北京市旅游交通方式选择行为研究

为防止北京市旅游高峰期间景区周边交通混乱以及城市交通路网负荷增加，选取北京市三 处景点进行问卷调查，将游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数及同伴类型等数据作为影响游客交通方式选择的因素。与此同时，对所需数据进行有效性检验，进而分析不同游客的出行方 式特性，利用非集计模型对游客的交通方式选择行为进行研究。结果显示：游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数以及同伴类型这几类因素对游客的交通方式选择的影响均显著，并得到游 客对私家车、出租车、地铁及公交车这四类交通方式选择的比例，分别为17%, 7%, 54%, 22%。研究表明，北京市旅游交通方式的需求以公共交通为主，尤其是对轨道交通的需求，为此建议进 一步加大北京市旅游公共交通系统建设，提高旅游交通的服务质量。     

非黄金周旅游交通行为调查分析——以北京市城市型旅游交通为例

为了解城市观光游览现状、掌握游客的游览模式,合理规划旅游交通线路,对非黄金周城市型旅游交通行为进行研究。通过对北京市城区内5个主要景点进行旅游交通行为调查,将分析对象划分成本地居民游客和外地游客。在对调查数据进行整理分析的基础上,着重分析两类游客在游览方式、出游规模、游览目的等游览模式,以及交通方式选择、出游时间等交通出行特性的不同。分析结果得出两类游客的游览模式以及北京市区经典游览线路。根据SP调查数据提出在中心景区设置公交专线,吸引私人交通向公共交通转变,缓解旅游季节城市交通压力。     

旅游出行路径选择行为研究

针对旅游出行中的路径选择问题,以乌鲁木齐市南山风景区游客的路径选择行为调查数据为基础,建立旅游出行路径选择行为的多项Logit模型,探讨旅游出行路径选择行为的影响因素。研究结果标明:旅游出行路径选择行为受标识指向、标识语言等交通标志因素,以及游客对旅游景区的熟悉程度的影响,同时也受性别、族别等游客本身属性的影响。本研究成果可为观光旅游型道路交通标志的设置提供参考。     

风景区居民出行交通方式选择研究

为改善景区交通拥堵问题,研究景区居民出行行为,在石花洞景区展开居民出行特征问卷调查,分析景区居民出行需求和居民出行交通方式选择影响因素,并利用非集计模型构建景区居民出行交通方式选择预测模型。结果表明,景区居民出行交通方式选择受出行时长影响较大,家中有车居民在日常活动中更愿意驾车出行,男性居民出行更偏向于使用私家车,中青年尤其喜欢自驾出行,且以景区居民出行者的性别、年龄、出行目的、出行时间、私家车拥有量为影响因素的交通方式选择非集计模型预测精度较高,其中步行方式的预测准确率高达95.5%。     

基于游客出行链的城镇旅游交通特征及对策

从游客出行需求角度出发,以交通出行链为切入点,结合传统交通调查与大数据研究,分析游客出行链各环节的交通特征,并依托浙江横店镇综合交通规划项目,从采用多元化交通方式、简化游客城镇内出行链、引导游客改变出行方式、协调城镇交通与旅游交通4个方面,提出改善旅游城镇交通的对策,为解决同类旅游城镇交通问题提供参考。     

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.     

拉萨游客出行方式选择行为研究

鉴于MNL模型的非相关选择方案独立性易引起预测误差,同时考虑到西藏地区在全国旅游市场的特殊地位,选用NL模型对拉萨游客出行行为进行研究,并引入游客主观意向选择修正系数α,选取景点和出行方式分别作为水平2和水平1的选择肢,以出行费用、行程时间、年龄、收入、是否有私家车作为效用变量,在水平1的基础上提出了两种交通方式的划分方法,分别构建了以游客出行意向和交通特性为出发点的NL模型,利用拉萨游客出行调查数据对模型进行参数标定,检验结果表明以游客出行意向为出发点的划分方式更符合实际情况,引入主观意向修正系数后,预测的相对误差由11.82%降至9.99%。     

大连市风景区节假日旅游交通特征分析

以大连老虎滩景区为基本点展开调查,在大量实地调查的基础上分析了旅游者的行为特征对交通的影响,如:年龄、性别、职业、旅游方式等.同时也对大连老虎滩景区周围的路况和停车设施进行了实地勘测,分析了节假日旅游交通的现状,提出了一些改进措施用来满足旅游交通的需求.     

