深圳市中小学生接送概率行为建模及分析

接送是目前我国中小学生上下学出行的主体方式,在大量增加交通出行的同时,对父母出行及家庭产生很大影响。以深圳市中小学生上下学接送概率为研究对象,基于2015年开展的深圳市学童出行专项调查,探讨各相关因素与接送行为的关系。采用二项Logistic回归分析方法,建立学生上下学接送行为的概率模型,对变量进行筛选及显著性检验,分析接送行为特征及其显著影响因素的产生。实证研究结果表明,对接送行为有显著影响的因素包括学生的年龄、母亲的工作状态、家与学校距离、小区安全程度、家庭年平均收入等。该成果对我国中小学出行政策的制定具有一定参考价值。     

驾驶分心影响因素的研究

以驾驶员驾驶习惯等主观因素以及道路环境客观因素为研究对象,从驾驶行为构成及特点入手,分析驾驶员分心行为的形成及影响因素。以驾驶行为操纵失误为因变量,以驾驶员主观因素及道路环境客观因素为自变量,统计分析影响驾驶行为要素的数据以及对驾驶行为的影响。分析结果表明:驾驶过程中道路两旁广告标识密度大以及不熟悉路况环境对驾驶员注意力的影响较大。     

先进的出行者信息服务不确定性问题研究综述

为提高先进的出行者信息服务（ATIS）对交通系统效率的改善能力,需深入分析ATIS不确定性问题对主动查询或被动接受ATIS的出行者的影响。回顾了近20年的相关文献,从出行者交通信息需求及影响因素、ATIS对出行者选择行为的影响、交通信息检索行为和出行选择决策模式、ATIS不确定性的作用机理等四方面分析了ATIS不确定性问题的国内外研究现状、存在问题及未来研究方向。指出既有文献缺乏对不确定性ATIS作用机理的深刻阐述,尤其缺少针对采用不同决策方式和具有不同知识水平的出行者的认知差异分析。未来研究只有关注出行者对ATIS不确定性的主观认知和感知价值,洞悉面向ATIS不确定性时各类出行者的适应性决策方法,才能有效改善ATIS的市场占有率。     

基于贝叶斯法则的企业信誉缺失治理分析

随着中国的经济变革,市场交易的复杂性增强,交易企业多元化、但在法律规范不健全等因素的影响下,企业失信行为屡有发生,如何从深层次上约束企业的失信行为已经成为一个亟待解决的问题。以贝叶斯法则为理论基础,通过行业协会改善交易双方的信息不对称问题,是治理企业失信问题的一种必要选择,旨在为治理企业失信行为提供有意义的参考。     

家长对停车场儿童行人安全的管控行为影响因素

为探索影响家长在停车场中对儿童行人安全风险管控行为的因素，基于计划行为理论和态度ABC理论，构建家长在停车场对儿童行人的风险管控行为理论模型；编制、发放并收集了401份有效的问卷，使用最小偏二乘法结构方程模型验证了该模型的科学性。结果发现：知觉行为控制、行为态度和行为意向对家长的管控行为有正向影响，主观规范对管控行为的影响不显著；风险认知对行为态度有正向影响，对行为意向和管控行为的影响不显著；管控方式对行为态度、行为意向和管控行为有正向影响。     

基于SP/RP调查的停车设施规划及收费政策研究

针对目前许多城市的停车乱、停车难、路边路外停车设施利用不均等问题,以独山子地区作为案例,研究合理可行的停车设施规划方案及停车政策,以调节路边路外停车比例、规范停车行为.同时,通过RP、SP调查,了解居民停车的影响因素,构建离散选择模型,并确定不同因素对停车选择的影响程度.基于分析结果,提出相应的停车规划及政策建议.     

