基于 SVM 的出行方式特征分析和识别研究

基于智能手机采集的居民出行轨迹信息,分析了不同出行方式的特征,利用支 持向量机进行了出行方式识别研究.首先探讨了利用手机软件所能检测和记录的参数,进 而从出行轨迹和特征参数两个方面对出行方式特征进行了分析,探讨了不同出行方式两 两可分的关键变量,提取用于识别不同出行方式的特征向量,最后建立了径向基核函数 支持向量机（SVM）分类器.利用从大连市出行轨迹数据获取的出行方式样本,训练了该 支持向量机,并且以决策树、BP 神经网络为对照.结果表明,SVM 识别精确度为 89.6%,BP 神经网络为 85.5%,决策树为 77.3%,SVM 具有更好的识别性能.     

基于累积前景理论的通勤者出行方式选择

为研究通勤者在不确定环境下对出行方式的选择,依据通勤者在出行方式选择中的思维习惯,引入行程时间和行程费用两个参照点,基于累积前景理论,对两个参照点的累积前景值进行规范化。考虑指标权重给出综合累积前景值,建立出行方式的选择模型。通过仿真算例,分析各自前景值和综合前景值的变化规律,以及参照点的变化对通勤者出行方式的影响。研究表明:考虑两个参考点的累积前景理论模型能够较好地描述通勤者对出行方式的选择行为;相比行程费用,行程时间对通勤者出行方式选择的影响较大;对于中等出行距离,地铁更接近通勤者的心理预期,与大中型城市的出行现象相符合。     

基于态度-行为模型的低收入通勤者出行方式选择

为了分析城市低收入通勤者交通方式选择行为,揭示个体社会经济属性、活动 属性和潜在态度变量对出行者出行方式选择的影响,基于抚顺市居民一日出行调查数 据,采用态度-行为模型探究低收入通勤者出行方式选择机理.首先基于多指标多原因模 型分析影响态度变量的外在因素,结果表明性别、驾照拥有情况和年龄对态度变量的构 成影响较大.然后,分别建立含潜变量和不含潜变量的多项Logit 模型,发现含潜变量的选 择模型更能解释出行行为,社会经济属性、活动属性和态度变量对低收入通勤者出行方 式选择影响存在一定差异.     

小汽车通勤者主观幸福对出行方式选择的影响

为探讨主观幸福对出行方式选择的影响,以北京市开车通勤者为研究对象,在对出行行为分析的基础上,将通勤者的思维过程分为搜索规则和决策规则。在通勤成本变化场景下,采用机器学习算法定性探索主观幸福的作用阶段。结合相关性分析结果建立结构方程模型,定量分析主观幸福对出行方式选择行为的作用机理以及主观幸福的测量变量。研究结果表明:主观幸福对开车通勤者是否改变现有出行方式的决策具有显著影响;主观幸福包括通勤过程满意度(0.73)、场景实施前开车幸福感(0.66)、通勤成本增加后开车幸福感变化(-0.20)三个因素。将主观幸福纳入通勤出行方式选择指标体系,从心理层面为交通政策的制定提供新视角。     

区域中短距离商务出行公共交通方式选择研究

商务出行作为区域经济发展的重要纽带,其出行方式选择研究是商务出行的重要内容.通过在上海各交通车站调查长三角区域中短距离商务出行,分析旅客商务出行方式选择行为,将高速铁路与动车合并为一类城际列车方式进行分析,运用非集计的巢式Logit模型建立旅客出行方式选择模型,分析影响商务出行方式选择的因素.将2种方式分开分析及对比,验证了此模型的适用性.     

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.     

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ML模型的绿色出行方式选择行为研究

为了给绿色出行相关管理政策的制定提供理论依据,在阐述绿色出行定义及其出行方式界 定的基础上,结合2009 年济南市居民出行调查数据分析绿色出行特征,构建绿色出行方式选择 ML（Multinominal Logit） 模型,探讨影响居民选择绿色出行方式的主要因素,揭示出行者属性 特征与绿色出行方式选择之间的关系,定量分析绿色出行方式在各影响因素条件下的选择概 率。研究结果表明：绿色出行方式选择行为受居民年龄、家庭月收入及职业、出行时间、出行 费用等因素影响;班车在远距离的通勤出行中占有一定的优势,应积极发展单位班车等形式的 集约型绿色交通方式;针对出行时间和出行费用采取相应的城市交通管理措施,可以有效引导 绿色出行。     

