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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。     

基于出行者心理因素的公共交通方式选择模型研究

传统的公交出行主要考虑出行者的实际出行时间,本文在浙江湖州的调查数据基础上,建立基于出行者心理因素的公共交通方式选择模型,运用BL模型既从整体上对比分析公交与私人交通方式之间的竞争关系,又分别对比分析公交与摩托车、电动车、自行车的竞争关系。由模型的预测结果可知通过改变出行环境可以大大提高公交分担率,效果十分显著;调查分析和模型的结果都证实了满足出行者心理需求对于提高公交吸引力的显著作用,为提高公交出行分担率和服务水平提供了参考。     

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为更科学计算运输通道各种交通方式供给能力的配置量,运用随机效用理论和离散选择模型,建立基于动态广义费用的交通方式选择Logit模型,以郑州-西安客运通道为实例,运用Matlab软件编写程序,进行求解验证.研究表明,交通方式建设成本分摊随分担量变化而变化,并与随机感知系数和出行时间价值一起影响各方式分担率.与现有模型的对比表明,各方式分担率变化幅度与建设成本大小差异并非同向;交通方式选择的广义费用是动态变化的,不能仅仅依据静态的在途时间和票价进行方式分担率计算.该模型既能保证出行者的个体要求又能保障各种交通方式的持续运营,所计算的通道各交通方式分担率更符合实际.     

基于出行效用无差异阈值的组合交通客流分配模型

为探究出行者的感知差异对组合交通方式客流分担的影响,将出行效用无差异阈值引入出行者的决策过程中,建立了Nested Logit客流分配模型。模型将出行决策过程划分为三个层级,出行逻辑为出行者先选择出行方式,其次考虑换乘位置,最后考虑路径选择。模型确定各层级出行效用的影响因素,并假设当两种出行方案的效用差小于出行者感知的无差异阈值时,出行者无法在两种选择方案中做出确定的选择,而是基于个人偏好或随机进行选择;反之,出行者会选择效用最大的出行方案。通过连续平均算法对模型进行求解,并采用数值算例分析无差异阈值对出行决策过程中三个选择环节的影响,从而验证了模型的合理性。模型结果表明：考虑出行效用无差异阈值的客流分配模型会影响组合交通方式的选择分担,可以更准确地反映出行选择过程中的随机性。此外,模型下级的无差异阈值会影响上级的选择概率,对换乘点与路径信息采取措施可以在一定范围内优化各交通方式的分担比率,从而引导出行者选择更为绿色的出行方式。     

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合理确定停车收费费率是控制私家车出行分担率、优化城市交通结构的重要途径,从私家车出行者效用角度,将私家车出行者理解期望效用与交通方式选择相结合,运用交通方式分担离散Logit模型和私家车出行者满意度函数,建立私家车出行者可接受且能最大限度发挥停车费对私家车出行抑制作用的私家车停车收费定价模型,为停车费合理定价提供决策依据.为验证模型的可靠性,以西安市停车收费定价为实证测算.研究发现,基于私家车出行者理解期望效用的停车收费定价模型确定的停车收费费率阈值是调控私家车出行分担率的最佳停车费费率,当西安市停车收费费率为15元时,私家车出行者的最大期望效用几乎恒定,此时停车收费对私家车出行的调控效果最佳.     

群体出行的交通方式选择行为研究

多人结伴的群体出行是非通勤目的的交通出行中的普遍现象,已有交通方式选择行为研究中通常以出行者个体作为交通方式选择的决策单元,对于群体出行状况下的交通方式选择行为研究具有不适应性.以出行者群体作为交通方式选择的决策单元,基于2010年上海世博会游客的出行数据,建立了不同群体规模的出行方式选择行为模型.结果表明,群体出行对于交通方式选择行为具有显著影响:出行者对交通服务属性的敏感性下降;出行者群体的车内时间价值增加;出行者感知的车外时间当量和换乘惩罚当量上升.     

“空巴联运”需求预测模型与实证分析:以湖北地区为例

以非集计离散选择模型理论为依据,建立基于Logit的城际旅客交通方式选择行为模型.根据武汉周边4个城市(孝感、随州、襄阳和十堰)经武汉到上海的旅客出行方式意向选择(Stated Preference,SP)调查数据,研究了影响旅客选择"空巴联运"(即航空与巴士接驳)方式的重要因素,并对影响因素进行灵敏度分析,估计3种交通方式("空巴联运"、动车—高铁、大巴—高铁)的客流分担率.基于调查数据,对模型参数进行了标定.结果表明,城市内出行时间(程前程后出行时间)和总出行货币费用对旅客出行方式选择影响显著.     

