、家庭年收入、出行目的、出发时刻、出行距离、停车时长、排队时间、预约费用、目的地停车场数量以及出发地和目的地是否有轨道站点影响显著,高收入、通勤、高峰小时出行和长时间停车的人群更倾向于选择预约停车。模型拟合结果显示,考虑出发地和目的地建成环境的巢式Logit模型能够在一定程度上提高出行行为选择预测的精准度。     

后悔理论视角下的出行选择行为(英文)

应用随机后悔最小化理论与随机效用最大化理论,分别建立RRM-MNL模型和RUM-MNL模型研究了出行方式选择行为。在模型参数、拟合优度方面对2个模型进行了比较,应用直接弹性分析了在交通管理措施评价方面的区别,并通过城际出行方式中的飞机、火车、长途汽车、小汽车4种出行方式数据进行实际验证。分析结果表明:相比于RUM-MNL模型,RRM-MNL模型能够描述在多属性方案选择过程中的部分补偿性决策行为和折衷效应,能更真实地反映实际出行行为选择过程;等待时间、出行时间和出行费用对飞机、火车和长途汽车3种出行方式的选择概率都具有弹性;在RRM-MNL模型中,等待时间对3种方式的弹性值分别较RUM-MNL模型的低7.30%、13.14%和7.70%。可见,对于同一属性变量,出行者具有不同的选择偏好,会表现出不同的选择行为。     

基于塑性强化和粘性弱化的岩石蠕变模型

为更好地描述岩石蠕变行为,特别是第2和第3期蠕变过程,基于岩石蠕变机理,在粘塑性元件中引入塑性强化函数和粘性弱化函数,建立了岩石的非线性蠕变模型．对圆柱形砂岩试样进行的单轴压缩蠕变试验表明,所建立的模型对试验数据的拟合程度较高（相关系数达0．98）,能较好地描述岩石蠕变的全过程．     

流动人口出行特征及出行方式选择模型——以北京市短期旅居流动人口为例

数量庞大的流动人口在北京市交通出行者中扮演重要角色。其中,短期旅居流动人口(在京时间小于1个月)由于居住时间短、活动集中、目的性强等特点,出行行为更加复杂和不确定,其出行规律及出行方式选择的研究对于解析和把握城市整体交通特征具有重要意义。通过分析北京市2014年第五次综合交通调查中的流动人口调查数据,以在京时间一个月以内、居住在各星级酒店和小旅馆等地的短期旅居流动人口为研究对象,研究其出行特征与出行方式选择的内在联系,并通过多项Logistic模型构建相应的出行方式选择模型。结论显示居住地类别、公交IC卡持有情况、出行距离、出行费用、出行时耗等因素对流动人口的出行决策影响显著;引导流动人口向绿色出行方式转移需要在流动人口的重要集散地合理配置公交设施、提供公交IC卡便捷的购卡和退卡服务、提高公共自行车使用的便利性。     

通勤出行方式-出行链模式联合选择模型

以单个通勤出行者为研究对象,构造基于广义极值理论的Cross-Nested Logit模型,分析了通勤出行方式和出行链模式联合选择行为.模型以通勤出行方式选择子集和出行链模式选择子集的组合为选择集,描述了在出行者社会经济属性、居住地和工作地区位、工作活动属性影响下的出行方式和出行链模型联合选择行为,能准确刻画两个选择维度之间的相关关系.利用居民出行调查数据完成模型标定.研究表明,通勤出行方式和出行链模式选择之间有显著的相互影响,出行者性别、家庭收入、家庭结构、家庭交通工具、工作活动作息时间、居住地和工作地区位是重要影响因素.当上述因素发生改变时,出行者会优先调整其出行链模式而非出行方式.     

出行链特征指标的提出及应用研究

以往传统的交通分析方法,将大量的交通信息堆砌在一起,如时间信息、空间信息等,忽略了信息间的相互作用,割裂了交通系统的整体性和系统性。说明了出行链对交通分析和交通规划的重要作用,从交通现象的本质出发,给出了出行链的结构和定义,提出了出行链特征指标,以“链”的形式将交通系统的时间维、空间维、方式维和活动类型联接在一起,将交通系统变成一个有机的整体。并通过多项Logit模型建立了交通方式选择模型,在模型拟合良好的前提下,验证了平均出行链长度和换乘次数对方式选择的影响是显著的。     

通勤制约度对儿童陪伴出行决策过程的影响

为了考察家庭通勤活动对儿童接送行为决策过程的内在影响机理,本文基于活动理论与时间地理学方法,应用昆明市居民出行日志调查的第一手数据,以家庭为分析单元,构建基于活动的二维时空出行链,剖析家庭中儿童陪伴出行的时空间特征及其典型接送模式;提出通勤制约度概念,量化家长通勤活动的时空间制约程度和相互影响程度,并建立结构方程模型.结果表明：当男女家长双方通勤制约度均衡时,相互制约影响强烈,家庭内部会优先选择制约度最小的接送模式,然后再根据家长与儿童出行路线的匹配程度来确定接送人员,接送工具决策处于整个决策过程的最末位.当男女家长双方通勤制约度不均衡时,家庭内部则优先选择通勤制约度低的家长接送儿童,再确定接送工具和接送模式,接送行为上升为家庭活动模式的优先考虑因素.     

