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传统的出行时间价值计算方法无法考虑出行者主观因素对出行时间价值判断的影响以及出行时间的利用效率问题。本文综合应用生产法、收入法及非集计Probit模型,引入节省时间利用系数,建立了出行时间价值计算综合模型,对传统方法做出改进;应用已建时间价值计算模型及佛山市南海区出行调查数据计算出行者的广义出行费用,进而建立了出行频率预测Logistic模型;根据出行频率预测及敏感性分析对南海区实施拥挤收费策略的可行性进行了评价。结果表明,改进的时间价值计算方法可以充分考虑出行者主观因素对其时间价值判断的影响,解决时间价值利用率问题,并且提高时间价值计算的准确率。已建方法可为出行行为分析、预测和交通需求管理策略评价提供理论支持。     

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传统的四步骤模型中的出行生成模型是预测研究范围内每个交通小区的出行发生次数和出行吸引次数，直接将居民的出行次数简单的按交通小区进行集计处理，并没有充分考虑每个人的出行次数，难以反映个人和家庭的社会经济等因素对居民个人出行次数的影响。本文根据2003年吉林省长春市居民出行调查数据，利用非集计模型建立居民个人的出行次数选择模型，并应用相关统计软件对模型进行标定，进而分析居民个人的出行次数，从而求得居民个人出行次数的期望值，初步尝试探索非集计模型和四步骤模型的综合应用问题。     

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在城市生活中,相对于同年龄层男性的对比群体,女性出行行为的各项统计指标具有显著差异。本文基于2005年北京市居民出行调查的样本数据,比较分析了女性的出行行为在出行率、出行时耗、出行目的及出行方式等方面的特征。进一步地,引入了出行链的概念,利用非集计理论和方法,构建了女性早通勤出行链选择行为模型,从源头上分析影响女性个体出行链选择行为的10个重要因素;并利用模型估计所得的参数计算事件发生比,量化了各个影响因素对女性出行链选择行为的影响程度。研究结果表明：女性老年人的出行率远低于男性老年人;女性在购物和社会生活等出行目的上的出行比例明显高于男性,且平均出行时耗受家庭结构因素的制约较为突出;女性出行采用的主要交通方式为步行,且远高于男性的相应值;年龄、是否持有驾照、家庭月收入、家庭交通工具拥有情况是影响女性出行链选择行为的主导因素。     

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城市轨道交通客流预测是轨道交通线网规划的定量分析依据，它对于轨道交通系统的线网规模、布局、车组配置、运营组织以及经济评价等都起着至关重要的作用。本文介绍了非集计的基于行为的客流预测模型在北京市轨道交通客流预测中的运用，基于行为的预测方法以出行链为基本研究单元，能够描述出行个体全天的出行活动以及这些活动在时间上和空间上的发生顺序，从而更精确地预测人的行为。结合北京市地铁5号线客流预测的实例，对基于行为的客流预测方法体系进行了详细介绍，并给出了预测的结果，证明了其可行性。     

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建立出行者基本属性与交通方式选择的关系模型,研究影响和引导城市交通方式结构的有效措施。采用非集计模型建立出行者个人属性、家庭属性和出行属性与个体出行方式选择的函数关系,从城市统计资料中获取城市居民个人属性、家庭属性和出行属性数据,应用非集计模型来推算和预测交通方式结构。居民出行交通方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,其随着时间的推移变化甚微。非集计模型所推算的交通方式结构较为精确,用于交通方式结构的预测是可行的。所建立的模型亦用于研究影响交通方式选择的关键因素。非集计模型可用于交通方式结构的调整和优化,通过对可控影响因素的引导和调整,达到优化交通方式结构的目的。     

风景区居民出行交通方式选择研究

为改善景区交通拥堵问题,研究景区居民出行行为,在石花洞景区展开居民出行特征问卷调查,分析景区居民出行需求和居民出行交通方式选择影响因素,并利用非集计模型构建景区居民出行交通方式选择预测模型。结果表明,景区居民出行交通方式选择受出行时长影响较大,家中有车居民在日常活动中更愿意驾车出行,男性居民出行更偏向于使用私家车,中青年尤其喜欢自驾出行,且以景区居民出行者的性别、年龄、出行目的、出行时间、私家车拥有量为影响因素的交通方式选择非集计模型预测精度较高,其中步行方式的预测准确率高达95.5%。     

城市公共交通出行方式选择行为研究

优先发展公共交通系统是解决城市交通问题的有效方法,而优先发展公共交通的关键之一则是合理引导私人交通发展,提高城市公共交通的出行分担率.文中以2009年济南市居民出行调查数据为支撑,从出行行为角度分析城市居民公交出行行为特征.基于非集计模型理论与方法建立公交选择行为模型,分析居民公共交通与私人交通出行方式选择行为的差异,探讨引导小汽车转向公共交通出行的规律.     

