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当前对于个人外出活动的研究较为深入,而家庭为单位的活动研究存在不足. 为了确定假日家庭活动安排的影响因素和不同活动之间的影响关系,本文以家庭为单位,使用2009年济南居民出行调查数据,选取6个家庭因素作为外生变量;以生存性活动、维持性活动和自由活动——活动持续时间、活动次数为内生变量,考虑家庭的成员属性和经济属性,建立结构方程模型. 重点分析了家庭人口因子和家庭经济因子对三类活动因子的影响关系和各类活动之间的关联性. 结果表明家庭人口因子和家庭经济状况因子对于三类活动的决策有显著影响. 同时三类活动之间根据活动本身的弹性,影响关系也有所不同.     

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研究中对在北京旅游的游客出游动机进行调查,运用因子分析的方法对游客的出游动机进行了提取,进而提出了动机—活动关联性概念模型,通过建立结构方程模型,对游客动机与外出活动的影响关系进行了分析.结果表明,社交与消费动机对于非参观娱乐活动有较大的正向影响,而对参观娱乐活动的选择影响较小;文化体验动机对参观娱乐活动有反向的影响,对非参观娱乐活动无显著影响.逃离放松动机对非参观娱乐活动有反向的影响,而对参观娱乐活动的影响较小.本文通过对游客出游动机和活动安排之间因果关系建立模型,证实不同的动机水平会导致相应的活动决策,为研究游客活动决策行为提供了依据.     

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基于结构方程模型,利用现有北京市黄金周出行调查资料,选取影响居民节假日活动和出行行为的8个影响因素作为结构模型的外生变量;以黄金周出行中维持性活动和消遣性活动的3个特征指标—活动持续时间、活动次数、出行时间共6个活动特征指标为结构方程的内生变量。同时以个体为分析单位,考虑个人和家庭的社会经济属性,建立各种活动产生模型,活动持续时间模型以及为从事各种活动的出行时间结构方程模型,分析外生变量对内生变量的影响,以及内生变量彼此之间的复杂关系,探讨节假日居民从事各种活动和出行之间的相互影响关系,以及居民的社会经济属性对其从事的活动和出行产生的影响。     

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出行信息的搜寻与获取是驾驶员出行决策的重要依据.为获取驾驶员的出行信息搜寻行为特征,以昆明市412个样本数据库为基础,建立驾驶员出行信息搜寻行为的因果和过程结构方程模型(SEM),并拟合各变量之间的路径关系.其中,驾驶员出行信息搜寻的因果结构方程模型重点分析个体属性、信息源因素及环境因素与搜寻行为之间的关系;驾驶员出行信息搜寻的过程结构方程模型则模拟驾驶员的出行信息搜寻过程.结果表明：驾驶员由于自身属性的不同在信息源与搜寻行为上存在显著差异,搜寻行为中驾驶员对出行信息的认知及信息源的选择是重要的影响因素.此外,驾驶员出行信息搜寻过程模型主要受到个体属性与信息需求的影响.     

考虑出行环境的居住满意度结构方程模型

为解决居住满意度缺少定量涵盖出行环境的问题,从出行环境、地理区位、社区环境、住房条件4 个维度提取居住满意度的影响因素,构建涵盖5 个潜变量、21 个测量变量的居住满意度结构方程模型,描述出行环境对居住满意度的影响及相互作用关系. 结果表明：出行环境、地理区位、社区环境、住房条件对居住满意度均有显著的正向影响,地理区位对出行环境也存在显著的正向影响;各维度总的影响效应呈现出地理区位(0.913),出行环境(0.877),社区环境(0.748),住房条件(0.532)依次递减的趋势,但出行环境对居住满意度的直接影响最大,其值为0.887.     

基于结构方程的城市客运交通价格联动模型

客运交通价格是实现城市客运交通资源优化整合的关键要素,文中基于交通调查和统计分析得出影响城市客运价格联动的因素,将结构方程模型运用到交通运输经济方面,构建了城市客运交通价格联动的结构方程模型.选取经济水平、服务水平、交通需求作为外生变量;以公交价格,地铁价格和出租车价格为内生变量,重点分析了经济水平、服务水平和交通需求对3种客运价格的影响关系和各类客运价格之间的关联性.结果表明经济水平和服务水平对于3种客运价格有显著影响.     

基于混合Logit 模型的网约车选择行为研究

近年来,网约车发展迅速,而现有研究较少从市场角度理解用户对网约车的选择偏 好.本文构建了基于混合Logit选择模型,选取网约车依赖性、出行目的等出行相关属性,年龄等 个人社会经济属性为效用函数特征变量,假设到达时间、在车时间和费用为随机变量并服从对 数正态分布.使用D-efficient效率设计法生成问卷,在成都市开展网约车使用特征与选择偏好的 实证调查.基于观察数据标定模型,参数显著性及符号解释了城市综合交通背景下出行方式选 择的关键因素.对出租车和网约车费用进行边际效应分析,明确了价格变化对出行结构的影响.     

