共查询到20条相似文献,搜索用时 8 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
交通拥堵收费是解决道路拥堵问题的有效措施。假设使用小汽车到达拥挤收费区域边界的出行者可通过2种方式到达拥挤收费中心区:小汽车直达及停车换乘公共交通(P&R)。对于出行者甲(对小汽车出行需求偏刚性)、乙(对小汽车出行需求偏弹性),采用进化博弈的方法,建立效益矩阵,分析在不同政府定价条件下两者出行方式选择行为的演化模型。结果表明,政府交通拥堵收费对出行者出行方式选择行为的演化起着重要作用,不同的定价区间会使得出行方式向不同的稳定状态演变。分析各种定价区间下出行者出行方式选择行为。 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
5.
6.
我国公路80%都采取“贷款修路,收费还贷”的模式进行建设,绝大多数城市范围内的高速公路、桥梁也采用这种模式进行运营管理。这些收费路桥的建设一方面促进了区域城市化的发展步伐,改善了城市对内对外交通的服务质量,城市地域也沿着这些交通走廊向外延伸;另一方面,城市范围内的收费路桥在道路功能、交通特点等方面与一般的收费路桥有很大的不同,这些收费路桥的收费运营管理给城市交通.城市发展与城市居民生活带来一系列问题。因此,探讨城市收费路桥收费方式问题,对于改善城乡一体化交通质量,促进、引导城市化的科学发展具有积极意义。 相似文献
7.
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. 相似文献
8.
提高居民出行方式的预测精度对于评价交通规划方案、交通策略的效果具有重要意义.应用心理学、行为科学的方法分析了出行决策的思维过程,将出行决策过程结构化,建立出行情景库,并采用主成份法分析了影响方式选择的主要因素,作为支持向量机模型的输入.利用统计学习理论分析了支持向量机与神经网络在建模原理上的区别,建立了基于有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)的方式选择模型,阐述了模型的具体步骤.通过实验对不同核函数的预测效果进行了评价,并采用网格法和遗传算法进行参数寻优.结果表明,核函数选择径向基函数效果较理想,参数寻优方法上遗传算法比网格法效果更好.通过优化后,DAG-SVM模型的整体预测精度达到了82.3%,比神经网络提高了近9%.但对出租车出行的预测准确率略低于其他方式,这主要由于出租车常被作为特殊情况下的备选方式,其出行规律性相对较差. 相似文献
9.
10.
居民全日出行方式选择动态模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
11.
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。 相似文献
12.
13.
14.
城市居民每天的交通出行活动伴随着一定的规律性和时空特征.现阶段对居民出行特征的研究方法中以聚类算法为主.然而由于聚类算法的参数复杂性,使得低值热点区域往往被忽略.此外研究中对出行OD的无差别考虑,使得很多居民出行特征不能被充分挖掘.针对这一问题,提出了基于密度场的热点探测模型,分别从出租车上、下车密度场中提取热点并对热点进行分级.并以西安出租车GPS数据为例展开实证分析.研究结果表明:①基于密度场的热点探测模型可有效解决传统聚类算法中低值热点无法获取问题;②研究区内城市居民一天中各时段上车频次和下车频次变化趋势基本吻合;③在空间分布上,上下车热点区域集中分布在交通服务区和城市主干道周围;④结合城市功能定位,大型交通服务区及城市道路关键节点上下车热点等级较高,并且工作日和非工作日无明显差异;⑤商业服务区表现为午、晚高峰的上下车热点等级高于早高峰,非工作日早高峰的上车热点等级明显高于工作日. 相似文献
15.
16.
17.
18.
居民出行方式选择非集计模型的建立 总被引:4,自引:0,他引:4
基于非集计离散选择模型的基本理论与建模方法,结合2003年北京居民出行调查数据,对影响居民出行方式选择的因素进行了分析,选择包括公交车、出租车、私人小汽车等在内的5种日常生活中较为常用的交通方式作为居民出行的方式选择肢,确定了影响居民出行方式选择的特性变量及相应的取值方法,建立了交通方式选择MNL模型。应用Matlab优化工具箱中的无约束最优化函数对所建的MNL模型的参数进行了标定,并通过命中率的计算验证了模型的有效性。结果表明,非集计建模方法能够较全面的考虑居民出行选择的各方面影响因素,尤其是将出行者的个人特性影响因素引入模型,提高了模型的预测精度和实用性。 相似文献
19.
网络信息社会我国城市居民出行特征研究 总被引:3,自引:0,他引:3
从出行的总量、目的、方式等角度分析了信息社会城市居民出行特征的改变,为我国未来城市交通规划的居民出行研究做一些新的尝试。 相似文献