基于旅客出行选择行为的通道客运分担率预测研究

客运分担率也称客运市场份额,是通道内旅客对各种运输方式进行选择的结果．合理预测客运分担率是制定各种运输方式运营策略的重要依据．考虑到西（安）兰（州）通道尚未完全形成,选择基于非集计模型的方法,通过调查分析旅客出行行为来预测通道内各种运输方式的分担率．     

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以经济性、快速性、便捷性、舒适性及安全性为衡量指标,建立乘客出行广义费用函数;结合非集计理论和方法,构建中长距离通道客流分担率模型.并以武汉—广州客运通道为例,分析不同时间价值下客流结构的变化情况,发现普通铁路更加符合旅客的出行偏好,其客运分担率高于45%.最后,以利润为指标,对高速铁路运营策略进行了分析.研究结果表明,由于普通铁路与高速铁路之间的竞争关系,高速铁路运营利润及铁路总利润难以同时达到最优;当以高速铁路运营利润最大为目标时,高速铁路票价和旅行速度分别为275元和325km/h;当以铁路总利润最大为目标时,高速铁路票价和旅行速度分别为350元和300km/h.     

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城市交通系统是一个开放的复杂巨系统，城市交通管理的政策措施会对居民出行行为造成影响，为使城市交通系统能最大限度地发挥效益，一个城市的规划设计人员经常需要对居民出行需求进行了解，城市居民的出行选择与城市交通系统的服务时间、费用、环境及可选交通工具等诸多因素有关，本文从城市居民出行需求角度出发，考虑出行者的性别和职业属性，建立了基于出行费用、走行时间、出行次数的城市居民出行Multinomial Logit 模型，采用Maximum Likelihood方法进行参数估计，并以中国西北部城市兰州市A区为实例，通过计算机模拟仿真拟合计算得到了该区人员出行行为的分析结果，这一结果可作为兰州市交通管理部门制订相关政策，引导市民出行的依据。     

城市家庭日常活动—出行交互制约机制研究

家庭内部的交互制约机制是解读个体活动—出行决策行为的重要视角.本文关注城市家庭多个成员间活动出行的互动关系,引入时间地理学制约观,认为家庭活动决策是"多人、多活动"交互制约下的决策行为,提出个人"活动制约度"和家庭"活动制约位"概念来描述家庭活动决策,并基于出行日志构建结构方程模型,侧重分析家庭成员间活动出行互动机理.结果表明,成员间的交互制约不仅影响个体活动出行选择,还会在个体之间相互传递并扩散到家庭活动模式上.家庭内部通过替代、互助等协作形式动态地平衡成员间的制约程度,最终确定出总体制约度最小的家庭活动出行模式.     

迁居居民活动—出行行为选择机理研究

迁居居民日常活动—出行模式不仅是短期决策下的行为响应,更是长期生活中习惯、态度等因素的作用结果.本文基于时间地理学和计划行为理论,应用迁居居民活动日志调查数据,从外部时空制约和行为习惯两个方面考虑迁居居民出行行为的动态调整过程,构建了迁居居民活动—出行行为选择机理的结构方程模型.结果表明,在迁居事件作用下,居民活动—出行行为发生了巨大调整.具体而言,居民活动—出行调整过程中存在显著的层级决策序列,通勤活动的调整优于非通勤活动,且会制约着非通勤的安排,进而影响到不同类型的非通勤活动间的交互关系.其次,居民行为选择还受过去态度及偏好的正向引导作用,习惯影响次之,且迁居前各行为间存在的交互模式会进一步传递到现活动安排中,主要凸显在非通勤上.与此同时,外部时空制约和主观因素同时作用于现出行行为上时,外部制约会通过态度或习惯的影响来调整活动和出行模式,以维持或重构日常生活支持网.     

