基于随机系数Logit模型的城市群城际出行方式选择行为研究

以粤港澳大湾区城市群的广深城际运输通道为例，分析城际运输通道中影响旅客出行方式选择行为的因素及其影响。传统的多项式Logi（tMNL）模型具有无关方案独立性，无法对不同出行者的选择偏好差异进行定量分析，故应用随机系数Logit模型分析城际交通出行选择行为。选取城际出行旅客的个人社会经济属性、心理潜变量（对交通方式舒适性、可靠性和便捷性的心理感受）、城际出行方式特征变量设计问卷。采用线上与线下相结合的方式开展问卷调查，共收集534份问卷，基于此建立并求解随机系数Logit模型。随机系数Logit模型估计结果的伪R2为0.178，表明模型具有良好的拟合度。研究结果表明:城际出行旅客的收入、职业、私家车保有情况、家庭儿童数量以及对出行方式便捷性的感知对其选择行为有显著影响；而出行方式的舒适性、可靠性对城际出行方式的选择行为影响不显著；改善交通方式的便捷性对提升城际出行方式的吸引力起关键作用。因此，在城际交通规划设计、运营管理中应着重考虑便捷性对城际交通方式选择带来的影响。      

扩展计划行为理论框架下城际出行方式选择建模

本文引入外部价值观念和行为习惯的扩展变量,构建基于计划行为理论的城际出行者方式选择框架.在调查样本通过信度和效度检验的前提下,为高铁/动车、普通列车、长途汽车和自驾车等4种出行方式分别建立多指标多因果(MIMIC)模型,分析不同出行方式下扩展计划行为理论中各心理变量间的相关关系,以及出行者属性对心理变量的影响.研究表明,在不同的出行方式下,出行者个人及家庭社会经济属性对部分潜变量有显著性影响;"安全态度"和"行为习惯"潜变量对方式选择意向或行为有着直接或间接显著影响.研究成果可为制定城际间交通需求管理政策和城际交通系统优化提供支撑.     

欠发达地区中长距离出行方式选择行为机理研究

分析欠发达地区中长距离出行方式选择行为机理,能够为区域综合交通规划及客运组织提供理论依据。基于非集计理论,将居民个人属性、交通属性和出行属性作为影响因素,根据欠发达地区中长距离出行方式分布情况,将公路、铁路、民航3种出行方式作为选择肢,构建了欠发达地区居民中长距离出行方式选择的多元Logit模型。利用云南省1 642份旅客出行行为调查的有效问卷,运用SPSS软件对多元Logit模型参数进行标定,获取了欠发达地区居民中长距离出行方式选择的主要影响因素,并对各影响因素进行了敏感性分析。结果表明:欠发达地区居民中长距离出行方式选择主要受居民月收入、学历、出行距离等7个因素的影响,其中,月收入、学历和出行距离对出行方式选择结果存在显著的负向影响。对于选择公路出行的乘客而言,换乘便捷性对选择结果影响的显著性高于乘坐舒适度;对于铁路出行的乘客,乘坐舒适性对选择结果影响的显著性较高。当出行距离每增加1个单位,选择公路出行的概率降低0. 104个单位,选择铁路出行的概率降低0. 328个单位。学历与月收入的弹性值分别为1. 307和1. 297,均大于1,表明学历与月收入2种因素对欠发达地区居民中长距离出行方式选择的敏感度较高;其余因素对出行方式选择的敏感度存在一定差异。     

基于低碳心理潜变量Logit模型的出行方式预测模型

为深入解析低碳出行行为机理,提出了将低碳心理变量引入离散选择模型的研究方法。基于计划行为理论考虑低碳出行心理因素,建立了多原因多指标潜变量模型。将潜变量模型预测后的潜变量代入多项Logit模型,构建了带低碳出行心理变量的混合选择模型。以镇江市居民通勤调查样本为研究对象,实证结果表明:相对传统离散选择模型,所建的混合选择模型预测精度整体提高了2.45%;低碳心理变量对于出行方式选择的影响各不相同,低碳出行方式"行为态度"对出行方式选择没有显著性影响,而高碳出行方式"行为态度"对低碳出行有显著性负影响。通过对月收入的敏感性分析检验模型性能,结果显示:随着收入的增长,低碳出行方式占比逐渐降低,其他两种方式占比变化相反,在考虑低碳心理因素后,高碳出行方式占比上升幅度降低。     

引入忠诚度变量的城际出行方式动态选择行为研究

针对中国城市群的快速形成与发展,结合城市群城际出行特点,研究城市群城际出行方式选择行为.基于非集计理论,对效用函数引入刻画动态选择行为的忠诚度变量,抓住了出行者出行方式选择的关联性.利用了平滑指数计算忠诚度变量,既反映了忠诚度的持续性也考虑了突变性.将忠诚度变量作为影响因素引入模型的可观测效用部分,建立出行者城际出行方式选择Mixed Logit模型.在大量调查问卷基础上,通过对引入前后的模型对比分析计算得出,忠诚度变量加入后,模型中其他的出行影响因素效用强度明显削弱,其产生的正效用证明了城际出行选择是一种带有倾向性的行为反应,具有某种出行方式选择的持续性、依赖性和突变性,说明出行者过往的出行体验对选择心理具有显著的影响,也说明构建的模型很好地还原了出行方式选择的动态特性.     

