北京市老年人出行调查与分析

在当今人口老龄化背景下,为了解老年人的生活及出行状况、提高老年人的生活质量,对北京市60岁以上部分老年人进行出行调查。调查包括一日出行情况、个人家庭基本属性、主要日常活动、出行意愿四项内容。通过调查分析得出北京市老年人的总体出行特征和不同属性的老年人出行特征,老年人主要日常活动的活动频率、空间分布、时间分布特征及主要出行方式,日常出行所面临的困难及改进老年人出行环境应关注的事项。     

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.     

提升公交分担率的关键因素研究——基于济南市居民出行意愿调查数据分析

在济南市2011年大规模居民出行调查的基础上,依据个人特征和出行方式在济南市区6个行政区随机抽取6014个居民提前电话预约进行出行意愿调查,分析影响公交分担率的各类因素,为制定相关措施提高公交分担率,实现“公交都市”建设目标和城市可持续发展提供有力支持.     

出行者公交出行意愿影响因素研究

针对不同类型的出行者分析了影响其公交出行意愿的主要因素。通过出行意愿调查获得分析数据,构建公交出行意愿logistic模型,并定量对影响因素进行分析。研究发现:提高公交的快速性和便捷性可以最大程度的提高既有公交出行者坚持公交出行的意愿;小汽车运行速度的下降和停车困难是吸引小汽车出行者转向公交出行的主要因素;相比于公交出行者,小汽车出行者的公交出行意愿较低。结果表明:必须从提高公交服务质量、合理管制小汽车运行环境两方面共同努力才可以最有效的提高出行者的公交出行意愿。     

上海市出行者信息需求分析

在出行者信息需求调查的基础上,分析了出行者获取信息方式、出行者信息需求的内容、不同出行目的下出行者信息需求的差异和出行信息获取方式的意愿,并对不同人群的信息需求特征进行了比较分析。出行者信息需求分析对于准确把握出行者信息需求特征,进而提供高水平的信息服务具有重要意义。     

停车费用对私人小汽车出行影响分析

以意愿调查的方式对北京市小汽车出行者进行出行调查,分析北京市停车费用对私人小汽车出行弹性的影响因素.研究停车费用的调整和抑制私人小汽车的出行量,探讨以私人小汽车为出行方式与公共交通的方式互补转换,以达到减少交通拥堵和环境污染的目的.     

上海市第五次综合交通调查综合校核技术

居民出行调查主要依赖人工实施完成,受到各种人为因素制约,容易导致调查结果在反映真实出行特征方面存在偏差.因此,需要进一步利用和分析综合交通调查和其他相关数据进行综合校核.以上海市第五次综合交通调查为例,提出人员出行特征和车辆出行特征综合校核的技术方法.利用交通行业相关统计指标、交通大数据、其他专项调查以及交通模型对出行特征指标进行比对校核.重点阐述人员、客车、货车出行特征校核的方法及步骤.最后指出,与以往调查校核相比,本次校核大量应用信息化数据,有效地将传统调查与信息化调查成果相融合.     

北京市定制商务班车乘客支付意愿研究

生活水平的极大提升导致居民对出行品质期望更高,因此对出行疲劳缓解和在途时间有效利用的考虑在交通服务质量改善的研究及措施中愈加不可回避。基于北京市定制商务班车乘客支付意愿调查,首先分析定制商务班车的线路特征和客流特征。其次,对比研究出行者选乘定制商务班车前后服务特性的差距,特别关注长距离出行者对出行疲劳、无效在途时间减少的支付意愿。结果表明,乘客放弃原有出行方式选择定制商务班车与这一服务所带来的体能消耗、无效在途时间节省呈现较高相关性,乘客愿意支付远高于当前公交票价的费用用于上述两方面的改善。最后指出,如能对当前服务模式稍作调整,接受一定比例的非预订座位乘客,高水平公交服务的受众群体将更为广泛。     

基于小波神经网络的定制公交目标乘客出行意愿预测

面对人们日益多样化的出行需求,越来越多的定制化公共交通出现在了人们生活中。在规划一种意为目标乘客提供定制化出行服务的新型公共交通方式之前,需要对目标乘客对其的出行意愿进行准确预测。基于出行意愿的影响因素的复杂性,本文提出了一种基于小波神经网络的预测方法。首先,根据目标乘客出行意愿调查进行出行意愿的影响因素分析,然后对神经网络模型进行构建,最后运用MATLAB对预测进行了实现、验证。为了改善网络的训练效果,本文采用自适应的方法对网络学习速率和隐含层节点数进行确定。结果表明,小波神经网络对于预测定制公交目标乘客出行意愿具有较好的适用性,且比传统的BP神经网络有着更好的预测精度。     

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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%.     

私家车出行者ATIS信息选择影响因素研究——以大连市为例

私家车出行者对ATIS信息的选择意愿受到多种因素的影响。开展大连市私家车出行者ATIS信息需求意向调查,以探索性因子分析和累积Logit模型理论为基础,对ATIS信息内容进行分类,同时引入出行者性别、年龄、收入水平、交通补助情况等特性变量,建立私家车出行者ATIS信息选择模型。模型标定结果显示,私家车出行者个人特征与ATIS信息特性对ATIS信息选择意愿存在不同程度的影响：私家车出行者主要关注与出行质量相关的信息,收入水平、交通补助、驾照保有情况等对私家车出行者ATIS信息选择意愿影响显著。     