机动车出行需求管理对路网运行影响的系统分析方法

现有研究通过建立由路段组成的路网模型分析需求管理效果,存在模型复杂、参数标定难、缺乏机理性分析等问题,本文通过对路网运行提炼出若干系统级要素,并建立描述各要素相互关系的理论模型,研究需求调控对路网运行影响的机理,进而给出需求管理的一般性控制模型.以出行总量控制、错峰出行、出行距离控制为例对模型进行了仿真验证.最后讨论了模型应用及延伸理论研究.本文给出了新的高效分析需求调控问题的理论框架,在交通运行分析及仿真领域具有广泛的应用前景.     

预测通道客运分担率的MNL模型特性变量选取

基于非集计离散选择模型理论,结合通道内各种运输方式特性,给出了在运用MNL模型预测通道客运分担率时特性变量的选取原则。分析了影响旅客出行方式选择的出行时间、安全性、舒适性、方便性、费用等因素间的关系以及各因素作为特性变量的适应性,认为在运用MNL模型预测通道客运分担率时应选取出行时间、费用收入比和发车频率作为特性变量,并给出了各特性变量的取值标定方法。结合旅客出行特征调查数据,进行了实证分析和各个特性变量灵敏度分析,得出制定客运专线运营策略时应主要考虑出行时间、费用和出行者收入变化影响的结论。     

公众参与的交通需求管理

为了加强交通需求管理（TDM）整个过程中公众参与的程度,保障TDM的可实施性和有效性,提出了公众参与的交通需求管理概念。从公众的视角,分析了TDM与公众参与的关系和公众参与TDM的意义,总结提炼了公众参与TDM的原则、方法和策略,并初步探讨了公众参与交通需求管理的主要流程和实施框架,为合理制定交通需求管理政策提供了一种参考思路与方法。     

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出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

考虑土地利用性质匹配度的城轨客流分布预测

传统城轨站间客流分布模型较少考虑起讫点土地利用对客流分布的影响,当 站点周边土地利用发生改变时适用性变差,无法保持较好的预测精度,因此有必要构建 考虑站点土地利用及其站点间土地利用性质匹配度的客流分布预测模型.首先,基于站点 聚类分析土地利用性质与客流分布之间的关联性,构造性质匹配度指标;其次,综合考虑 站点土地利用、性质匹配度、终点站吸引量、运行时间等因素建立效用函数,结合客流数 据进行参数估计,构建基于目的地选择的轨道交通客流分布模型;最后,利用广州市轨道 交通客流量数据对其进行精度分析.结果显示,在站点土地利用性质未发生改变与改变情 景下全网站间客流分布量的平均绝对误差仅为29.30 和29.52 人,表明模型具有较高的预 测精度.     

信息作用下出行者短期决策行为分析

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高，货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中，同时，人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究，从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题，但现有辨识方法多移植于旅客出行研究，需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面，研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究，并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性，但预测时空范 围较为局限，需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外，轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后，在总结现有研究不足的基础上，本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合，从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体，重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式，并在货运系统中进行推广应用；二是针对交通运输新技术和新形 势，重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略；三是针对货运 供需关系及匹配机制，重点研究货运全流程供需状态辨识与预测，并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型，从而优化货运系统调度，助力社会散乱运力资源整合，提高货运系统的 综合效率。     

基于非集计模型的铁路通道内客运专线分担率模型

客运专线网的逐步建成加剧了运输方式间的竞争,影响着不同方式客流分担率的变化。为充分发挥铁路通道的整体运输能力,论文基于出行效用最大化行为假说,确定了影响乘客出行方式选择的特性变量及相应的取值方法,选择客运专线和既有线作为铁路通道内居民的出行方式,建立了交通方式选择二肢Logit模型。作者用非集计模型将乘客的出行时间、出行目的、出行距离和票价等个人特性引入模型,提高了模型的实用性。通过交通规划软件-TransCAD标定模型参数,得到了不同出行距离下铁路通道内客运专线和既有线的客流分担率,证明在一定距离范围内客运专线的客流分担率与开行距离呈正相关,从而给出了铁路通道内客运专线开行的优势距离范围的建议。