动态停车预约收费条件下的出行行为选择研究

近年来,停车预约动态收费发展迅速,但是现有文献缺乏对动态停车预约收费条件下的出行行为选择的影响因素和影响机理的研究。本文基于宁波市动态定价停车预约意愿问卷数据,综合考察了驾驶人的个人属性、出行特性、停车特征和建成环境,建立了预约、不预约、转移到其他停车场、转移到其他交通方式4种行为选择的巢式Logit模型,并对相关变量进行了显著性分析和弹性分析。结果表明:年龄、家庭年收入、出行目的、出发时刻、出行距离、停车时长、排队时间、预约费用、目的地停车场数量以及出发地和目的地是否有轨道站点影响显著,高收入、通勤、高峰小时出行和长时间停车的人群更倾向于选择预约停车。模型拟合结果显示,考虑出发地和目的地建成环境的巢式Logit模型能够在一定程度上提高出行行为选择预测的精准度。     

通勤出行方式-出行链模式联合选择模型

以单个通勤出行者为研究对象,构造基于广义极值理论的Cross-Nested Logit模型,分析了通勤出行方式和出行链模式联合选择行为.模型以通勤出行方式选择子集和出行链模式选择子集的组合为选择集,描述了在出行者社会经济属性、居住地和工作地区位、工作活动属性影响下的出行方式和出行链模型联合选择行为,能准确刻画两个选择维度之间的相关关系.利用居民出行调查数据完成模型标定.研究表明,通勤出行方式和出行链模式选择之间有显著的相互影响,出行者性别、家庭收入、家庭结构、家庭交通工具、工作活动作息时间、居住地和工作地区位是重要影响因素.当上述因素发生改变时,出行者会优先调整其出行链模式而非出行方式.     

无人驾驶汽车对出行方式选择行为的影响

无人驾驶汽车对出行者出行选择行为具有重要影响,进而可以影响到城市交通需求、城市空间布局和城市规划. 基于扩展技术接受模型和考虑不同出行者偏好的异质性,建立带潜变量的随机系数Logit模型,研究出行者的出行特征、心理潜变量和个体的社会经济属性对无人驾驶汽车选择行为的影响. 结果表明:与传统的多项Logit模型相比,带潜变量的随机系数Logit模型拟合度更高;不同的出行者对出行费用的偏好具有异质性,在效用函数中,出行费用服从正态分布;无人驾驶汽车选择行为不仅受到出行特征和社会经济属性的影响,而且还受到感知信任、社会规范和行为意向等心理潜变量的影响;降低无人驾驶汽车的出行费用可以提升出行者选择无人驾驶汽车出行的概率.      

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。     

基于活动的旅游出行链选择行为研究

通过对在京旅游的游客进行调查,以游客的个人属性和出游属性作为影响因素,将游客对不同类型活动的时间分配作为前提,对游客的出行链选择行为建立了Multinomial Logit模型。模型分析表明:年龄、职业、出游时间、是否本地游客、对景点是否熟悉以及游客对活动时间的分配等均对出行链选择有显著影响;模型具有较高的精度,为游客出行预测提供了理论依据。     

考虑时间阈值的铁路运输链分担率模型

以义乌-宁波国际集装箱内陆段托运人为研究对象,选取运输链属性、托运人属性和货物属性构建运输链效用函数,通过意愿调查获取托运人货运选择数据以分析其选择机理.比较了MNL 模型（Multinomial Logit）与MNLS 模型（Swait 提出的MNL）、 CMNL模型（Constrained MNL）等阈值模型在参数估计结果和选择行为解释能力上的差异.结果表明：运输链时间、费用、时间阈值和企业规模等因素对货运服务选择至关重要; 引入时间阈值可有效提高模型精度,忽视时间阈值将导致时间价值有偏;当铁路运输链 时间与时间阈值要求差距甚大或较小时,忽视时间阈值易低估或高估铁路运输链服务水 平改善所提升的分担率.     

考虑空间特征的货运方式选择行为模型

货运市场中铁路份额较低的一个重要原因是,铁路运输企业未能准确掌握托运人货运方式选择行为,并提供具有竞争力的货运服务.本文依据116家托运人的适应性行为调查数据,构建包含运输方式时间与费用,货物特征和选择惯性等属性的多项Logit模型及混合Logit模型,并引入空间特征与运输时间的交互项,揭示不同空间特征下运输时间对效用...     

有限理性视域下老年人出行方式选择巢式Logit模型

为研究老年群体出行方式选择行为，提高老年人出行便捷性和可达性，本文提出一种符合老年群体的出行方式选择模型。在传统Logit模型基础上，选择巢式Logit模型，改进模型中对出行者效用最大化的假设。以老年出行群体为研究对象，基于有限理性满意决策准则对模型进行假设，引入无差异阈值，构建有限理性巢式Logit模型。最后，以南昌市老年群体出行方式选择策略数据为例，采用双嵌套连续平均算法求解分析模型。研究结果表明：老年出行群体并不总是会选择出行成本最低的交通方式，其方式选择行为受其理性程度与个人倾向的影响；不同出行方式各巢间无差异阈值会相互影响，且随着无差异阈值的增加，各巢间方式选择概率逐渐趋于稳定；老年人的方式选择行为受其理性程度和个人倾向的影响，当出行成本差处于老年人能否做出有限理性判断的某个无差异区间时，选择公共交通概率随倾向系数的变化而改变，且随着倾向系数的增加而逐渐稳定。     

