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。     

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。     

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。     

出行方式与出发时间联合选择的分层Logit模型

基于随机效用最大化理论,选取出行者特征、行程特性与出行方式服务水平作为效用变量,以出行方式与出发时间作为选择肢,构建了出发时间位于下层与出行方式位于下层的2种居民出行NL模型。分析了北京市居民出行样本数据,并模拟了在早高峰时段对小汽车出行收取费用时,小汽车出行者出行行为的变化。计算结果表明:与传统MNL模型相比,NL模型具有更好的统计学特征,调整后的拟合优度由0.338增大至0.404;在2种NL模型中,出发时间位于下层的结构对样本数据的适应性更强;当早高峰时段小汽车出行收取费用为5元时,72.6%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,22.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,4.8%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变,仅0.2%的小汽车出行者同时改变出行方式与出发时间;当收取费用为10元时,51.7%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,40.4%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,7.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变;当收取费用为20元时,27.5%的小汽车出行者坚持原有出行方式与出发时间,60.6%的小汽车出行者坚持小汽车方式,但会改变出发时间,11.9%的小汽车出行者改用公共交通方式,但出发时间不变。     

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。     

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。     

重庆市主城区交通方式结构演变与预测分析

交通方式结构演变主要受到各种宏观与微观因素的综合影响。本文以重庆市主城区为例,总结了过去五年的步行、小汽车、地面公交、轨道交通、出租车等五种交通方式结构演变规律,并从供给侧和需求侧出发,揭示了影响交通方式结构演变的各种因素,实现了对出行者交通方式决策过程的刻画。同时,以平均增长率法和随机效用最大化模型为基础,综合考虑重庆市主城区的社会经济发展水平、小汽车和出租车的发展规模、地面公交和轨道交通的服务水平,对2025年、2035年的五种交通方式的出行量和分担率进行了预测。预测结果表明,随着机动化出行比例的不断升高,轨道交通的骨干作用将日益显现,地面公交的保障作用也得到增强,预计2035年,轨道交通和地面公交在重庆市主城区居民出行交通结构中的比例将分别达到24.41%、18.72%,成为最主要的机动化出行方式。     

小学生上下学出行特征分析与管理策略

小学生上下学交通是城市居民出行的重要组成部分,由于家长接送学生时私人小汽车的停放以及机非混合,严重影响了学校门口的交通运行。以小学生上下学出行为研究对象,结合某小学的分层抽样OD调查数据,研究小学生上下学出行方式,并与美国小学生的出行方式进行对比;采集学校所在路段的交通量,绘制12 h交通量时变曲线,与无学校影响的、类似路段的交通量时变曲线进行对比,揭示学校所在路段交通量波动特征和上下学出行结构特征。在出行结构分析和交通量分析基础上,从出行结构和供需关系两方面提出改善小学生上下学交通的管理策略。     

长春市轨道交通换乘方式选择影响因素分析

通过对长春市居民轨道交通换乘方式的调查数据整理,利用多元Logistic模型,分析不同影响因素对居民城市轨道交通换乘方式选择的影响,得出出行者性别对出租车换乘有显著影响,男性更偏向于选择出租车换乘,拥有网约车打车APP对常规公交换乘有显著影响。打车软件的流行使居民出行换乘的方便性大大增加。学历水平越高的出行者越喜欢选择比较环保的步行和自行车换乘方式。月收入越高的更加注重出行的时效性,更偏好选择高效率的网约车换乘方式出行。出行距离对出行者是否选择轻轨+轻轨换乘影响较大,出行时间在出租车、小汽车、网约车这几种出行时间相差不大的换乘方式中影响不大。最后对城市的轨道交通换乘发展的优化提出合理的建议。     

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.     

基于摩托车禁行方案的多模式交通网络均衡分析

目前国内许多城市对部分区域实施“禁摩”政策,不同禁行方案的实施对交通系统中出行者方式和路径选择产生差异化影响。为定量描述摩托车禁行方案下的用户多模式出行选择行为,本文考虑私家车、常规公交及摩托车这3种模式的不同网络出行特征,构建基于摩托车禁行方案的多模式网络均衡模型。首先,设计3种模式混行下的复合交通网络,根据其不同的路段通行能力特征,以及公交车内拥挤和线路选择,分别针对禁行区域和非禁行区域,建立用户出行成本函数;然后,基于用户均衡和Logit模式划分,构建相应的数学规划模型。最后,采用基于相继平均的路径配流算法求解模型,并量化分析摩托车禁行方案下的用户出行效率和事故风险。算例结果表明,随着禁行区域的增大,转移至私家车和常规公交的摩托车用户逐渐增加,用户总出行成本逐渐增加,出行效率和总事故风险成本逐渐降低,同时,对关键路段实施禁行方案能在较少降低用户出行效率的基础上有效降低总事故风险成本。     

