基于面板数据的宁杭城际出行方式选择行为研究

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.     

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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。     

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.     

考虑共享汽车的高铁站接驳交通出行方式选择影响因素

为研究共享汽车作为高铁站接驳交通出行方式的可行性,在大连北站、长春西站和哈尔滨西站3个高铁站的候车厅内对出行者随机抽样,进行行为调查(Stated Preference,SP)与意向调查(Revealed Preference,RP)的组合问卷调查,并建立多项离散选择模型(Multinomial Logit Model)对影响高铁站接驳交通出行的因素进行分析.结果显示,等待时间、出行时间、费用和押金均对出行者接驳交通出行方式的选择具有显著影响,且均对共享汽车产生负效用;选择共享汽车进行高铁站接驳出行的出行者主要特征有年龄为18～30岁、与他人结伴出行、日常出行方式为私家车、高铁出行目的为旅游、月收入较高、喜欢开车、接驳出行距离较远等."高铁+共享汽车"服务模式具有可行性,但是目前受访者对共享汽车的使用率和了解程度均较低,需要加大共享汽车的宣传力度并提高其服务质量.     

具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型

基于非集计模型与模糊数学理论,以城市群居民出行行为为研究对象,选择出行者的出行时间和出行费用作为影响因素,利用极大似然估计法进行参数标定,通过t检验、命中率检验与优度检验,将出行时间模糊化,忽略出行费用的影响,建立了具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型。将轨道交通与小汽车2种出行方式的时间模糊化参数分别选为0.1、0.3、0.5,分析了出行方式与出行时间对居民出行行为的影响。分析结果表明:轨道交通与小汽车的平均出行感知时间之比为0.8～1.2,且2种出行感知时间同等程度变化;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.1,小汽车出行时间小于70min时,出行者均选择轨道交通出行;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.3,小汽车出行时间小于67min时,出行者继续选择轨道交通出行,但当小汽车出行时间大于67min,小汽车出行时间模糊化参数分别为0.1、0.3时,出行者选择小汽车出行;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.5,小汽车出行时间小于58min时,出行者仍然选择轨道交通出行,但当小汽车出行时间大于66min时,出行者均选择小汽车出行。     

交通方式选择中心理因素影响分析

在交通出行方式的选择过程中,出行者会从时间、费用、环境及可选交通工具等方面进行综合考虑来最终决定自己的出行方式,因而心理因素在交通方式选择过程中是极为重要的.本文提出心理出行时间的概念,并从量化的角度对出行者选择交通方式的心理因素进行了分析,进而指出城市公交发展过程中必须注意的几个问题.     

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.     

哈大高铁沿线广义交通成本与土地价值增值分析

基于时间、票价、频次等多维视角选取哈大高铁沿线19 个县市,对比测算高铁 与普速列车广义交通成本,并延用广义交通成本探讨沿线城市土地价值增值的变化及其 空间差异.结果表明：哈大沿线高铁广义交通成本远大于普速列车,沿线首末城市主要受 城际时间与出行成本影响,运营频次为线路中间城市决定性因素;高铁广义交通成本与 城市行政级别和经济实力呈显著正相关,副省级城市广义交通成本明显高于地级城市, 地级市高于县级市和县域;普速列车广义交通成本总体仍与城市级别和经济实力相关, 但部分县市由于普速列车成本低廉性、高频性及受毗邻大城市边际效应影响而更具优 势;高铁对沿线城市土地价值远大于普速列车,以长春为分界线的吉林东部与黑龙江省 土地增值强于吉林西部与辽宁省,哈长沈大4 城市土地价值增值最为显著,营口、四平、鞍 山、双城、辽阳次之,其他城市增幅较弱.     

