考虑环保意识的低碳出行行为研究

低碳交通是城市交通发展的必然选择.为定量分析出行者环保意识对低碳出行选择行为的影响,本文基于出行者环保行为和环保态度,利用Rasch模型,构建了出行者潜在的环保意识.将出行者潜在的环保意识作为解释变量带入多变量Probit模型中,分析出行者环保意识对私家车限制政策赞同度和购买纯电动车意愿的影响.研究结果表明：在出行者低碳出行行为中,带入出行者环保意识能够提高模型的拟合度;环保意识对多设公交专用道、通过提高燃油税和停车费等减少市中心小汽车量的赞同度的平均边际效用为0.127、0.144;环保意识对现阶段、未来基础设施完善时购买纯电动汽车意愿的平均边际效用为0.133、0.116;未来购买纯电动汽车意愿比现阶段购买纯电动汽车意愿高0.182.     

“四阶段法”在广州开发区公共交通需求预测中的应用研究

采用基于VB编程的"四阶段法"对广州开发区公共交通需求进行了预测.交通生成预测采用生成率法进行交通发生和吸引量的预测;而交通分布预测则采取增长率法中的弗雷特法;对于交通方式划分根据宏观与微观相结合的思路,采用单约束重力模型来进行开发区未来各规划年交通方式结构的预测;利用前面3个预测数据得出公共交通出行预测.公交出行OD矩阵的得出是广州开发区公交线网规划的依据.利用计算机语言VB开发了相应的计算程序,对相应的预测阶段进行具体的计算.     

基于随机系数Logit 模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于小波神经网络的定制公交目标乘客出行意愿预测

面对人们日益多样化的出行需求,越来越多的定制化公共交通出现在了人们生活中。在规划一种意为目标乘客提供定制化出行服务的新型公共交通方式之前,需要对目标乘客对其的出行意愿进行准确预测。基于出行意愿的影响因素的复杂性,本文提出了一种基于小波神经网络的预测方法。首先,根据目标乘客出行意愿调查进行出行意愿的影响因素分析,然后对神经网络模型进行构建,最后运用MATLAB对预测进行了实现、验证。为了改善网络的训练效果,本文采用自适应的方法对网络学习速率和隐含层节点数进行确定。结果表明,小波神经网络对于预测定制公交目标乘客出行意愿具有较好的适用性,且比传统的BP神经网络有着更好的预测精度。     

新冠疫情对老年人公交出行行为的影响

新冠肺炎疫情对交通运输产生巨大影响,但现有成果主要研究疫情爆发期疫情对交通运输的影响,较少有分析后疫情阶段的出行行为.本文利用验证性因素分析模型及Logit 模型,研究后疫情阶段新冠病毒,老年人个人统计学特征,老年人对新冠肺炎疫情严重程度的感知等心理因素对老年人出行行为的影响.研究结果表明：短距离出行中,新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对出行方式选择没有显著影响;新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对老年人使用公交意愿具有显著影响;此外,这两个因素也影响老年人外出概率和使用公交的概率.     

基于随机系数Logit模型的城市群城际出行方式选择行为研究

以粤港澳大湾区城市群的广深城际运输通道为例，分析城际运输通道中影响旅客出行方式选择行为的因素及其影响。传统的多项式Logi（tMNL）模型具有无关方案独立性，无法对不同出行者的选择偏好差异进行定量分析，故应用随机系数Logit模型分析城际交通出行选择行为。选取城际出行旅客的个人社会经济属性、心理潜变量（对交通方式舒适性、可靠性和便捷性的心理感受）、城际出行方式特征变量设计问卷。采用线上与线下相结合的方式开展问卷调查，共收集534份问卷，基于此建立并求解随机系数Logit模型。随机系数Logit模型估计结果的伪R2为0.178，表明模型具有良好的拟合度。研究结果表明:城际出行旅客的收入、职业、私家车保有情况、家庭儿童数量以及对出行方式便捷性的感知对其选择行为有显著影响；而出行方式的舒适性、可靠性对城际出行方式的选择行为影响不显著；改善交通方式的便捷性对提升城际出行方式的吸引力起关键作用。因此，在城际交通规划设计、运营管理中应着重考虑便捷性对城际交通方式选择带来的影响。      

基于结构熵的中国城市交通管理机构有序度评价

运用结构熵理论,从信息流动的角度建立信息流时效和质量的定量计算模型,并运用该模型对中国、美国的城市交通管理机构的结构有序度进行比较研究.研究表明,我国的交通管理机构有序度在时效方面低于美国,但在质量熵方面高于美国,这个研究结果可为我国的交通管理机构改革提供一个定量辅助分析工具.     

基于随机系数Logit模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

到达车站的步行时间对老年人公交选择的影响

公共交通是老年人重要的出行方式，到达车站的步行时间是公交服务质量的重要组成部分. 以出发地到车站的步行时间表征车站可达性，基于陈述性偏好调查数据，利用随机系数Logit 模型研究步行时间对老年人公交选择行为的影响. 研究表明：随机系数Logit 模型比传统的多元Logit 模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中，车内时间系数为非随机变量，步行时间系数为随机变量；性别、年龄、是否拥有电动车、教育程度、月收入是否大于3 000 元、是否经常使用公交等个人统计学属性，以及老年人对身体状况的主观感知、老年人对体育活动的态度等心理因素，对老年人步行时间价值具有显著影响.     

公共交通网络运营优化系统的设计与实现

阐述了公共交通网络运营优化系统的功能结构,分析了系统的运行思路;针对公交预测子系统,提出了基于IC卡的基础公交数据的获取及分层配流思想;针对网络运营评价子系统,提出了以政府、企业和乘客三方主体为目标的评价方法;针对网络运营优化子系统,提出了逐层实现公交线网优化的"分层配流优化"思想;基于组件ArcEngine等软件,设计了公共交通网络运营优化系统,实现对优化结果的图形化显示,为规划部门及企业提供决策信息。