预测通道客运分担率的MNL模型特性变量选取

基于非集计离散选择模型理论,结合通道内各种运输方式特性,给出了在运用MNL模型预测通道客运分担率时特性变量的选取原则。分析了影响旅客出行方式选择的出行时间、安全性、舒适性、方便性、费用等因素间的关系以及各因素作为特性变量的适应性,认为在运用MNL模型预测通道客运分担率时应选取出行时间、费用收入比和发车频率作为特性变量,并给出了各特性变量的取值标定方法。结合旅客出行特征调查数据,进行了实证分析和各个特性变量灵敏度分析,得出制定客运专线运营策略时应主要考虑出行时间、费用和出行者收入变化影响的结论。     

轨道交通接驳方式选择行为分析——以上海松江大学城为例

基于上海松江大学城站轨道衔接方式选择行为的调查数据,对城市轨道交通接驳方式选择行为进行研究,从大学城学生个体角度分析学生群体的出行特征和规律,合理有效地调整交通结构,进而优化城市轨道交通服务水平,增加城市轨道交通的吸引力.基于Nested Logit非集计模型,建立两种不同分组选择支的轨道交通衔接方式选择模型进行参数标定,对比模型的优比度、分支相关系数和命中率,择优选择精度较高的模型.根据建模结果,在调查数据分析的基础上,对不同接驳方式的分担率进行预测.预测结果为:公共汽车的分担率最高,为59.9％,即公共汽车仍为学生选择的主要接驳方式,出租车的分担率次之,自行车分担率最低.最后,对NL模型进行应用.研究发现,对于学生群体而言,提高出租车的起步价对出租车的分担率并无较大影响.综合比较性别、接驳时间、接驳费用等影响因素,发现性别对学生接驳方式的选择有较大影响.     

基于巢式Logit模型的城际交通方式研究

针对城际交通方式合理规划问题,对交通方式分担率进行了研究。首先,结合非集计理论与随机效用理论建立效用函数,利用极大似然估计法计算效用函数权重,并考虑不同收入出行者对权重的影响;其次,考虑不同交通方式间存在相关性,用相对效用代替绝对效用,建立了改进的巢式Logit模型;最后,结合分担率模型和武汉至咸宁旅客的调查结果,计算各交通方式的分担率。通过计算结果与巢式Logit模型及实际客运分担率进行对比,验证了模型的可行性和有效性,对今后城际交通方式的划分和管理具有重要的指导意义和参考价值。     

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。     

基于个体出行链的区域城际铁路规划方法研究

基于“基础设施即服务”的理念研究区域城际铁路规划问题,精准考虑带时间窗的个体出行特征和运输服务供给,构建时空网络联系基础设施、服务供给和出行需求3个维度。在所有路段存在的前提下,考虑城际铁路、城市轨道交通和城市道路等基础设施及其运输服务供给,为每类出行者生成满足其出行时间窗的备选出行链集合,以所有出行者广义费用和总投资费用加权和最小为优化目标,构建整数线性规划模型。在含有物理路段相同、服务供给相同的条件下,采用相同规模,但具有不同特征的出行需求构建3种不同场景进行优化对比,验证所提出方法的价值和有效性。结果表明,本文提出的规划方法在有效满足精细化出行需求的同时,有助于实现投资效益最大,为区域城际铁路规划提供了新思路。     

无人驾驶汽车对出行方式选择行为的影响

无人驾驶汽车对出行者出行选择行为具有重要影响,进而可以影响到城市交通需求、城市空间布局和城市规划. 基于扩展技术接受模型和考虑不同出行者偏好的异质性,建立带潜变量的随机系数Logit模型,研究出行者的出行特征、心理潜变量和个体的社会经济属性对无人驾驶汽车选择行为的影响. 结果表明:与传统的多项Logit模型相比,带潜变量的随机系数Logit模型拟合度更高;不同的出行者对出行费用的偏好具有异质性,在效用函数中,出行费用服从正态分布;无人驾驶汽车选择行为不仅受到出行特征和社会经济属性的影响,而且还受到感知信任、社会规范和行为意向等心理潜变量的影响;降低无人驾驶汽车的出行费用可以提升出行者选择无人驾驶汽车出行的概率.      

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出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

信息作用下出行者短期决策行为分析

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

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.     

城市土地利用特征对居民出行方式的影响——以深圳市为例

为缓解日益严重的城市交通问题、优化居民出行方式,有必要研究城市土地利用与交通系统的协调问题.以深圳市为例,应用多元Logit模型(MNL模型),纳入城市土地利用变量与出行者的家庭、社会、经济等变量,分析其对居民工作与非工作出行方式的影响.研究结果表明,出行起点的城市区位是影响居民出行方式的重要因素之一.相对于组团中心和...     

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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.