城市公共交通出行方式选择行为研究

优先发展公共交通系统是解决城市交通问题的有效方法,而优先发展公共交通的关键之一则是合理引导私人交通发展,提高城市公共交通的出行分担率.文中以2009年济南市居民出行调查数据为支撑,从出行行为角度分析城市居民公交出行行为特征.基于非集计模型理论与方法建立公交选择行为模型,分析居民公共交通与私人交通出行方式选择行为的差异,探讨引导小汽车转向公共交通出行的规律.     

基于父母出行特性的学生出行方式选择研究

研究家庭成员出行方式对学生出行方式选择的影响,可以更有针对性地制定 学生出行需求管理策略.以学生出行为研究对象,将父母出行方式作为选择方程的因变 量,学生出行方式作为结果方程的因变量,运用Heckman Probit 模型建立基于父母出行方 式选择的学生出行方式选择模型,利用海宁市数据进行验证.结果显示,父母选择小汽车 出行对学生选择小汽车和电动自行车出行有显著正向影响;父母选择公交出行对学生选 择小汽车和步行出行有显著负向影响;父母出行方式对学生选择公交出行无显著影响; 小汽车拥有情况、是否有人接送、公交满意度和出行距离对学生出行方式选择影响显著.     

小汽车与轨道交通出行方式选择行为分析

研究出行方式选择行为有助于引导私人小汽车出行者改乘轨道交通出行。以上海世博期间驾驶人的通勤出行为研究对象,通过RP和SP调查采集驾驶人实际通勤出行情况和世博期间的出行方式选择行为,得到小汽车相比轨道交通的出行时间节省量和费用差与是否选择轨道交通存在联系。应用离散选择模型分析出行方式选择的影响因素,建立二项Logit模型。结果表明,驾龄较短和低收入的驾驶人更愿意选择轨道交通,年轻驾驶人（相比年长者）、频繁使用小汽车者更愿意选择小汽车出行。     

北京市轨道交通乘客出行方式选择分析

轨道交通作为城市公共交通的一种承担方式,近年来在大城市公共交通中扮演着越来越重要的角色,因此对轨道交通乘客出行方式选择的分析显得尤为重要. 本文通过对北京地铁5号线进行乘客问卷调查,掌握乘客到离轨道交通系统的方式选择规律及客流空间分布规律. 研究结论主要有：选择步行方式换乘客流量是最大的,客流主要来自直接服务区,选择常规公交换乘轨道交通的比例次之,选择小汽车出行的人一般都是驾车到有条件的车站进行P+R换乘. 在上述数据分析的基础上,提出了轨道交通系统在规划设计上尽可能根据站点的吸引范围及区域特征实现地面公交、自行车、步行、出租车、私家车等与地铁的近距离换乘.     

基于ML模型的绿色出行方式选择行为研究

为了给绿色出行相关管理政策的制定提供理论依据,在阐述绿色出行定义及其出行方式界 定的基础上,结合2009 年济南市居民出行调查数据分析绿色出行特征,构建绿色出行方式选择 ML（Multinominal Logit） 模型,探讨影响居民选择绿色出行方式的主要因素,揭示出行者属性 特征与绿色出行方式选择之间的关系,定量分析绿色出行方式在各影响因素条件下的选择概 率。研究结果表明：绿色出行方式选择行为受居民年龄、家庭月收入及职业、出行时间、出行 费用等因素影响;班车在远距离的通勤出行中占有一定的优势,应积极发展单位班车等形式的 集约型绿色交通方式;针对出行时间和出行费用采取相应的城市交通管理措施,可以有效引导 绿色出行。     

基于出行剩余理论的运输方式选择研究

突出强调出行本身具有的独立价值及其特性,创建出行剩余理论,以出行剩余价值最大化为准则揭示出行需求主体选择运输服务方式的机理.将出行价值特性总结为认知性、差异性、时效性,并将出行需求基于时效性分为3类,给出相应出行价值函数.将出行代价的特性总结为时效性、差异性、或然性,并建立出行全过程的成本函数.通过联立出行价值与出行成...     

通勤出行方式-出行链模式联合选择模型

以单个通勤出行者为研究对象,构造基于广义极值理论的Cross-Nested Logit模型,分析了通勤出行方式和出行链模式联合选择行为.模型以通勤出行方式选择子集和出行链模式选择子集的组合为选择集,描述了在出行者社会经济属性、居住地和工作地区位、工作活动属性影响下的出行方式和出行链模型联合选择行为,能准确刻画两个选择维度之间的相关关系.利用居民出行调查数据完成模型标定.研究表明,通勤出行方式和出行链模式选择之间有显著的相互影响,出行者性别、家庭收入、家庭结构、家庭交通工具、工作活动作息时间、居住地和工作地区位是重要影响因素.当上述因素发生改变时,出行者会优先调整其出行链模式而非出行方式.     

基于非集计模型的居民出行方式选择行为研究

基于ML模型的基本理论与建模方法,利用2009年济南市居民出行调查数据,对影响城市居民出行方式选择的因素进行了分析,确定了影响居民出行方式选择的特性变量,建立了居民出行方式选择ML模型.研究结果表明:居民出行方式选择与个人属性、家庭属性和出行属性之间有较稳定的关系,通过对影响居民出行方式选择的可控影响因素进行引导和调整,可以达到优化和调整交通方式结构的目的.     

