基于Logit模型的汽车共享换乘地铁选择行为研究

针对汽车共享发展中存在的出行费用较高,城市中心区停车难问题,文章对汽车共享选择行为和地铁换乘选择行为的影响因素进行归纳分析,并设计出行者出行方式选择行为调查问卷;通过多项Logit模型对调查数据进行回归分析,探究影响汽车共享换乘地铁选择行为的因素,为推广汽车共享换乘地铁出行提出建议。研究结果表明,性别、年龄、职业、家庭年收入、家庭拥有小汽车数量、可以忍受的乘车最长步行距离、可以忍受的中心区道路平均车速、乘车时间、候车时间、出行费用等因素对汽车共享换乘地铁影响显著。     

高速路节日免费通行对小汽车出行者选择行为影响研究

出行成本是出行者在选择出行方式时的重要考虑因素。随着我国高速公路网和收费政策的逐步完善,自驾已成为出行者考虑选择的主要出行方式。为研究节日里选择小汽车出行的用户特征及影响因素,通过意向调查的方式对小汽车出行者的偏好进行调查。应用二项Logit模型建模分析,结果显示个人属性、出行属性以及出行环境等都在不同程度上影响出行者的节日出行选择行为,其中小汽车拥有状况、驾龄、旅行时间、出行者在以往节日里选择的出行方式、通行费、线路熟悉程度等对节日出行行为影响较为显著,该研究成果在交通预测、交通管控等方面具有指导性作用。     

基于 BL 模型的居民小汽车出行行为研究

本文采用离散选择模型,对采集到的4071份调查问卷所得到的居民出行情况进行分析,建立了BL 模型,定量分析影响小汽车出行行为的影响因素.分析结果表明:家庭月收入、出行距离和是否拥有驾照对小汽车出行的影响最大,出行费用、出行时间等因素对是否选择小汽车出行也有显著影响,而年龄、出行目的等因素则对是否选择小汽车出行的影响不显著.随后,对小汽车出行概率影响显著的因素做了敏感性分析,模型检验的结果说明该模型具有较好的精度.     

基于车载OBD数据的小汽车出行特征分析——以北京市为例

小汽车出行特征是城市道路网运行的重要影响因素之一。采集小汽车出行数据并深入分析其出行行为特征,是引导小汽车出行方式转变、降低机动车使用强度的重要条件,能够为交通精细化管理和政策制定提供支持。基于车载OBD可采集到的小汽车出行数据和轨迹数据,提出小汽车出行特征分析方法,得到出车率、出行次数、出行距离等量化指标,分析不同阶段、不同区域、不同政策下的出行指标变化特征。利用大数据分析方法对出行规律深层挖掘,进一步获得用户画像、路网非直线系数等交通特征。分析结果表明,车载OBD数据能够较好地反映小汽车出行行为特征,并对交通需求管理政策的实施效果做出定量评价。     

城市过量短距离小汽车出行研究

以北京市为例,挑选具有代表性的两类居民小区,对小区出行环境和居民出行行为展开调研.首先,利用GPS和测距仪等设备收集出行环境数据,结合地理信息系统,对小区内部和扩展区域的机动车和非机动车环境进行分析,指出了两类小区出行环境的特点;然后,利用调查问卷收集居民出行行为数据,在分析不同小区的短距离出行特征和同类居民的出行行为后,指出出行环境对出行行为具有显著的影响.最后,给出了不同小区居民偏好小汽车短距离出行的影响因素,以及在不同出行目的下,居民出行方式的转换意愿.研究成果有助于制定合理引导小汽车出行的交通需求管理对策.     

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。     

共享单车影响下小汽车出行方式转移机理研究

从小汽车到共享单车参与的出行模式转变是解决交通与环境问题的有效方法之一.本文通过对南京市 308名小汽车出行者进行问卷调查,探讨了共享单车影响下心理因素对小汽车出行模式转移的影响.通过建立改进后的技术接受模型,研究了感知有用性,感知易用性和感知健康价值对共享单车的态度,以及对出行方式转移意愿的影响.结果表明,通过作用于共享单车的态度,感知健康价值和感知易用性对转移意愿产生积极影响,感知有用性则产生直接的积极影响.共享单车可以在短途出行中替代小汽车,中距离下出行者最有可能受到激励从小汽车用户转变为潜在的共享单车接驳公共交通使用者,而长距离下共享单车较难影响小汽车出行者的出行方式选择.     