大型机场小汽车短时停车行为研究

对广州白云国际机场和上海浦东国际机场进行出行调查,对比分析大型机场小汽车短时停车行为,建立出行者短时停车出行方式选择模型。研究结果表明,提高机场停车收费价格并改善轨道交通服务水平,减少出行者短时停车选择小汽车的比例,研究结果为合理引导机场出行者的出行方式选择提供参考,从而有效缓解机场停车问题。     

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。     

混合交通出行方式的瓶颈模型

运用瓶颈模型理论,在用户均衡条件下,对公共交通与私人交通并存的交通系统出行分布进行分析与扩展。分析公共交通的运行特点,考虑到公共交通存在的拥挤风险费用。而扩展包含了3个方面：一是在原有的交通系统上增加轨道交通这一交通方式;二是考虑公共交通与轨道交通运输能力的限制,运用拥挤风险费用进行分析;三是在考虑到私人小汽车与公共交通方式相互干扰的情况下,使模型更加符合实际。在用户平衡的前提下,通过计算出行者在选择三种交通方式成本的平衡点,得到不同情况下的需求分布。最后,给出一个简单的算例。     

基于MNL模型的私人小汽车出行时间选择研究

应用MNL模型和方法,引入影响出行者出发时间选择行为的个人、家庭和社会经济属性、出行特征等因素,构造私人小汽车使用者出发时间选择模型,着力挖掘影响私人小汽车使用者出发时间选择的关键因素,可为制定有效的管理措施提供理论依据和数据支持。     

基于期望-超额出行时间的道路系统最优均衡模型

为研究随机事件扰动下出行者的择路行为对交通分配的影响,同时考虑供需条件的随机变化,以期望-超额出行时间为出行者择路依据,利用边际成本收费原理,推导了边际成本收费值计算公式,建立用等价变分不等式表示的系统最优交通分配模型,并利用自适应投影收缩算法进行求解.算例表明:当OD需求系数为1.0、路段能力退化系数为0.5时,路径1边际成本收费值分别比使用期望出行时间和出行时间预算为择路依据时增加了11.27%和3.58%;当出行时间可靠度为0.9时,路径1边际成本收费值分别比使用期望出行时间和出行时间预算作为择路依据时增加了20.22%和4.30%.      

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。     

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在本文中,充分考虑了城市混合交通网络中主要交通方式（包括小汽车、公交车以及自行车）的运行特性,包括运行速度、平均乘客人数以及道路资源的占用率等的基础上,从出行者的出行需求的角度出发,考虑了不同道路条件下不同流量之间相互影响的因素,构造了城市混合交通网络的路段阻抗函数形式,并对其中的相关参数的标定方法进行了说明。     

兰州城市轨道交通出行方式链调查与分析

轨道交通作为一种大容量、高效率的运输方式，可有效地缓解交通拥堵问题。城市在建设轨道交通的同时，还要对站点周围其他衔接设施的建设进行规划布局。轨道交通不是一种“门到门”的交通方式，使乘客在选择轨道交通方式的同时，需要选择从出发地到轨道交通站点的出行方式，以及从轨道交通站点到目的地的出行方式，这是一个以轨道交通为主的多方式组合出行。研究将对兰州市典型轨道交通站点进行问卷调查，对获得的数据进行处理，并对出行者的出行选择特性进行分析，得出出行者选择的轨道交通两端的主要衔接方式，最后对站点周围的衔接设施的建设提供参考依据。     

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大型活动中,异地私人小汽车出行者可分为当日往返与停留多日两种类型. 重点针对停留多日的异地私人小汽车出行者,分析了其出行特征及对停车换乘服务的需求特征;利用随机效用理论,建立了停车换乘行为非集计模型. 模型的关键变量包括三个：利用P&;R系统后的换乘公交的车内时间、停车费的变化量以及郊区新城吸引力指数. 指出大型活动期间针对停留多日者的停车换乘设施规划及政策制定必须统筹考虑全程出行链的需求,影响其选择停车换乘的首要因素是郊区新城的吸引力大小. 停车换乘配套政策的重点应该是增强郊区新城的吸引力;提出在郊区新城住宿宾馆设置停车换乘点的对策.