单中心大城市土地利用对居民出行方式的影响

为了全面了解大城市内部土地利用对居民出行行为的影响,以团块状单中心大城市为例研究了居民出行方式的相关特征。结果表明,团块状单中心城市内部土地利用密度和区位对居民出行方式有显著影响,步行和自行车出行比例由市中心向外围随着人口密度的减小而递减;助力车、摩托车、公交车、私家车出行比例则由市中心向外围随着人口密度的减小呈梯度式递增。土地混合利用程度对出行方式的选择影响不明显。土地利用对居民出行方式间的转移没有显著影响,居民出行方式间的转移局部与全局的特征相似。     

迁安市居民出行调查与交通特性分析

为指导中心城区交通规划的展开,迁安市展开中心城区范围内居民出行调查,对迁安市居民交通出行特征进行全面分析.通过居民出行调查数据分析,从性别、年龄、职业、交通工具拥有量、出行率、出行方式、出行分布等方面,梳理迁安市居民样本特征及出行特性,在相应的调查分析基础上,对迁安市交通特性的发展方向进行预测,为交通需求模型的搭建提供参数,为新城交通政策的制定提供依据,也为类似城市的发展提供借鉴.     

基于BP神经网络的居民出行方式选择模型

以城市居民出行方式选择行为作为研究对象,分析了影响出行方式选择行为的主要因素,利用BP神经网络可以自动获取研究对象的输入、输出间关系和较强的学习训练特性,建立了基于BP神经网络的居民出行方式选择模型,并通过2009年济南市居民出行调查数据对模型进行了实例分析。结果表明：BP神经网络模型能够较好地描述居民出行交通方式选择行为。     

本期导语

引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于 N ested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的 RP和 SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。(任刚,等:拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究)      

拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究

所有出行群体中,受拥堵收费政策影响最大的是弹性出行的小汽车使用者。引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于Nested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的RP和SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。      

城市居民出行方式选择的满意准则模型

首先采用模糊数学理论将影响城市居民出行方式选择的诸因素综合作用的结果归结为居民出行意愿，然后以专家评判法确定的城市不同交通方式服务水平的综合评判结果作为满意度值，建立了基于居民个人出行意愿的满意准则模型，并采用遗传算法求解居民个人属性的特征向量，从而为居民出行方式的选择提供切实可行的决策方法。最后以实例验证了该模型的正确性。     

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。     

团块状单中心大城市的出行距离分布规律研究

城市出行距离分布是交通需求研究的基础.以紧凑布局的团块状单中心大城市为研究对象,在充分分析居民出行调查数据的基础上,对短距离、中距离、长距离3种长度进行了划分,并探讨了居民出行总量在这3种不同长度下的分布规律.     

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....     

城市居民出行特征分析和交通改善对策探讨——以番禺中心城区为例

通过对2005年广州市番禺中心城区居民出行调查的有关数据进行研究,分析了中心城区居民出行的基本特征及其原因.分析结果表明,番禺市是一个以私人交通方式为主的城市,公共交通对居民的吸引力不强.文中最后提出了改善番禺区城市交通发展的对策.     

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。     

城市居民出行特性比较分析

在综合分析国内外城市的社会经济发展和居民出行调查资料的基础上,从居民人均出行次数、出行目的分布和出行方式构成等3个方面入手,将国内城市居民出行特征与发达国家城市进行分析比较,又对国内相同城市不同时期的调查结果进行对比研究,目的在于把握城市居民出行特性的发展变化趋势。研究结果发现,我国城市居民出行特征随着社会经济和城市的发展发生了显著的变化,国内经济比较发达地区大城市的部分出行特征已经开始与发达国家状况相似,中小城市和欠发达地区城市的出行特征则与国外差别较大。研究同时发现了国内城市居民出行结构中的隐患,指出了发展的方向。     

基于SVM的西部河谷型中小城市居民出行方式选择问题研究

研究河谷型城市的交通特征,选择合理的交通出行方式,对于减缓河谷型城市的交通问题具有重要意义。现利用支持向量机在处理大维数、小样本数据方面的优势,以定西市为实例,对定西市的交通特征进行分析,对影响居民出行方式的影响因素进行统计,并利用支持向量机进行拟合,拟合效果较好,精度较高。研究成果说明:该模型在河谷型城市居民出行方式选择及预测中有较好的应用潜力。     