共享单车影响下小汽车出行方式转移机理研究

从小汽车到共享单车参与的出行模式转变是解决交通与环境问题的有效方法之一.本文通过对南京市 308名小汽车出行者进行问卷调查,探讨了共享单车影响下心理因素对小汽车出行模式转移的影响.通过建立改进后的技术接受模型,研究了感知有用性,感知易用性和感知健康价值对共享单车的态度,以及对出行方式转移意愿的影响.结果表明,通过作用于共享单车的态度,感知健康价值和感知易用性对转移意愿产生积极影响,感知有用性则产生直接的积极影响.共享单车可以在短途出行中替代小汽车,中距离下出行者最有可能受到激励从小汽车用户转变为潜在的共享单车接驳公共交通使用者,而长距离下共享单车较难影响小汽车出行者的出行方式选择.     

基于Nested Logit模型的共享单车选择行为研究

近两年来,共享单车迅速发展,已有研究较少从微观角度来阐释共享单车的选择行为.本文基于随机效用理论,构建Nested Logit模型,选取出行目的、接驳时间、在车时间、停车时间、费用等出行特征变量,选取下雨(雪)、空气质量、气温、风力等级等天气状况变量,选取年龄、性别、收入等社会经济变量作为效用函数的特征变量,采用D-optimal法设计问卷,在济南市开展共享单车实证调查.基于收集到的样本进行参数标定,找出影响共享单车及其他出行方式选择的关键影响因素;并对共享单车的乘车费用与接驳时间进行弹性分析,明确了共享单车乘车费用与接驳时间变化对短途出行结构的影响.     

基于多项logit模型的老城区通勤出行方式选择研究

探讨了老城区通勤者出行方式的影响因素,依据2013年合肥巢湖市居民出行调查数据,将出行方式划分为自行车、电动车、公共交通和小汽车4种类型。采用多项logit模型分析4种出行方式与通勤者个体特征、家庭特征和出行特征之间的关系。结果表明,老城区通勤者个体特征和家庭特征对出行方式选择的影响与已有研究一致;当出行距离较短,出行时间相对较少,老城区通勤者更加倾向选择电动车出行。     

具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型

基于非集计模型与模糊数学理论,以城市群居民出行行为为研究对象,选择出行者的出行时间和出行费用作为影响因素,利用极大似然估计法进行参数标定,通过t检验、命中率检验与优度检验,将出行时间模糊化,忽略出行费用的影响,建立了具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型。将轨道交通与小汽车2种出行方式的时间模糊化参数分别选为0.1、0.3、0.5,分析了出行方式与出行时间对居民出行行为的影响。分析结果表明:轨道交通与小汽车的平均出行感知时间之比为0.8～1.2,且2种出行感知时间同等程度变化;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.1,小汽车出行时间小于70min时,出行者均选择轨道交通出行;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.3,小汽车出行时间小于67min时,出行者继续选择轨道交通出行,但当小汽车出行时间大于67min,小汽车出行时间模糊化参数分别为0.1、0.3时,出行者选择小汽车出行;当轨道交通出行时间模糊化参数为0.5,小汽车出行时间小于58min时,出行者仍然选择轨道交通出行,但当小汽车出行时间大于66min时,出行者均选择小汽车出行。     

停车费用对私人小汽车出行影响分析

以意愿调查的方式对北京市小汽车出行者进行出行调查,分析北京市停车费用对私人小汽车出行弹性的影响因素.研究停车费用的调整和抑制私人小汽车的出行量,探讨以私人小汽车为出行方式与公共交通的方式互补转换,以达到减少交通拥堵和环境污染的目的.     

基于手机GPS定位轨迹的出行信息采集技术

针对居民出行调查主要依靠传统纸质问卷形式获取居民出行信息、调查数据很难准确反映实际交通需求特征的问题,提出运用手机GPS技术获取个体出行轨迹信息,挖掘分析不同交通方式的轨迹特征,并运用支持向量机算法对出行方式进行识别。结合实例分析表明:提出的算法对步行-自行车-步行、步行-公交车-步行、步行-小汽车-步行3种组合的出行方式识别正确率均较高,为以后城市居民出行调查提供一种新型的调查方法。     

基于Logistic回归的公共自行车出行特征分析——以福州市为例

为提升公共自行车服务水平,确定公共自行车出行的主要影响因素,首先,通过设计调查问卷,从个体属性和出行特征两方面对公共自行车使用者进行随机调查。随后,从使用者特征、出行时耗、出行距离等方面分析公共自行车出行特征。在此基础上,采用二元Logistic回归模型对出行特征数据进行分析,找出公共自行车出行频率影响因素。结果表明,公共自行车使用者以中、青年为主,出行主要目的为上、下班和购物。相比高收入群体,低收入群体较多选择公共自行车出行。采用换乘模式出行的公共自行车使用者占62.5%,早晚高峰时段选择公共自行车出行比例均较高。出行距离和出行时间分别为1~4km、15~30min时,出行者更倾向于选择公共自行车出行。通过分析可知,影响出行者每周使用公共自行车出行频率的主要因素为是否拥有小汽车、出行目的和出行时耗。基于分析结果,掌握公共自行车出行规律,可为提升公共自行车的利用率提供决策依据。     

