基于出行全过程的居民出行模式分析

作为城市交通规划、建设的依据,居民出行调查显得尤为重要。调查数据的挖掘分析可以为交通结构的改善及交通政策的制定提供一定参考。利用西安市居民出行调查样本数据,借助于Classification And Regression Tree算法,分别构建了可达过程与乘车过程的决策树模型。该模型结果表明:到站距离为可达过程出行方式选择的主要影响因素;在乘车过程中,出行距离为出行方式的主要影响因素,远距离出行条件下,居民更愿意选择私家车及"公交+地铁"组合出行方式;近距离出行更倾向于选择公交出行。在此基础上,年龄、是否拥有小汽车、有无公交卡等因素对出行方式的选择产生进一步影响。     

多公交信息下居民出行前方式选择意向分析

为了研究公交信息对出行前交通方式选择的影响,选取了公交出行距离信息、 公交车辆位置信息、道路拥堵情况信息和公交换乘信息等四种公共交通信息,通过均匀 设计方法,设计四种公共交通信息组合条件下的居民出行交通方式选择意向调查,并通 过在湖北襄阳获得的数据,建立了多项Logit 模型,定量分析了显著影响因素.研究结果表 明,公交信息对出行前方式选择行为的影响比较显著,且不同的公交信息对出行方式选 择的影响存在差异,但总体上会增加人们选择公交出行的意愿;对于已购车的出行者,公 交信息的影响十分有限,而个人对于公共交通的偏好也会影响其出行方式选择的意向.研 究建议,提供更准确和丰富的公交信息服务以增加城市公共交通的吸引力.     

停车收费对居民出行方式选择的影响分析

停车收费是调节城市居民出行结构,改善城市交通状况的重要政策,不同停车收费标准对居民出行方式改变程度也不相同. 本文结合南京市停车特征调查数据,基于非集计模型理论,建立包括停车费率以及公交票价等多因素的出行方式选择模型,并利用弹性分析方法,研究居民出行方式选择随停车费率变化的趋势,分析出行方式选择对于停车费率以及公交票价变化的敏感性. 研究得出不同费率标准下,小汽车及公交车出行比例的改变程度,确定停车收费价格的敏感区间,并分别得到停车费率和公交票价变化对出行方式改变的弹性. 研究结论可以为大城市合理制定停车收费价格政策提供理论依据.     

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停车收费是调节城市居民出行结构,改善城市交通状况的重要政策,不同停车收费标准对居民出行方式改变程度也不相同. 本文结合南京市停车特征调查数据,基于非集计模型理论,建立包括停车费率以及公交票价等多因素的出行方式选择模型,并利用弹性分析方法,研究居民出行方式选择随停车费率变化的趋势,分析出行方式选择对于停车费率以及公交票价变化的敏感性. 研究得出不同费率标准下,小汽车及公交车出行比例的改变程度,确定停车收费价格的敏感区间,并分别得到停车费率和公交票价变化对出行方式改变的弹性. 研究结论可以为大城市合理制定停车收费价格政策提供理论依据.     

卫星城居民出行特征及出行方式选择模型研究

卫星城居民出行特征及出行方式选择研究是解决卫星城交通问题的基础和前提。以南宁市浦口区为例,通过Access数据库对居民出行OD调查数据进行处理挖掘,从居民的出行频次、出行目的、出行方式、出行时耗及出行时间分布五方面对卫星城居民出行特征进行研究,总结出浦口区居民出行特征现状;挖掘并量化影响卫星城居民出行方式选择的关键因素,利用浦口区居民出行调查数据,构建居民出行方式选择多项Logit模型,通过SPSS软件进行模型拟合和标定。在模型拟合结果中,以公交车为例进行拟合结果分析,可得到影响选择公交出行的主要因素——性别、年龄以及有无公交IC卡,并通过计算以及模型预测值对模型拟合精度进行校验。结果显示,除非机动车预测效果较差以外,其余预测误差均在可接受范围内。     

停车收费影响下深圳居民公交出行选择研究

文章在对深圳停车收费与北京、东京等城市进行类比分析的基础上,对深圳居民的出行方式选择进行了调查,并基于二元Logit模型理论建立了深圳市停车收费影响下居民出行方式选择的概率模型,分析居民公交与小汽车出行方式选择行为的差异,探讨通过停车收费引导小汽车转向公交出行的规律。     

基于动态贝叶斯网络的快速公交运营效果评价

交通拥堵问题越来越成为制约城市快速发展的羁绊,而居民出行方式的选择很大程度上取决于城市公共交通出行条件的优劣.在国家"公交优先"发展战略下,不同城市发展何种类型的公共交通方式需因地制宜.针对国内快速公交系统的渐进引入,为了反映快速公交的适应性及其投入运营后的实际经济效果,针对刘家堡—兰州西站快速公交线路的实际情况,在分析快速公交运营特点和兰州市快速公交所在区域发展现状的基础上,针对居民出行行为及出行方式选择的不确定性和模糊性,运用动态贝叶斯网络理论对居民出行方式选择进行初步判断,并从微观角度对兰州市快速公交运营经济效益进行评价,结合评价结果对快速公交在整个城市交通系统中的地位和作用进行探讨.     