城市轨道交通乘客满意度多群组结构方程模型

为解决现有城市轨道交通乘客满意度模型中缺少变量间相互关系描述,不能定量 描述变量对满意度结果影响规律的问题,本文引入结构方程理论,构建了城市轨道交通乘客 满意度多群组分析模型,定量分析各潜变量间的路径系数,最后依据样本特性进行分群研究. 结果表明：服务质量、企业形象、乘客信任对乘客满意度均具有显著的正向直接影响,忠诚度 对满意度产生间接影响;服务质量(0.98)、企业形象(0.59)、乘客信任(0.52)、忠诚度(0.03)对满意 度的影响效应依次递减;不同性别与不同职业分群条件下乘客满意度作用大小存在显著差异.     

基于关联分析的乘客公共交通依赖度识别方法

不同乘客在出行过程中对公共交通的依赖程度具有显著差异,精准识别乘客公共交通依赖度,有助于针对性地引导出行者向公共交通方式转移.本文基于多源数据的关联,获取包含个体属性的公共交通出行链,从出行行为和个体属性两方面提出8个依赖度指标,构建二阶聚类模型,识别乘客公共交通依赖度.结果表明：样本按依赖度高低被划分为4类群组;部分高、较高依赖度乘客在出行决策时受限于收入和车辆拥有量,并有向私家车出行转移的趋势;乘客出行习惯行为较个体属性对公共交通依赖度的影响更大.利用平均命中率(AHR)和平均覆盖率(ACR)指标评估个体属性对识别结果的影响,得出结论,个体属性指标间存在耦合关系,且指标缺失量与模型误差具有非线性关系.研究有助于理解公共交通乘客的需求和选择倾向性,为精准改善公共交通服务提供支撑.     

时间社会学视角下老年人对家庭出行行为的影响研究

为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响,本文从时间社会学视角出发,以昆明市有老年人家庭为分析单元,用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度,构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响,进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明：老年人家庭贡献度增加时,成员间在非通勤活动上的交互效用减弱;由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征,其在活动-出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长;与此同时,老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排,而男家长则优先考虑自由活动的安排.     

时间社会学视角下老年人对家庭出行行为的影响研究

为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响,本文从时间社会学视角出发,以昆明市有老年人家庭为分析单元,用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度,构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响,进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明：老年人家庭贡献度增加时,成员间在非通勤活动上的交互效用减弱;由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征,其在活动—出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长;与此同时,老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排,而男家长则优先考虑自由活动的安排.     

基于结构方程模型的城市共享单车可持续发展条件研究

为规范已运营的共享单车服务,同时为尚未投放共享单车的城市提供决策依据,通过设计和发放李克特调查量表获取受访者对共享单车运营与管理的态度,采用探索性因子分析和验证性因子分析提炼受访者的潜在态度因子,建立表征潜在态度因子之间相关关系、潜在态度因子与调查题项之间相关关系的结构方程模型。模型估计结果表明,通过车辆停放管理和停放技术研发与应用等手段可提升人们规范停放共享单车的意识,而规范共享单车企业的运营行为可改善民众对共享单车的认知,建立共享单车企业品牌效应,提高共享单车企业的市场占有率。     

基于计划行为理论的竞争驾驶行为建模0

为获取竞争驾驶行为的潜变量因子,分析驾驶员竞争驾驶行为的产生动机.对 225 名驾驶员进行了网上问卷调查,通过主成分分析和验证性因子分析提取竞争驾驶行 为的4 个潜变量因子：速度领先、空间占用、路权争夺和空间领先争夺.基于计划行为理 论,构建了竞争驾驶意图与行为关系结构方程模型.研究表明,驾驶员的竞争驾驶态度、主 观标准、知觉行为控制等心理因素和社会环境外界因素,通过行为意向能够很好地对竞 争驾驶行为进行预测.社会环境因素对竞争驾驶意图有显著影响,为驾驶员竞争驾驶行为 的矫正提供了有效途径.     