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。     

公共交通出行方式选择的演化博弈分析

选择公共交通出行方式或者其他出行方式对于出行者是一个博弈的过程,在这个过程中,出行者依据所获得的信息修正自己的行为策略。应用演化博弈论对出行者的出行方式选择进行分析,建立出行方式选择的演化模型,分析该模型并提出改善交通出行方式结构的策略。     

广珠通道内旅客出行方式选择行为研究

为了解广珠通道内广珠城轨和公路客运的竞争和合作关系,通过对广珠通道旅客进行SP和RP调查,分析广珠通道旅客出行方式选择行为特征。运用非集计二项Logit模型构建广珠通道内城轨和公路客运客流分担率预测模型,按照加法规则,从经济性、舒适性、安全性、服务质量、快捷性和方便性6个方面构建效用函数。然后,通过该模型计算2014年两种运输方式的分担率分别为50.46%和49.54%,结果显示广珠城轨的开通运营对公路客运的冲击是非常巨大的,直接抢走了公路客运50%的客流量。最后,采用敏感性分析方法探讨公路客运企业的应对措施的效果,预测2015年两种运输方式的分担率分别为47.7%和52.3%,结果显示面对广珠城轨的冲击和竞争,公路客运企业提高自身竞争力的效果是非常有限的。     

基于出行时间预算负效用的出行行为建模

为研究出行者出行行为,引入出行时间预算负效用的概念.分析通勤者出行机理为先确定出发时刻,在给定出发时刻下计算备选路径的出行时间预算负效用,选择效用最大的路径出行,利用此次出行信息来调整下次出行的出发时刻,经过多次出行达到稳定状态.建立了双层规划模型描述不确定环境下出发时刻和路径选择的出行行为.用改进的相继平均法（MSA）求解下层路径选择模型,用遗传算法来解整个双层规划.用一个实例对模型和算法进行了验证.     

基于随机系数Logit模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于随机系数Logit 模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

基于MA-CPT模型的出行方式选择模型优化

为提高累积前景理论在出行方式选择建模应用中的准确性,考虑个体对于时间与费用货币态度的不同,优化原始累积前景理论（cumulative prospect theory,CPT）模型的时间值函数和时间权重函数.首先,针对时间压力下出行方式偏好发生转变的现象,将出行方式分为刚性出行和弹性出行,改进刚性出行情景下的时间值函数形式,并根据出行时间特性求出时间权重函数中吸引力参数的取值范围,构建MA-CPT (mental accountingcumulative prospect theory)模型;其次,根据实证数据标定时间权重函数中辨别力参数和吸引力参数的取值;最后,标定MA-CPT模型结果并检验其拟合优度,对比MA-CPT模型和CPT模型的命中率.实证分析结果表明：刚性出行和单行出行场景下,时间权重函数的吸引力参数值均大于1.00;MA-CPT模型在刚性出行和弹性出行情境下的拟合优度分别为0.17和0.18;相比于CPT模型,MA-CPT模型在弹性出行和刚性出行情景下的命中率分别提高了12.2%和19.8%.     

基于SEM的运输通道出行方式选择决策机理研究

为了描述和解释运输通道内客运出行方式的选择行为,从出行产生的内在机理入手,探讨出行者潜在心理因素对出行活动的影响。通过分析出行者出行的全过程,构建了出行决策的过程模型,概括出影响出行方式选择的因素,并运用结构方程模型(SEM)分析各项潜在影响因素对出行结果的作用大小。最后,以成渝运输通道内三种出行方式为例,验证了各影响因素对出行选择行为的作用机理。     

青岛市大尺度海湾型空间结构的交通方式选择

为支撑青岛市多中心、海湾型大都市空间框架,必须选择合理的交通方式,拉近各个城市组团的时间距离。首先,分析了不同城市规模下出行距离、出行时耗的相对稳定性和各种交通方式适宜的城市空间尺度。然后,按照空间圈层发展特点和交通特征的差异性划分市域、都市区和中心城区三个交通圈层,分析各交通圈层空间与出行时耗的关系。最后,基于时空约束提出各圈层交通方式的需求和选择。     

基于非集计模型的居民出行方式选择行为研究

基于ML模型的基本理论与建模方法,利用2009年济南市居民出行调查数据,对影响城市居民出行方式选择的因素进行了分析,确定了影响居民出行方式选择的特性变量,建立了居民出行方式选择ML模型.研究结果表明:居民出行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,通过对影响居民出行方式选择的可控影响因素进行引导和调整,可以达到优化和调整交通方式结构的目的.