主成分分析法在居民出行生成模型中的构建研究

交通出行生成模型作为“四阶段法”出行的第一步,出行模型的精度将直接影响了整个四阶段法模型的结果;现行的居民出行生成预测模型主要有生成率法、交叉分类法、回归分析等。但是这些方法都没有从根本考虑到各种影响出行生成的变量之间的相互影响关系,而这种变量之间的相互关系往往会直接影响居民的出行特征,同时,常用的回归分析法中,由于最小二乘法的局限,往往会丢失变量或者出现负变量,而这些变量在交通出行中明显会产生出行量,这就和实际的交通出行特征有了背离。本文提出了在回归分析法之前首先采用主成分分析法来确定各影响变量之间的关系,确定主成分方程,进而在根据主成分方程和调查数据之间的回归分析来构建出行生成模型。通过这样的方法来有效的保护变量的非负性和体现变量之间相互关系对出行生成的影响。     

出行源点用地的居民出行生成预测

从居民出行产生的根源--用地入手,分析我国经济快速发展时期城市用地的新特征,引入出行源点的概念并分析其产生机理.在此基础上提出既经济又适用的基于用地功能产生率法的改进方法--基于出行源点土地利用的居民出行生成预测体系,并对体系中的模型进行了检验和修正.最后,应用该方法预测北京南中轴快速公交项目客流密度,既节省人力物力,又可得出可靠结果.     

中小城市交通生成预测模型研究

城市交通生成预测是城市交通规划的基础，如何客观、科学地进行交通生成预测，是当前我国城市交通规划中共同面临的课题。一般来说，不同的土地利用布局、不同的土地利用性质和不同的土地利用强度，对应着不同的交通生成。因此，建立土地利用与交通生成的相互关系模型，实现土地利用-出行生成相关因素-交通生成的三步式预测方法向土地利用-交通生成两步式预测方法的过渡，将在大大简化交通需求预测过程的同时提高预测结果的可靠性。     

新建开发区交通需求预测模型研究及应用

提出新建开发区交通需求预测模型并将其应用于实际规划工作.提出交通需求预测的体系框架,建立居民出行生成预测模型,将所建立的模型应用于营口沿海产业基地的综合交通规划中.     

基于活动的出行生成预测方法

出行生成预测是解决交通问题方法的基础,在四阶段法出行生成阶段运用基于活动的方法,以家庭为出行单位,分析家庭成员和家庭整体的出行链类型,构建出行生成预测模型。将模型参数分为家庭属性、活动类别和出行链特征3大类,建立家庭活动出行链选择结果的MNL模型,借助SPSS进行Logistic功能标定检验,通过实例应用说明基于活动的出行生成预测方法在四阶段法中的应用是可行的。     

上海市私人小客车家庭拥有率预测模型研究

私人小客车家庭拥有率是出行生成模型的重要输入数据,其准确性直接影响着出行生成模型。鉴于此,在分析国内外私人小客车拥有的基础上,从影响私人小客车家庭拥有率的主要因素入手,利用非线性回归的方法提出私人小客车家庭拥有率预测模型,并通过上海市的实例数据给出模型的验证效果。     

交通规划中的真相

交通工程师和城市规划师通常将估计结果报告为精确数值,并且盲目信任这些数值的准确性,可能会导致糟糕的交通和土地利用政策。本文展示了停车生成率和出行生成率的数据,用以说明在统计意义上不显著的情况下用精确的数值来报告估测的结果是一种误用。停车生成率和出行生成率通常指停车需求和车辆出行次数,除了统计意义上不显著的问题外,其研究范围也是不全面的,仅着眼于免费停车位充足而公共交通缺失的郊区地点。当决策者使用这些停车生成率和出行生成率进行城市规划时,他们将创造一个人人驾驶汽车出行而且总能在目的地免费停车的城市。     

交通规划客运需求预测理论

在分析城市交通规划客运交通需求预测理论的基础上,分析了人口增长预测模型及居民出行产生预测模型,该模型主要包括出行吸引预测模型和居民出行分布预测模型,并给出了出行方式划分预测模型。     

高速公路路况预测模型的研究

在研究国内外公路路况预测模型的基础上，结合本省高速公路实际情况，在国内首次综合运用灰色系统理论与马尔可夫方法建立了高速公路路况预测模型，该模型引入指数累加生成法和对数轻加生成法对原始数据进行处理，突出了数据的规律性，并首创了公路路况动态划分标准。     

居民出行生成预测的二元logit模型改进及验证

针对二元logit模型在出行生成预测应用时忽略了变量差异性的缺点,提出了其可观测变量参数β'服从对数正态分布的假设,根据美国PUMS居民出行调查的前300个相关数据,通过参数标定对该假设的合理性进行了验证.采用SAS仿真系统对参数进行标定的结果表明:当部分参数服从对数正态分布时,所有参数的t检验值均在[-1,1]区间之外,从而验证了假设的合理性.分别利用改进前的模型与改进后的模型进行城市居民出行生成预测,结果显示后者的预测精度明显高于前者,进一步验证了应用改进后的二元logit模型进行居民出行生成预测有显著效果.