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.     

考虑出行效用的空铁联运需求研究

文章从出行效用角度出发对空铁联运旅客需求进行研究。结合前景理论与后悔理论提出基础效用、风险感知效用和欣喜效用,基于转换的重力模型优化效用函数,得到腹地城市-高铁-航班的旅客需求预测模型。以南京禄口国际机场为目标机场,综合长三角机场群中旅客吞吐量大于1 000万的机场、距离最近的十个机场以及根据行政划分的江苏省所有机场进行空铁联运旅客需求研究。基于Wilson模型提高空铁联运辐射半径的预测精度,构建腹地城市年人均出行次数与人均GDP的关系式,得到腹地城市的空铁联运旅客需求,并进一步根据旅客出行效用评估进行空铁联运客流分配,为机场准确识别出空铁联运需求。     

京沪线高铁与民航旅客出行选择行为研究

随着高速铁路的快速建设,其已与民航构成了我国高速客运的主体,使交通运 输方式的供给结构发生了巨大变化.本文通过对京沪线高铁与民航旅客进行SP 和RP调 查,分析京沪线客流的构成和旅客出行方式选择行为特征,并基于非集计理论,构建京沪 线旅客出行选择的Binary Logit 模型,量化各因素对旅客选择的影响程度,该模型准确率 为88%.本文根据调查结果和模型标定参数,对旅客的性别、年龄、月收入、票价、同行人 数、程前时间和出发时间对旅客出行选择行为的影响进行深入分析,结论对了解京沪线 旅客实际出行需求状况,合理设计高铁与民航综合客运产品具有重要意义.     

基于NL模型的大型机场接驳方式选择研究

基于上海浦东国际机场出发旅客出行调查数据,研究航空旅客机场接驳方式选择的影响因素。将潜在变量分为接驳方式服务水平(包括时间、费用等)和旅客个体属性(包括旅客类型、出发地等),通过相关性检验等方法确定关键解释变量。以嵌套Logit(NL)模型为理论基础,指出机场不同类型旅客接驳方式选择的差异性,并以商务旅客为例,利用模型预测各接驳方式比例。模型结果显示:出行时间和出行费用是影响机场接驳方式选择的最重要因素;车内时间和车外时间在两类潜在变量中体现出不同的显著性;携带行李数量(便捷性)和舒适性等也影响接驳方式的选择。最后,利用北京首都国际机场数据对模型实用性进行评价。     

考虑共享汽车的高铁站接驳交通出行方式选择影响因素

为研究共享汽车作为高铁站接驳交通出行方式的可行性,在大连北站、长春西站和哈尔滨西站3个高铁站的候车厅内对出行者随机抽样,进行行为调查(Stated Preference,SP)与意向调查(Revealed Preference,RP)的组合问卷调查,并建立多项离散选择模型(Multinomial Logit Model)对影响高铁站接驳交通出行的因素进行分析.结果显示,等待时间、出行时间、费用和押金均对出行者接驳交通出行方式的选择具有显著影响,且均对共享汽车产生负效用;选择共享汽车进行高铁站接驳出行的出行者主要特征有年龄为18～30岁、与他人结伴出行、日常出行方式为私家车、高铁出行目的为旅游、月收入较高、喜欢开车、接驳出行距离较远等."高铁+共享汽车"服务模式具有可行性,但是目前受访者对共享汽车的使用率和了解程度均较低,需要加大共享汽车的宣传力度并提高其服务质量.     

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.     

基于博弈论的空铁联运收益分配模型

理想的空铁联运收益分配方式是实现航空与高铁深度合作的重要条件。本文考虑旅客对 空铁联运服务水平和价格的敏感度等影响因素，根据空铁联运的实际运营情况，探究通过收益共 享合同协调航空和高铁的利益冲突，形成理想的收益分配方式并促进空铁联运的发展。基于不 同的合作水平，使用纳什议价效用函数模拟议价过程，建立航空主导的和具有议价行为的收益共 享博弈模型，采用逆向归纳法对博弈模型进行求解。为验证收益共享合同模式的有效性，与分散 决策和集中控制两种博弈模型结果进行比较，并选择北京-石家庄-广州空铁联运产品进行数值 实验。结果表明，在收益共享合同模式下，联运产品的服务水平和整体盈利能力得到有效提升， 高铁获得的共享收益比例与旅客对联运产品服务水平需求弹性正相关，议价行为可以使联运产 品的服务水平和总体利润更高更稳定，有利于实现空铁联运的理想运营状态。     

