基于NL-累计前景理论的出行方式选择预测模型研究

为改进效用理论在个体风险偏好、非完全理性决策、方式整体效用等方面的表述局限,联立出行方式与出发时段构建双因素出行方案,并建立基于巢式 Logit(NL)-累计前景理论的出行方式选择预测优化模型.通过累计前景理论将 NL模型所获方案客观效用及选择概率主观化,构建累计权重函数、价值函数并以前景值的形式描述出行方式对出行者的实际感知价值,最后通过调查数据进行建模与验证.结果表明,与仅基于 NL模型进行的方式预测相比,所建模型综合命中率从74.8%上升至85.2%,各方式预测命中率更为均衡.     

基于NL-累计前景理论的出行方式 选择预测模型研究

为改进效用理论在个体风险偏好、非完全理性决策、方式整体效用等方面的表述局限，联立出行方式与出发时段构建双因素出行方案，并建立基于巢式 Logit(NL)-累计前景理论的出行方式选择预测优化模型.通过累计前景理论将 NL模型所获方案客观效用及选择概率主观化，构建累计权重函数、价值函数并以前景值的形式描述出行方式对出行者的实际感知价值，最后通过调查数据进行建模与验证.结果表明，与仅基于 NL模型进行的方式预测相比，所建模型综合命中率从74.8%上升至85.2%，各方式预测命中率更为均衡.     

考虑心理潜变量的城市轨道站点接驳方式选择行为研究

本文以计划行为理论为基础框架,从出行者使用接驳工具的经验和对接驳工具属性评价两个维度分别引入出行习惯、感知态度两类潜变量,构建城市轨道站点接驳方式选择意向的多指标多因果模型,探究城市轨道站点接驳方式选择意向的影响因素及其作用路径,并在此基础上结合巢式Logit模型构建混合选择模型,探究出发端与到达端接驳方式选择行为的影响因素及其影响机理。结果表明：行为习惯潜变量直接影响接驳方式选择意向,感知态度对步行、共享单车接驳选择意向具有直接影响;显著影响接驳方式选择意向的可观测变量有学历、车辆保有情况、收入情况、接驳距离及出行人数;相较于慢行交通与道路公共交通,私人小汽车、电动车的有无对私人交通方式接驳选择行为影响较大;学历和职业等个人社会经济属性,出行目的和出行人数等出行属性,以及主观规范和行为意向等心理属性对出行者城市轨道出发端和到达端接驳方式选择行为均有显著影响;相较于到达端,出行费用、主观规范及行为态度对出发端接驳方式选择行为的影响更大,且出发端接驳方式选择对到达端的接驳决策行为具有影响。     

基于SVM的高原川道型城市通勤者出行方式选择研究

为探究典型高原川道型城市(西宁市)的出行者对交通出行方式选择的行为,以大规模的居民出行调查数据为基础,提取个人、家庭社会经济属性及出行特征指标,将包含小汽车出行和出租车出行的私人交通方式与公共交通方式这2项通勤方式选择作为目标变量,并通过显著性检验得出影响出行方式选择的8项决策变量.针对29960次有效出行样本,合理划分出训练样本集和测试样本集.基于此,分别构建支持向量机(SVM)和传统的二项Binary logistic (BL)模型以识别通勤者的出行方式选择,选取3项定量指标分方式的分类预测精度、总体分类预测精度和平均绝对百分比误差以对比不同模型的分类结果.研究结果表明:相比BL模型,SVM对分类数据具有更好的拟合效果,对出行方式选择的预测适用性良好,具体来说,对私人交通方式的预测,SVM的预测准确率比BL模型的预测准确率高出8.08％,公共交通则高出了2.76％;SVM的总体分类准确率比BL模型的预测准确率高出4.82％.     

