家庭收入差异对出行方式选择的影响分析

出行者时间价值是影响出行决策的最重要因素之一,研究时间价值有利于准确构建方式划分离散选择模型.在分析居民出行调查数据的基础上,应用聚类树分析对家庭收入分组的合理性进行了探讨,分别对每种出行方式的出行者家庭收入统计分析,说明家庭收入对家庭成员出行方式选择的影响.在说明家庭收入与出行时间价值之间关系的前提下,提出家庭共享时间价值的概念,数据拟合的结果发现家庭共享时间价值服从对数正态分布.分别基于MNL模型和ML模型构建出行方式选择模型以家庭共享时间价值为主要变量的对比模型,研究了设置家庭收入变量与不设置家庭收入变量、设置家庭收入分段变量与设置家庭收入常量、设置服从对数正态分布的费用项随机系数与不设置费用项随机系数3类情况下模型的精度和准确程度.当设置家庭收入变量且费用项系数服从对数正态分布时,拟合效果最优,居民对交通出行的主观支付意愿期望值约为家庭共享小时收入的2倍.     

不同规模城市居民出行方式影响因素分析

明确影响不同规模城市中居民出行方式选择的关键因素及其影响路径,有助于采取针对性策略调节城市居民出行结构,进而提高城市交通系统效率,缓解交通拥堵、空气污染等"城市病".现有研究较少关注中、小城市的居民出行方式选择,较缺少同省份居民出行方式选择的跨城市规模对比分析,不利于策略制定者运用出行方式关键影响因素调节居民出行行为....     

共享单车引入后通勤者出行方式选择影响因素建模

为研究共享单车的引入对通勤者出行方式选择的影响,通过对南京市通勤居民进行出行问卷调查,从社会经济属性、家庭属性、出行特性及出行意愿4个方面,采用混合logit模型分析通勤者在共享单车出现后的出行方式选择影响因素.结果 表明,性别、收入、企事业者/教师医生、拥有私家车、出行费用、出行距离、出行时间及舒适性对通勤者选择私家车出行都是正显著的;年龄、企事业者、出行费用、出行时间及经济/安全/环保性对通勤者选择公共交通具有显著正影响;收入、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择自行车出行具有显著负影响;年龄、性别、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择共享单车出行具有显著负影响.其中,注重经济性的通勤者选择公共交通的概率会达到65.58%,注重环保性的通勤者选择公共交通出行的概率可达到84.55%;注重舒适性和注重经济性相比,优先考虑舒适性,即更愿意选择私家车出行.     

考虑心理潜变量的出行方式选择行为模型

为系统考虑心理因素对出行方式选择行为的影响,以计划行为理论为框架整合了对通勤方式选择行为具有影响的各种心理因素,分别对摩托车、公交车和小汽车构建了3种多指标多原因模型,估计模型参数后预测心理影响潜变量的拟合值,作为解释自变量加入到传统的条件Logit模型中形成了混合选择模型。采用实证数据分别以公交车和小汽车作为效用基础项估计并比较了传统离散选择模型和混合选择模型中各参数影响的异同,最后利用月收入的变动检验了2个模型的预测能力。结果表明:不是所有的心理影响潜变量都对通勤方式选择行为有显著性影响,混合选择模型比传统不带潜变量的选择模型对实证数据具有更高的拟合度,其预测值也更为稳健。     

无人驾驶汽车对中短距离市际出行方式选择行为的影响

研究了无人驾驶汽车对中短距离市际间出行选择行为的影响。基于计划行为理论,通过建立结构方程模型,构建出行者对无人驾驶汽车的感知行为控制、主观规范、行为态度和行为意向心理潜变量。然后将这些心理潜变量纳入到随机系数Logit模型建立混合选择模型。以武汉市为例进行实证研究,结果表明：在效用函数中,车内时间、出入站和候车时间,以及出行费用这3个变量的系数不是固定值,而是分别服从均值为-0.014,-0.008,-0.010,标准差为0.014,0.021,0.017的正态分布。个体对无人驾驶汽车的感知行为控制和行为态度每提高1个单位,采用无人驾驶汽车出行的概率分别增加64.3%和77.9%。无人驾驶汽车的出行费用和车内时间每下降1%,选择无人驾驶汽车的概率上升0.403%和0.467%。结果证实出行者对车内时间、出入站和候车时间和出行费用的偏好存在异质性,感知行为控制和行为态度对出行者选择无人驾驶汽车出行具有显著正影响,减少无人驾驶汽车的出行费用和出行时间可以提高该方式的吸引力。     

共享单车出行特性与出行行为分析

出行行为研究有助于制定更加有效的交通建设、管理与控制的政策措施.作为一种新兴的绿色出行方式,共享单车极大地方便了城市居民出行,但由于发展过快、缺乏科学的交通规划措施,共享单车在发展过程中遇到了许多障碍,因此,研究城市共享单车出行行为很有必要.采用调查问卷的形式,对出行者进行调查并得到621条有效数据.基于对调查数据的分析,得到了居民选择共享单车与否的影响因素,并从不同因素出发分析了共享单车出行特性.建立了是否选择共享单车出行的二项Logit模型,借助SPSS软件进行计算.结果显示,女性较男性更倾向于选择共享单车出行;年轻人更倾向于选择共享单车出行;受教育程度越高的人群越倾向于选择共享单车出行.其中,受教育程度的影响最显著.模型中月收入变量被剔除,表明月收入高低对居民是否选择共享单车没有显著影响.     