基于Mixed Logit模型的新建轨道交通客流转移预测

研究以轨道交通客流转移预测为目标,综合考虑居民出行选择习惯、交通信息及交通环境等因素,利用乌鲁木齐市居民出行方式选择SP调查(Stated Preference Survey)数据构建ML(Mixed Logit,混合Logit)模型,对城市轨道交通客流转移进行实证研究。研究结果表明,ML模型能够反映出个体选择喜好的随机特性;居民出行选择习惯、交通信息及交通环境因素显著影响居民向轨道交通转移的选择;轨道交通1号线和2号线建成后,预测可承担乌鲁木齐市南门附近居民31. 75%的出行,该部分出行主要是从常规公交、BRT和出租车转移而来,而私家车出行向轨道交通转移较困难。研究成果可为轨道交通建设的城市特别是新建轨道交通的城市提供有力的数据支撑和理论基础。     

公交服务质量变化对出行方式选择行为的影响

为了研究公共交通服务质量的变化对居民出行方式选择行为的影响,利用非集计分析和统计分析的方法,采集中山市在2009年和2015年的居民出行调查数据,形成混合截面数据并建立多项Logit(MNL)模型,分别分析各个时间影响居民出行方式选择行为的影响因素,并结合模型结果与统计分析数据分析居民出行方式选择行为变化以及公共交通服务质量的改变所产生的影响。研究结果表明:相比于2009年,2015年该区域的居民出行行为发生了较大改变,摩托车和自行车出行比例下降,公共汽车和小汽车出行比例上升;在此期间等候公交车时间取代了步行至公交车站的时间成为了影响居民出行方式选择的主要因素;该区域居民步行至公交车站的时间逐渐降低,而居民等候公交车的时间持续提升;公交服务质量的演变影响出行方式选择行为,而较差的公交服务质量指标显著影响出行方式选择行为;原本服务质量较好的指标在恶化的过程中会成为影响出行方式选择行为的主要因素;原本服务质量较差的指标,在改善变好的过程中不再成为出行方式选择行为的主要影响因素。     

城市居民出行时耗特征分析研究

出行时耗是城市居民出行特征中的一项重要指标,通过典型城市居民出行调查资料,深入分析居民一次出行时耗与城市规模的关系,分析居民全日出行总时耗以及分方式的居民全日出行总时耗。相应的分析结果有助于城市交通发展政策的制订和交通系统的设计。     

基于贝叶斯网络的出行方式选择模型研究

论文以居民出行方式选择为研究对象,分析了城市居民出行方式的影响因素,建立了基于贝叶斯网络的居民出行方式选择模型,并以苏州市为例,结合居民出行调查数据采用极大似然法对模型进行了参数估计,并采用贝叶斯网络推理方法验证模型精度。结果表明,该模型能较全面地考虑居民出行选择的影响因素,模型精度较高。     

基于演化博弈论的汽车共享与私家车博弈研究

汽车共享能够显著缓解交通拥堵、降低城市交通污染.由于汽车共享能够部分代替私家车出行,汽车共享方式的引入对居民出行行为选择具有重要意义.基于演化博弈论,分析了汽车共享引入后与私家车的博弈过程.以城市居民出行选择行为为出发点,分析汽车共享和私家车出行方式的特点,考虑汽车共享服务水平随服务人数变化因素、政府参与管理因素,建立汽车共享和私家车的演化博弈模型.根据动力学相关知识,分析模型参数,得出各个平衡点稳定的条件.通过分析系统演化稳定状态,为汽车共享出行方式的推广和政府相关政策制定提供理论支撑.      

数据挖掘在居民出行调查数据分析中的应用

针对居民出行调查数据背后信息挖掘的需求,介绍了居民出行调查数据挖掘的理论及方法,概述了居民出行调查数据挖掘的常规流程,选择Apriori模型对居民出行调查数据进行分析。以南京市居民出行调查数据为样本实例,采用职业、年龄、受教育程度、出行目的等几种属性,以SPSS软件平台对各属性数据进行关联分析,确定影响居民出行方式选择的因素,得出改善居民出行方式构成的相应建议。     

城市居民出行空间和方式联合选择模型研究

考虑到出行者出行空间和出行方式之间的重要联系,本文基于非集计模型中Nested Logit模型的理论和方法,结合2005年国内某大型城市居民出行调查数据,建立了城市居民出行空间和方式的联合选择模型。模型为2层的NL模型,第1层为空间选择层,第2层为方式选择层,以此将出行空间选择和出行方式选择连接起来。模型采用统计软件STATA 9进行标定,并通过统计指标进行验证,深入分析了影响出行者出行空间选择和出行方式选择的重要因素。最后,用同样的数据源建立了方式选择的MNL模型,通过对比联合模型和MNL模型的命中率和集计结果表明,出行空间和方式联合选择模型能够在较细的层面上预测出行者出行空间和交通方式的选择情况,从而提高了模型的精度和实用性。