无人驾驶汽车对中短距离市际出行方式选择行为的影响

研究了无人驾驶汽车对中短距离市际间出行选择行为的影响.基于计划行为理论,通过建立结构方程模型,构建出行者对无人驾驶汽车的感知行为控制、主观规范、行为态度和行为意向心理潜变量.然后将这些心理潜变量纳入到随机系数Logit模型建立混合选择模型.以武汉市为例进行实证研究,结果表明:在效用函数中,车内时间、出入站和候车时间,以...     

上海浦东国际机场集疏运交通方式选择行为分析

针对上海浦东机场航空旅客,进行机场集疏运交通方式选择行为研究,通过浦东机场航空旅客的SP调查数据,分析了集疏运系统服务水平对航空旅客交通方式选择行为的影响,在按照出行目的、居住地情况和携带大件行李3个要素对航空旅客进行市场细分的情况下,建立了分类的机场集疏运交通方式选择行为的多元Logit模型,对影响机场交通方式选择的...     

考虑心理潜变量的出行方式选择行为模型

为系统考虑心理因素对出行方式选择行为的影响,以计划行为理论为框架整合了对通勤方式选择行为具有影响的各种心理因素,分别对摩托车、公交车和小汽车构建了3种多指标多原因模型,估计模型参数后预测心理影响潜变量的拟合值,作为解释自变量加入到传统的条件Logit模型中形成了混合选择模型。采用实证数据分别以公交车和小汽车作为效用基础项估计并比较了传统离散选择模型和混合选择模型中各参数影响的异同,最后利用月收入的变动检验了2个模型的预测能力。结果表明:不是所有的心理影响潜变量都对通勤方式选择行为有显著性影响,混合选择模型比传统不带潜变量的选择模型对实证数据具有更高的拟合度,其预测值也更为稳健。     

广深运输通道内公共客流分担率预测模型研究

为了解决广深运输通道内长途汽车、常规铁路、高速铁路和城际铁路4种运输方式的客流分担率测算问题,采用行为调查方法调查了4种运输方式特性对旅客出行方式选择的影响。提出采用两层巢式Logit(NL)模型构建各种运输方式的客流分担率预测模型,选取经济性、舒适性、安全性、快捷性和方便性5个变量作为效用函数的构成变量。运用二阶段估计法将NL模型分解为1个二项Logit(BL)和1个多项Logit(MNL)模型后对各种运输方式的客流分担率进行求解。广深运输通道案例数据测算表明:2020年公路和铁路的客流分担率分别为16%和84%,其中铁路运输方式中的常规铁路、高速铁路和城际铁路的客流分担率分别为2%,57%和41%。     

计划行为理论视角下基于出行行为的公交防疫策略影响效果研究

疫策略对居民公交出行决策行为和出行偏好有着关键作用, 直接关系到公交优先策略的长期实施效果。从居民出行行为的角度, 在计划行为理论的框架下, 基于调查数据研究了居民公交出行影响因素及作用路径, 在此基础上对公共交通防疫策略进行了分析。研究发现了疫情期间公交出行行为影响因素中的1条显著作用路径, 即“风险感知、防疫策略→出行态度→出行意向→出行行为”, 验证了疫情风险感知和各项防疫管控策略对居民出行方式选择行为和出行偏好上有着深刻的长期影响, 需要更加慎重的使用停运等严格策略。通过进一步地观测变量分析, 驾驶员和车内环境消杀等信息对相应潜变量的路径系数最高, 均达到0.9以上, 说明已实施的防疫策略的信息公开对乘客出行态度极其重要, 这在当前是普遍被忽略的。在分析结果的基础上提出了信息公开、分散就坐等具体策略建议。      

重大疫情对乘客公共交通依赖性的影响

深入探究重大疫情对乘客公共交通使用行为和依赖性的影响,有助于针对性地改善公共交通服务质量和供需平衡情况.结合前景理论与计划行为理论,开展重大疫情时期SP/RP出行调查,从出行行为表现维度选取3个指标并利用k-means算法标定公共交通出行群体,从7个层面筛选公共交通依赖性内外部影响指标,采用结构方程模型构建重大疫情对乘...     

基于联合模型的机场航站楼寻路影响因素

为解决旅客感知对机场航站楼寻路影响缺乏定量描述的问题,使用个人素质能力、感知信息有效性、感知设施布局分散程度这3个潜变量作为旅客在寻路过程中的感知影响变量。结合个人属性、出行特征、机场状况等变量,构建融合旅客感知影响的机场航站楼寻路SEM-Logit联合模型,并运用问卷调查数据进行实证分析。结果表明,感知因素潜变量对航站楼内的寻路过程具有重要影响作用。个人素质能力（0.107）、感知信息有效性（0.379）对寻路便捷程度具有正向影响,感知设施布局分散程度（-0.330）具有负向影响;旅客的年龄、性别也是影响航站楼寻路的关键因素。联合模型比基础回归模型考虑因素更全面、解释能力更强。      

