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为解决区域客运方式选择模型中缺少定量考虑市内出行影响的问题,从完整出行链的角度,将区域出行全过程划分为三阶段,区分了区域与市内出行的共性及差异性影响因素.提出包容值的概念,用于描述市内出行对区域出行方式选择影响的综合效用.基于NL模型构建涵盖市内出行作用的区域出行方式选择行为模型,对模型的特性变量进行具体定义,运用NLOGIT软件对模型进行参数标定.最后,将模型应用于成渝通道实例分析中,共回收有效问卷924份.计算结果表明:市内出行主要受出行时耗、费用及是否换乘3个变量影响,考虑了市内出行包容值的改进模型优度比较传统模型提高了0.145,显示模型解释度和精确性有一定提升.     

非集计模型在公交出行方式选择中的应用

提出一种基于多元非集计(multinominal non-aggregation logit,MNL)模型的公交出行方式的选择方法。分析城市公共交通中应用最普遍的公交车、快速公交及轨道交通3种公交方式的特性,结合目前居民出行特性预测方法的特点,考虑影响城市居民选择乘坐各种公共交通出行方式的影响因素,建立城市居民公交出行方式选择的MNL模型。以广州市2014年出行调查数据为依据,标定MNL模型参数,计算得到的2014年广州市轨道交通、公交车、BRT出行方式的分担比例与实际结果的误差小于10%,该模型可为未来城市公共交通方式选择模型的研究提供借鉴。     

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影响城市交通出行方式选择的因素有很多,本文致力于分析具有随机特性的因素对出行方式选择的影响程度,即随机弹性.使用具有较好收敛性的集计交通战略STM模型作为分析出行方式选择的工具,并根据对道路实测数据的统计分析,验证了作为影响出行方式选择的重要因素——小汽车出行速度为随机变量并服从k阶爱尔朗分布.根据经济学的随机弹性理论,推导出小汽车出行速度对出行方式选择的随机弹性计算模型,利用北京市的实际数据验证了模型的有效性.并得出结论：交通政策指标（影响因素）的可靠度越高,政策目标对政策指标的弹性值越稳定、集中,即政策目标达到的可靠度越高,随机弹性分析模型可作为一种交通政策量化分析的工具.     

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.     

基于非集计模型的出行时间价值影响因素分析

以非集计模型为基础,通过模型中的效用函数推导出时间价值的计算方法。依据乌鲁木齐居民出行调查数据进行效用函数的标定分析,找出影响出行时间价值的因素,同时也得出不同家庭收入、出行目的、出行时间的群体进行方式选择时出行时间价值的变化情况。     

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。     

卫星城居民出行特征及出行方式选择模型研究

卫星城居民出行特征及出行方式选择研究是解决卫星城交通问题的基础和前提。以南宁市浦口区为例,通过Access数据库对居民出行OD调查数据进行处理挖掘,从居民的出行频次、出行目的、出行方式、出行时耗及出行时间分布五方面对卫星城居民出行特征进行研究,总结出浦口区居民出行特征现状;挖掘并量化影响卫星城居民出行方式选择的关键因素,利用浦口区居民出行调查数据,构建居民出行方式选择多项Logit模型,通过SPSS软件进行模型拟合和标定。在模型拟合结果中,以公交车为例进行拟合结果分析,可得到影响选择公交出行的主要因素——性别、年龄以及有无公交IC卡,并通过计算以及模型预测值对模型拟合精度进行校验。结果显示,除非机动车预测效果较差以外,其余预测误差均在可接受范围内。     

基于巢式Logit模型的低收入人群出行行为分析 ——以上海市智能手机调查数据为例

低收入人群是城市人口组成的重要和特殊部分,关注并研究其出行行为具有重要的社会价值。本文首先界定城市低收入人群的范围,根据上海市居民出行调查数据划分出研究对象,总结影响低收入人群出行行为的多重变量,然后基于效用最大化理论构建出行目的和出行方式相互影响的巢式Logit模型,并对模型参数进行标定,得到低收入人群出行行为选择的特定规律。结果表明,出行时段、出行费用、出行优先政策以及出行目的对低收入人群出行方式选择具有显著影响。     

