包含异常数据的居民出行稳健回归分析

采用稳健回归方法克服了最小二乘估计受异常样本点影响较大的弊病,该方法通过对不同的点施加不同的权重减少"异常点"作用,并据此建立加权的最小二乘估计,反复迭代以改进权重系数,直至权重系数之改变小于一定的允许误差,得到模型参数更加贴近实际值.案例研究表明,用稳健回归方法建立的数学模型避免了少数异常值干扰的影响,更加真实地反映了居民出行发生的变化趋势.     

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。     

道路施工对居民出行方式选择的影响分析

为分析道路施工对居民出行行为的影响,以西安市为例,向居民发起300份问卷调查,调查方式采用RP数据和SP数据结合的方式,建立非集计模型来统计分析调查基础数据,找到调查变量与居民出行的相关变量,得到施工前后居民出行行为转变的概率。     

国内不同类型城市居民出行特征分析

通过收集大量国内城市的居民出行特征调查数据,对数据进行归纳整理,从出行次数、出行目的、出行方式结构、出行耗时等4个方面进行分析.通过对城市进行分类,找出不同类型城市的居民出行特征,分析产生这些特征的原因.对居民出行次数,按照人口规模分类,建立了不同人口规模城市的居民人均出行次数模型,通过建摸的方式找出不同人口规模城市的居民出行次数规律.     

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传统的四步骤模型中的出行生成模型是预测研究范围内每个交通小区的出行发生次数和出行吸引次数，直接将居民的出行次数简单的按交通小区进行集计处理，并没有充分考虑每个人的出行次数，难以反映个人和家庭的社会经济等因素对居民个人出行次数的影响。本文根据2003年吉林省长春市居民出行调查数据，利用非集计模型建立居民个人的出行次数选择模型，并应用相关统计软件对模型进行标定，进而分析居民个人的出行次数，从而求得居民个人出行次数的期望值，初步尝试探索非集计模型和四步骤模型的综合应用问题。     

基于SVM的高原川道型城市通勤者出行方式选择研究

为探究典型高原川道型城市(西宁市)的出行者对交通出行方式选择的行为,以大规模的居民出行调查数据为基础,提取个人、家庭社会经济属性及出行特征指标,将包含小汽车出行和出租车出行的私人交通方式与公共交通方式这2项通勤方式选择作为目标变量,并通过显著性检验得出影响出行方式选择的8项决策变量.针对29960次有效出行样本,合理划分出训练样本集和测试样本集.基于此,分别构建支持向量机(SVM)和传统的二项Binary logistic (BL)模型以识别通勤者的出行方式选择,选取3项定量指标分方式的分类预测精度、总体分类预测精度和平均绝对百分比误差以对比不同模型的分类结果.研究结果表明:相比BL模型,SVM对分类数据具有更好的拟合效果,对出行方式选择的预测适用性良好,具体来说,对私人交通方式的预测,SVM的预测准确率比BL模型的预测准确率高出8.08％,公共交通则高出了2.76％;SVM的总体分类准确率比BL模型的预测准确率高出4.82％.     

小城市居民出行特征分析——以苍南县城为例

主要针对苍南县城居民的出行特征,分别从出行次数、出行方式和时辰分布三方面分析了居民出行与人口特征之间的关系,实证研究了年龄、职业、收入等对居民出行次数和出行方式的影响,并且分析了不同目的、方式、职业居民的出行时辰分布特征,为今后城市建设效果评估和居民出行预测提供基础.     

基于人口合成技术的居民出行调查数据扩样

为提高居民出行入户调查样本代表性,使调查数据能够准确反映居民出行特征,在分析居民出行调查数据处理现状及常规扩样方法局限性的基础上,引入基于人口合成技术的IPU算法(iterative proportional updating)和GRE算法(generalized regression),对深圳市居民出行入户调查数据进行实证分析,并利用相关系数及相对误差指标对扩样结果进行评价.结果表明:利用算法关联家庭与个人表的频数矩阵,通过迭代调整扩样权重值、IPU算法和GRE算法均能很好地拟合家庭与个人的属性分布与总体一致,且相对误差控制在6％ 左右,满足扩样的精度要求.由于IPU算法更具普适性,算法不受初始权重及稀疏样本限制,其扩样误差及波动性较小,扩样结果更为稳健.     