城市轨道交通车厢内拥挤成本的估计方法

应用离散决策分析法与条件价值法, 设计了双边界二分式调研问卷, 计算了考虑拥挤度的轨道交通出行总成本;通过延长车厢内乘客出行时间的方式来换取车厢内乘客密度的减少, 从而得到车厢内不同拥挤度下的等价出行效能;通过调研得到乘客对两轮投标的选择概率;分别采用双变量Probit估计量和随机效用估计量来推断时间边际负效用的标准化值, 得到时间乘数, 进而估计乘客的延时意愿和支付意愿;基于2015~2016年北京地铁1号线和5号线具有代表性的15个车站站台调查获得的数据, 对轨道交通车厢内6种拥挤度下的时间乘数进行线性回归分析。研究结果表明:车厢内的乘客密度和时间乘数存在线性关系, 而改善后的车厢内拥挤度和广义成本呈反比例关系;出行者支付意愿随车厢拥挤度的减少而增加, 当车厢拥挤度由5人·m-2改善为4人·m-2时, 早、晚高峰时段的支付意愿分别为1.58元和3.02元, 当车厢拥挤度由5人·m-2改善为3.5人·m-2时, 早、晚高峰时段的支付意愿分别为2.47元和4.99元, 因此, 晚高峰时段出行者的平均支付意愿达到早高峰时段的2倍左右, 不同时段出行者对改善拥挤度的支付意愿存在显著差异。      

出行成本对居民出行方式的影响

以北京市居民出行行为为研究对象,收集2010年部分区域居民出行基础数据,使用相关性分析筛选与居民出行方式选择密切相关的影响因素.以小汽车出行方式的效用函数与公共交通出行方式的效用函数的差值构建新效用函数,选择收入、出行目的、支付方式、出行时间比、出行成本比等作为影响因素,将小汽车和公共交通出行时间比划分为1∶5、1∶3、1∶1,分析出行成本对居民出行方式的影响.分析结果表明:当出行时间比为1∶5时,居民使用小汽车出行对应的弹性值均小于0.1,出行成本调节缺乏弹性;当出行时间比为1∶3时,对应的最大弹性值为0.39,当出行成本比为25时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间比为1∶1时,对应的最大弹性值为0.89,当出行成本比为22时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间在1∶3和1∶1之间,要使得小汽车的出行分担率为30％,则出行成本比为至少为5.     

基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型

基于客流时空分布规律，考虑列车平均发车间隔、运行时间、最大载客量等约束条件，将列车在车站的停站时间与上、下车客流量相关联，建立城市轨道交通高峰时段基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型，对乘客平均旅行时间及列车发车间隔平均偏离值进行协同优化。以某城市轨道交通线路实际运营数据验证模型的有效性。结果表明，优化后乘客在各个车站平均等待时间较优化前减少幅度为0.4%~13.1%，其中全线客流量较大的第7、8、9站优化幅度较为明显，分别为 11.7%、13.1%、11.9%。优化后列车在各个车站最大满载率较优化前降低幅度为1.8%~8.5%，且所有车站站台均无滞留乘客，体现了优化后列车运输能力与客流需求的良好匹配。灵敏度分析讨论了目标函数权重系数及列车平均发车间隔值对模型的影响，表明本模型具有良好的可用性及稳定性，能够为城市轨道交通列车时刻表优化提供参考。     

考虑城市客运结构优化的城市轨道交通定价方法研究

票价直接影响乘客出行方式选择和城市客运结构.在比较交通方式相对优势度和影响因素的基础上,以城市综合交通乘客出行时间最少,整体系统结构优化为目标,构建了城市客运系统整体出行时间最小的双层规划模型,并进行算例分析,验证模型的可操作性.算例表明,调整城市轨道交通票价情况下,随着票价降低,选择城市公共汽车和私人小汽车出行客流转移到城市轨道交通,城市轨道交通客流逐步增加,整个系统广义出行成本降低,系统总出行时间减少.城市客运系统结构中各交通方式优势的发挥受票价影响,在城市轨道交通票价制定时,应优先提高城市轨道交通客流量以增强客流分担率,最大可能发挥其运能大和系统出行时间少的特点.     

基于接驳方式组合的轨道交通站点客流吸引范围研究

轨道交通站点客流吸引范围是保证轨道客流来源的重要基础,也是轨道客流客观预测及交通设施衔接合理规划的前提。从出行费用、时间及个人收入特征等要素的分析入手,基于广义出行费用一致性原则建立轨道交通站点客流的吸引范围模型,该模型考虑路网的实际结构。最后,将该模型运用到即将开通运营的南宁轨道1号线中,计算金湖广场站的客流吸引范围。     

轨道交通票价双层规划模型研究

轨道交通票价的制定,既要考虑它的社会效益,也要考虑轨道交通客运部门的利益.利用双层规划模型,可以得到在多种交通方式竞争条件下的城市轨道交通客票价格制定的最优策略,既保证了出行者的广义出行费用最小,又能使轨道交通客运部门在公共交通市场竞争中取得最大的经济效益.     