基于MNL模型的居民出行方式选择行为研究——以南方某小城市为例

为明确城市居民出行方式选择的关键影响因素,调节城市居民出行结构,提高城市交通系统效率,以南方某小城市居民出行数据为研究对象,基于随机效用最大化理论构建多项MNL(Multinomial Logit)模型,分析了个人属性、家庭属性和出行方案属性对出行方式选择产生的作用。通过分析MNL模型统计回归结果,得出以下结论：1)个人属性中,年龄、性别、个人月收入、受教育程度、驾照拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响;2)家庭属性中,住户小汽车拥有情况和摩托车拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响;3)出行属性中,出行时间和出行目的对居民出行方式选择行为有显著影响,而出行费用在出行选择过程中没有显著作用。     

交通信息对驾驶员路径选择行为影响的初步分析

本文以解析交通信息对驾驶员路径选择行为的影响为目的，研究总吉出描述性信息在运用中的特征，初步建立起提供放行时间信息条件下驾驶员的路径选择模型。     

通勤者出行方式与出行链选择行为研究

通过分析2005年北京市居民出行调查数据,构造通勤者上班出行方式选择和出行链类型选择相互影响的NestedLogit模型,分别建立出行方式→出行链和出行链→出行方式两个方向模型结构,采用统计软件STATA9.0对模型进行标定,并利用包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识。结果表明,出行方式选择和出行链类型选择之间不是单方向影响关系,而是一种双向的相互作用关系;出行链→出行方式选择决策较为合理,反应通勤者倾向于首先考虑如何组织当天要参加的各种活动,然后在出行链安排的约束下考虑选择合适的出行方式。     

老年人对自动驾驶汽车接受度影响因素分析

为了改善老年人出行,针对中国老年人出行机动性差和可达性低的问题,提出用自动驾驶汽车技术解决,研究了老年人群体对自动驾驶汽车接受度的潜变量因素。采用结构方程模型,对全国的734份有效问卷调查样本分析,构建了三个模型进行了分析和对比。本文揭示了构建的模型的优劣,并分析了影响老年人对自动驾驶汽车接受度的心理潜变量因素,找出了其中的关键影响因素,为自动驾驶汽车在老年人中的普及提供了建议。     

基于潜在类别-Logit模型的共享自动驾驶汽车使用意向

自动驾驶技术和共享经济融合产生的共享自动驾驶汽车（SAV）可为人们提供优质的出行服务。为探究出行者选择SAV的行为特性,对受访者的社会经济属性、历史出行特性、行为态度特征进行调查,并采用正交试验设计出行方式选择意向调查问卷,收集到311份有效数据。为充分考虑个体异质性,利用潜在类别分析探究SAV使用者的潜在类别,并将所得潜在类别作为变量融入离散选择Logit模型,建立SAV使用意向的潜在类别-Logit模型。结合多项或混合Logit模型以及划分的3个潜在类别,根据4个合理的模型标定的性别、交通模式、SAV使用人群类型、等待时间等59个变量的参数,识别SAV使用意向的显著性影响因素,并采用7个拟合优度指标评价多项Logit、混合Logit、潜在类别-Logit等8个模型。利用边际效应分析,探讨出行方式属性对SAV使用意向的具体影响。结果表明：涉及3个潜在类别的离散选择Logit模型具有更强的解释性,这3个潜在类别可分别描述为冲动的积极创新者、矛盾的保守创新者和理智的保守使用者;不同潜在类别人群的显著性因素存在明显差异,SAV使用人群类型是不同潜在类别人群共有的显著性因素,其中SAV创新者在各个模型中的显著性水平值均小于0.1;潜在类别-Logit模型的第1类和第2类预测正确率比其他Logit模型分别高出5.9%~28.3% 和5.4%~18.5%,可以更好地解释出行者对SAV的使用意向;出行等待时间对出行者选择SAV的影响最大;当SAV选择概率接近于0.5时,轻微降低SAV人均出行费用最易引起选择私人小汽车的出行者转而选择SAV。     

