基于TAM的通勤者出行方式选择影响因素研究——以天津市为例

本文在TAM中引入感知亲社会变量,通过实证研究,量化分析了态度和低碳相关的五个因素对于通勤者出行行为意向的影响及其内在关系。实证分析结果显示,功能因素、低碳意识、低碳习惯均通过感知有用性、感知易用性和感知亲社会性显著影响通勤者出行行为意向,其中的两个方面占据主导作用,分别是功能因素通过感知有用性和感知易用性对出行行为意向的影响以及低碳意识通过感知亲社会性对出行行为意向的影响;情感因素仅通过感知有用性显著影响行为意向;象征因素仅通过感知亲社会性显著影响行为意向。结论可为交通管理部门有针对性地制定政策措施,引导居民低碳出行,缓解城市交通问题提供参考和启示。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。      

CACC车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别

为了解决时域非线性损伤的识别问题，基于自回归条件异方差（ARCH）模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法；分析了结构非线性损伤的特性，提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理；考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置，故提出了一种自回归条件异方差转换指标；在测量误差和模型误差的影响下，使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性. 试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时，损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上；当非线性间隙距离为0.20 mm时，第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%.