城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响研究

为研究城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响,开展了出行方式转换的SP(Stated Preference)调查,构建全目的和通勤出行方式选择的MNL模型(Multinomial Logit model)。定量分析了个体属性和交通方式属性对出行者交通方式选择的影响。研究表明：乘客感知的轨道交通全目的出行时耗负效用为相同时耗公交的91%,而通勤时耗负效用为全目的出行的1.89倍;轨道交通出行总时耗对分担率影响最显著,前者增减50%时,后者变动约10%;公交是轨道交通的主要竞争方式,当前者出行耗时提高50%时,后者分担率将增加6.8%;停车费小幅提高和出行时耗增加不能显著促使小汽车使用者转向轨道交通,交通需求管理是引导出行转移的重要途径。     

区域运输通道内影响旅客出行方式选择的因素

首先给出运输通道的概念,阐述我国现有的旅客出行方式。从我国现有的这些交通方式入手,探讨影响旅客出行方式选择的因素,即影响人们选择出行方式的因素可分为宏观因素和微观因素。宏观因素如社会经济发展水平、城市化水平、交通政策等,决定着出行方式的总结构;微观因素如出行目的和出行时间,则决定交通方式的选择。     

换乘效率对城市轨道交通分担率的影响研究

为评估换乘效率对轨道交通分担率的影响,引入拥挤感知系数、环境修正系数及换乘次数惩罚系数,将客观换乘时间转化为感知换乘时间,并以此为基础构建了轨道交通分担率模型.利用北京市第4次出行调查数据对该模型进行标定,探讨了轨道交通网络换乘效率改善对不同出行距离乘客分担率的影响.结果表明:换乘次数、换乘走行时间、换乘等待时间及换乘环境的改善能够有效地提高轨道交通的分担率,尤其是对中短距离乘客的影响巨大;换乘拥挤是影响中长距离乘客选择轨道交通的重要因素,当换乘通道通过能力及换乘站台容量较小时,拥挤感知系数快速增加,严重降低轨道交通网络的分担率.     

基于出行剩余理论的运输方式选择研究

突出强调出行本身具有的独立价值及其特性,创建出行剩余理论,以出行剩余价值最大化为准则揭示出行需求主体选择运输服务方式的机理。将出行价值特性总结为认知性、差异性、时效性,并将出行需求基于时效性分为3类,给出相应出行价值函数。将出行代价的特性总结为时效性、差异性、或然性,并建立出行全过程的成本函数。通过联立出行价值与出行成本函数,构建基于出行剩余价值的运输方式选择模型。通过仿真算例验证模型的适用性,结果显示,该模型有效避免了效用理论在需求异质性、出行价值测度等方面的表述局限,可为旅客出行方式选择研究提供新的研究方向。     

放射式轨道路网的系统出行成本研究

探讨放射式轨道路网下的系统出行成本，能够为评价轨道交通服务水平、确定合理的线路数量和运营参数提供理论支持。基于研究区域人口密度服从Clark 分布，建立了系统出行成本模型。模型将乘客在步行时间、车站等待时间和车上等待时间换算为费用作为系统出行成本的一部分，结合运营商的运营和维护成本得到系统人均出行总成本。以成都市为例，通过模型分析确定最优发车频率为13 veh/h、轨道线路数为5条，较符合实际情况，验证了模型的有效性。     

城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型

为定量分析成网运行条件下乘客在轨道交通系统内的换乘路径选择行为,在梳理乘客换乘路径选择直接与间接影响因素的基础上,引入开销系数用于描述由于列车过度拥挤导致乘客心理感受运行时间的额外增加值.提出含有惩罚系数的乘客换乘时间函数,基于乘客心理感知构建以乘车时间和换乘时间为广义费用的路径选择行为模型,并设计模型的求解算法.最后,将模型运用于重庆轨道交通网络实例分析中,结果表明:乘客倾向于选择换乘次数更少的路径3,较传统模型选择概率提高1.44%;同时,换乘惩罚系数对路径选择结果的影响灵敏度高于运行时间开销系数.