基于出行决策分析的发车频率计算

出行时间过长是公交出行率偏低的重要原因之一,而出行时间与公交线路发车频率密切相关,有必要研究发车频率对居民出行决策的影响。基于居民出行调查数据,分析出行决策影响因素,利用随机效用理论,建立选择方案为自行车与公交的BL模型,并在MATLAB环境下采用Newton．Raphson法编程求解,预测出行时间对公交出行率的影响;进而分析发车频率对公交出行时间的影响,最终得到公交出行率与发车频率的对应关系,由此计算给定公交出行率下的发车频率。文中通过计算实例说明该方法在计算发车频率及评价公交运营调度方案优劣上具有实用价值。     

城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响研究

为研究城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响,开展了出行方式转换的SP(Stated Preference)调查,构建全目的和通勤出行方式选择的MNL模型(Multinomial Logit model)。定量分析了个体属性和交通方式属性对出行者交通方式选择的影响。研究表明：乘客感知的轨道交通全目的出行时耗负效用为相同时耗公交的91%,而通勤时耗负效用为全目的出行的1.89倍;轨道交通出行总时耗对分担率影响最显著,前者增减50%时,后者变动约10%;公交是轨道交通的主要竞争方式,当前者出行耗时提高50%时,后者分担率将增加6.8%;停车费小幅提高和出行时耗增加不能显著促使小汽车使用者转向轨道交通,交通需求管理是引导出行转移的重要途径。     

城市轨道交通站间距优化研究

通过对受站间距影响的城市轨道交通相关指标分析,学习并借鉴国内外城市轨道交通站间距优化方面的成功经验及研究方法,以实际数据作为基础,首先对客流分布和乘客出行时间这两个影响因素进行分析,通过分析认为城市轨道客流随着乘坐距离的变化存在着一个先增后减的函数变化;根据对客流分布以及乘客出行时间的分析,将乘客出行时间成本转化成经济效益指标,将票价收入标准与客流分布进行结合得到地铁票价收入的经济效益;之后结合乘客出行时间的经济效益和票价收入的经济效益按照总收益最大化建立城市轨道交通站间距优化模型,并实施优化计算,碍到理论上的最优站间距.     

基于DEA的城市轨道交通车站匹配性研究

基于DEA(数据包络分析)对城市轨道交通车站匹配性进行评价,并对其影响因素进行分析。主要选取大连市的5个城市轨道交通非换乘车站作为研究对象,通过实地调研获取相关数据,分析车站设施设备的匹配性情况。研究结果表明,车站设施综合效率较低的主要原因是客流产出不足、车站设施设备存在资源浪费,并根据各决策单元在生产前沿面上的投影,给出对应指标的调整值。对指标灵敏度进行分析得出:自动扶梯个数、楼梯宽度和自动扶梯通行能力匹配度对城市轨道交通车站匹配性有影响,其中楼梯的使用效率最低,宽度影响程度最大。     

考虑轨道交通布局的城市客运方式划分研究

针对我国城市轨道交通网络覆盖率低的特点,提出采用网络标识确定轨道交通的空间布局。鉴于集计和非集计方式划分模型在实际应用中所存在的问题,综合考虑了各种交通方式的特点及运输网络的连通程度,建立了基于路线选择模型、轨道交通线网布局的客运交通方式划分模型。应用结果表明,该模型综合考虑了居民出行路线选择的影响,从而能够较好地解决我国城市客运方式划分问题。     

基于MA-CPT模型的出行方式选择模型优化

为提高累积前景理论在出行方式选择建模应用中的准确性,考虑个体对于时间与费用货币态度的不同,优化原始累积前景理论（cumulative prospect theory,CPT）模型的时间值函数和时间权重函数.首先,针对时间压力下出行方式偏好发生转变的现象,将出行方式分为刚性出行和弹性出行,改进刚性出行情景下的时间值函数形式,并根据出行时间特性求出时间权重函数中吸引力参数的取值范围,构建MA-CPT (mental accountingcumulative prospect theory)模型;其次,根据实证数据标定时间权重函数中辨别力参数和吸引力参数的取值;最后,标定MA-CPT模型结果并检验其拟合优度,对比MA-CPT模型和CPT模型的命中率.实证分析结果表明：刚性出行和单行出行场景下,时间权重函数的吸引力参数值均大于1.00;MA-CPT模型在刚性出行和弹性出行情境下的拟合优度分别为0.17和0.18;相比于CPT模型,MA-CPT模型在弹性出行和刚性出行情景下的命中率分别提高了12.2%和19.8%.     

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在城市轨道交通的线路网络形成、实行一票换乘并伴随投资主体多元化时,需要建立公平公正的票务清分机制,本文提出一个基于乘客旅行实际时间分布计算各路径上乘客比例的新方法.根据交通卡中的进出站的时间记录,计算出在一段时间内在一对出入站之间完成旅行的所有乘客的时间分布,以这个分布为依据计算在这段时间里各路径上的乘客比例.采用数值模拟的方法在一对有两条有效路径的出入站间产生乘客旅行时间的数据,然后根据这些数据进行客流比例计算.结果表明,即使两条路径的运营时间差异很小也能实现较准确的比例划分,这种动态计算客流分布的方法能更准确地反映实际客流分布.     

考虑环保意识和出行习惯的公交出行选择行为模型

为解决公交出行选择行为、环保意识与出行习惯之间缺少定量分析交互作用的问题,基于计划行为理论(TPB),结合习惯驱动行为理论,构建公交出行选择行为结构方程基本模型A,增加环保意识的扩展模型B,以及涵盖环保意识和出行习惯的扩展模型C,对比分析公交出行选择行为各影响因素之间的定量关系.最后,将模型运用于重庆市实例分析,共回收有效问卷401份.结果表明：模型C的拟合效果及解释性最好,模型B其次;环保意识、出行习惯均对公交出行方式选择行为存在影响,但影响程度低于行为意向和知觉行为控制.