交通方式划分离散选择模型的比较研究

本文章介绍了MNL、NL、HEV、MNP、MMNL等五种离散选择模型,重点分析了它们各自的理论基础与特点,并应用于交通方式划分案例,对模型参数进行标定。结果表明,NL模型能够较好解决存在于替选方案的相似性问题;MMNL预测误差最小,可靠性最高,较NL、HEV、MNP模型更能解决交通方式选择行为中存在的相似性、异质性问题,是一种对交通方式选择行为预测的有效方法。该研究对交通方式分担率预测问题具有重要的指导意义,因为通过简单选择某个离散选择模型开展研究得出的结论并不一定可靠,应根据模型特点谨慎选择、谨慎应用。     

城市群内城际短途出行方式选择行为建模

将出行者的城际间短途出行分为两个阶段:市内出行阶段和城际出行阶段,并结合交通网络首先对城际出行全过程进行了分析。根据效用最大化理论对居民城际出行两阶段出行方式选择行为建立巢式Logit模型,水平1为市内出行方式选择阶段,水平2为城际出行方式选择行为阶段。最后根据RP调查数据运用Trans CAD对所建模型进行标定与检验。通过对模型的标定结果进行分析可得:反映水平1对水平2影响作用大小的包容系数λ的最终标定值为0.654,且通过了T检验,这表明市内出行阶段所产生的效用对城际出行阶段的方式选择行为具有显著影响;考虑市内出行时所建的NL模型较不考虑市内出行时所用的ML模型的优度比提高了0.07,说明NL模型的精度更高。     

山岳型风景区游客出行方式选择

以山岳型风景区游客进山出行方式选择为对象,分析影响游客出行方式选择的因素,运用非集计模型的基本理论,建立游客出行方式选择的MNL模型。以九华山风景区为例,结合游客SP调查分析结果,标定出行方式选择模型各项参数,分析采取不同交通政策措施下游客出行方式选择变化情况,给出山岳型风景区交通管理的建议。     

公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响

针对通勤走廊构建交通方式选择模型,分析公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响;考虑公共交通多种末端衔接方式,针对有车和无车通勤者,分别构建了包含组合出行模式的出行方式选择NL模型;以北京市地铁5号线沿线通勤走廊为例,结合实际数据对NL模型精度进行检验;在考虑公共交通运能约束的基础上,应用NL模型分析不同单一交通方式票价、组合票价下,各出行方式分担率与公共交通满载率的变化,从公共交通运能利用率和服务水平的角度研究不同票价下出行结构的合理性。研究结果表明:北京市票价调整政策可以提高地面公交运能利用率,但对降低地铁满载率的作用有限;若将地面公交票价调整为0.01~0.06元·km~(-1)或地铁票价调整为0.32~0.42元·km~(-1)时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为60%~65%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,公共交通运能利用率保持在一定水平的同时,提高了公共交通服务水平,且小汽车的分担率基本保持现状,未造成小汽车出行量的激增;当地面公交和地铁票价同时满足限制条件时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为58%~80%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,小汽车分担率的增幅在5%以下,票价调整可以改善通勤走廊的出行结构。     

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基于广州居民出行调查成果,本文从模型架构、效用函数基本形式、参数标定及校核等几个方面对交通方式选择模型的构建进行研究. 提出了方式划分的基本原则,并针对无车家庭、有小汽车家庭和摩托车家庭构建层次划分. 以小汽车家庭为例,阐述方式划分的基本形式. 进而,提出了方式划分参数标定的方法和基本步骤以及系数校核的关键点. 最后将预测结果和实际观测数据进行比较,验证模型的有效性. 本文提出不同层次交通方式划分模型,提高了模型的精度,并在效用函数中引入收入、车辆拥有和吸引量等因素,增强了模型的适用性,为其他类似城市交通方式选择模型的构建提供一定的参考.     

群体出行的交通方式选择行为研究

多人结伴的群体出行是非通勤目的的交通出行中的普遍现象,已有交通方式选择行为研究中通常以出行者个体作为交通方式选择的决策单元,对于群体出行状况下的交通方式选择行为研究具有不适应性.以出行者群体作为交通方式选择的决策单元,基于2010年上海世博会游客的出行数据,建立了不同群体规模的出行方式选择行为模型.结果表明,群体出行对于交通方式选择行为具有显著影响:出行者对交通服务属性的敏感性下降;出行者群体的车内时间价值增加;出行者感知的车外时间当量和换乘惩罚当量上升.     

基于非集计MNL模型的轨道交通方式预测

以城市轨道交通方式划分为研究对象,将轨道交通方式预测分两个阶段. 第一阶段采用转移曲线法预测无轨道交通条件下的各种交通方式的比例结构,第二阶段选取时间、费用作为效用函数的特征变量,以交通行为调查的RP和SP联合数据为基础,计算了各种交通方式向轨道交通转移率,建立了应用于轨道交通方式预测的非集计MNL模型. 最后以苏州城市轨道交通方式划分为例,进行了模型参数估计和轨道交通分担率的预测. 结果表明,常规公交和自行车交通方式向轨道交通转移比例较高,该模型能较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,模型的预测实用性较好.     

