基于多项Logit模型的轨道交通站点步行接驳范围

在分析步行环境、出行时间、出行费用等出行特征影响因素的基础上,运用多项Logit模型建立了居民出行方式选择模型,根据效用相当原则确定城市轨道交通步行接驳范围。根据某城市的某个轨道交通站点的调查数据,利用本文提出的方法计算该站点的步行接驳范围,与传统的接驳范围经验取值及意向调查结果进行比较,发现计算结果与调查统计结果较为一致。计算结果表明,该计算方法是有效合理的,能够为城市轨道交通站点的规划、选址和评价提供依据。     

高速公路可变收费标准模型研究

在介绍可变收费的理论基础上,分析影响高速公路可变收费标准制定的主要因素,并讨论不同时段收费费率同交通量的关系。在设定的可变收费方案下,建立了出行者选择的二元logit模型,根据调研样本,采用最小二乘法对模型参数标定并对设定的可变收费方案进行评价,结果证明可变收费能使交通流在各时段合理分布,从而提高了高速公路的服务水平。     

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。     

Does crowding affect the path choice of metro passengers?

This paper investigates crowding effect on the path choice of metro passengers. We show people reroute not only to avoid the delay from crowding but also to evade crowding itself. More specifically, a logit model fits best when it uses the transit delay from crowding as well as the passenger load of a connection in addition to the conventional explanatory variables. Also, we demonstrate that crowding decreases the overall welfare of metro passengers. The model is tested on the real path choice data acquired by the recent algorithm by Hong et al. (2015) known to detect the real path choice from Smart Card data in more than 90% of the cases.     

港口与运输方式及陆港联合选择的巢式Logit模型

为刻画托运人对港口、运输方式及陆港的联合选择行为，将港口费用、等待时间、班轮频率、货物价值、单次运量、运输成本、运输及通关时间、准班率、陆港服务作为效用变量，构建港口选择位于上层、运输方式及陆港选择位于下层的巢式Logit模型.基于辽宁部分城市集装箱托运人的RP/SP调查数据，对模型参数进行估计和检验.结果表明，低运量倾向选择公路运输，托运人对多式联运的运输成本、运输及通关时间比公路运输的更重视，对公路运输的准班率比多式联运的更重视，陆港服务对多式联运具有显著正向影响，巢式Logit模型比MNL模型具有更优的统计学特征.     

高速路节日免费通行对小汽车出行者选择行为影响研究

出行成本是出行者在选择出行方式时的重要考虑因素。随着我国高速公路网和收费政策的逐步完善,自驾已成为出行者考虑选择的主要出行方式。为研究节日里选择小汽车出行的用户特征及影响因素,通过意向调查的方式对小汽车出行者的偏好进行调查。应用二项Logit模型建模分析,结果显示个人属性、出行属性以及出行环境等都在不同程度上影响出行者的节日出行选择行为,其中小汽车拥有状况、驾龄、旅行时间、出行者在以往节日里选择的出行方式、通行费、线路熟悉程度等对节日出行行为影响较为显著,该研究成果在交通预测、交通管控等方面具有指导性作用。     

基于非集计与弹性联合模型的交通需求分析

随着我国交通事业的蓬勃发展,人们对交通方式的需求正在不断发生变化。基于科学研究的交叉性和外延性,将不同研究领域已经基本成熟的模型,即微观经济学中的费用效益弹性理论模型和交通方式分布中的非集计模型(Logit模型)有机地结合并融为一体,得到一种联合模型,使其更容易将数据定量化、具体化。通过这个联合模型来分析交通需求并将与交通需求相关的因素进行对比,得出交通因素发生变化对交通需求者和供给者的影响。     

城市出租车交通分布预测模型

现有交通需求预测方法以居民出行分析为基础,预测得出的出租车交通分布量实质上是载客出租车的交通分布量,因此其预测值比实际值偏小.基于出租车的运行规律,提出了出租车出行概念,将系统中出租车总出行量分解为载客出租车出行量和空驶出租车出行量,并运用Logit概率选择模型,建立了载客出租车出行量与空驶出租车出行量之间的关系,从而得出了总体出租车的交通分布预测方法.该方法既可以模拟城市现状的出租车交通分布状况,也可以对规划年出租车的交通分布进行预测,避免了传统分析方法对空驶出租车交通量的疏漏.     

Mixed Logit模型及其在交通方式分担中的应用研究

离散选择模型的典型代表Logit模型简洁易用的特点使其在经济、交通等领域得到了广泛的应用，但同时Logit模型的两个重要缺陷限制了其应用范围。在分析了Logit模型固有的两个缺陷和Mixed Logit模型的良好性质后，比较了Logit模型与Mixed Logit模型的差异，对Mixed Logit模型的算法进行了研究，并借助SAS统计软件提供的仿真算法给出了详细的工程实践应用范例。结果表明，Mixed Logit模型有着更丰富的物理含义，对个人出行交通方式选择行为的描述更符合实际。     

Comparing travel mode and trip chain choices between holidays and weekdays

Choices of travel mode and trip chain as well as their interplays have long drawn the interests of researchers. However, few studies have examined the differences in the travel behaviors between holidays and weekdays. This paper compares the choice of travel mode and trip chain between holidays and weekdays tours using travel survey data from Beijing, China. Nested Logit (NL) models with alternative nesting structures are estimated to analyze the decision process of travelers. Results show that there are at least three differences between commuting-based tours on weekdays and non-commuting tours on holidays. First, the decision structures in weekday and holiday tours are opposite. In weekday tours people prefer to decide on trip chain pattern prior to choosing travel mode, whereas in holiday tours travel mode is chosen first. Second, holiday tours show stronger dependency on cars than weekday tours. Third, travelers on holidays are more sensitive to changes in tour time than to the changes in tour cost, while commuters on weekdays are more sensitive to tour cost. Findings are helpful for improving travel activity modeling and designing differential transportation system management strategies for weekdays and holidays.