基于logit模型的停车费率变化对居民出行方式的影响分析

利用乌鲁木齐市停车行为调查数据,根据logit模型理论,建立基于不同停车费率条件下的居民出行方式选择模型,研究居民出行方式选择行为与停车费率变化间的关系,分析不同停车费率条件下的私家车与公共交通出行比例的变化趋势。研究得出停车费率的变化对于居民出行方式选择有显著影响,为今后制定合理的停车收费政策进行交通需求管理提供了理论依据。     

大连新建地铁对公交出行选择的影响

为了分析城市新建地铁项目对居民公共交通出行的影响，改善公交服务水平，提高公共交 通的分担率，针对大连市新建地铁线路展开研究。以大连市地铁1 号线沿线站点作为研究区域， 采用SP （Stated Preference） 调查方法，收集了300 名地铁沿线居民对常规公交以及新建地铁两种 出行方式的选择数据。通过建立二项Logit 模型，分析出行成本、换乘时间等选择方案特性变 量，出行特性变量以及出行者特性变量对于居民出行方式选择行为的影响，并计算弹性值及模型 精度。结果表明，通过调整出行成本及换乘时间可有效提高地铁分担率。由此提出相关政策建 议：对于出行成本，可从出行者年龄及出行次数两方面制定不同的优惠政策；对于换乘时间，可 从提高可达性、完善购票系统以及调整发班频率三方面进行改善。     

长春市轨道交通换乘方式选择影响因素分析

通过对长春市居民轨道交通换乘方式的调查数据整理,利用多元Logistic模型,分析不同影响因素对居民城市轨道交通换乘方式选择的影响,得出出行者性别对出租车换乘有显著影响,男性更偏向于选择出租车换乘,拥有网约车打车APP对常规公交换乘有显著影响。打车软件的流行使居民出行换乘的方便性大大增加。学历水平越高的出行者越喜欢选择比较环保的步行和自行车换乘方式。月收入越高的更加注重出行的时效性,更偏好选择高效率的网约车换乘方式出行。出行距离对出行者是否选择轻轨+轻轨换乘影响较大,出行时间在出租车、小汽车、网约车这几种出行时间相差不大的换乘方式中影响不大。最后对城市的轨道交通换乘发展的优化提出合理的建议。     

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。     

基于非集计模型的出行时间价值影响因素分析

以非集计模型为基础,通过模型中的效用函数推导出时间价值的计算方法。依据乌鲁木齐居民出行调查数据进行效用函数的标定分析,找出影响出行时间价值的因素,同时也得出不同家庭收入、出行目的、出行时间的群体进行方式选择时出行时间价值的变化情况。     

建成环境对居民出行方式选择影响效应的异质性研究

为了分析研究建成环境对家庭不同成员出行方式选择行为影响效果的异质性,基于南京市居民出行调查数据和城市总体规划土地利用及公共交通系统现状信息,分别构建了以居民出行方式选择行为为因变量的经典计量模型和空间误差模型。对比两个模型的拟合优度发现,后者在拟合慢行和公交出行方式行为中可以有效提高模型的准确度。在对比建成环境对家庭不同成员出行方式选择行为的影响中,得出土地利用的多样化、公共交通服务水平的提高可以有效减少小汽车的出行次数,但这种影响仅仅作用在非户主家庭成员身上;此外模型结果还对停车换乘发展模式的可行性提供了理论依据,同时也从道路设计的角度提出了构建友好出行环境的重要性。     

基于Logit模型的碳排放收费对居民出行方式选择的研究

在我国大力发展低碳交通的背景下,提出交通碳排放收费概念,并验证其改变居民出行方式、调整交通结构的可行性。依据LOGIT模型理论,利用成都市居民出行行为调查数据,建立不同碳排放收费费率条件下的居民出行方式选择模型,研究碳排放收费和居民出行方式选择之间的关系,分析不同碳排放收费费率条件下小汽车与公共交通的出行比例与转移趋势。结果表明,交通碳排放收费在改变居民出行方式选择、优化城市轨道交通结构和缓解城市交通碳排放污染方面有显著作用,为今后交通需求管理政策的制定提供了新思路。     

