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.     

基于态度-行为模型的低收入通勤者出行方式选择

为了分析城市低收入通勤者交通方式选择行为,揭示个体社会经济属性、活动 属性和潜在态度变量对出行者出行方式选择的影响,基于抚顺市居民一日出行调查数 据,采用态度-行为模型探究低收入通勤者出行方式选择机理.首先基于多指标多原因模 型分析影响态度变量的外在因素,结果表明性别、驾照拥有情况和年龄对态度变量的构 成影响较大.然后,分别建立含潜变量和不含潜变量的多项Logit 模型,发现含潜变量的选 择模型更能解释出行行为,社会经济属性、活动属性和态度变量对低收入通勤者出行方 式选择影响存在一定差异.     

基于多元Logit模型的大学生返程交通方式选择行为

为了更好地了解大学生返程交通方式选择现状,采用问卷调查的方式对大学生个人属性、返程交通方式、返程出行的旅行成本进行了调查分析。在此基础上,应用多元Logit模型建立了大学生返程交通方式选择行为模型,并对各因素的影响强度进行了分析。结果表明:男女大学生在返程交通方式选择上差异不明显;由于动车的旅行时间和费用均较低,大学生更倾向于选择动车返程;相较于月生活费低的大学生群体,月生活费高的大学生更偏好于选择私家车返程出行;家庭拥有小汽车的大学生群体也更愿意选择私家车。由分析可知,月生活费、家庭是否拥有小汽车、旅行费用对大学生返程交通方式选择具有重要的影响。     

基于关联分析的乘客公共交通依赖度识别方法

不同乘客在出行过程中对公共交通的依赖程度具有显著差异，精准识别乘客公共交通依赖度，有助于针对性地引导出行者向公共交通方式转移.本文基于多源数据的关联，获取包含个体属性的公共交通出行链，从出行行为和个体属性两方面提出8个依赖度指标，构建二阶聚类模型，识别乘客公共交通依赖度.结果表明：样本按依赖度高低被划分为4类群组；部分高、较高依赖度乘客在出行决策时受限于收入和车辆拥有量，并有向私家车出行转移的趋势；乘客出行习惯行为较个体属性对公共交通依赖度的影响更大.利用平均命中率(AHR)和平均覆盖率(ACR)指标评估个体属性对识别结果的影响，得出结论，个体属性指标间存在耦合关系，且指标缺失量与模型误差具有非线性关系.研究有助于理解公共交通乘客的需求和选择倾向性，为精准改善公共交通服务提供支撑.     

基于Logit模型的汽车共享换乘地铁选择行为研究

针对汽车共享发展中存在的出行费用较高,城市中心区停车难问题,文章对汽车共享选择行为和地铁换乘选择行为的影响因素进行归纳分析,并设计出行者出行方式选择行为调查问卷;通过多项Logit模型对调查数据进行回归分析,探究影响汽车共享换乘地铁选择行为的因素,为推广汽车共享换乘地铁出行提出建议。研究结果表明,性别、年龄、职业、家庭年收入、家庭拥有小汽车数量、可以忍受的乘车最长步行距离、可以忍受的中心区道路平均车速、乘车时间、候车时间、出行费用等因素对汽车共享换乘地铁影响显著。     

基于家庭属性和Nested Logit模型的学生出行选择特性分析

运用非集计模型中Nested Logit模型的理论与方法,以中小学生出行方式选择行为为对象,研究个人属性、家庭属性和出行特性对学生出行方式选择的影响。模型分上下两层,上层为公共交通和私人交通方式的选择,下层为小汽车、摩托车、自行车及步行交通方式的选择;利用SPSS软件对模型进行标定和检验,分析各因素对学生出行选择的影响。结果表明:家庭收入对于上下层交通方式选择影响大,收入高的家庭,学生出行更倾向于选择私人交通方式;是否拥有公交卡对上层交通方式影响最明显,当学生拥有公交卡时,其选择公共交通方式是私人方式的38倍;家庭交通工具拥有量和是否有人接送是下层交通方式选择的主要因素,家庭小汽车数量增加或有人接送时,学生出行选择小汽车的概率增加。     

都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

考虑定制出行的儿童通学方式选择行为研究

为系统获取考虑定制出行后儿童通学方式选择的行为模式，在系统选取影响儿童通学方式决策变量的基础上，集成结构方程模型和离散选择模型，提出儿童通学方式选择的混合选择模型(HCM)，以云南省昭通市为案例进行分析.结果表明：所构建的HCM模型相比结构方程模型和离散选择模型具有更高的拟合优度，更适用于儿童通学方式选择行为分析；与小汽车出行方式相比，行为意向对家长选择定制出行方式的影响更大，定制出行方式的普及更多取决于家庭的接受和依赖程度；时间和成本并非是家长选择定制出行方式的首要考虑因素.     

通勤出行简单链和复杂链的选择行为研究

理解通勤出行简单链和复杂链的选择行为,对于推动出行行为研究和实施交通需求管理策略具有重要意义.文中用交叉列联表方法分析了家庭属性、个体属性、土地利用属性、出行属性和工作活动安排对个体简单链和复杂链选择行为的影响,以此为基础建立了个体选择简单链和复杂链的二项Log istic模型.模型分析结果表明,家庭工作人数、职业、年龄、居住小区、上班出行方式、上、下班时间是影响个体选择简单链还是复杂链的显著变量.     