基于票务数据的团体旅客出行目的推断

为推进城际交通大数据的应用，需要补全出行目的信息，将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比，开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型，以及团体旅客重建和语义化特征设计方法，并通过吉布斯采样估计参数. 基于调查数据的模型对比研究发现，模型对一般私务辨识性能提升7.7%；基于票务数据的案例研究发现，模型对出发时间预测精度达到90.9%，间接验证了模型的可靠性.主题标注表明，模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的，还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明，出行目的构成呈现地区差异，高铁开通对不同出行目的出行量的负向影响程度不一.     

基于票务数据的团体旅客出行目的推断

为推进城际交通大数据的应用，需要补全出行目的信息，将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比，开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型，以及团体旅客重建和语义化特征设计方法，并通过吉布斯采样估计参数. 基于调查数据的模型对比研究发现，模型对一般私务辨识性能提升7.7%；基于票务数据的案例研究发现，模型对出发时间预测精度达到90.9%，间接验证了模型的可靠性.主题标注表明，模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的，还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明，出行目的构成呈现地区差异，高铁开通对不同出行目的出行量的负向影响程度不一.     

区域中短距离商务出行公共交通方式选择研究

商务出行作为区域经济发展的重要纽带,其出行方式选择研究是商务出行的重要内容.通过在上海各交通车站调查长三角区域中短距离商务出行,分析旅客商务出行方式选择行为,将高速铁路与动车合并为一类城际列车方式进行分析,运用非集计的巢式Logit模型建立旅客出行方式选择模型,分析影响商务出行方式选择的因素.将2种方式分开分析及对比,验证了此模型的适用性.     

城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响研究

为研究城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响,开展了出行方式转换的SP(Stated Preference)调查,构建全目的和通勤出行方式选择的MNL模型(Multinomial Logit model)。定量分析了个体属性和交通方式属性对出行者交通方式选择的影响。研究表明：乘客感知的轨道交通全目的出行时耗负效用为相同时耗公交的91%,而通勤时耗负效用为全目的出行的1.89倍;轨道交通出行总时耗对分担率影响最显著,前者增减50%时,后者变动约10%;公交是轨道交通的主要竞争方式,当前者出行耗时提高50%时,后者分担率将增加6.8%;停车费小幅提高和出行时耗增加不能显著促使小汽车使用者转向轨道交通,交通需求管理是引导出行转移的重要途径。     

小汽车与轨道交通出行方式选择行为分析

研究出行方式选择行为有助于引导私人小汽车出行者改乘轨道交通出行。以上海世博期间驾驶人的通勤出行为研究对象,通过RP和SP调查采集驾驶人实际通勤出行情况和世博期间的出行方式选择行为,得到小汽车相比轨道交通的出行时间节省量和费用差与是否选择轨道交通存在联系。应用离散选择模型分析出行方式选择的影响因素,建立二项Logit模型。结果表明,驾龄较短和低收入的驾驶人更愿意选择轨道交通,年轻驾驶人（相比年长者）、频繁使用小汽车者更愿意选择小汽车出行。     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

基于面板数据的宁杭城际出行方式选择行为研究

随着中国城市群的快速发展,城际交通出行环境发生了巨大的变化,因此城际出行者也会不断地重建自己的出行习惯,这就要求建立动态模型研究城际出行者出行行为和预测城际交通需求.本文调查出行者在宁杭城际高铁开通前后两个时期的出行信息,并且引入状态依赖变量表征出行者之前选择结果对之后出行选择的影响,建立了基于面板数据的城际出行方式选择动态模型.模型结果表明,基于面板数据的动态模型比传统的基于出行者单次出行数据的模型拥有更高精度.同时本文根据宁杭城际出行背景设置三组政策变化方案预测出行分担率,结果表明,当选择环境发生变化时,传统模型会高估出行方式分担率的变化程度.以上结论能更好地服务于中国城际交通的规划.     