基于SEM的雾霾天气对大学生交通出行影响研究

大学生群体是较为特殊的群体,几乎不拥有私家车,多采用公共交通出行,且多为弹性出 行,更易受到雾霾等外部因素的影响。鉴于此,针对大学生群体,研究雾霾天气下影响其出行的关键因素以及雾霾天气对其出行各方面（如出行时间、出行次数等） 的影响及影响程度。在大学 生问卷调查的基础上,运用计划行为理论,建立结构方程模型,研究雾霾天气下大学生出行行为特征。运用AMOS21.0 及SPSS20.0 软件,对结构方程模型进行实证分析及检验拟合。研究结果表明：雾霾天气下,出行者的心理状况和对雾霾天气的敏感程度是影响大学生出行的关键因素;雾霾天气会导致出行者出行行为的改变,其中对出行时间的影响最大,其次是出行次数,对出行方式的影响最小。     

基于UTAUT 的无人驾驶公交乘客接受度模型

为解决无人驾驶公交缺少乘客接受度定量描述方法的问题，在整合型技术接受模型的基础上，通过使用意向及使用行为探讨乘客接受度，构建了无人驾驶公交乘客接受度模型. 运用结构方程模型分析各影响因素之间的定量关系，以及各因素对无人驾驶公交使用意向及使用行为的作用大小. 最后将模型应用于重庆市公交出行者的实例分析中，结果表明，感知风险(-0.89***)和个人创新性(0.72***)对无人驾驶公交使用意向最为显著，而使用意向对使用行为起着决定性作用(0.98***)，并分析了年龄、性别、受教育程度对各影响因素调节作用的显著差异性.     

基于UTAUT的无人驾驶公交乘客接受度模型

为解决无人驾驶公交缺少乘客接受度定量描述方法的问题,在整合型技术接受模型的基础上,通过使用意向及使用行为探讨乘客接受度,构建了无人驾驶公交乘客接受度模型. 运用结构方程模型分析各影响因素之间的定量关系,以及各因素对无人驾驶公交使用意向及使用行为的作用大小. 最后将模型应用于重庆市公交出行者的实例分析中,结果表明,感知风险(-0.89***)和个人创新性(0.72***)对无人驾驶公交使用意向最为显著,而使用意向对使用行为起着决定性作用(0.98***),并分析了年龄、性别、受教育程度对各影响因素调节作用的显著差异性.     

深圳市中小学生接送概率行为建模及分析

接送是目前我国中小学生上下学出行的主体方式,在大量增加交通出行的同时,对父母出行及家庭产生很大影响。以深圳市中小学生上下学接送概率为研究对象,基于2015年开展的深圳市学童出行专项调查,探讨各相关因素与接送行为的关系。采用二项Logistic回归分析方法,建立学生上下学接送行为的概率模型,对变量进行筛选及显著性检验,分析接送行为特征及其显著影响因素的产生。实证研究结果表明,对接送行为有显著影响的因素包括学生的年龄、母亲的工作状态、家与学校距离、小区安全程度、家庭年平均收入等。该成果对我国中小学出行政策的制定具有一定参考价值。     

基于相关分析的跟驰模型及其稳定性

为了精确地模拟车辆跟驰过程,应用相关分析的方法建立一系列跟驰模型,用微积分的方法解析模型.通过变量筛选.明确了影响车辆跟驰的重要因素有速度差、间距和前车速度.通过对模型的解析.确定了模型参数的合理取值范围以确保模拟的稳定.建立的跟驰模型可以模拟不同车辆之间的跟驰行为.预测跟驰车辆的运动状态,用于智能车辆控制或者用于追尾预警.如果获得了更完备的实验数据,基于相关分析建立跟驰模型的方法可以更精确地考虑到车辆运动状况、动力性能、道路条件、驾驶特性等影响因素.     

城市交通出行行为中的潜变量研究综述

潜变量是提高交通出行行为预测精度的有效方法,潜变量的提出为出行行为 研究提供了新视角.为解决目前出行行为中缺少潜变量概念认知及潜变量应用的问题,本 文从社会心理学入手,分析已有出行行为建模方法的特点,提出潜变量研究的必要性,对 出行行为中潜变量内涵、应用领域、模型构建进行系统梳理,明确潜变量研究的三个核心 问题是识别、有效性验证及计算.评述与研究涵盖潜变量的出行行为整合模型的机遇、难 点和挑战.并揭示潜变量测度方法与SP/RP 调查的关联性,综述潜变量模型检验判定标 准,最后总结出行行为潜变量研究的发展趋势及发展方向.     

基于SEM 的城市公交方式选择行为模型

为解决现有居民公交方式选择行为模型中仅考虑可直接观测的显变量,尚未 涉及对选择结果具有一定影响的不可直接观测的潜变量的问题,本文从潜变量与显变量 角度,构建了公交方式选择行为结构方程模型.分析了各种影响因素之间的定量关系,以 及对选择结果的影响作用大小,并依据出行者人格特质进行了分群行为特性研究.最后, 将模型运用于成都公交出行实例分析中.结果表明：知觉价值对选择结果具有显著影响, 可解释出行行为意向的62%信息,服务品质对知觉价值的影响高于票价合理性,且不同 群体的选择行为特征存在一定差异.