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在进行公共交通换乘行为变化敏感度分析以及公交票价的制定过程中,均需将出行时间和费用联系起来考虑,出行时间价值是联系出行时间和费用的纽带．本文首先分析了基于随机效用最大化理论的Multinomial Logit（MNL）方式选择模型的基本思想,用MNL方式选择模型的简化模型对出行时间价值进行了量化．接着以北京市为例,考虑出行者的出行时间、费用以及收入等因素,估算出了北京市各种收入群所对应的出行时间价值．然后通过对选择公共交通出行者属性的分析,加权平均各种收入群对应的出行时间价值,最终估计出了北京市城市公共交通的出行时间价值．估算结果符合北京市的实际情况.     

职住空间错位对城市居民通勤时间影响研究

城市职住空间错位的研究通常以测度就业可达性为基础,但传统测度方法在应 用到国内城市时具有明显的缺陷.本文提出一种改进的就业可达性测度方法,通过引入就 业机会权重系数,量化了城市就业机会分布不均的特征,并以此为指标分析了职住空间 错位对于居民通勤行为的影响程度.研究显示,南京市主城区就业可达性差异性明显,呈 现从中心向外围逐步递减的趋势,且递减程度愈发明显.同时就业可达性对于低收入者的 通勤时间影响显著,可达性的提高有利于降低通勤时间,但是由于低收入群体在出行方 式选择上的局限性,可达性的提高无法拓展他们的就业范围,必须从优化公共资源配置 的角度来消减弱势群体的就业障碍.     

出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型

基于随机效用最大化理论,选取出行者特征、行程特性与出行方式服务水平作为效用变量,以出行方式与出发时间作为选择肢,构建了出发时间位于下层与出行方式位于下层的2种居民出行NL模型。分析了北京市居民出行样本数据,并模拟了在早高峰时段对小汽车出行收取费用时,小汽车出行者出行行为的变化。计算结果表明:与传统MNL模型相比,NL模型具有更好的统计学特征,调整后的拟合优度由0.338增大至0.404;在2种NL模型中,出发时间位于下层的结构对样本数据的适应性更强;当早高峰时段小汽车出行收取费用为5元时,72.6%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,22.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,4.8%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变,仅0.2%的小汽车出行者同时改变出行方式与出发时间;当收取费用为10元时,51.7%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,40.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,7.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变;当收取费用为20元时,27.5%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,60.6%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,11.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变。     

客运通道出行行为选择分析

选择如何出行是进行出行决策的重要组成部分。而如何提高道路交通准确预测程度,实现道路交通资源合理分配、城市交通布局进行合理规划则成为一个重要的课题。文章主要对京沪两地影响客运通道出行选择的因素进行分析,并在此基础上建立MNL模型。经检验该模型精度很高,能够有效地预测京沪客运通道各交通方式的分担率。     

考虑汽车共享服务的出行方式选择影响因素研究

为了分析汽车共享服务对城市出行者出行方式选择行为的影响，基于随机效用理论，运用行为调查和意向调查数据，以汽车共享服务、出租车、地铁三种出行方式作为选择肢，构建多项Logit模型，并应用SPSS软件对模型进行拟合检验与参数估计。研究表明：性别、年龄、最常使用交通工具、日常通勤单程距离、出行距离和汽车共享服务收费标准均会对出行者的汽车共享服务选择行为产生显著影响；中青年男性更倾向于选择汽车共享服务出行，且随着出行距离的增加、汽车共享服务收费标准的降低，汽车共享服务被选择的概率会增大；相较于出租车，日常通勤单程距离为20~30km的出行者更倾向于选择汽车共享服务；相较于地铁，最常使用交通工具为私家车的出行者选择汽车共享服务的概率更大。因此，为提高汽车共享服务被选择概率，应提高用户体验、服务水平，合理设置收费标准。     

小汽车出行群体向公交出行转移的可行性研究

近几年一些大中型城市机动车保有量迅速增加,城市交通拥堵问题越来越严重,小汽车出行过多地占用了城市道路资源,促使部分小汽车出行者转向公交出行,能够提高道路资源利用率,缓解城市交通拥堵问题。选取小汽车出行群体为研究对象,经过预调查得出了影响小汽车出行和公交出行的不同因素,利用正交设计方法,设计了调查场景并进行了SP／RP调查。根据调查数据建立了MNL模型及修正SP＆RP模型,通过对模型的敏感性分析得出,在一定范围内降低公交票价和缩短公交出行时间能够提高公交吸引力,吸引部分小汽车出行者转向公交出行。     

基于MNL模型的历史街区出行方式研究

为了改善历史文化街区的交通出行环境，在北京南锣鼓巷胡同区及附近人口密集的区域开 展调查，进行历史街区出行行为研究。首先，为了提高模型的准确度与可靠性，研究了不同服务人群、服务范围之间的差异性。通过对数据的初步分析，将出行方式划分为公共交通、慢行交通、私人交通3 类，并分析得出该区域内慢行交通出行比例最低。然后，利用SPSS软件对特性变 量与出行方式选择进行相关性分析，筛选特征变量。最后，建立多项Logit 模型（Multinomial Logit Model，简称MNL） 对历史街区出行行为进行分析，并使用南锣鼓巷实测数据对模型进行标定。研究结果表明，居民户口、年龄、月收入、汽车拥有量、胡同宽度、胡同单行线、游客影 响、慢行交通意愿等因素对出行方式选择均有显著影响。     

基于选择方案抽样调查的城市群低频率出行行为研究

为分析城市群内低频率城际出行行为,对长三角城市群内上海与其他城市间的城际出行进行选择方案抽样调查,基于城际出行行为调查数据建立出行方式选择的多项Logit(MNL)模型；选择方案抽样调查数据与随机抽样调查数据存在方案分层结构偏差和因素重视度偏差,故引入反转因子(IPW),分别用外源性样本极大似然估计(ESMLE)简单修正法和加权外源性样本极大似然估计(WESMLE)法对MNL模型进行修正.结果表明:未修正模型及2种修正法下的模型命中率分别为57％,75％和84％；WESMLE修正后的模型能基本满足建模精度要求；城市群内低频率城际出行行为受出行时间、费用及个人属性等因素影响,同时,也表现出一定程度的随机性和随意性.     

面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

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。