区外旅客的"路径-方式"综合分担模型

针对区外旅客的出行特点和各运输方式的适应性，对传统区外交通方式的划分和路径分配模型进行了分析．从区外旅客出行的效应出发，提出了区外旅客分担率的“路径-方式”综合处理方法，建立了区外旅客的“路径-方式”综合分担模型．分析和标定了模型的相关参数及各运输方式的时间、费用评价值．该模型的适用条件是：OD对间各种运输方式的时耗差与市内各点至城市进出口的时耗差相差不太大（约1—3倍）且小汽车已普及并成为主要交通出行工具．最后，用沪杭地区的实例验证了模型的可行性．     

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拥挤道路使用收费和停车设施收费是解决城市交通拥挤的两种手段,文章对两者收费策略结合条件下的市郊—市区间综合优化问题进行研究。前往市内工作区上班的驾车者到达拥挤收费点后有两种策略可供选择：一是交纳拥挤道路使用费继续驾车前往工作地;二是停车再换乘地铁或BRT等公交方式到达目的地。通过对两种策略下用户的出行成本进行了分析,以最大化总的消费者剩余为上层优化目标,以弹性需求下的组合出行网络用户平衡作为下层规划,建立了双层规划模型,设计了基于模式搜索的求解算法。并对算例进行计算和分析,计算结果表明该模型与算法是有效的。     

发动机滑动轴承故障定量诊断方法

应用振动监测技术,对EQ6100-1型发动机连杆轴瓦与曲柄销间隙故障进行模拟,分析振动响应与故障特征变化关系,从振动信号中提取反映偶件故障的特征参数,选择适当的数学模型描述特征参数随偶件状态的变化规律,实现对发动机滑动轴承间隙故障的定量诊断。试验结果表明:故障系数和连杆轴瓦与曲柄销间隙的关系是显著的,相关曲线为多项式回归曲线,其复相关系数接近1,说明采用振动信号进行发动机滑动轴承间隙故障诊断在实践上是可行的。     

北京市轨道交通乘客出行方式选择分析

轨道交通作为城市公共交通的一种承担方式,近年来在大城市公共交通中扮演着越来越重要的角色,因此对轨道交通乘客出行方式选择的分析显得尤为重要. 本文通过对北京地铁5号线进行乘客问卷调查,掌握乘客到离轨道交通系统的方式选择规律及客流空间分布规律. 研究结论主要有：选择步行方式换乘客流量是最大的,客流主要来自直接服务区,选择常规公交换乘轨道交通的比例次之,选择小汽车出行的人一般都是驾车到有条件的车站进行P+R换乘. 在上述数据分析的基础上,提出了轨道交通系统在规划设计上尽可能根据站点的吸引范围及区域特征实现地面公交、自行车、步行、出租车、私家车等与地铁的近距离换乘.     

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．     

基于个体出行数据的公共交通出行链提取方法

公共交通个体出行信息的提取对掌握公共交通出行的时空特征,改善居民通勤出行效率具有重要意义.研究从公交刷卡数据、公交定位数据、轨道AFC数据等海量公共交通多源数据的关联匹配与处理方法入手,提出了公共交通出行链信息提取中,换乘关系判断、通勤行为判别及出行起讫点匹配的方法与规则,标定了出行链匹配阈值参数,建立了基于个体出行数据的公共交通通勤出行链提取模型.提取模型的准确度验证表明:出行链结构提取及通勤出行判别的成功率均达到100%,出行阶段起讫点匹配成功率为87.5%,准确性为97.1%,满足了公共交通出行特征提取的需求.该方法为公共交通通勤出行判别及基于个体的微观通勤出行时空特征的深入分析奠定了基础.     

山地城市轨道车站周边住宅区居民出行研究

根据山地城市轨道车站与周边住宅区衔接方式的差异,将住宅区与轨道车站衔接划分为短距离、中距离及长距离三类模式,并对中短距离两类衔接模式典型住宅区居民出行高峰小时产生率、出行方式比例、同种出行目的方式比例进行特征对比分析。研究表明：短距离衔接模式,能够显著提升居民采用公共交通出行比例;中短距离两种衔接模式,住宅区私家车出行比例相差不大;居民对不同交通方式换乘选择意愿较弱。研究结果可为山地城市住宅区引导和保障居民选择公共交通出行提供参考借鉴。