基于UTAUT 的无人驾驶公交乘客接受度模型

为解决无人驾驶公交缺少乘客接受度定量描述方法的问题，在整合型技术接受模型的基础上，通过使用意向及使用行为探讨乘客接受度，构建了无人驾驶公交乘客接受度模型. 运用结构方程模型分析各影响因素之间的定量关系，以及各因素对无人驾驶公交使用意向及使用行为的作用大小. 最后将模型应用于重庆市公交出行者的实例分析中，结果表明，感知风险(-0.89***)和个人创新性(0.72***)对无人驾驶公交使用意向最为显著，而使用意向对使用行为起着决定性作用(0.98***)，并分析了年龄、性别、受教育程度对各影响因素调节作用的显著差异性.     

学区尺度下小学生通学事故风险评估及影响因素

为评估学区尺度下小学生通学事故风险并获取其影响因素，融合交通事故数据、道路运行数据和学区划分数据，构建学区尺度下通学事故风险评估方法，并运用随机森林模型分析其影响因素。以小学生在学区内部小学通学为原则，构建基于交通事故数据和道路长度的道路暴露度模型评估小学生通学事故风险。以深圳市中心城区为例进行验证。结果表明：深圳市中心城区高风险学区主要聚集于南山区北部和罗湖区北部，低风险学区主要分布在南山区中南部和福田中部学区；基于随机森林构建的学区尺度下小学生通学事故风险评估模型预测准确率达85.93%，能够较为准确地评估小学生通学事故风险；小学密度和学区面积是小学生通学事故风险的主要影响因素，分别能解释37.15%和22.86%通学事故风险。     

基于UTAUT的无人驾驶公交乘客接受度模型

为解决无人驾驶公交缺少乘客接受度定量描述方法的问题，在整合型技术接受模型的基础上，通过使用意向及使用行为探讨乘客接受度，构建了无人驾驶公交乘客接受度模型. 运用结构方程模型分析各影响因素之间的定量关系，以及各因素对无人驾驶公交使用意向及使用行为的作用大小. 最后将模型应用于重庆市公交出行者的实例分析中，结果表明，感知风险(-0.89***)和个人创新性(0.72***)对无人驾驶公交使用意向最为显著，而使用意向对使用行为起着决定性作用(0.98***)，并分析了年龄、性别、受教育程度对各影响因素调节作用的显著差异性.     

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。     

信号交叉口行人违章决策群体差异性分析

为加强信号交叉口行人违章管理,分析行人违章过街决策规律,依据行人违章决策机理,在计划行为理论(TPB)中添加"过去行为""出行环境"因素,通过设计调研指标问卷,同步观测行人违章内部心理感知及外部交通环境因素,采用单因素方差分析及独立样本T检验方法,分析违章行人个体属性对过街决策的影响,探讨不同群体间违章决策差异。研究显示:性别、学历属性对违章行为决策无显著性影响;年龄群体在知觉行为控制、出行环境因素中具有显著性差异;驾驶经历群体在主观规范、知觉行为控制因素中具有显著性差异。     

基于改进社会力模型的行人过街运动行为研究

为更加真实有效地模拟信号控制交叉口处行人的过街行为,在经典社会力模型基础上分别对过街行人的相对速度、期望速度和行人与障碍物之间的作用力的模型进行了改进,解决了行人站位位置影响、期望速度恒定不变等问题。针对行人过街运动行为,按道路交通人、车、道路三要素分类分析影响行人过街行为的因素,利用改进后的社会力模型对所有影响因素分别建立干扰模型,并增加角度等参数反映不同因素位置的变化对行人行为的影响。最后,根据平行四边形法则,构建综合因素影响下信号控制交叉口处行人过街运动行为模型。     

基于SEM 的城市公交方式选择行为模型

为解决现有居民公交方式选择行为模型中仅考虑可直接观测的显变量,尚未 涉及对选择结果具有一定影响的不可直接观测的潜变量的问题,本文从潜变量与显变量 角度,构建了公交方式选择行为结构方程模型.分析了各种影响因素之间的定量关系,以 及对选择结果的影响作用大小,并依据出行者人格特质进行了分群行为特性研究.最后, 将模型运用于成都公交出行实例分析中.结果表明：知觉价值对选择结果具有显著影响, 可解释出行行为意向的62%信息,服务品质对知觉价值的影响高于票价合理性,且不同 群体的选择行为特征存在一定差异.     

