风景区居民出行交通方式选择研究

为改善景区交通拥堵问题,研究景区居民出行行为,在石花洞景区展开居民出行特征问卷调查,分析景区居民出行需求和居民出行交通方式选择影响因素,并利用非集计模型构建景区居民出行交通方式选择预测模型。结果表明,景区居民出行交通方式选择受出行时长影响较大,家中有车居民在日常活动中更愿意驾车出行,男性居民出行更偏向于使用私家车,中青年尤其喜欢自驾出行,且以景区居民出行者的性别、年龄、出行目的、出行时间、私家车拥有量为影响因素的交通方式选择非集计模型预测精度较高,其中步行方式的预测准确率高达95.5%。     

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.     

居民长距离交通出行方式选择行为研究

为研究出行者个人特性和出行特性对居民出行方式选择的影响,以居民长距离出行交通方式选择为对象,运用非集计模型中多项Logit(MNL)模型的基本理论与方法,利用SPSS软件对模型进行参数标定和检验,分析各因素对居民长距离出行的影响。结果表明:模型的拟合优比度和精度均达到要求,对居民的长距离出行选择研究具有实际应用价值,可为相关部门对于交通运输方式的结构调整提供参考。     

北京市共享单车停车需求预测

为给共享单车停放点布设规划提供依据,通过对北京市居民出行方式选择进行调研,分析北京市居民出行方式影响因素,确定影响居民出行交通方式选择的特性变量。分析比较现有交通需求预测方法的优缺点,应用随机效用理论,建立基于交通方式选择的共享单车需求预测模型(Logit模型),利用TransCAD交通规划软件对模型参数进行标定,确定分担方式效用函数。根据未来年交通出行量进行停车需求预测,实验结果表明符合规划区域实际情况。     

基于出行全过程的居民出行模式分析

作为城市交通规划、建设的依据,居民出行调查显得尤为重要。调查数据的挖掘分析可以为交通结构的改善及交通政策的制定提供一定参考。利用西安市居民出行调查样本数据,借助于Classification And Regression Tree算法,分别构建了可达过程与乘车过程的决策树模型。该模型结果表明:到站距离为可达过程出行方式选择的主要影响因素;在乘车过程中,出行距离为出行方式的主要影响因素,远距离出行条件下,居民更愿意选择私家车及"公交+地铁"组合出行方式;近距离出行更倾向于选择公交出行。在此基础上,年龄、是否拥有小汽车、有无公交卡等因素对出行方式的选择产生进一步影响。     

冬季长春市居民小汽车与轨道交通出行方式选择分析

考虑到寒区低温因素的影响,对长春市冬季居民的出行问卷调查进行数据分析。利用二元logistic回归模型,分析出行者个人特征及严寒条件时出行者对小汽车与轨道交通出行方式的主观态度;对两种出行方式的选择影响进行分析,月收入是决定寒区居民选择小汽车还是轨道交通的主要影响因素。因此,是否拥有小汽车是显著影响因素,主观态度变量对出行方式选择影响程度较小,而出行者社会经济属性对出行方式选择影响较大。研究结论对优化寒区城市轨道交通建设与管理,引导居民从小汽车出行转变到轨道交通出行有一定借鉴意义。     

居民轨道选择意向建模与应用研究

基于轨道交通大发展的背景,对居民选择轨道交通出行的意向进行建模分析,旨在为大城市的轨道交通建设提供依据。通过分析居民出行交通方式选择的影响因素（传统的出行方式、出行费用、性别等）,构建了居民轨道选择意向转移模型,并确定模型的输入输出向量,利用MATLAB-ANN的BP网络,求解模型效用值,最后结合苏州市进行应用研究。     

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自行车交通是当今我国城市客运交通的重要组成部分。居民是否选择自行车直接受到各种因素影响。本文分析了影响自行车交通方式选择的微观影响因素，并定义其为“基于个体出行方式选择的自行车交通影响因素”。本文将其分为个体特征、出行信息和交通方式服务水平主观感知等三类影响因素。文章期望找出基于出行个体的自行车交通影响因素，研究各影响因素的相关性和内部联系，并分析这些因素对出行选择的影响权重和作用机理。因此建立了包含因子分析的二项logit模型，并以南京市的调查数据为例阐述了模型的应用。本文的结论为交通政策制定者和交通规划师建立可持续交通系统以及发展和谐交通提供了一些有价值的信息。     

