城市道路交通拥堵状态出行者感知差异性研究

为研究出行者在感知城市道路拥堵状态时的个体差异性,首先,选取长沙市 5条典型路段,采用视频观测法,设计拥堵状态主观感知实验,收集出行个体对城市道路拥堵状态的真实感知数据;其次,基于多层有序 Logit贝叶斯模型,获取出行者个体感知参数,深入分析道路及交通流因素对出行者拥堵感知影响的差异程度,并进一步探究造成感知差异的个体属性因素.结果表明：所选道路和交通流特征因素,对出行者的拥堵感知结果有显著影响;在其他变量不变的情况下,道路特征因素对不同出行者拥堵感知结果的影响差异性大于交通流特征因素,其中平均车速的影响差异性最小;个人属性的不同,是造成感知差异的主要原因.     

城市道路交通拥堵状态出行者感知差异性研究

为研究出行者在感知城市道路拥堵状态时的个体差异性,首先,选取长沙市 5条典型路段,采用视频观测法,设计拥堵状态主观感知实验,收集出行个体对城市道路拥堵状态的真实感知数据;其次,基于多层有序 Logit贝叶斯模型,获取出行者个体感知参数,深入分析道路及交通流因素对出行者拥堵感知影响的差异程度,并进一步探究造成感知差异的个体属性因素.结果表明：所选道路和交通流特征因素,对出行者的拥堵感知结果有显著影响;在其他变量不变的情况下,道路特征因素对不同出行者拥堵感知结果的影响差异性大于交通流特征因素,其中平均车速的影响差异性最小;个人属性的不同,是造成感知差异的主要原因.     

北京市老年人出行调查与分析

在当今人口老龄化背景下,为了解老年人的生活及出行状况、提高老年人的生活质量,对北京市60岁以上部分老年人进行出行调查。调查包括一日出行情况、个人家庭基本属性、主要日常活动、出行意愿四项内容。通过调查分析得出北京市老年人的总体出行特征和不同属性的老年人出行特征,老年人主要日常活动的活动频率、空间分布、时间分布特征及主要出行方式,日常出行所面临的困难及改进老年人出行环境应关注的事项。     

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。     

地形感知对居民公共交通出行方式选择的影响研究——以贵阳市为例

公共交通系统作为城市运转的重要组成部分已成为学界研究的焦点。本文利用贵阳市中心城区调研数据,引入地形感知变量,构建包含潜变量的SEM-Logit模型来分析居民公共交通出行选择影响因素。结果表明：包含潜变量的SEM-Logit模型比不包含潜变量的Logit模型拟合度更佳,个人属性变量中,性别、年龄、受教育程度、个人月收入、驾照持有情况、家中小汽车规模显著影响居民公共交通出行选择;潜变量因素中,目的地可达性、吸引力、地形感知对居民公共交通出行选择造成显著负向影响,即公共服务设施越便捷、小区吸引力越强、地形感知越大,居民选择公共交通出行的概率越小,而出行态度和活动支持与居民公共交通出行选择具有正相关性。地形感知对老年人与中年人公共交通出行选择均产生负向影响,但对中年人的影响程度大于老年人;地形感知对长期居住者公共交通出行选择的影响具有持久性和适应性,对短期居住者公共交通选择削弱较小。研究结论可为山地城市规划和交通建设提供指导。     

基于SP调查的出行时间价值估计及出行者属性影响分析

出行时间价值是宏观交通模型的重要参数,其取值准确与否直接影响交通模型的精度。以佛山市顺德区居民出行时间价值调查为例,采用正交实验设计方法设计了SP调查。建立了基于随机效用最大化理论的多项Logit模型,计算了不同拥车和目的的出行时间价值,并用收入法对计算结果进行了校核,验证了模型计算结果的合理性。分析了出行者属性对出行时间价值的影响,得出了拥车、高收入和高学历的出行者出行时间价值更高,对出行时间更加敏感,对费用敏感度降低的结论。研究成果可为中小城市出行时间价值计算和分析提供参考,同时可为出行行为分析、预测和交通需求管理策略评估提供数据支持。     

出行者公交出行意愿影响因素研究

针对不同类型的出行者分析了影响其公交出行意愿的主要因素。通过出行意愿调查获得分析数据,构建公交出行意愿logistic模型,并定量对影响因素进行分析。研究发现:提高公交的快速性和便捷性可以最大程度的提高既有公交出行者坚持公交出行的意愿;小汽车运行速度的下降和停车困难是吸引小汽车出行者转向公交出行的主要因素;相比于公交出行者,小汽车出行者的公交出行意愿较低。结果表明:必须从提高公交服务质量、合理管制小汽车运行环境两方面共同努力才可以最有效的提高出行者的公交出行意愿。     

小汽车与轨道交通出行方式选择行为分析

研究出行方式选择行为有助于引导私人小汽车出行者改乘轨道交通出行。以上海世博期间驾驶人的通勤出行为研究对象,通过RP和SP调查采集驾驶人实际通勤出行情况和世博期间的出行方式选择行为,得到小汽车相比轨道交通的出行时间节省量和费用差与是否选择轨道交通存在联系。应用离散选择模型分析出行方式选择的影响因素,建立二项Logit模型。结果表明,驾龄较短和低收入的驾驶人更愿意选择轨道交通,年轻驾驶人（相比年长者）、频繁使用小汽车者更愿意选择小汽车出行。     

居民长距离交通出行方式选择行为研究

为研究出行者个人特性和出行特性对居民出行方式选择的影响,以居民长距离出行交通方式选择为对象,运用非集计模型中多项Logit(MNL)模型的基本理论与方法,利用SPSS软件对模型进行参数标定和检验,分析各因素对居民长距离出行的影响。结果表明:模型的拟合优比度和精度均达到要求,对居民的长距离出行选择研究具有实际应用价值,可为相关部门对于交通运输方式的结构调整提供参考。     

基于家庭属性差异的大学生出行方式选择行为研究

为剖析家庭属性差异对大学生出行方式选择行为的影响,基于非集计理论,构建家庭属性差异的大学生出行选择多元Logit 模型. 根据四川省2 571 份大学生出行行为调查问卷,运用SPSS 软件标定模型参数,获取影响大学生出行选择的主要家庭属性因素,并进行敏感性分析. 结果表明：家庭平均年收入、经济净流对大学生出行方式选择有显著的影响;以航空运输为参考,家庭平均年收入、经济净流对公路运输方式选择的影响大于铁路运输;“祖辈替孙辈购买机票”的折扣票务形式可提高大学生选择航空出行的概率.     

