城市交通出行方式选择与引导方法研究

出行方式选择研究在居民出行预测方面具有重要作用,是居民出行引导的前提,对缓解城市交通拥堵具有重要意义.目前出行方式选择主要影响因素有性别、年龄、经济、出行目的等,出行引导研究集中在出行方式和出行路径方面.文中针对目前出行方式选择研究中问卷调查数据样本量少、精度难以保证、出行引导忽视出行群体差异的局限,利用数据丰富、精准...     

通勤者出行方式与出行链选择行为研究

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。     

绿色出行方式应符合基本国情

2007年9月22日我国第一个"无车日"已经过去,而我国在节能减排、绿色出行上却任重而道远。我们在反思当中,能发现有一种不切实际的偏激的倾向,即把过多太重的绿色出行任务寄托于不可能完成全部任务的公共交通。仅就将我国公交的分担率从现在的不足10%提高到某些发达国家的80%这一项,就忽略了我国与发达国家不同的一些基本条     

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。     

城市居民出行合乘出租车问题的研究

在实际运营中,出租车存在着过多空驶和载客较少的状态,占据了大量的道路资源,加剧了交通拥挤。从合乘角度出发,在论述合乘出租车优势的基础上,对合乘的类型划分、合乘信息的发布与反馈、合乘车辆数的确定以及出租车准点到达的技术保障等问题进行了相关探讨,该研究对于出租车合乘的后续研究有着重要意义。     

苏州居民通勤出行交通方式选择特征研究

通过对苏州居民出行调查中有关通勤出行的信息进行分析计算,研究了通勤出行交通结构、不同人群交通方式选择特征以及通勤交通方式的出行距离特征,该分析结果有助于城市交通发展规划,特别是针对城市居民上下班出行的交通政策的制定和交通系统的设计。     

基于大数据的出行方式分配预测研究

随着城镇化及城市交通机动化的进程加快,在城镇化和机动化的共同作用下,交通拥挤问题已经成为制约城市发展和影响居民生活质量的主要问题之一。居民出行行为研究在交通管理和控制中有着非常重要的作用。结合多元大数据,构建出行方式选择的概率模型,有助于不同小区的出行方式分担率的预测,对缓解城市交通压力、提升运营管理能力有直接作用。本文基于小区出行分配、公共交通和非公共交通以及公交和轨道出行三个层级,分别得出出行分配预测模型,并形成计算机程序。利于实际应用,对识别城市出行特征、缓解城市交通压力提供有效措施。     

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。     

居民全日出行方式选择动态模型研究

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。     

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....     

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。     

基于前景理论的居民出行方式选择分析

总结了现有出行方式选择模型的特点以及前景理论在出行行为分析中的应用,根据居民出行特点建立了基于前景函数的出行方式选择模型,运用算例分析说明了该方法的有效性。     

家庭收入差异对出行方式选择的影响分析

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.     

新时代下城乡居民出行方式选择模型

选择合理、恰当的运输方式,是实现最佳经济效益和社会效益的前提.文章基于非集计理论,建立了新时代下城乡居民出行方式选择模型,并对模型进行了分析.该模型对城乡交通管理及城乡公路的运输规划和政策制定具有基础性的作用.     

基于Logit模型的大连市居民通勤出行行为研究

针对大连市主城区进行通勤出行方式的意向偏好调查.选取7家企事业单位的200名驾车通勤者作为研究对象,建立以私家车、公共汽车为选择对象的二元Logit模型,研究停车收费及公交服务水平的变化对不同特性停车者的出行选择方式影响.结果表明:停车收费费率及公交服务水平对城市居民的通勤出行方式选择有显著影响.将合理的停车收费体系与提高公共交通服务水平相结合,是一种优秀的交通需求管理手段.     

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。      

基于出行目的停车行为差异性分析

根据驾车者出行目的的不同,将其停车行为划分为通勤出行停车、非通勤出行停车和居民区停车。在对大连市中心城区的大型企事业单位、商业中心以及居住区进行停车行为调研的基础上,总结出各种停车行为的停车需求特点及相互之间的差异,并据此提出了3种出行目的的停车行为的需求管理措施。     

考虑通勤满意度的出行方式选择研究

为探索通勤感知评价对出行方式选择的影响,以昆明市为例分析通勤满意度对不同出行方式选择的解释力度.通过描述性统计和非参数检验,发现不同出行方式人群的职住关系、通勤时间和通勤满意度等单个变量皆存在显著差异.建立多元Logistic回归模型进行分析,结果表明,通勤满意度较高的群体更有可能选择步行和骑行通勤,而通勤满意度较低的...     

历史城区通勤者出行方式与活动模式交互作用研究

为了探究历史城区通勤者出行方式与活动模式之间的交互特征,选取根据扬州市历史城区作为研究对象.根据出行调查数据将出行方式和活动模式分别划分为4类,运用协同进化Logit模型理论,对模型的参数进行了合理设置和标定,分别建立出行方式选择和活动模式交互选择的多项Logit模型,与未考虑交互选择对比发现,交互后能够提高模型的总体命中率.研究结果表明:公共交通出行的通勤者与简单出行链HWH互为正相关;电动车通勤者与活动模式HW+MH和HW+OH互为负相关,说明历史城区通勤者较少选择电动车完成非工作出行;慢行方式对活动模式HW+ OH的相关系数为1.052,说明使用慢行出行的通勤者倾向选择活动模式HW+OH.     

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。