基于多项logit模型的老城区通勤出行方式选择研究

探讨了老城区通勤者出行方式的影响因素,依据2013年合肥巢湖市居民出行调查数据,将出行方式划分为自行车、电动车、公共交通和小汽车4种类型。采用多项logit模型分析4种出行方式与通勤者个体特征、家庭特征和出行特征之间的关系。结果表明,老城区通勤者个体特征和家庭特征对出行方式选择的影响与已有研究一致;当出行距离较短,出行时间相对较少,老城区通勤者更加倾向选择电动车出行。     

城市过量短距离小汽车出行研究

以北京市为例,挑选具有代表性的两类居民小区,对小区出行环境和居民出行行为展开调研.首先,利用GPS和测距仪等设备收集出行环境数据,结合地理信息系统,对小区内部和扩展区域的机动车和非机动车环境进行分析,指出了两类小区出行环境的特点;然后,利用调查问卷收集居民出行行为数据,在分析不同小区的短距离出行特征和同类居民的出行行为后,指出出行环境对出行行为具有显著的影响.最后,给出了不同小区居民偏好小汽车短距离出行的影响因素,以及在不同出行目的下,居民出行方式的转换意愿.研究成果有助于制定合理引导小汽车出行的交通需求管理对策.     

基于D-optimal试验设计的公共交通出行logit模型

以成都到龙泉片区的交通通道为研究对象,假设通道开通地铁的情况下,采用D-optimal试验设计意愿调查问卷,选择费用、时间等变量以及个人属性作为效用变量,建立公共交通出行的多项logit模型,结合意愿调查数据对模型进行求解,分析通道中公共交通出行选择行为,并预测成都到龙泉片区主要交通方式的客流分担率。分析表明,地铁将承担通道中大部分的客流。     

基于D-optimal试验设计的公共交通出行logit模型

以成都到龙泉片区的交通通道为研究对象,假设通道开通地铁的情况下,采用D-optimal试验设计意愿调查问卷,选择费用、时间等变量以及个人属性作为效用变量,建立公共交通出行的多项logit模型,结合意愿调查数据对模型进行求解,分析通道中公共交通出行选择行为,并预测成都到龙泉片区主要交通方式的客流分担率。分析表明,地铁将承担通道中大部分的客流。     

社会规范对城市交通方式选择行为的影响

为探索如何促进城市居民自愿向可持续出行方式转移,本研究引入社会心理学 中“社会规范”的概念. 在对其细分的基础上提出了不同内化程度的社会规范影响个体出 行行为的路径模型. 通过网络调查获得上海居民的意愿及出行行为数据,采用logistic和 线性回归的方法验证了假设. 结果表明,主观规范、个体规范直接影响个体公共交通出行 意愿并进而影响其公交出行频次;而描述性规范对公交出行意愿既有直接影响,也有通 过“私家车保有”中介的间接影响,同时还直接影响公交使用频次;个体的私家车购置行 为,则主要受到月收入和描述性规范的影响.     

郑州市公交乘客特性及出行意愿调查分析

在国家创建"公交都市"的背景下,以首批创建城市郑州市为例,开展基于公交乘客基本属性、出行特征及意愿的调查。通过对调查结果的深入分析,指出现状公交及未来发展中存在的问题,并结合乘客意愿,对几个关键指标给出基于调查结果的推荐值,为今后的公交新建和改善,以及政策制定提供参考。     

不同降雨强度下居民出行转化为公交的研究

降雨影响着居民出行方式的选择行为,而降水等级的不同对居民出行方式的影响也各不相同,因此,降水日道路交通状态与其他时间有明显差异。通过对在不同降水等级下的出行意愿以及出行方式调查,分析居民在不同出行目的、年龄、经济情况与不同降雨强度下公交转化的情况,得出在不同的降雨强度下居民乘坐公交出行受到出行目的、年龄、经济的影响程度各不相同。并建立二元Logit模型来研究降雨条件下的公交出行方式选择,分析不同降雨强度条件下居民公交出行与出行目的、年龄、收入之间的关系,利用调查数据对参数进行标定,得出在不同等级降水下居民出行方式的选择随居民出行目的、年龄、经济不同以及降雨强度的增加而变化的规律。     

基于MNL模型的历史街区出行方式研究

为了改善历史文化街区的交通出行环境，在北京南锣鼓巷胡同区及附近人口密集的区域开 展调查，进行历史街区出行行为研究。首先，为了提高模型的准确度与可靠性，研究了不同服务人群、服务范围之间的差异性。通过对数据的初步分析，将出行方式划分为公共交通、慢行交通、私人交通3 类，并分析得出该区域内慢行交通出行比例最低。然后，利用SPSS软件对特性变 量与出行方式选择进行相关性分析，筛选特征变量。最后，建立多项Logit 模型（Multinomial Logit Model，简称MNL） 对历史街区出行行为进行分析，并使用南锣鼓巷实测数据对模型进行标定。研究结果表明，居民户口、年龄、月收入、汽车拥有量、胡同宽度、胡同单行线、游客影 响、慢行交通意愿等因素对出行方式选择均有显著影响。     

利用百度API数据对居民出行调查的修正与挖掘

为改善传统居民出行调查受制于调查对象的主观感受,难以获得客观、真实的特征数据等问题。通过借助百度地图API(Application Programming Interface,简称API)开源数据,构建了一套科学的技术方法,实现与传统出行调查数据的融合。以石家庄2015年居民出行调查为例,对小汽车、公交及其他方式出行距离、出行时耗等关键数据误差进行修正,形成了更为客观、精确的出行特征指标。基于此,还对修正数据进一步挖掘,实现对石家庄公交出行链各环节指标逐一剖析,并就如何提升公交整体服务水平及竞争力,提出了具体改善建议。