基于多重线性回归分析法的通勤交通方式影响因素分析

居民通勤交通方式的选择受多种因素的共同影响,基于多重线性回归方法研究通勤交通方式的影响因素。以大连市为例,通过对居民的个人属性、社会属性、心理偏好等信息开展调查,利用SPSS软件进行模拟分析。结果表明:所选因素对居民选择通勤的交通方式均有一定影响,其中满意度对通勤交通方式的选择尤为重要。最后,根据大连市的交通现状及未来发展趋势,结合对现状居民出行交通方式的主要影响因素进行分析,并提出相关的应对措施。本研究对未来城市的交通发展,以及制定相关针对性措施能够提供必要的理论借鉴。     

基于Logit模型的碳排放收费对居民出行方式选择的研究

在我国大力发展低碳交通的背景下,提出交通碳排放收费概念,并验证其改变居民出行方式、调整交通结构的可行性。依据LOGIT模型理论,利用成都市居民出行行为调查数据,建立不同碳排放收费费率条件下的居民出行方式选择模型,研究碳排放收费和居民出行方式选择之间的关系,分析不同碳排放收费费率条件下小汽车与公共交通的出行比例与转移趋势。结果表明,交通碳排放收费在改变居民出行方式选择、优化城市轨道交通结构和缓解城市交通碳排放污染方面有显著作用,为今后交通需求管理政策的制定提供了新思路。     

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。     

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。     

基于家庭属性和Nested Logit模型的学生出行选择特性分析

运用非集计模型中Nested Logit模型的理论与方法,以中小学生出行方式选择行为为对象,研究个人属性、家庭属性和出行特性对学生出行方式选择的影响。模型分上下两层,上层为公共交通和私人交通方式的选择,下层为小汽车、摩托车、自行车及步行交通方式的选择;利用SPSS软件对模型进行标定和检验,分析各因素对学生出行选择的影响。结果表明:家庭收入对于上下层交通方式选择影响大,收入高的家庭,学生出行更倾向于选择私人交通方式;是否拥有公交卡对上层交通方式影响最明显,当学生拥有公交卡时,其选择公共交通方式是私人方式的38倍;家庭交通工具拥有量和是否有人接送是下层交通方式选择的主要因素,家庭小汽车数量增加或有人接送时,学生出行选择小汽车的概率增加。     

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。     

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建立出行者基本属性与交通方式选择的关系模型,研究影响和引导城市交通方式结构的有效措施。采用非集计模型建立出行者个人属性、家庭属性和出行属性与个体出行方式选择的函数关系,从城市统计资料中获取城市居民个人属性、家庭属性和出行属性数据,应用非集计模型来推算和预测交通方式结构。居民出行交通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,其随着时间的推移变化甚微。非集计模型所推算的交通方式结构较为精确,用于交通方式结构的预测是可行的。所建立的模型亦用于研究影响交通方式选择的关键因素。非集计模型可用于交通方式结构的调整和优化,通过对可控影响因素的引导和调整,达到优化交通方式结构的目的。     

基于集成学习和居民属性数据的出行方式预测模型

传统的效用理论模型以整体效用最大化为目标，忽略了影响居民出行方式选择肢间可能存在相关性以及部分效用相互补偿性。基于集成学习的居民出行方式预测模型可以有效表达出行效用的个体偏好、差异性和补偿性，解决了不同出行特征影响因素对于不同人群有不同效用表征问题。本文依托大样本居民属性数据，针对不同个体对不同影响因素的感知差异，结合居民出行调查的个人属性、出行属性及环境属性等相关影响因素进行综合分析，构建个体级居民的出行特征向量；研究构建基于集成学习方法的居民出行方式预测模型；以广州市为例进行实证分析，通过准确率、精确率、召回率和F1值这4个指标，对模型预测结果进行综合评价；针对部分出行属性相似导致细分的出行方式判别精度不高，按照大类方式、慢行交通、公共交通、个体机动化交通这4个类别构建层次化LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)模型，并对GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)、Random Forest、LightGBM、层次化LightGBM这4个模型预测结果进行综合对比。分析结果表明：LightGBM模型预测慢...     

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.     

基于logit模型的停车费率变化对居民出行方式的影响分析

利用乌鲁木齐市停车行为调查数据,根据logit模型理论,建立基于不同停车费率条件下的居民出行方式选择模型,研究居民出行方式选择行为与停车费率变化间的关系,分析不同停车费率条件下的私家车与公共交通出行比例的变化趋势。研究得出停车费率的变化对于居民出行方式选择有显著影响,为今后制定合理的停车收费政策进行交通需求管理提供了理论依据。