突发公共卫生事件持续期居民中长距离出行方式选择行为研究

为剖析突发公共事件持续期风险感知属性对居民中长距离出行方式选择行为的影响,基于非集计理论,构建风险感知差异的居民出行方式选择多元Logit模型.在2020年3月新冠肺炎疫情持续期,通过网络采集1 643份有效调查问卷,运用SPSS软件标定模型参数,获取突发公共事件持续期,影响居民出行选择的主要风险感知因素,并进行敏感性分析.结果表明：防控措施和防控措施了解程度对居民出行方式选择有显著影响;以航空运输为参考,途径站点暴露率增加对铁路运输方式的选择概率有负向影响,对公路运输方式的选择概率有正向影响;保持疫情持续期航空的低票价,以及加大航空运输防控措施的宣传可提高居民选择航空出行的概率.     

基于父母出行特性的学生出行方式选择研究

研究家庭成员出行方式对学生出行方式选择的影响,可以更有针对性地制定 学生出行需求管理策略.以学生出行为研究对象,将父母出行方式作为选择方程的因变 量,学生出行方式作为结果方程的因变量,运用Heckman Probit 模型建立基于父母出行方 式选择的学生出行方式选择模型,利用海宁市数据进行验证.结果显示,父母选择小汽车 出行对学生选择小汽车和电动自行车出行有显著正向影响;父母选择公交出行对学生选 择小汽车和步行出行有显著负向影响;父母出行方式对学生选择公交出行无显著影响; 小汽车拥有情况、是否有人接送、公交满意度和出行距离对学生出行方式选择影响显著.     

突发公共卫生事件持续期居民中长距离出行方式选择行为研究

为剖析突发公共事件持续期风险感知属性对居民中长距离出行方式选择行为的影响，基于非集计理论，构建风险感知差异的居民出行方式选择多元Logit模型.在2020年3月新冠肺炎疫情持续期，通过网络采集1 643份有效调查问卷，运用SPSS软件标定模型参数，获取突发公共事件持续期，影响居民出行选择的主要风险感知因素，并进行敏感性分析.结果表明：防控措施和防控措施了解程度对居民出行方式选择有显著影响；以航空运输为参考，途径站点暴露率增加对铁路运输方式的选择概率有负向影响，对公路运输方式的选择概率有正向影响；保持疫情持续期航空的低票价，以及加大航空运输防控措施的宣传可提高居民选择航空出行的概率.     

基于Nested Logit模型的共享单车选择行为研究

近两年来,共享单车迅速发展,已有研究较少从微观角度来阐释共享单车的选择行为.本文基于随机效用理论,构建Nested Logit模型,选取出行目的、接驳时间、在车时间、停车时间、费用等出行特征变量,选取下雨(雪)、空气质量、气温、风力等级等天气状况变量,选取年龄、性别、收入等社会经济变量作为效用函数的特征变量,采用D-optimal法设计问卷,在济南市开展共享单车实证调查.基于收集到的样本进行参数标定,找出影响共享单车及其他出行方式选择的关键影响因素;并对共享单车的乘车费用与接驳时间进行弹性分析,明确了共享单车乘车费用与接驳时间变化对短途出行结构的影响.     

Travel Behavior Analysis of the Females in Beijing

In urban life, compared with the same age group of male contrast, the statistical indicators of female travel behavior show significant differences. According to the sample data of Beijing 2005 travel survey, the paper analyzes the female travel behavior in the travel rate, travel consumption, trip purpose, and travel mode. Furthermore, the paper introduces the concept of the trip chain, to construct a female morning commuter trip chain choice behavior model with noncollection theories and methods, to analyze 10 factors that influence a female individual's choice of a trip chain from the source. Subsequently, model parameters are estimated, to calculate the incidents that can help to quantitatively understand the impact of each factor on a female's choice of the trip chain. The results show that the travel rate of elderly women is far lower than that of elderly men. Female travel proportion in shopping and social activities is obviously higher than that of male travelers, and factors related to the structure of families create important constraints in their average travel time consumption. The main travel mode of the female is walking, which is far more than that of a male. Age, whether they hold licenses, monthly income, and transport ownership are dominant factors for the female's choice of the trip chain.     

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 BL 模型的居民小汽车出行行为研究

本文采用离散选择模型,对采集到的4071份调查问卷所得到的居民出行情况进行分析,建立了BL 模型,定量分析影响小汽车出行行为的影响因素.分析结果表明:家庭月收入、出行距离和是否拥有驾照对小汽车出行的影响最大,出行费用、出行时间等因素对是否选择小汽车出行也有显著影响,而年龄、出行目的等因素则对是否选择小汽车出行的影响不显著.随后,对小汽车出行概率影响显著的因素做了敏感性分析,模型检验的结果说明该模型具有较好的精度.     

基于粗糙集聚类算法的铁路通道客运市场细分

对铁路通道内客运市场的细分,是研究铁路通道客流分担、客运产品设计的基础. 根据宝鸡-兰州铁路通道旅客出行方式选择调查数据,结合粗糙集理论,首先,构建了铁路通道旅客出行方式选择决策表,对条件属性进行属性约简,并计算各属性的权重;其次,考虑到避免传统聚类算法的“维数陷阱”,提出了基于粗糙属性重要度的K-means聚类算法,并在UCI数据集上进行仿真实验;最后,运用该算法对调查数据样本进行聚类.结果表明：将铁路通道客运市场细分为6类时,具有最好的聚类效果;经统计分析发现,不同子市场的旅客出行行为有明显的偏好.     

基于需求分层的高速铁路供给特性对客运分担率的影响分析

高速铁路运输供给的两个核心要素为票价和运营速度,为细化分析其对不同旅客出行方式选择的影响,根据需求的两个主要特性即收入和出行距离对旅客进行层次划分。运用非集计离散选择模型,以出行时间、费用收入比为特性变量,分别对不同收入层次旅客建立效用函数并应用Logit模型求出相应的分担率函数。以票价和运营速度为自变量,分析其对不同层次旅客出行选择影响的程度和变化规律,为高速铁路运营策略调整提供参考。