基于随机系数Logit模型的城市群城际出行方式选择行为研究

以粤港澳大湾区城市群的广深城际运输通道为例,分析城际运输通道中影响旅客出行方式选择行为的因素及其影响。传统的多项式Logi（tMNL）模型具有无关方案独立性,无法对不同出行者的选择偏好差异进行定量分析,故应用随机系数Logit模型分析城际交通出行选择行为。选取城际出行旅客的个人社会经济属性、心理潜变量（对交通方式舒适性、可靠性和便捷性的心理感受）、城际出行方式特征变量设计问卷。采用线上与线下相结合的方式开展问卷调查,共收集534份问卷,基于此建立并求解随机系数Logit模型。随机系数Logit模型估计结果的伪R²为0.178,表明模型具有良好的拟合度。研究结果表明：城际出行旅客的收入、职业、私家车保有情况、家庭儿童数量以及对出行方式便捷性的感知对其选择行为有显著影响;而出行方式的舒适性、可靠性对城际出行方式的选择行为影响不显著;改善交通方式的便捷性对提升城际出行方式的吸引力起关键作用。因此,在城际交通规划设计、运营管理中应着重考虑便捷性对城际交通方式选择带来的影响。     

基于结构方程模型的城市居民出行方式选择研究

研究居民的出行方式是优化出行结构、科学制定交通需求管理措施的前提。目前针对居民出行方式选择的研究多集中在个人属性和出行特征方面,没有考虑交通供给水平和城市规模的影响。文中在山西太原、运城和吕梁3个规模不同的城市进行居民出行调查,选取个人属性、出行偏好、出行特性、交通供给水平、城市规模和出行方式作为变量,构建居民出行方式选择结构方程模型进行出行行为研究,为交通部门制定交通需求管理政策和优化居民出行结构提供依据。结果表明,经济特征对个人属性的影响最大,经济条件越好的出行者越有可能选择私家车出行;公交供给越充足或停车位供给越少,居民越有可能选择公交车出行;出行偏好期望越高、出行距离越远、出行次数越多的居民选择私家车的概率越大;高峰期出行和工作出行时选择公共交通的概率更大;大城市居民相比中小城市居民更倾向于私家车出行。     

考虑共享停车的用户出行选择研究

为探讨共享停车的出现对用户出行选择的影响,将出行者划分为共享停车和普通停车两种用户类型,分别构建停车阻抗函数,并基于分层Logit(NL)建立停车和路径联合选择结构模型.进一步提出带有两种停车方式的随机用户均衡模型,并改进相继平均算法对模型进行求解,通过算例分析发现预约费用从4元变化到12元时,共享停车需求量从378辆...     

上海浦东国际机场集疏运交通方式选择行为分析

针对上海浦东机场航空旅客,进行机场集疏运交通方式选择行为研究,通过浦东机场航空旅客的SP调查数据,分析了集疏运系统服务水平对航空旅客交通方式选择行为的影响,在按照出行目的、居住地情况和携带大件行李3个要素对航空旅客进行市场细分的情况下,建立了分类的机场集疏运交通方式选择行为的多元Logit模型,对影响机场交通方式选择的...     

欧美“汽车共享”对我们的启示

国际油价持续飙升,并高区位运行,随着“高油价时代”的到来,目前,在欧美一种叫“汽车共享”的新的经营和服务模式开始盛行,以其便利、便宜又环保的特点深受人们追捧,正逐步演变成一种新型的“绿色”交通方式。     

共享汽车——汽车消费模式的变革

为了缓解汽车对环境、交通、社会和生态带来的负面影响,欧美一些国家以物联网等信息技术为基础,创新汽车消费模式,对出行方式进行了一场"革命",这就是共享汽车(Car sharing)消费模式.     

居民全日出行方式选择动态模型研究

为改进现有交通方式选择模型,提高交通方式预测模型精度,基于出行链建立了居民全日出行方式选择动态模型。从居民出行方式选择机理分析入手,确立出行方式选择动态影响因素,在多项Logit模型（MNL模型）的基础上建立了方式选择动态模型。模型中增加了2类动态影响因素,即先前出行方式选择结果对后面出行方式选择的影响和主链的出行方式选择结果对子链出行方式选择的影响。最后以安徽省淮北市为例对模型进行了实例分析。结果表明：所建立的动态模型的优度比和预测准确率较基于单次出行效用的MNL模型有较大提高,变量在模型中的意义符合中国国情,模型可服务于城市交通规划和交通政策制定。     

基于巢式Logit模型的交通方式选择行为研究

与传统的多项Logit模型(MNL)相比,基于离散选择理论的巢式Logit模型(NL)放宽了IIA限制,具有更好的解释能力.文中介绍了NL模型的原理及公式推导,并将其应用于交通方式选择行为中,通过实例,建立交通方式选择模型,利用SAS软件对其进行求解和分析,得到出行者对各种交通方式的选择概率.     

基于MNL模型的有轨电车出行选择行为研究

以现代有轨电车在上海建设试验线为背景,就市民出行方式的选择意愿进行了调查,在此基础上建立了多项Logit模型,研究了有轨电车的引入对市民出行方式选择的影响,明确了影响市民选择出行方式的关键因素为薪资收入、出行准点要求以及出行距离,进而指出了有轨电车在城市交通系统中的功能定位,并就如何提供现代有轨电车乃至城市公共交通的分担率提出了建议。