考虑空间异质性的短距离出行方式选择研究

促进城市居民短距离出行方式由机动车向慢行交通转移,对缓解机动化出行造成的交通拥堵和环境污染至关重要。基于昆明市居民出行调查数据和建成环境数据,利用地理加权逻辑回归模型探究了出行者社会经济-人口属性、出行属性与建成环境对短距离出行中小汽车和慢行交通方式选择的影响。研究表明：地理加权逻辑回归模型拟合结果优于全局回归逻辑模型。交叉口密度、道路网密度、人口密度、总POI密度、离退休人员和通勤出行在总体上对短距离出行中的小汽车使用起到负向影响,到CBD距离在总体上起到正向影响,但这些变量的影响具有显著的空间异质性,在不同区域表现出相反的作用。此外,男性、个体经营者、30岁以下、大专及以上、家庭收入越高的群体更倾向于在短距离出行中使用小汽车,而购物和娱乐出行更倾向采用慢行交通方式。     

大连新建地铁对公交出行选择的影响

为了分析城市新建地铁项目对居民公共交通出行的影响,改善公交服务水平,提高公共交 通的分担率,针对大连市新建地铁线路展开研究。以大连市地铁1 号线沿线站点作为研究区域, 采用SP （Stated Preference） 调查方法,收集了300 名地铁沿线居民对常规公交以及新建地铁两种 出行方式的选择数据。通过建立二项Logit 模型,分析出行成本、换乘时间等选择方案特性变 量,出行特性变量以及出行者特性变量对于居民出行方式选择行为的影响,并计算弹性值及模型 精度。结果表明,通过调整出行成本及换乘时间可有效提高地铁分担率。由此提出相关政策建 议：对于出行成本,可从出行者年龄及出行次数两方面制定不同的优惠政策;对于换乘时间,可 从提高可达性、完善购票系统以及调整发班频率三方面进行改善。     

基于时空推演的城市活动模型研究

回顾既有交通模型依赖数学优化求解而对实际出行活动解析不足,以及现状与未来互相独立的缺陷,提出利用大数据方法改进的可能性。建立了包含基础年人口合成模型、人口发展模型和职住变迁模型等模块的扩展的人口时空推演模型,实现个体属性在时空上的延续,为出行需求结果继承城市现状提供了条件。设计了包含出行链生成模型、目的地选择模型、个人活动组织模型和家庭成员活动协同模型等多个子模块的基于个体属性和城市活动模式的活动模拟器,实现对个人出行活动的模拟。实证研究表明,基于大数据的个体属性和城市活动模式的引入增强了出行活动的因果推断能力,避免了大规模的数学优化求解计算,模型结果更加符合城市实际;同时实现了未来对现状的继承,体现城市发展的延续性。     

城市居民出行方式选择的结构方程分析

为克服Logit类模型的局限性,以出行链为分析单元,构建了快速城市化进程中居民出行方式选择的结构方程模型．首先,依据已有研究基础及城市化进程中居民出行特征,确定影响居民出行方式选择的3类因素,建立影响因素与出行方式之间的关系结构;在此基础上,构建结构方程模型,利用北京市居民出行调查数据对模型进行辨识与修正,最终得到了个人与家庭属性、土地利用、出行链等各类因素对出行方式的影响方向与程度．研究结果对优化居民出行方式结构、改善城市交通拥堵具有指导意义．     

基于前景理论与模糊综合评价的出行方式选择

为了改进现有出行方式选择模型,提高出行预测精准度,本文以前景理论与模糊综合评价为基础建立了居民出行方式选择模型。论文从居民的选择心理入手,确定了影响居民出行方式选择的五个因素并以此建立评价体系。在通过模糊综合评价对前一次出行过程进行总结的基础上,结合居民选择忠诚度和出行目的的多元化,以前景理论为主要方法建立费用函数,并将前一次出行费用作为参照点进行各出行方式前景值比算,从而确定当前出行方式。文章最后通过一个具体算例进行实证分析,结果表明:所建模型相对于现有的出行方式选择模型在预测精度上有着明显提高,且更为符合城市居民的出行习惯。     

基于出行链的有车家庭假日出行方式组合研究

为了研究有车家庭居民出行链与出行方式组合的影响关系,将出行链划分为5种类型,并将出行链属性分为4类.利用2009年济南市居民出行调查数据,用基于多项logit模型的基本理论与建模方法,对影响城市居民出行方式组合的因素进行了研究,重点分析了出行链各项属性对居民出行方式选择的影响.模型分析结果表明,出行链中往返行程数量、出行链模式、出行链时间、出行链费用对于出行者选择何种出行方式组合有显著的影响.出行链复杂性的增加并不会直接导致私家车出行的增加,而随着往返行程数的增加会导致单一非私家车出行效用的显著增加.     

