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.     

轨道交通车站行人路径选择研究

为了解轨道交通车站内的客流分布特征,对车站内行人路径选择的影响机理进行分析,可知路径选择是步行网络特性、线路特性等外部因素以及出行者内部因素相互作用直至均衡的过程。依据效用最大化理论,以步行距离、步行时间、垂直步行设施类型和路径重复系数为路径选择的主要影响因素,建立了行人路径选择的多项Logit模型。选取上海市轨道交通3号线赤峰路站为调查对象,收集车站静态信息以及行人步行路径、步行时间等动态信息,利用SPSS软件对模型进行标定,量化分析了各影响因素对行人路径选择作用的大小。经过模型检验,模型预测的总体正确率为78%。     

影响公交分担率的关键因素研究

通过对2012年济南市居民出行意愿调查数据分析,建立全方式的多项选择Logit模型,并对影响公交分担率的关键因素(公交出行时间、步行时间、等车时间、公交票价、燃油费、停车费)进行分析,可为制定相关措施来提高公交分担率,缓解交通拥堵,实现"公交都市"建设目标提供有力支持。     

新冠疫情对老年人公交出行行为的影响

新冠肺炎疫情对交通运输产生巨大影响,但现有成果主要研究疫情爆发期疫情对交通运输的影响,较少有分析后疫情阶段的出行行为.本文利用验证性因素分析模型及Logit 模型,研究后疫情阶段新冠病毒,老年人个人统计学特征,老年人对新冠肺炎疫情严重程度的感知等心理因素对老年人出行行为的影响.研究结果表明：短距离出行中,新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对出行方式选择没有显著影响;新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对老年人使用公交意愿具有显著影响;此外,这两个因素也影响老年人外出概率和使用公交的概率.     

新冠疫情对老年人公交出行行为的影响

新冠肺炎疫情对交通运输产生巨大影响,但现有成果主要研究疫情爆发期疫情对交通运输的影响,较少有分析后疫情阶段的出行行为.本文利用验证性因素分析模型及Logit 模型,研究后疫情阶段新冠病毒,老年人个人统计学特征,老年人对新冠肺炎疫情严重程度的感知等心理因素对老年人出行行为的影响.研究结果表明：短距离出行中,新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对出行方式选择没有显著影响;新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对老年人使用公交意愿具有显著影响;此外,这两个因素也影响老年人外出概率和使用公交的概率.     

建成环境对老年人交通事故严重程度异质性影响

为量化建成环境因素对事故伤害严重程度的影响,本文构建基于均值和方差异质性的随机参数Logit模型对老年人交通事故伤害严重程度进行异质性分析。采用2019年美国某州老年人交通事故数据,从老年人特性、车辆特性、道路特性、道路环境特性、建成环境特性这5个方面选取17个影响因素,利用平均弹性系数捕捉各因素对事故伤害严重程度的影响。结果表明：基于均值和方差异质性随机参数Logit模型的拟合优度更高;建成环境因素中事故发生地300 m缓冲区 内存在购物中心为随机变量,其均值与男性老年人、车道数为3显著相关,方差与道路控制方式为未控制显著相关;摩托车、直线、湿润等因素显著增加了老年人交通事故伤害严重程度。研究结果有助于交通管理者采取适当的策略降低老年人交通事故伤害严重程度。     

无人驾驶汽车对出行方式选择行为的影响

无人驾驶汽车对出行者出行选择行为具有重要影响,进而可以影响到城市交通需求、城市空间布局和城市规划. 基于扩展技术接受模型和考虑不同出行者偏好的异质性,建立带潜变量的随机系数Logit模型,研究出行者的出行特征、心理潜变量和个体的社会经济属性对无人驾驶汽车选择行为的影响. 结果表明:与传统的多项Logit模型相比,带潜变量的随机系数Logit模型拟合度更高;不同的出行者对出行费用的偏好具有异质性,在效用函数中,出行费用服从正态分布;无人驾驶汽车选择行为不仅受到出行特征和社会经济属性的影响,而且还受到感知信任、社会规范和行为意向等心理潜变量的影响;降低无人驾驶汽车的出行费用可以提升出行者选择无人驾驶汽车出行的概率.      

基于非集计模型的城市夜间弹性公交设置参数分析

为研究夜间弹性公交的可行性及乘客群体对其运营方案的选择行为,首先使用叙述性偏好（Stated Preference, SP）调查法对夜间弹性公交进行市场潜力调查,通过设定夜间常规公交与夜间弹性公交的对比方案及夜间弹性公交的运营参数对比方案,围绕出行费用、车辆绕行时间、步行至站台时间3 个影响因素,对乘客进行选择偏好分析。然后,运用非集计模型效用理论,校正了乘客选择弹性公交的概率模型。最后,对绕行时间价值及步行时间价值进行计算,针对不同费用情况下的夜间弹性公交分别进行了最优偏移系数讨论及计算。结果表明,夜间弹性公交在参数设置恰当时具备良好的市场潜力,乘客选择率高达82.3%;乘客更倾向接受增加乘车时的绕行时间、减少步行时间的运营方案;公交的偏移系数应随着票价的改变进行调整。     