大连市风景区节假日旅游交通特征分析

以大连老虎滩景区为基本点展开调查,在大量实地调查的基础上分析了旅游者的行为特征对交通的影响,如：年龄、性别、职业、旅游方式等.同时也对大连老虎滩景区周围的路况和停车设施进行了实地勘测,分析了节假日旅游交通的现状,提出了一些改进措施用来满足旅游交通的需求.     

基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法

为统计旅游交通的客运量，分析公路交通运输需求，优化运输组织，合理构建“快进慢游”综合交通旅游网络，研究提出基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法。通过划定景区边界，设置停留时间阈值，识别手机用户的游客身份；同时，借助地图工具批量计算信令发生位置间的出行路线与行程时间，匹配实际公路网。实例分析结果表明，手机信令数据能呈现手机用户的出行轨迹，且信令数据的位置轨迹与公路线位走向结合密切。在人们越来越依赖地图导航软件规划出行路径的背景下，利用该方法能更准确地识别景区游客并估计游客往来景区的出行路径。     

山岳型风景区游客出行方式选择

以山岳型风景区游客进山出行方式选择为对象,分析影响游客出行方式选择的因素,运用非集计模型的基本理论,建立游客出行方式选择的MNL模型。以九华山风景区为例,结合游客SP调查分析结果,标定出行方式选择模型各项参数,分析采取不同交通政策措施下游客出行方式选择变化情况,给出山岳型风景区交通管理的建议。     

引入旅游偏好的城际客运出行分布预测模型

针对目前城际客运出行分布预测过程中对城际旅游关联性考虑不足的问题，借助手机信 令数据，对长三角26个城市5A和4A级景点的城际游客客源地分布进行分析发现，在同一个城市 中，无论是从单个头部景点层面还是全部5A和4A级景点总体层面上来看，城际游客客源地分布 规律均较为相近，且在非节日的不同日期，这种分布也非常稳定。基于这种特性，借助亲景度指 标提出一个可以表征两个城市间旅游关联性的旅游偏好变量，并将其引入基本重力模型中构建 城际客运出行分布预测模型。基于长三角26个城市出行分布现状数据对模型系数进行标定后的 结果表明，模型拟合程度显著提高，标准误差大幅下降，75%的OD对预测结果得到改善。因此， 可以认为引入旅游偏好变量有利于提高城际客运出行分布预测模型的精度。     

基于旅游动机的旅游目的地选择行为分析

旅游目的地选择是游客出行决策的核心问题,本文对游客的目的地选择行为进 行了研究.本课题组选取北京市区8个景点,以在京旅游的游客作为研究对象,组织进行了 游客出行行为调查.问卷设计22 项旅游动机,通过对游客旅游动机项提取因子,并对旅游 动机的因子得分进行聚类分析把游客分为4 类.在构建游客旅游目的地选择行为模型时, 对首个目的地和非首个目的地分别建模.模型中引入了旅游动机类型变量,证明旅游动机 对游客目的地选择行为影响显著.另外出行距离在不同阶段对游客目的地选择的影响存 在显著的差异.该模型精度较高,为进一步研究旅游目的地选择行为提供了理论依据.     

西安市自行车与地铁交通衔接设施布局研究

基于对西安市自行车交通和地铁交通的现状、特点的分析,指出西安市自行车与地铁交通衔接的必要性,同时重点介绍西安市交通干线和外围区域自行车与地铁交通衔接设施的布局模式,预测通过建立“绿色”停车场、立体式停车场、地上智能化立体停车库等布局模式可使西安市自行车交通和地铁交通实现“零换乘”,从而不仅使地铁交通更好地为西安居民及外地游客服务．而且可实现西安市交通资源的优化配置。     

