多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

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探索了行程时间波动性对驾驶员路径选择行为的影响. 研究采用意向调查获取驾驶员从两条行程时间和行程时间波动性不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Probit模型,揭示驾驶员对行程时间和行程时间波动性进行权衡的行为机理. 行程时间和行程时间波动性分别用期望行程时间、行程时间标准偏差来度量. 研究发现：(1) 路径的行程时间和行程时间波动性都会对路径选择产生负面影响. (2) 中等年龄段驾驶员,较之比他们年轻的和年长的,对行程时间波动性越看重,对行程时间波动更敏感,选择行程时间不确定的路径的概率更小. (3) 出租车驾驶员对行程时间更敏感,选择行程时间更短的路径的倾向性更大. (4) 驾驶经验丰富的驾驶员选择行程时间不确定的路径的可能性更小.     

上海市居民共享自动驾驶汽车使用意愿研究

作为极具潜力的新型出行方式，共享自动驾驶汽车的出现必将引起居民出行行为的转变。为了研究上海市居民共享自动驾驶汽车的使用意愿及影响因素，本文利用网络问卷调查的RP与SP数据，结合百度地图API数据，构建基于解析逼近估计方法的多项Probit模型。结果显示：共享自动驾驶汽车通勤和非通勤出行中时间价值分别为64.34元/小时和81.55元/小时，弹性分析结果显示居民对于等候时间的敏感性显著高于费用；男性、已婚、高收入、高学历、自由职业者、合乘通勤者、年龄小于18岁的人群，以及家庭有未成年儿童、拥有沪C牌照小汽车的居民使用意愿较强。居民对于共享自动驾驶汽车越了解，使用意愿越强烈，而体验过自动驾驶服务的居民使用意愿更为强烈。