影响老年人步行效能的关键性建成环境要素识别

针对当前建成环境与老年人步行活动关系研究中,考虑个体主观感知嵌套于建成环境空间层次的不足,本文通过构建主观感知、建成环境与老年人步行距离效能的多阶层线性模型,以揭示各层级变量交互作用的本质和程度。结果显示：安全性、通畅性是老年人步行效能的主观敏感性因素;客观建成环境要素对不同步行距离效能存在一致性或差异性影响,其中,交叉口密度、 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)植被系数、公共服务设施密度是一致性因素,容积率、路网密度分别对300 m与远距离出行作用明显;中介效应表明容积率是影响300 m步行活动空间内交通安全性的关键性因素,社区开放形式则会通过治安安全性影响老年人远距离出行, NDVI植被系数是老年人步行环境安全性重要影响因素。     

基于公交可达性的公交方式选择模型研究

交通方式选择是公交出行需求预测的关键内容之一。文章在公交方式选择效用函数中加入起点和终点交通小区的交通可达性（考虑公交站点到达时间、站台数量、线路条数、发车频率等）,对Logit模型进行改进,并用海口市居民出行调查数据对改进模型进行验证,结果表明改进模型划分结果更接近真实值。     

公交驾驶员违规类型同交通事故间的关联分析

公交车驾驶员违规行为是引起交通事故的重要原因之一,以往文献在研究驾驶员违规行为与事故频率之间的关系时,未能深入探究违规行为类型差异及其异质性。为了进一步揭示不 同违规行为的差异化影响并为行为管控措施提供依据,利用某市2019—2020年4532起公交违规及事故数据,将驾驶员事故频率作为研究对象,将17类违规行为及人口统计学因素作为解释变量,综合考虑数据特征及异质性分析需求,构建考虑均值与方差异质性的随机参数零膨胀泊松模型。模型分析结果表明：不同类型的违规行为对于驾驶员事故频率影响存在明显区别,当驾驶员同时存在若干特定违规行为时,事故频率明显高于其他驾驶员。具体包括：未走公交专用道等行 为次数越多,则该驾驶员事故频率越高;未系安全带、未礼让斑马线次数和及时更换失效驾照等行为的影响具有随机特征,其作用效果具有随机波动的属性;未礼让斑马线行为影响参数的均值和方差受到其他变量的影响,即当驾驶员未礼让斑马线次数和越线行驶次数均较多时,期望事故率愈高。     

基于事故综合强度的公交事故严重程度分析

为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素，本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法，并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先，针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法，引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度，并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次，选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这 4 方面的 17 个因素作为自变量，分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量，运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度，同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度，以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明，基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率，增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%；白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率，减少的概率分别为22.31%和12.34%。     

公交驾驶员心理状况影响因素分析与疾病判别模型

为对公交驾驶员心理疾病实现精准干预，维护乘客生命及公共交通安全，本文通过分析公 交驾驶员心理状况影响因素构建心理疾病类型判别模型。选用由基本信息、身体状况、生活状 态、驾驶行为、组织认同感、人格特征以及职业压力与工作倦怠问卷组成的公交驾驶员心理健康 状况调查问卷，对400名城市公交驾驶员展开问卷调查研究，通过皮尔逊相关性检验分析心理状 况影响因素，利用K-means聚类算法和多元Logistic回归模型判别和分析心理疾病，提出相应干 预措施。结果表明：人格冷怒和驾驶行为、身体状况、生活状态、组织认同感显著正相关，职业压 力与工作倦怠和这4个影响因素显著负相关，相关性均较强，因此，构建心理疾病判别模型时排除 与多个影响因素均呈较强相关性的人格冷怒、职业压力与工作倦怠这两个影响因素；被调查的公 交驾驶员中，心理状态良好型、轻度心理疾病型、严重心理疾病型占比分别为52%、34%、14%；公 交驾驶员心理疾病类型与身体状况、驾驶行为以及生活状态显著正相关，与驾驶行为的相关性最 强，身体状况次之，生活状态最弱。     

基于手机信令数据的常规公交站间OD识别

为识别手机用户乘坐常规公交的OD,结合公交车辆GPS轨迹,在考虑常规公交换乘行为的基础上,建立基于手机用户与车辆轨迹相似度的常规公交出行识别模型,以及站间OD概率模型.通过地铁出行识别,融合手机信令数据与IC卡数据,提取包含百万样本的公交与非公交出行数据,以此作为验证集.进一步分析各参数取值、出行距离、公交线路重复系数...     

基于BP神经网络的城市公交服务质量影响因素主成分分析

为改善城市公交服务质量,根据乘客服务质量问卷调查数据分析,运用主成分分析方法对公交服务质量影响因素进行降维处理,把15个影响变量提取为8个主成分变量.在此基础上,运用MATLAB7.0建立影响因素主成分与公交服务质量认可度的BP神经网络模型,在不同参数下进行试验和比较,计算出模拟数据下公交服务质量认可度折减影响系数均方差为0.000 957,表明该模型所选参数值可以用于评估公交服务质量的影响因素分析.最后,根据权值和阀值计算得出影响城市公交服务质量的关键因素为公交车内拥挤程度、驾驶员服务态度和首末班车时间,其影响程度分别为53.09％、32.02％和30.36％.研究结论可以为城市公交服务质量改善提供依据并明确重点改进的方向.