基于二元Logit模型的城市公共自行车租赁行为研究

为研究城市公共自行车租赁行为的影响因素,文章对西安市居民公共自行车租赁行为进行问卷调查。基于回收到的有效问卷数据,建立二元Logit离散选择模型,并结合优势比分析对影响城市公共自行车租赁行为因素定量进行了研究。结果表明性别、年龄、职业、受教育程度、婚姻状态、单位或住所是否有公共交通租赁点、单位与住所距离和是否有公交卡等因素都显著影响居民公共自行车租赁行为。     

基于CUBE的公共自行车衔接换乘影响研究

为改善城市公交预测模型的预测效果,提高其对交通方案评价的可靠性,分析了CUBE软件PT模块的运行机理,考虑西安市公共自行车的大规模使用和城市交通模型PT模块中未包含公共自行车出行方式的不足,在原有的PT模块基础上增加了公共自行车接驳和换乘模式,提出了一种包含公交、公共自行车、步行共三种出行方式的改进的公交预测模式。以西安市高新区BRT线路规划为例,对改进的公交预测模式进行了应用。改进前后的预测数据对比分析结果显示:添加公共自行车模块后,3条BRT线路连接小区的数量分别增加11个、12个、18个,与常规公交的换乘量分别增加7.5%、8.1%、9.3%,全天客运量分别增加9.2%、10.2%、13.6%,准确反应了公共自行车在改善公交接驳方面的作用。     

上海市居民共享自动驾驶汽车使用意愿研究

作为极具潜力的新型出行方式，共享自动驾驶汽车的出现必将引起居民出行行为的转变。为了研究上海市居民共享自动驾驶汽车的使用意愿及影响因素，本文利用网络问卷调查的RP与SP数据，结合百度地图API数据，构建基于解析逼近估计方法的多项Probit模型。结果显示：共享自动驾驶汽车通勤和非通勤出行中时间价值分别为64.34元/小时和81.55元/小时，弹性分析结果显示居民对于等候时间的敏感性显著高于费用；男性、已婚、高收入、高学历、自由职业者、合乘通勤者、年龄小于18岁的人群，以及家庭有未成年儿童、拥有沪C牌照小汽车的居民使用意愿较强。居民对于共享自动驾驶汽车越了解，使用意愿越强烈，而体验过自动驾驶服务的居民使用意愿更为强烈。     

城际旅游出行方式选择的影响因素

研究城际间旅游出行方式选择行为对旅游交通系统的统筹发展与精细化管理十分重要。为了分析影响城际间旅游出行方式选择行为的内在原因,本文以成都东站旅客对城际旅游出行方式选择的SP(Stated Preference)调查数据为依托,建立多项Probit模型和混合Logit模型进行对比,分析旅客对城际旅游出行选择的偏好规律,并对各影响因素的边际效用值进行了比较。研究结果表明,年龄、小汽车拥有、月收入等社会经济属性以及出行费用、出行时间、旅途风景吸引程度、交通枢纽到景区距离以及目的地停车服务能力5个特征属性的主观感知与游客出行方式选择行为决策显著相关;出行费用、出行时间和旅途风景吸引程度三个因素更受到旅客关注,可在最大程度上引起旅客对出行方式的转移。     

市际出行交通方式选择行为研究

以荷兰奈梅亨市居民市际交通出行调查数据为基础,分析居民出行特征,建立binary logit模型定量分析影响居民出行方式选择的主要因素,并借助BIOGEME、SPSS软件对出行方式选择模型参数进行标定。分析结果表明:车外时间、车内时间、出行目的是影响出行交通方式选择的主要因素,并提出相关城市交通规划管理对策。     

共享单车运营规模评估：以台州市为例

2017年，共享单车首次进入台州市场，并为这座城市注入了新的活力，凭借着停取便捷、低碳节能、经济实惠、使用灵活等特点，为城市交通出行解决了“最后一公里”的难题，成为了台州市区居民出行不可缺失的选择。然而，共享单车投放数量的急剧增长也给这座城市带来了一系列管理的挑战，尤其是车辆停放问题、车辆周转率较低及侵占传统公共自行车出行比例的问题。本文以共享单车、共享电单车及公共自行车现状运营特征为基础，并结合台州市“十四五”交通发展规划，对台州市“十四五”期间共享单车的出行比例、容纳量及投放规模进行预测，并对共享单车运营规模的控制及未来发展提出建议。     