城市电动自行车广义出行成本分析

随着城市化进程,城市交通不断发展,交通出行方式呈现多元化,选择电动车出行占有一定的比例.目前对于电动自行车交通问题已经展开研究,但不够深入.文中结合南京探讨电动自行车交通形成的原因,分析出行方式选择的影响因素,并基于广义费用建立了电动自行车出行成本模型及可替代出行方式的出行成本模型,以客观数据为基础,计算电动自行车广义出行成本,以用于电动自行车的出行特征分析及发展对策研究.     

出行时间成本的影响因素及模型构造

为分析影响出行时间成本因素间的关系,界定了出行时间成本的概念,分析了影响出行时间成本变化的主要因素,并在此基础上构造出行时间成本模型.根据2014年北京市居民交通方式选择特性问卷调查数据,以“工资法”为计算原则,计算出了2014年北京市居民分方式、分目的的人均出行时间成本,并研究了不同出行方式下的出行时间成本的内在规律,为分析预测居民的出行决策、优化交通方式比例提供了可靠的理论依据.     

基于MNL模型的历史街区出行方式研究

为了改善历史文化街区的交通出行环境,在北京南锣鼓巷胡同区及附近人口密集的区域开 展调查,进行历史街区出行行为研究。首先,为了提高模型的准确度与可靠性,研究了不同服务人群、服务范围之间的差异性。通过对数据的初步分析,将出行方式划分为公共交通、慢行交通、私人交通3 类,并分析得出该区域内慢行交通出行比例最低。然后,利用SPSS软件对特性变 量与出行方式选择进行相关性分析,筛选特征变量。最后,建立多项Logit 模型（Multinomial Logit Model,简称MNL） 对历史街区出行行为进行分析,并使用南锣鼓巷实测数据对模型进行标定。研究结果表明,居民户口、年龄、月收入、汽车拥有量、胡同宽度、胡同单行线、游客影 响、慢行交通意愿等因素对出行方式选择均有显著影响。     

考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

为探究后疫情时代居民出行方式选择行为，运用选择实验的方法，基于问卷调查获得选择行为数据，构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数，得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明，两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性，潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%， 预测精度提高了3.03%，为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景，分别将居民划分为4类、5类人 群。从出行方式属性上看，等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看，在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行，年龄越大对行程费用越敏感，男性更愿意选择公交、地铁出行。     

自动驾驶影响下的出行行为研究综述

从小汽车出行总需求、出行方式选择、在途时间利用三方面梳理了自动驾驶影响下的出行行为研究现状,分析了用于研究自动驾驶对出行行为影响的数据基础与研究方法,总结了影响自动驾驶环境下出行方式选择的关键因素,指出了出行行为研究存在的问题和未来发展方向。研究结果表明:出行总需求的相关研究主要关注当前服务不足人口的潜在出行,大多通过需求假设分析潜在的变化,在假设的可靠性和结果的准确度方面还存在不足;出行方式选择的相关研究显示车辆服务和出行属性、社会人口和家庭属性、出行习惯属性、居住地和环境属性、个人心理和偏好属性等是影响出行方式选择的关键因素,考虑到不同的研究对象、场景设计与分析方法,性别、年龄、持有驾照、家庭结构等因素对出行行为的具体影响还有待进一步检验;人们对自动驾驶时代在途时间利用的方式和受益程度的认知存在较大的不确定性与异质性,亟需理论模型来进一步讨论潜在的时间利用变化;基于自动驾驶对出行行为影响相关研究的局限性,提出了建立自动驾驶汽车的规范化描述和丰富数据采集方式,开展横向与纵向对比研究,加强各影响因素异质性的考量,辨析自动驾驶时代各类出行行为间的相互影响机制的改进方向。      

基于非集计理论的高速铁路旅客乘车选择行为研究

为研究高速铁路旅客乘车行为选择机理,以非集计离散选择模型理论为依据,分析旅客乘车选择的影响因素,结合2013 年京沪高速铁路旅客出行RP调查数据,以G类高速列车和D类高速列车作为旅客乘车方式选择肢,设置影响旅客乘车选择的特性变量,即旅客主体特性、出行特性、列车服务特性及相应的取值方法,建立旅客乘车方案选择MNL模型.运用SPSS对模型参数进行标定,结果表明,公费出行、月收入较高及出差的旅客偏好选择G类高速列车;自费出行、月收入较低及旅游探亲的旅客偏好选择D类高速列车.上述结论与调查结果基本一致,命中率等参数的计算亦验证了模型的有效性.