基于Logistic回归的公共自行车出行特征分析 ——以福州市为例

为提升公共自行车服务水平,确定公共自行车出行的主要影响因素,首先,通过设计调查 问卷,从个体属性和出行特征两方面对公共自行车使用者进行随机调查。随后,从使用者特征、出行时耗、出行距离等方面分析公共自行车出行特征。在此基础上,采用二元Logistic 回归模型 对出行特征数据进行分析,找出公共自行车出行频率影响因素。结果表明,公共自行车使用者以中、青年为主,出行主要目的为上、下班和购物。相比高收入群体,低收入群体较多选择公共自 行车出行。采用换乘模式出行的公共自行车使用者占62.5%,早晚高峰时段选择公共自行车出行比例均较高。出行距离和出行时间分别为1~4km、15~30min时,出行者更倾向于选择公共自行车出行。通过分析可知,影响出行者每周使用公共自行车出行频率的主要因素为是否拥有小汽车、出行目的和出行时耗。基于分析结果,掌握公共自行车出行规律,可为提升公共自行车的利用率提供决策依据。     

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采用意向调查与行为模型分析相结合的方法,量化研究油价影响下我国居民的出行行为特征,识别典型响应行为,筛选显著影响因素,建立居民出行方式选择模型.结果表明,油价上涨将影响大部分潜在购车者的购车意向,改变其购车计划;油价对小汽车出行者的影响更加显著,减少用车频率、避免高峰出行、改变出行方式是私家车主应对油价上涨的最常用措施;以地铁为代表的公共交通是首选的替代出行方式,经济状况、家庭结构等在很大程度上决定了出行者对小汽车的依赖程度.通过燃油税对油价进行调节,将对我国城市交通结构的优化、交通状况的改善起到关键作用;建议在实施过程中,充分考虑油价对不同居民的影响特点,提高实施效果.该研究可为我国交通需求管理策略的制定提供参考.     

考虑汽车共享服务的出行方式选择影响因素研究

为了分析汽车共享服务对城市出行者出行方式选择行为的影响,基于随机效用理论,运用行为调查和意向调查数据,以汽车共享服务、出租车、地铁三种出行方式作为选择肢,构建多项Logit模型,并应用SPSS软件对模型进行拟合检验与参数估计。研究表明：性别、年龄、最常使用交通工具、日常通勤单程距离、出行距离和汽车共享服务收费标准均会对出行者的汽车共享服务选择行为产生显著影响;中青年男性更倾向于选择汽车共享服务出行,且随着出行距离的增加、汽车共享服务收费标准的降低,汽车共享服务被选择的概率会增大;相较于出租车,日常通勤单程距离为20~30km的出行者更倾向于选择汽车共享服务;相较于地铁,最常使用交通工具为私家车的出行者选择汽车共享服务的概率更大。因此,为提高汽车共享服务被选择概率,应提高用户体验、服务水平,合理设置收费标准。     

基于地铁停车换乘的区域差异性停车收费策略

为了鼓励公众尽可能多的采用地铁及停车换乘(PR)方式出行,从而缓解城市中心区的交通拥堵,研究区域差异性停车收费策略.针对大连市西安路商业中心及外围区域主要地铁站,开展停车来源与停车费用调查、PR意向性调查及沿线地铁、公交与小汽车客流调查.基于随机用户均衡理论,构建包含地铁、公交、小汽车及PR共4个选择肢的Logit模型,并利用调查数据进行参数标定.通过调整不同区域的停车收费价格,得到停车费用与PR及全程小汽车出行比例的关系曲线.通过案例,分析了区域差异性停车收费的效果.研究表明,提高中心区停车费将使全程小汽车出行比例显著降低;降低外围区停车费将使PR出行比例有所提高.     

出行者公交出行意愿影响因素研究

针对不同类型的出行者分析了影响其公交出行意愿的主要因素。通过出行意愿调查获得分析数据,构建公交出行意愿logistic模型,并定量对影响因素进行分析。研究发现:提高公交的快速性和便捷性可以最大程度的提高既有公交出行者坚持公交出行的意愿;小汽车运行速度的下降和停车困难是吸引小汽车出行者转向公交出行的主要因素;相比于公交出行者,小汽车出行者的公交出行意愿较低。结果表明:必须从提高公交服务质量、合理管制小汽车运行环境两方面共同努力才可以最有效的提高出行者的公交出行意愿。     

停车收费影响下深圳居民公交出行选择研究

文章在对深圳停车收费与北京、东京等城市进行类比分析的基础上,对深圳居民的出行方式选择进行了调查,并基于二元Logit模型理论建立了深圳市停车收费影响下居民出行方式选择的概率模型,分析居民公交与小汽车出行方式选择行为的差异,探讨通过停车收费引导小汽车转向公交出行的规律。