基于一卡通数据的公共自行车慢行系统构建

随着城市的发展,道路交通资源日益紧缺,伴随的环境问题越来越突出,为缓解交通出行紧张压力,满足广大公众出行内需,慢行系统正越来越备受人们的关注与青睐,目前十分流行的共享单车以及传统的公共自行车正是解决城市居民短距离出行的最佳方式。基于以上的问题及出行需求,本文将分析建设城市慢行系统的背景及意义,并初步提出了基于一卡通的公共自行车慢行系统构建模型及其应用模式。     

德国：自行车出行的成功案例

柏林年轻人出行，更倾向于步行、自行车以及公共交通出行，且德国年轻人的小汽车保有率正在下降。出现这种结果的原因主要有三：一是人们意识到公共交通、步行和自行车出行能够改善环境；二是出于经济上的考虑；三是小汽车在德国已不再是身份地位的象征。柏林的自行车出行是其成功的案例，柏林正通过自行车网络大规模扩展、公共私人空间自行车停车设施建设及加强沟通交流等措施成为自行车城市。同时配合中心区小汽车交通管理，具体措施包括：停车管理，新的发动机技术和车辆概念（电动汽车）及小汽车租赁，以达到未来城市中小汽车的使用更少、更多样化及更理性。在道路空间再分配上倾向干非私人机动车交通。     

基于计划行为理论的电动车送货人员不安全行为意向分析

电动自行车送货人群是电子商务和物流业快速发展在交通中的新产物,不仅顺应了绿色出行的要求,也很好地解决了物流配送的"最后一公里"问题。由于送货人员出行频率高、骑行速度快、送货时间紧迫,违章行为极为普遍。本文通过设计调查问卷,收集送货人员个人属性、骑行特性、风险感知、骑行偏好、闯红灯和分心行为意向的数据。基于计划行为理论,从心理行为角度,构建送货人员不安全行为意向的多层回归模型,揭示其不安全行为的产生作用机理,并提出针对性的安全提升策略。     

基于旅游出行特征的西安市流动人口总量预估模型

近几年,伴随着全国道路网建设的蓬勃发展,城市间人口的流动频率逐渐加快。流动人口给城市的交通带来了巨大的挑战,尤其是对一些流动人口量较大的旅游城市,在国家法定节假日期间。研究目的:准确地把握西安市的流动人口数量,在节假日期间为西安市旅游景点制定管理策略及应对流动人口交通出行组织管理提供依据。研究方法:基于西安市2015年居民出行调查,在对景点与酒店问卷进行统计分析,得出了来西安流动人口的目的、交通方式、停留时间的交通出行特性,采用修正旅游局提供数据来建立流动人口总量预估模型。通过调查数据计算与实际数据对比得出模型的准确性。结论:提出的基于旅游出行特征的西安市流动人口总量预估模型具有准确性。研究成果可为为城市交通运营管理和景点管理部门应对节假日高流率人口流动制定管理策略提供依据。     

基于潜在类别模型的网约车用户市场细分

为深入理解网约车用户出行需求,使用潜在类别模型对网约车用户进行市场细分。选取网约车使用频率、出行特征相关属性以及个人社会经济属性等影响因素对网约车选择行为建模,使用效率实验设计法生成意向偏好问卷,在成都市开展了实地调查。模型标定结果表明:在通勤和非通勤场景下,将网约车用户细分为四类最合适,两个场景下的市场结构比例均约为5:2:2:1。性别、月收入、时间、费用、网约车使用频率、私家车使用权等是对网约车用户进行市场细分的重要依据。     

数据驱动的纯电动乘用车使用属性判别研究

网约车合规率是影响出行安全与网约出租车行业健康有序发展的重点与难点。本文针对这一问题，基于纯电动乘用车接入国家或地方新能源汽车监测平台的实车运行数据，对其运行是否具有网约车使用属性进行研究，为判别网约车是否合规提供更精准的参考，以降低网约车合规化的监管难度，促进网约车行业健康发展。本文总结了我国网约车合规化发展的要求与现状；通过文献综述与实地调研分析了电动乘用车专职网约车、兼职网约车和私家自用车三种不同使用属性的使用行为特征，构建了电动乘用车使用属性判别指标体系；采用朴素贝叶斯模型，对上海25辆纯电动乘用车进行了使用属性判别。     