考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

为探究后疫情时代居民出行方式选择行为,运用选择实验的方法,基于问卷调查获得选择行为数据,构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数,得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明,两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性,潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%,预测精度提高了3.03%,为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景,分别将居民划分为4类、5类人群。从出行方式属性上看,等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看,在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行,年龄越大对行程费用越敏感,男性更愿意选择公交、地铁出行。     

基于父母出行特性的学生出行方式选择研究

研究家庭成员出行方式对学生出行方式选择的影响,可以更有针对性地制定 学生出行需求管理策略.以学生出行为研究对象,将父母出行方式作为选择方程的因变 量,学生出行方式作为结果方程的因变量,运用Heckman Probit 模型建立基于父母出行方 式选择的学生出行方式选择模型,利用海宁市数据进行验证.结果显示,父母选择小汽车 出行对学生选择小汽车和电动自行车出行有显著正向影响;父母选择公交出行对学生选 择小汽车和步行出行有显著负向影响;父母出行方式对学生选择公交出行无显著影响; 小汽车拥有情况、是否有人接送、公交满意度和出行距离对学生出行方式选择影响显著.     

考虑定制出行的儿童通学方式选择行为研究

为系统获取考虑定制出行后儿童通学方式选择的行为模式,在系统选取影响儿童通学方式决策变量的基础上,集成结构方程模型和离散选择模型,提出儿童通学方式选择的混合选择模型(HCM),以云南省昭通市为案例进行分析.结果表明：所构建的HCM模型相比结构方程模型和离散选择模型具有更高的拟合优度,更适用于儿童通学方式选择行为分析;与小汽车出行方式相比,行为意向对家长选择定制出行方式的影响更大,定制出行方式的普及更多取决于家庭的接受和依赖程度;时间和成本并非是家长选择定制出行方式的首要考虑因素.     

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在分析通勤者出行时间与出行方式选择特征的基础上,建立出行时间—出行方式与出行方式—出行时间两个方向的Nested Logit模型.利用北京市第三次居民出行调查数据,借助BIOGEME软件对两个模型进行估计.首先通过包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识,结果显示,出行时间—出行方式选择模型比出行方式—出行时间选择模型合理,表明通勤者在选择出行时间后,在其约束下考虑合适的出行方式;在此基础上,对出行时间—出行方式选择模型的参数进行标定并分析标定结果,进一步揭示通勤者出行时间与出行方式的选择特征,从而为制定高峰时期相关管理政策提供理论依据.     

交通方式结构的界定

由于交通方式结构在实际应用中容易产生混淆和误判,需要重视交通方式结构的界定问题。首先从交通方式结构的定义入手,分析了交通方式结构界定的必要性和重要性。提出需要在交通方式划分、度量内容以及度量范围3个方面对交通方式结构进行界定。交通方式结构比较时,对交通方式进行归类。度量内容即交通量的统计内容,包括出行量、客运量和客运周转量。根据度量内容不同,将交通方式结构划分为出行方式结构、乘行方式结构和客运方式结构。而度量范围可以从地域、时间、方式等方面进行界定。最后以上海市和大伦敦地区的实际数据对3种交通方式结构进行说明。     

城市居民出行方式链特征分析

在分析城市居民出行方式链特征的基础上,说明个人属性对出行方式链的选择起着至关重要的作用,为基于活动-出行理论的出行方式选择模型的研究奠定了基础。     

基于出行全过程的居民出行模式分析

作为城市交通规划、建设的依据,居民出行调查显得尤为重要.调查数据的挖掘分析可以为交通结构的改善及交通政策的制定提供一定参考.利用西安市居民出行调查样本数据,借助于Classification And Regression Tree算法,分别构建了可达过程与乘车过程的决策树模型.该模型结果表明:到站距离为可达过程出行方式...     

北京市居民出行方式人群分类

为识别出行者选择不同出行方式的差异,将多重对应分析法应用到行为领域进行出行人群分类。根据北京市居民日常出行问卷调查,利用结构方程模型选择出对出行方式影响比较显著的变量,分析出行人属性、出行属性、出行偏好和出行方式之间的定量关系。根据选择出来的指标把出行人群划分成5个类别,分析每类群体所倾向的出行方式并针对不同群体提出相应的措施,以引导居民出行。     

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针对摩托车交通的快速发展对城市交通状况的负面影响,本研究选取典型城市佛山市南海区进行了居民出行调查和公交意向调查。从摩托车出行行为入手,分析了人们选择摩托车出行的原因、摩托车方式对出行行为的影响、摩托车出行方式与其替代方式的联系和区别,并在此基础上建立了出行方式选择的Multinomial Logit模型,深入分析了影响出行方式选择的主要因素。研究还结合摩托车车主对公共交通的评价意见和限摩政策可能带来的出行方式的调整,评价了大力发展公共交通和限制摩托车的策略对改善现有交通状况的效果,对类似城市解决摩托车交通问题有借鉴作用。