大中城市居民出行强度的聚类分析

人均出行次数是居民出行强度的最直接反映,而人均出行次数与城市经济指标有着极大联系.目前对人均出行次数和经济指标之间的关系缺乏定量分析研究,本文通过研究经济指标与居民人均出行次数的关系来建立居民人均出行次数量化模型.通过对全国十五个大中城市的经济指标进行聚类分析,找到与居民出行强度相关性最大的4个典型指标:市区土地面积、社会消费品零售总额、居民消费价格总指数、和市区居民人均可支配收入,建立了居民出行次数与这些典型指标的回归模型,为同类城市的居民人均出行次数的预测提供了参考.     

基于非集计模型的居民出行方式选择行为研究

基于ML模型的基本理论与建模方法,利用2009年济南市居民出行调查数据,对影响城市居民出行方式选择的因素进行了分析,确定了影响居民出行方式选择的特性变量,建立了居民出行方式选择ML模型.研究结果表明:居民出行方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,通过对影响居民出行方式选择的可控影响因素进行引导和调整,可以达到优化和调整交通方式结构的目的.     

交通拥挤收费空间公平性探讨

将出行者按照时间价值（VOT）和地域划分为不同群体,在一个简单路网上建立交通网络模型,分析拥挤收费的公平性影响.研究模拟居民的多种不同出行选择,分析了实施拥挤收费对两处居民各类人群在出行方式分担、行程时间以及交通可达性等方面的影响.研究发现,对于始发地居民,引入拥挤收费能够降低其行程时间,提高可达性;而对于周边道路沿途的居民,若周边道路通行能力不高,适当的拥挤收费会提高可达性,若周边道路通行能力较好,拥挤收费则会小幅度的减少其交通可达性.     

基于层次分析法的城市居民高峰时段乘车方式的研究——以兰州市居民出行为例

目前,在我国人口超过三百万的城市有16个之多,由于受到区域性的限制,各个城市道路布局不尽相同,居民的出行已经显现出了拥挤状态,尤其在城市居民上下班的高峰时间段内,这种现象尤其突出。通过对高峰时段内居民乘车方式的研究,对于减轻高峰交通压力具有现实意义。采用层次分析法对兰州市居民乘车方式进行研究,经实例验证其结果合理。     

上海市大型居住社区居民职住分离情况研究

采用数理统计方法,选择上海市大型居住社区为研究对象,结合大量的实地问卷调查数据,系统地分析上海周边大型居住社区职住分离情况.采用聚类分析方法对大型居住社区居民通勤时间、出行方式选择进行了统计分析,分析发现大型居住社区居民出门时间早于上海市平均时间、居民对公交的依赖性非常强、助动车使用比例较高,这表明大型居住社区公交配套设施之间的衔接不到位,存在站点距离过长和线路不对称等情况.最后通过多个大型居住社区样本之间的比较,找出影响大型居住社区居民职住分离现象的因素,结合实际情况,给出相应改善职住分离现象的建议.     

基于分类决策树的城市内部迁居人群通勤时间预测模型

针对迁居个体长距离、长时间的通勤现象，以南京迁居人群通勤出行多源数据为基础，综合考虑迁居人群个人家庭属性、迁居属性、建成环境属性及通勤属性，建立迁居人群通勤时间多元线性回归模型，分析各属性对通勤时间的影响. 结合多元线性回归和Logistic 回归确定决策树模型入选变量和通勤时间离散值，利用C4.5 算法建立迁居人群通勤时间决策树，以决策树结构揭示不同背景下迁居个体通勤时间模式特征. 结果显示，相较于个人家庭属性，职住同区、通勤出发时刻、住房类型、通勤距离、通勤方式及社区至主干道的便捷程度对迁居个体通勤时长的影响更为显著，侧面反映社区微观建成环境优化政策更利于提升迁居个体通勤效率.     