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以城市轨道交通方式划分为研究对象,将轨道交通方式预测分两个阶段. 第一阶段采用转移曲线法预测无轨道交通条件下的各种交通方式的比例结构,第二阶段选取时间、费用作为效用函数的特征变量,以交通行为调查的RP和SP联合数据为基础,计算了各种交通方式向轨道交通转移率,建立了应用于轨道交通方式预测的非集计MNL模型. 最后以苏州城市轨道交通方式划分为例,进行了模型参数估计和轨道交通分担率的预测. 结果表明,常规公交和自行车交通方式向轨道交通转移比例较高,该模型能较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,模型的预测实用性较好.     

基于NL模型的交通方式划分

方式划分是交通规划理论的重要内容之一,传统的Logit模型忽略了各交通方式之间的相互关联性,在实际应用中导致各交通方式的分担率误差过大.NL模型在传统Logit模型的基础上加以改进,利用分层划分交通方式的原则,将具有相同特性的出行方式划分为一个层次,从而克服了传统Logit模型的IIA特性.通过算例验证,该模型具有较高...     

南京市地铁1号线开通初期客流预测

为了对南京市地铁1号线开通初期进行精准的客流预测,以规划地铁1号线沿线车站1km半径范围内的51个交通小区为研究重点,进行了5类个人出行调查,利用四阶段法建立交通模型进行预测分析。在交通方式预测阶段,利用交通意向调查数据建立了轨道交通转移率模型,得到轨道交通OD预测结果。最后,将预测结果与实际客流进行比较,说明客流预测精度较好,验证了所使用的出行调查和模型方法的合理和有效性。     

风景区居民出行交通方式选择研究

为改善景区交通拥堵问题,研究景区居民出行行为,在石花洞景区展开居民出行特征问卷调查,分析景区居民出行需求和居民出行交通方式选择影响因素,并利用非集计模型构建景区居民出行交通方式选择预测模型。结果表明,景区居民出行交通方式选择受出行时长影响较大,家中有车居民在日常活动中更愿意驾车出行,男性居民出行更偏向于使用私家车,中青年尤其喜欢自驾出行,且以景区居民出行者的性别、年龄、出行目的、出行时间、私家车拥有量为影响因素的交通方式选择非集计模型预测精度较高,其中步行方式的预测准确率高达95.5%。     

基于MNL模型的城市交通方式选择研究

交通方式选择模型是交通规划中最主要的模型之一,此研究对于城市交通规划中交通需求的分析以及交通方式的确定都十分关键.交通方式模型的建立和改进是为使模型模拟出城市居民出行方式选择的行为,达到解决实际问题的目的.M NL模型的提出将对交通方式的简单预测和交通方式的合理检验提供一种有效途径.通过分析非集计模型的理论基础,建立基于非集计的交通方式选择模型,采用最大似然函数得出参数的估计值,并对估计值进行检验,最终根据模型计算出各种交通方式选择的概率.     

利用效用函数探讨交通方式划分

本文在分析出行者选择交通方式行为特性的基础卜,根据效用极大化原则,建立交通方式划分模型。利用模型预测出行量在各种交通方式中分配的比率,分析不同服务属性对出行者选择交通方式的影响。     

北京市旅游交通方式选择行为研究

为防止北京市旅游高峰期间景区周边交通混乱以及城市交通路网负荷增加,选取北京市三 处景点进行问卷调查,将游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数及同伴类型等数据作为影响游客交通方式选择的因素。与此同时,对所需数据进行有效性检验,进而分析不同游客的出行方 式特性,利用非集计模型对游客的交通方式选择行为进行研究。结果显示：游客的年龄、是否有车、月收入、同行人数以及同伴类型这几类因素对游客的交通方式选择的影响均显著,并得到游 客对私家车、出租车、地铁及公交车这四类交通方式选择的比例,分别为17%, 7%, 54%, 22%。研究表明,北京市旅游交通方式的需求以公共交通为主,尤其是对轨道交通的需求,为此建议进 一步加大北京市旅游公共交通系统建设,提高旅游交通的服务质量。     

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.