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研究印度城市道路上设置公交专用道后小汽车出行向公交转移的可能性. 借助新的混合交通流仿真模型测定设置公交专用道后公交服务水平改善状况. 基于陈述偏好入户调查的抽样数据,本文还引入其他影响出行方式转移的变量,标定出行方式选择二元Logit模型. 根据实际和预测数据,确定了公交服务水平改善条件下小汽车出行向公交转移的一系列主要影响因素. 基于两种方式出行时间差,绘制出行方式转换概率曲线,并为多变量宽值域条件下交通方式转移的预测提供一种易于操作的方法.     

基于ML模型的绿色出行方式选择行为研究

为了给绿色出行相关管理政策的制定提供理论依据,在阐述绿色出行定义及其出行方式界 定的基础上,结合2009 年济南市居民出行调查数据分析绿色出行特征,构建绿色出行方式选择 ML（Multinominal Logit） 模型,探讨影响居民选择绿色出行方式的主要因素,揭示出行者属性 特征与绿色出行方式选择之间的关系,定量分析绿色出行方式在各影响因素条件下的选择概 率。研究结果表明：绿色出行方式选择行为受居民年龄、家庭月收入及职业、出行时间、出行 费用等因素影响;班车在远距离的通勤出行中占有一定的优势,应积极发展单位班车等形式的 集约型绿色交通方式;针对出行时间和出行费用采取相应的城市交通管理措施,可以有效引导 绿色出行。     

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针对商业网点的交通方式构成特性,首先分析了影响交通方式选择的因素,在北京市商业网点的调查数据基础上,利用人工神经网络强大的非线性映射能力和泛化功能,建立了公交出行比例预测的神经网络模型,并定量的分析了影响因素值的改变对公交比例的影响,预测了在不同策略下商业网点公交出行比例的变化情况。     

基于出行决策分析的发车频率计算

出行时间过长是公交出行率偏低的重要原因之一,而出行时间与公交线路发车频率密切相关,有必要研究发车频率对居民出行决策的影响。基于居民出行调查数据,分析出行决策影响因素,利用随机效用理论,建立选择方案为自行车与公交的BL模型,并在MATLAB环境下采用Newton．Raphson法编程求解,预测出行时间对公交出行率的影响;进而分析发车频率对公交出行时间的影响,最终得到公交出行率与发车频率的对应关系,由此计算给定公交出行率下的发车频率。文中通过计算实例说明该方法在计算发车频率及评价公交运营调度方案优劣上具有实用价值。     

非集计模型在公交出行方式选择中的应用

提出一种基于多元非集计(multinominal non-aggregation logit,MNL)模型的公交出行方式的选择方法。分析城市公共交通中应用最普遍的公交车、快速公交及轨道交通3种公交方式的特性,结合目前居民出行特性预测方法的特点,考虑影响城市居民选择乘坐各种公共交通出行方式的影响因素,建立城市居民公交出行方式选择的MNL模型。以广州市2014年出行调查数据为依据,标定MNL模型参数,计算得到的2014年广州市轨道交通、公交车、BRT出行方式的分担比例与实际结果的误差小于10%,该模型可为未来城市公共交通方式选择模型的研究提供借鉴。     

基于机器学习的中型城市居民出行方式选择行为研究

为探索中型城市居民出行特征以及不同因素对出行方式选择行为的影响机制,本文以中国某中型城市居民出行数据为例,综合考虑传统离散选择模型和机器学习模型在预测精度和建模合理性上的优劣,以及机器学习模型超参数求解算法的特点和效率,引入变异程序,提出粒子群优化随机森林的中型城市居民出行方式选择预测模型,采用预测准确率、出行方式比例预测绝对误差和期望模拟误差这3项性能指标,量化对比粒子群优化随机森林模型与多种机器学习模型和多项Logit模型统计学上的预测性能差异,利用SHAP(SHapley Additive exPlanation)模型深入分析个人社会经济属性、出行属性及出行方式属性等相关因素与居民出行方式选择之间的非线性关系。结果表明：粒子群优化随机森林模型整体平均预测准确率最高,为0.856,出行方式比例预测平均绝对误差和期望模拟平均误差最低,分别为0.062和0.306,模型间指标差异在统计学检验下显著;距离对不同出行方式选择的影响最显著,步行和私家车出行对距离敏感性更高,不同距离下,两者选择概率变化超过35%;30岁以下群体不同出行方式选择概率差距大于其他年龄段;性别、是否拥有私家车或公交...