广告效果的心理分析

广告在市场经济中无处不在,时刻影响着消费者的购买行为.如何顺应消费者的心理特点,满足消费者的需求,准确传播商品信息,分析影响广告传播效果的诸因素,加强广告的传播效果,已经成为企业、广告商及受众非常关注的问题。     

城市停车选择行为研究综述

回顾近20 年停车选择行为的既有研究成果，从研究方法、影响因素两方面总结了国内外的 研究现状及存在的问题。指出既有研究方法多采用非集计模型建模，忽视了该模型“完全理性 人”假设的缺陷和不足；影响因素主要关注停车收费、停车便利性对停车选择行为的影响，针对 违章停车的惩罚因素缺乏深入的量化分析；在智能交通飞速发展的背景下，基于停车诱导信息系 统的停车选择影响因素研究依然停留在排队车辆总数、总行程时间等宏观因素，较少关注融入停 车者主观偏好的微观因素；研究区域多集中在中心商业区，而对于具有刚性停车需求且停车资源 匮乏的居住区的停车选择行为研究不足。最后提出了停车选择行为的研究趋势和方向，旨在为城 市静态交通的规划及管理提供新的思路和方法。     

国道项目施工安全管理研究

分析了国道施工项目的三个特征,基于施工项目特征分析,从人的不安全行为、物的不安全状态、环境不安全因素、管理缺陷等方面,提出国道施工中安全管理对策及建议,为有效加强安全管理工作提供借鉴。     

基于实时路况信息的驾驶员路线选择行为模型

从驾驶员出行路线选择的影响因素出发,将实时路况信息影响引入路线选择行为中,在分析实时路况信息及其评价指标的基础上,考虑路线选择行为中可能存在的相关性因素,构建驾驶员路线选择GNL（Generalized Nested Logit）模型,并建立基于可获得实时路况信息满意度的驾驶员路线选择行为效用函数,以求更加客观地反映驾驶员实际路线选择行为。     

基于视频的城市道路超车行为影响因素模型

以超车次率为城市道路超车行为宏观量化指标,结合MYSQL与VBA,完成了海量视频超车数据的提取,分别构建了工作日、非工作日及工作日高峰期的超车次率影响因素逐步回归模型.研究结果表明:行程时间及速度对超车行为影响显著,但车辆数在高峰期对超车行为的影响并不明显;行程时间及速度在工作日对超车行为的影响更大,而车辆数在非工作日对超车行为的影响更明显.     

深圳小学生上学交通特征及方式选择影响因素

上学交通是社会关注的热点。基于深圳小学交通调查数据和空间环境、交通基础设施等数据,采用多项logistic模型分析小学生上学交通方式选择的影响因素,为交通设施规划改造提供参考。深圳小学生平均上学距离约为2.24 km,平均时长约为21.5 min。学生上学交通方式与性别、年级关系较弱,与家长是否陪伴、上学距离、家庭拥车等因素紧密相关。学校区位对上学交通方式的选择影响不大,但是学区与学校周边的空间特征则作用明显。建议加大基础教育资源供给,优化学区划设,通过优化街道空间设计,增强学区的步行及自行车友好性,转变学生出行方式。     

网约配送员典型危险骑行行为特性研究

针对网约配送员危险骑行行为的发生率远超普通电动车骑行者问题,通过路段观测的方法,收集并记录网约配送员的人口统计学信息及3种典型危险骑行行为(占道骑行、逆向骑行和使用手机);通过二元Logistic回归模型对观测数据进行分析,探究网约配送员危险骑行行为特性.结果表明:男性的危险骑行行为发生率要高于女性;年长组危险骑行行为发生率更高;不佩戴头盔的网约配送员会有更多的危险骑行行为;非机动车道密度、机动车道密度与速度因素对不同的危险骑行行为也有显著影响.研究结果可为交通管理部门及相关企业针对网约配送员特殊群体制定相关管理制度及安全培训措施提供借鉴,也有利于道路交通安全的改善.