风景区交通系统组织优化策略——以扬州市蜀冈-瘦西湖风景区为例

扬州市作为历史文化名城,有着丰富的旅游资源。蜀冈-瘦西湖风景区作为扬州市代表性旅游景点,紧邻老城区,交通现状与发展特征具有一定的代表意义,日益增长的旅游需求与传统路网格局之间的矛盾亟待解决,提出从陆地交通、水上交通两方面统筹安排、合理组织景区交通问题,并分别对区域交通、外部交通、内部交通、水上旅游线路、水上码头设置和水陆旅游衔接等进行了优化。同时,在充分保护风景区的基础上,提出了交通需求管理措施。     

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在城市交通网络中,每个交通小区的交通发生量以及吸引量与其经济发展水平、土地利用、人口数量等因素密切相关,通常能够较为准确的预测,而小区之间的交通需求很难准确的预测. 本文假定所有起讫点的交通发生量和吸引量是确定的,而OD需求不确定且属于一个有界区间,利用鲁棒优化的方法建立OD需求不确定环境下考虑用户均衡约束的交通网络设计极小极大模型,并提出了灵敏度分析结合相继平均法(MSA)的求解算法. 数值算例表明,利用鲁棒优化方法得到的网络设计方案较传统的确定性网络设计方案具有更高的可靠性.     

城市景点的公共交通出行便捷性指数: 基于武汉市的调查研究

为弥补城市景点公共交通便捷性评价主客观分离缺陷,以单个游客出行链为研究对象,以游客个体特征,公共交通出行链和景点吸引力这3个层面的因素为自变量,游客感知便捷程度为因变量,采用武汉市15个主要景点的问卷数据建立多项Logistic和CI(Convenience Index)模型。利用回归系数分析因素的影响,用标准化系数分析各因素对感知便捷性的影响权重,用CI模型计算武汉市景点的公共交通出行便捷性指数。结果表明：非机动出行距离与骑行分担率具有显著交互效应,非机动出行距离小于0.408 km时,更适宜步行出行;将公共交通出行链因素按对感知便捷性的影响权重由大到小排序,正向影响为地铁分担率、骑行分担率,负向影响为非机动出行距离、换乘次数、总出行距离、非直线系数;武汉市不同景点的公共交通出行便捷性指数差异明显,指数最高的景点是楚河汉街,最低的景点是东湖绿道-磨山。     

城市道路最大出行距离计算模型

为了合理体现交通事故延误对出行者路径选择的影响,提出了随机状态下的交通事故时间延误模型。将交通事故的随机性、持续时间和道路通行能力等不确定性因素引入到交通分配模型中,并对路径选择模型进行修正。分析了各等级道路最大适宜出行范围,根据修正的路径选择模型,采用逐次交通分配方法,得到各等级道路的出行周转量和出行距离,并与不考虑交通事故延误时的出行距离进行了对比分析。分析结果表明:当考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、2.946、4.054、5.963km;当不考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、3.000、6.000、10.000km;交通事故延误是影响出行者路径选择的重要因素;当考虑交通事故延误时,高等级道路的最大出行距离变小。相比于传统的路径选择模型,本文模型更优。     

多方式条件下城市交通分配研究

随着城市综合交通体系的不断发展和完善,城市出行多方式化的特征日益突出.本文在充分考虑城市多方式交通网络结构特性的基础上,构建方式及路径联合选择模型,研究多方式条件下的交通分配方法.首先,基于随机效用最大化理论构建出行方式和路径联合选择的Nested Logit（NL）模型;其次,运用路段实测交通流数据标定道路混合交通流条件下的交通阻抗函数;最后,基于构造的多方式交通网络进行多方式交通分配,分析出行量在网络上的时空分布.结果表明,本文所提出的多方式条件下的交通分配方法,能够有效地描述城市多方式交通网络条件下的出行方式和路径选择行为,以及交通出行在交通网络上的时空分布规律,对于完善城市综合交通体系具有重要意义.     

基于活动的旅游出行链选择行为研究

通过对在京旅游的游客进行调查,以游客的个人属性和出游属性作为影响因素,将游客对不同类型活动的时间分配作为前提,对游客的出行链选择行为建立了Multinomial Logit模型。模型分析表明:年龄、职业、出游时间、是否本地游客、对景点是否熟悉以及游客对活动时间的分配等均对出行链选择有显著影响;模型具有较高的精度,为游客出行预测提供了理论依据。