考虑高速公路差异化收费的货车出行行为研究

为探究高速公路差异化收费对货车驾驶员出行行为的影响,选取付费方式、运输时间紧急性、选择重视因素和情境选择行为4个因素作为外显变量,在提高高峰期收费费率的场景下,构建货车驾驶员群体细分的潜在类别模型。基于重庆市584份高速公路货车出行行为问卷调查数据,对其进行类别划分,并对比分析了各类货车驾驶员的出行选择偏好。研究表明：(1)货车驾驶员群体可划分为灵活型、无奈型和忠诚型3类,且货物类型和运输成本对驾驶员的类别划分有显著影响;(2)随着高速公路月通行次数的减少,忠诚型选择重视里程的概率呈线性增长趋势,且会显著影响灵活型选择改变出行路径的概率;(3)当运输成本提高时,灵活型出行选择会更加看重通行费用的高低,而忠诚型则注重高速公路良好的行车体验;(4)无奈型迫于货物的运输时间要求,提高收费场景下的行为特征差异较小。因此,针对不同类型货车驾驶员群体应制定差异化的收费定价策略,以避免高速公路货运用户流失。     

都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

新冠疫情影响下居民共享出行方式选择行为研究

为分析新冠疫情对共享出行方式选择行为的影响，针对传统出行、网约车、合乘、汽车分时租赁及共享自行车的多方式交通系统设计SP(Stated Preference)问卷；对于疫情前和疫情期间的出行方式选择分别构建基于面板数据的混合Logit模型，比较解释变量的影响差异，分析感知疫情严重程度和方式选择惯性的联合影响；基于弹性分析预测疫情背景下不同管控政策对应的出行方式分担率。结果表明：感知疫情严重程度对合乘和分时租赁影响显著，方式选择惯性对网约车、分时租赁及共享自行车影响显著；当感知疫情严重程度降低至30%~50%时，1.6~3.0倍的停车费调整策略可将私家车分担率降低至疫情前，此时，低密接的分时租赁具有主要替代作用；当感知疫情严重程度在60%以上时，提高合乘出行安全程度至1.4~3.6倍可恢复其分担率。     

都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响研究

为研究城市轨道交通新线开通对出行方式选择的影响,开展了出行方式转换的SP(Stated Preference)调查,构建全目的和通勤出行方式选择的MNL模型(Multinomial Logit model)。定量分析了个体属性和交通方式属性对出行者交通方式选择的影响。研究表明：乘客感知的轨道交通全目的出行时耗负效用为相同时耗公交的91%,而通勤时耗负效用为全目的出行的1.89倍;轨道交通出行总时耗对分担率影响最显著,前者增减50%时,后者变动约10%;公交是轨道交通的主要竞争方式,当前者出行耗时提高50%时,后者分担率将增加6.8%;停车费小幅提高和出行时耗增加不能显著促使小汽车使用者转向轨道交通,交通需求管理是引导出行转移的重要途径。     

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随着社会经济的快速发展，北京市居民出行需求日益增长,机动车辆拥有量也随之迅猛上升。北京市1986年和2000年的居民出行调查结果表明，在过去的15年内，居民交通出行模式发生了变化，公交出行比例比原来略有减少，主要的变化是原来的自行车出行这部分中，有很大一部分转变为机动车出行。本文通过对类似规模的几个国际大都市交通出行结构演变过程的回顾，找出其关键之处在于采用政策策略促使居民出行选择有利于城市可持续发展模式；根据广泛调查和专家资讯，确定了一个北京城市交通出行各种方式的合理比例，作为发展目标；并参考发达国家和一些快速发展的国家和城市的经验，提出了达到这个目标的对策和策略。     

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NL模型的大型机场接驳方式选择研究

基于上海浦东国际机场出发旅客出行调查数据,研究航空旅客机场接驳方式选择的影响因素。将潜在变量分为接驳方式服务水平(包括时间、费用等)和旅客个体属性(包括旅客类型、出发地等),通过相关性检验等方法确定关键解释变量。以嵌套Logit(NL)模型为理论基础,指出机场不同类型旅客接驳方式选择的差异性,并以商务旅客为例,利用模型预测各接驳方式比例。模型结果显示:出行时间和出行费用是影响机场接驳方式选择的最重要因素;车内时间和车外时间在两类潜在变量中体现出不同的显著性;携带行李数量(便捷性)和舒适性等也影响接驳方式的选择。最后,利用北京首都国际机场数据对模型实用性进行评价。     

私家车出行者ATIS信息选择影响因素研究——以大连市为例

私家车出行者对ATIS信息的选择意愿受到多种因素的影响。开展大连市私家车出行者ATIS信息需求意向调查,以探索性因子分析和累积Logit模型理论为基础,对ATIS信息内容进行分类,同时引入出行者性别、年龄、收入水平、交通补助情况等特性变量,建立私家车出行者ATIS信息选择模型。模型标定结果显示,私家车出行者个人特征与ATIS信息特性对ATIS信息选择意愿存在不同程度的影响：私家车出行者主要关注与出行质量相关的信息,收入水平、交通补助、驾照保有情况等对私家车出行者ATIS信息选择意愿影响显著。     

考虑老年人出行行为的公交票价补贴政策研究

北京市现行的老年人公交免费政策在保障老年人日常出行的同时,诱发了老年人无谓出行、高峰出行、冒乘出行等问题. 针对不同出行目的、出行距离及出发时刻下老年人出行行为偏好,基于北京市第五次综合交通调查数据,构建多场景下老年人出行方式选择MNL (Multinominal Logit)模型,分析错峰优惠、阶梯式津贴等补贴政策对多方式分担率的影响,并从公共交通运能利用率、政府补贴和老年人公交支出等方面评价政策效果. 结果表明：相对现行政策,两种政策均可有效调节老年人出行行为,前者能够缓解政府财政补贴压力,但造成老年人公交支出的上升;后者侧重保护老年人群的社会福利,对行为的引导效果更显著,但仍需大量的财政补贴投入.