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为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显. 相似文献
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传统事故预测模型存在对原始数据的序列性、分布性等方面高要求,以及预测精度的不足,利用经验贝叶斯法对先验信息(原始事故数据)进行调整,得到后验信息以形成更好的预测效果。就交通事故数据进行事前与事后累计统计分析,并对比其他预测模型证明经验贝叶斯法的预测结果更接近实际情形,基于经验贝叶斯法的此类模型可以提高小样本数据预测精度。 相似文献
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通勤者出行方式与出行链选择行为研究 总被引:4,自引:0,他引:4
通过分析2005年北京市居民出行调查数据,构造通勤者上班出行方式选择和出行链类型选择相互影响的NestedLogit模型,分别建立出行方式→出行链和出行链→出行方式两个方向模型结构,采用统计软件STATA9.0对模型进行标定,并利用包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识。结果表明,出行方式选择和出行链类型选择之间不是单方向影响关系,而是一种双向的相互作用关系;出行链→出行方式选择决策较为合理,反应通勤者倾向于首先考虑如何组织当天要参加的各种活动,然后在出行链安排的约束下考虑选择合适的出行方式。 相似文献
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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
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在交通出行分布预测中,一般采用非重力模型的方法单独估计区内出行量,而这会导致与出行分布理论不一致性,以及复杂的统计分析.文中借助信息熵理论,建立了土地结构熵模型和引入熵参数的广义重力模型,以获得区内出行和区间出行一致的理论算法.将城市用地规划的构成要素直接引入交通规划,实现了土地利用与城市交通在规划理论和技术上的衔接,提高交通规划的科学性和合理性.以2008年西安市大规模居民出行调查实际数据为基础,进行了区内出行和整体出行预测的误差分析.验证结果表明:构建的广义重力模型有效提高了区内出行估计精度,预测精度提高1倍,误差降低5个百分点,最大误差降低达到15个百分点. 相似文献
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车辆行驶过程中,前方车辆运动状态预测是车辆智能控制系统的重要研究部分。车辆运动状态受其驾驶员驾驶风格、道路状况、交通流、前方车辆运动速度和加速度等因素的影响,使车辆在未来一定时间段内的运动状态具有较大不确定性,给前方车辆的运动状态预测带来困难,因此本文中对跟车工况下前车运动状态预测进行研究。本文中在分析车辆跟车工况时的运动特性,采用贝叶斯网络对前方车辆运动速度进行预测,将获得的车辆跟车工况时的运动状态数据分为训练集和测试集。通过训练集辨识前车速度预测贝叶斯网络参数,通过测试集检验前车速度预测贝叶斯网络的预测效果。对前车未来0.1,0.5,1和2s时的运动速度进行预测,预测结果表明,前车的实际运动速度均在前车速度预测贝叶斯网络预测的95%置信区间内。 相似文献
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在非常态交通状态下,及时准确地挖掘居民出行过程中的关注点,满足居民出行需求是提高客运服务质量的关键,更是对客运服务系统的一种考验。以“疫情”期间与公路客运相关的舆情数据为基础,进行居民出行需求及其关注点挖掘分析。首先,利用深度学习Doc2Vec算法将文本数据进行向量化处理;其次,对一个时段内所获得的向量化处理后的数据进行聚类分析,基于文本主题模型(LDA)对聚类结果的每一簇进行深度分析,提取旅客出行需求;最后,通过对实际数据处理结果的分析,验证了所提方法可准确地挖掘出非常态下旅客出行过程中的关注点,其结果可以作为交通运营服务评价和交通管理决策的重要依据。 相似文献
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出行分布量与小区间现状出行有关,也与连接两小区间的道路网络及起终点的用地性质有关,传统出行分布预测模型都只考虑了这些因素的某一方面,因而在预测中经常会出现与实际明显不符的预测结果。按照出行个体在选择出行目的地时的行为,将影响出行目的地选择的几个重要因素:现状OD、小区用地性质、出行成本综合考虑,并按照影响方式不同,建立出行分布预测模型。计算实例表明,该模型的预测结果优于传统模型。 相似文献
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基于神经网络的交通方式选择模型 总被引:4,自引:1,他引:4
已有的交通拥挤问题研究大多关注于城市交通的宏观层面,而对于微观层面的居民出行个体研究甚少,这主要是因为与出行个体相关的特征指标难以量化,只能做定性分析,引入神经网络模型即能够识别线性指标又能够识别非线性指标的特性。分析了影响居民出行方式选择的相关因素,这些因素包括出行者自身特性、出行者的出行特性、运输系统特性、出行区域特性和目的地区域特性5类,并建立了神经网络居民出行方式选择预测模型。通过实际调查数据的验证,表明本文模型具有很好的实用性,为城市居民出行方式的选择预测提供了新的思路。 相似文献
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目前已有自行车出行路径规划方法普遍存在需求差异性考虑不足、方案精度较低等问题,无法满足人们逐步严苛的出行需求,根据出行多样化需求(单一需求、复合需求)进行规划方法研究可以拓宽自行车出行路径选择手段.以通勤性出行、事务性出行、休闲性出行作为主要出行目的,通过文献研究、实地调查和因素分析,确认了出行时间、出行安全和出行环境3个方面的需求以及各需求下的影响因素,基于北京市西城区路网基础数据进行数值标定、算法描述等,分别研究了单一需求和复合需求影响下的自行车出行路径规划方法,根据不同出行目的下的需求差异性分别给出推荐路径.考虑到过街影响提高了出行时间需求下的推荐精度,单一影响与复合影响的差异也可以提供更多自行车出行路径的选择方法. 相似文献
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多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了科学评价多模式公交信息服务对出行方式选择行为的影响,基于超级交通网络理论,从出行链的角度分析了多模式公交信息服务对出行方式选择的影响机理,并在构建巢式Logit出行方式划分模型的基础上引入行程时间可靠度因子改进效用函数;根据上海市某郊区得到的显性偏好调查数据,利用极大似然法对巢式Logit模型进行参数标定后,对有无多模式公交信息服务条件下的出行方式分担率进行了计算和对比分析.研究结果表明:多模式公交信息服务能够有效引导轿车及其他个体机动化出行方式向多模式公交系统转移,提高了公交出行比例.研究结果可为大城市公共交通信息系统的改善和建设提供决策支持. 相似文献