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随着中国城市群的快速发展,城际交通出行环境发生了巨大的变化,因此城际出行者也会不断地重建自己的出行习惯,这就要求建立动态模型研究城际出行者出行行为和预测城际交通需求。本文调查出行者在宁杭城际高铁开通前后两个时期的出行信息,并且引入状态依赖变量表征出行者之前选择结果对之后出行选择的影响,建立了基于面板数据的城际出行方式选择动态模型。模型结果表明,基于面板数据的动态模型比传统的基于出行者单次出行数据的模型拥有更高精度。同时本文根据宁杭城际出行背景设置三组政策变化方案预测出行分担率,结果表明,当选择环境发生变化时,传统模型会高估出行方式分担率的变化程度。以上结论能更好地服务于中国城际交通的规划。     

有限理性视野下出行者出行方式选择分层Logit模型研究

在传统分层Logit模型的基础上,放松出行者完全理性的假设,基于有限理性满意决策准则,建立了多方式有限理性分层Logit(BRNL)模型,来描述出行者的方式选择行为.模型假设当方式间的成本差在无差异区间内时,出行者依据偏好或随机进行方式选择;否则,出行者将选择出行成本更小的交通方式.此外,提出了一种嵌套的相继平均算法对模型进行求解.最后,通过一个数值算例验证了模型的合理性和算法的有效性.研究结果表明,出行者并不总是选择出行成本最小的交通方式,其选择行为与出行者的理性程度和偏好有关,且理性程度越低,出行者对方式间的成本差越不敏感.     

考虑地铁站点多方式接驳范围的接运网络配流模型

以接运地铁站点的多方式接驳网络内出行者接驳方式选择行为为研究对象,改进既有接驳时间费用的计算方法.本文考虑地铁站点不同接驳方式的接驳范围对出行者选择行为的影响,建立基于Logit-SUE的多方式接驳网络配流模型,并通过算例证明了模型的可行性和有效性.进而分析出行者对路径阻抗感知系数θ、接驳距离增加系数β和共享单车停车位设置距离l?_bike对配流结果的影响.结果表明：θ越大,配流结果随机性越弱,实际阻抗越小的接驳方式选择概率越大;β越大,接驳距离越长,步行方式选择概率越小,自行车方式选择概率先增大后减小,而公交方式选择概率则逐渐增大;l?_bike越大,自行车方式选择概率越小,公交和步行方式选择概率则越大,且随着β的逐渐增大,l?_bike对自行车接驳方式选择概率的影响程度先增加后减小.     

考虑潜变量的自动驾驶汽车租赁行为

将自动驾驶汽车（autonomous vehicle，AV）与分时租赁、点对点（peer-to-peer，P2P）租赁模式相结合，为出行者提供新型的出行方式. 为探究出行者租赁自动驾驶汽车的行为特征，分析出行者对AV分时租赁、AV P2P租赁、私家车、公共交通的选择意愿及其影响因素. 基于出行方式选择意愿的调查数据，将结构方程模型（structural equation model，SEM）与多项Logit （multinomial Logit，MNL）模型相结合，建立同时标定显变量与潜变量参数的结构方程-多项Logit （structural equation-multinomial Logit，SE-MNL）模型，对比分析了MNL与SE-MNL模型的参数标定结果. 研究结果表明:在95%的置信水平下，显变量中的出行费用、车内时间、驾照情况、出行目的、婚姻状况以及潜变量中的便捷性、安全性、乘车体验、舒适性对出行者选择AV分时租赁或P2P租赁的影响都是显著的；SE-MNL模型的拟合度较MNL模型高出2%～3%.      

考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

为探究后疫情时代居民出行方式选择行为，运用选择实验的方法，基于问卷调查获得选择行为数据，构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数，得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明，两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性，潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%， 预测精度提高了3.03%，为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景，分别将居民划分为4类、5类人 群。从出行方式属性上看，等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看，在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行，年龄越大对行程费用越敏感，男性更愿意选择公交、地铁出行。     

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城际铁路的规划建设,加剧了经济发达地区城际客运交通市场的竞争,而竞争的成败很大程度上取决于运营者是否能够采用吸引乘客的策略.本研究基于离散选择理论,使用Nested Logit模型分析出行者的城际交通方式选择行为,确定不同交通方式客运量与运输价格的关系,建立各交通方式的运营利润模型.并以运营票价为竞争策略变量,建立城际铁路和公路长途巴士运输的完全信息静态博弈模型,给出了纯策略和混合策略Nash均衡解的存在性和计算方法.案例计算表明,传统的Logit模型与本研究的Nested Logit模型给出不同的均衡价格,且Logit模型会过高估计公共运输企业的利润.本研究对于合理配置城际综合交通方式具有参考价值.