新冠肺炎疫情下城市公共交通非常规防疫策略——以宁波市为例

在国家重大突发疫情面前，城市公共交通具有保障出行与阻断疫情的双重责任。面对新型冠状病毒感染的肺炎（简称新冠肺炎，COVID-19）疫情，城市公共交通既要保证有效运输，又要降低疫情扩散的风险。地铁和常规公交是城市公共交通系统不可缺少的一部分，在城市公共交通中占据重要地位。针对宁波市城市公共交通系统中存在的防疫问题，提出了基于问题驱动的城市公共交通非常规防疫策略。研究结果表明：新冠肺炎疫情形势下，城市公共交通系统防疫需要启动应急响应机制，遵循分区分类防控的基本原则，在保障人们刚性出行需求的同时，必须阻断疫情传播，减少通过公共交通运输造成的交叉感染，实现疫情可防可控。除体温检测、佩戴口罩与洗手消毒等防疫措施之外，还应结合地方实际和风险评估等级采取非常规的组合防疫策略，即：①面向城市常规公交，建议采取网格化运营策略、需求响应式运营策略以及应急公交接驳策略；②面向城市轨道交通，建议采取3级组合防疫策略，即暂停运营策略、车厢隔离防疫策略以及需求响应式防疫策略。以上常规公交与轨道交通的多种组合防疫策略需根据疫情的发展情况动态调整，及时启动相应级别的公共交通应急预案，被动防御与主动防控相结合，积极发挥城市公共交通在疫情时期的交通骨干作用和应急保障作用。     

面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持研究

近年来全球新发重大传染病疫情不断出现，已成为人类社会必须防范应对的重大风险。公共交通在传染病疫情防控过程中承担着阻断病毒传播和保障复工复产的功能，疫情期间公共交通运行管理的决策需求和技术支撑体系与日常情况有显著差异。现有研究多针对公交日常运行决策需求展开，虽有少量针对突发公共事件的应急管理决策支持的研究，但多针对自然灾害和事故灾难场景，无法迁移应用于传染病疫情防控。基于此，以新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情为例，综合考虑突发公共卫生事件应急管理流程和疫情防控实际情况，系统梳理疫情不同阶段的防控目标和决策需求，提出一种面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持系统框架，建立基于公共卫生事件案例库、多源数据融合库、公交数据分析技术库和公交防疫策略库的功能架构，并设计不同功能模块的算法模型。研究以厦门为例，对提出的决策支持系统的功能架构和算法模型进行验证。研究结果表明，构建公交乘客出行链的成功率为89.7%，并可应用于疫情不同阶段的关联客流分析、感染者同乘人员的追溯分析、医护人员等防疫人员的通勤出行识别、公交运行满载率监控等方面。研究成果不仅对传染病疫情防控有实用价值，而且对突发公共事件应急管理决策支持方法亦有理论贡献。     

城际轨道交通规划设计中人本问题研究

在城际轨道交通规划设计中,能否贯彻以人为本的思想,将直接影响都市圈客流是否选择轨道交通.分析了轨道交通中以人为本问题的内涵,并从列车的设计和管理、换乘系统的设计、运行路线的选择、站点的设置及不同交通方式的衔接等方面,对城际交通人性化的措施进行了初步探讨.     

融合XGBoost和图谱修正的公交通勤乘客目的地预测方法

准确把握公共交通通勤乘客的目的地, 有助于明确乘客出行需求, 提升公共交通服务水平。基于北京市1个月的公共交通出行数据和RP调查数据, 通过关联分析乘客公交卡号与公共交通刷卡数据和线站数据, 匹配获得563名通勤乘客完整出行链数据, 并利用关联规则实现302名公交通勤乘客高、中、低出行稳定性辨识。引入XGBoost集成学习算法, 分别以不同公交出行稳定性乘客出行目的地显著影响因素为输入变量, 以下次出行目的地为输出变量, 通过模型参数调优, 分类构建了公共交通通勤个体乘客下次出行目的地预测模型, 高、中、低稳定性乘客出行目的地预测准确率分别为90%, 66.67%和50%。借助个体乘客出行图谱转移概率对模型预测结果进行修正, 将预测准确率分别提升至91.2%, 83.21%和69.5%, 可以有效提升中、低稳定性乘客出行目的地的预测准确性。采用公交都市系统记录的目的地数据对下次出行目的地预测聚合结果进行对比验证, 客流预测值与真值变化梯度的绝对百分误差小于10%。因此, 在划分通勤乘客出行稳定性的基础上, 融合XGBoost和图谱修正的公交通勤乘客目的地预测预测方法具有较高准确性。      

基于潜在类别-Logit模型的共享自动驾驶汽车使用意向

自动驾驶技术和共享经济融合产生的共享自动驾驶汽车(SAV)可为人们提供优质的出行服务.为探究出行者选择SAV的行为特性,对受访者的社会经济属性、历史出行特性、行为态度特征进行调查,并采用正交试验设计出行方式选择意向调查问卷,收集到311份有效数据.为充分考虑个体异质性,利用潜在类别分析探究SAV使用者的潜在类别,并将所...