基于分类决策树的城市内部迁居人群通勤时间预测模型

针对迁居个体长距离、长时间的通勤现象，以南京迁居人群通勤出行多源数据为基础，综合考虑迁居人群个人家庭属性、迁居属性、建成环境属性及通勤属性，建立迁居人群通勤时间多元线性回归模型，分析各属性对通勤时间的影响. 结合多元线性回归和Logistic 回归确定决策树模型入选变量和通勤时间离散值，利用C4.5 算法建立迁居人群通勤时间决策树，以决策树结构揭示不同背景下迁居个体通勤时间模式特征. 结果显示，相较于个人家庭属性，职住同区、通勤出发时刻、住房类型、通勤距离、通勤方式及社区至主干道的便捷程度对迁居个体通勤时长的影响更为显著，侧面反映社区微观建成环境优化政策更利于提升迁居个体通勤效率.     

动迁居民通勤出行特征研究——以上海市大型居住社区江桥基地为例

随着城市发展，上海市人口增长的重点逐渐由中心城区转向城市外围地区，将对动迁居民的通勤出行产生巨大影响，有必要对该类人群的出行特征进行研究。以上海市嘉定区江桥基地为例，开展出行调查，分析搬迁至该社区的居民的通勤出行特征，包括出行时耗、出行距离、出发时间、出行方式、工作地点。将动迁通勤者与非动迁通勤者及上海市中心城区通勤出行数据进行对比分析，结果显示，虽然一部分动迁居民改变了工作地点，但总体上其通勤出行时耗和出行距离更长、出发时间更早。最后，针对江桥基地周边交通系统提出改善建议。     

陕西省黄陵县克山病病情15年调查报告

目的分析陕西省黄陵县1990-2004年克山病病情及相关因素的变化。方法以黄陵县克山病重病村观察点的全体居民作为调查对象,对全县范围内的慢型克山病(慢克)进行调查,并对观察点的发硒、粮硒水平进行动态观察。结果①观察点15年共检出潜在型克山病(潜克)447例次,检出率6.14%;新发潜克25例,新发生率34.34/万。②15年全县慢克确诊72例,先后死亡31例,病死率43.1%,其中20例死于慢性充血性心力衰竭,11例死于猝死。③观察点发硒与非病区比较无显著性差异,粮硒含量仍低于非病区。结论陕西省黄陵县观察点克山病的检出率呈缓慢上升趋势;潜克仍有新发;慢克病死率仍很高。     

出行时耗预算机理解析

从20世纪60年代开始,一些学者发现城市居民人均日出行时耗在不同年份表现出一定的稳定性;扎·哈维提出日平均出行时耗预算相对恒定假设。首先,通过国内外全日、单次出行平均时耗变化的历史数据,验证了出行时耗的相对稳定性。在解析出行时耗相对恒定形成机理的基础上,重点分析单次通勤出行时耗分布机理,并提出相应的模拟公式。同时,探讨交通拥堵状况对出行时耗分布的影响作用,分析表明较小的出行时耗增加可能隐含较大程度的交通拥堵。最后指出,应结合中国城市居民的出行时耗预算,为其适宜的交通模式规划路网和城市用地布局。     

基于手机信令数据的上海市域职住空间分析

居民居住地与工作地的空间关系是城市空间布局的重要依据.基于手机信令数据,提出分区域的居民通勤距离和就业岗位通勤距离计算方法.通过对比验证了手机信令数据与居民出行调查数据的职住空间和距离分布特征较为吻合.重点分析上海市中心城区及周边地区的职住空间关系及通勤距离.提出职住通道平衡概念,并分析职住通道不平衡地区与轨道交通拥挤程度的关系,指出土地利用布局优化对职住通道平衡的重要性.通过分析不同新城的职住空间特征,探讨新城范围划定对统计分析的影响,总结了新城职住空间较为独立、居民内部就业率较高的特征.     

城市过量短距离小汽车出行研究

以北京市为例,挑选具有代表性的两类居民小区,对小区出行环境和居民出行行为展开调研.首先,利用GPS和测距仪等设备收集出行环境数据,结合地理信息系统,对小区内部和扩展区域的机动车和非机动车环境进行分析,指出了两类小区出行环境的特点;然后,利用调查问卷收集居民出行行为数据,在分析不同小区的短距离出行特征和同类居民的出行行为后,指出出行环境对出行行为具有显著的影响.最后,给出了不同小区居民偏好小汽车短距离出行的影响因素,以及在不同出行目的下,居民出行方式的转换意愿.研究成果有助于制定合理引导小汽车出行的交通需求管理对策.