中型城市居民大站快车与常规公交出行差异性分析

文章结合潍坊市城市布局及公共交通发展特点,通过对潍坊市金马街沿线居民进行公交出行意愿调查,建立居民大站快车与常规公交出行选择意愿的BL模型。对模型进行标定,分析影响居民公交出行行为的显著性因素,并对大站快车与常规公交出行分担率进行预测,对接驳距离进行弹性分析,结果表明接驳距离在一定范围内对大站快车出行分担率影响较大。     

基于结构方程模型电动自行车不安全行为分析

为减少电动自行车不安全骑行行为引起的交通安全问题,探究其背后的影响因素.本文在计划行为理论(TPB)原模型的基础上增加外在感知变量,设计电动自行车骑行人不安全行为问卷,构建电动自行车不安全骑行行为结构方程模型.根据问卷调查结果,用SPSS软件对骑行人个人属性进行分析,通过AMOS软件建模分析,最终得到电动车骑行不安全行为结构方程路径图.结果表明:不安全性态度、主观规范、外在感知和知觉行为控制与行为意向显著相关,其中外在感知与知觉行为控制最为显著,能直接对行为产生影响,为交通管理部门矫正电动自行车不安全行为提供了理论支撑,从而提高交通安全水平.     

多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

停车场选择行为影响因素研究

以小雁塔为中心周边区域的停车场为研究对象,采用问卷调查的方式对出行者停车场选择行为进行调查。运用logistic模型,对影响停车场选择行为的出行者性别、出行目的、停车费用和停车时间进行了研究分析,确定影响停车场选择行为的主要因素为停车费用和停车目的。结果表明,停车时间和停车目的对停车场的选择行为影响较为显著;出行者性别和停车费用对停车场选择的影响不显著。     

城市道路公共自行车停放区规划研究

随着公共自行车乱停乱放、无序投放现象越发普遍,城市景观和交通秩序遭受严重的负面影响,各大城市紧急叫停车辆投放并颁布停放区设置指引,但收效甚微。究其根源,是在公共自行车发展初期缺少对需求规模与停放空间的合理管控。公共自行车停放区按功能可分为通勤型停放区、休闲型停放区、网络补充型停放区三类;停放区规模应以车辆规模预测为基础,确定以满足通勤出行为目标的合理值和以完全取代自行车出行为目标的理论最大值,并结合典型城市公共自行车规模上限进行校验;最终,确定停放区布局、形式、配套设施设计要求。     

数字

<正>60%住房和城乡建设部总经济师李秉仁表示,据统计,目前步行和自行车交通仍是我国城市居民出行的主要方式,一般占全方式出行的60%。但是,目前自行车出行比例正以年     

关于共享单车可持续发展的建议

正"作为一种新兴的绿色交通出行方式,共享单车以"野蛮生长"之势迅速席卷全国,但随之而来的诸多问题也与日俱增,如何才能让其走上可持续的规范化发展道路呢?"我国曾经是世界公认的"自行车王国"。但近20年来,随着机动化的快速发展,自行车出行受到机动化干扰的现象愈发严重,自行车出行分担率急剧下降。然而,自行车出行迎来了一个重大转折点。近几年,伴随着"互联网+"、"共享经济"时代的到来,以ofo、摩拜为代表的共享单车应运而生,带来一场席卷中国公共自行车发展的历史性变革!显然,与传统公共自行车相比,共享单车具有五个优点:一是不用办卡,用手机即可完成借车、还车、缴费等全     

基于神经网络的出行目的推算研究

出行目的是交通出行的关键属性和重要内容,其对分析交通行为具有关键作用。随着被动数据的不断获取,通过数据挖掘方法推算出行目的既弥补了被动数据的缺陷,也可为进一步分析交通行为提供完善的数据基础。本文通过总结国内外学者在交通出行目的推算方面的研究经验,基于现有的调查数据,采用神经网络方法进行出行目的推算,推算的出行目的的准确性达到86%,在此基础上分析了对模型具有显著影响的因素,由此得到在出行目的推算中的关键因素为时间和空间变量。