通勤者出行方式与出行链选择行为研究

通过分析2005年北京市居民出行调查数据,构造通勤者上班出行方式选择和出行链类型选择相互影响的NestedLogit模型,分别建立出行方式→出行链和出行链→出行方式两个方向模型结构,采用统计软件STATA9.0对模型进行标定,并利用包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识。结果表明,出行方式选择和出行链类型选择之间不是单方向影响关系,而是一种双向的相互作用关系;出行链→出行方式选择决策较为合理,反应通勤者倾向于首先考虑如何组织当天要参加的各种活动,然后在出行链安排的约束下考虑选择合适的出行方式。     

共享单车引入后通勤者出行方式选择影响因素建模

为研究共享单车的引入对通勤者出行方式选择的影响,通过对南京市通勤居民进行出行问卷调查,从社会经济属性、家庭属性、出行特性及出行意愿4个方面,采用混合logit模型分析通勤者在共享单车出现后的出行方式选择影响因素.结果 表明,性别、收入、企事业者/教师医生、拥有私家车、出行费用、出行距离、出行时间及舒适性对通勤者选择私家车出行都是正显著的;年龄、企事业者、出行费用、出行时间及经济/安全/环保性对通勤者选择公共交通具有显著正影响;收入、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择自行车出行具有显著负影响;年龄、性别、出行距离、出行时间及安全性对通勤者选择共享单车出行具有显著负影响.其中,注重经济性的通勤者选择公共交通的概率会达到65.58%,注重环保性的通勤者选择公共交通出行的概率可达到84.55%;注重舒适性和注重经济性相比,优先考虑舒适性,即更愿意选择私家车出行.      

基于Logit模型的大连市居民通勤出行行为研究

针对大连市主城区进行通勤出行方式的意向偏好调查.选取7家企事业单位的200名驾车通勤者作为研究对象,建立以私家车、公共汽车为选择对象的二元Logit模型,研究停车收费及公交服务水平的变化对不同特性停车者的出行选择方式影响.结果表明:停车收费费率及公交服务水平对城市居民的通勤出行方式选择有显著影响.将合理的停车收费体系与提高公共交通服务水平相结合,是一种优秀的交通需求管理手段.     

早高峰地铁通勤计划延误价值分析与实证

解释和预测通勤者的时间价值和出行行为是实施交通需求管理措施,进而缓解城市交通拥堵的基础研究工作之一.综合考虑出行时间、计划延误、厢内拥挤和地铁票价等影响因素,给出了地铁通勤者的出行效用表达式,基于Logit模型对地铁通勤者早高峰期间的出发时刻选择行为进行了研究.针对不同的地铁通勤情景进行组合,设计了意愿偏好调查问卷,在北京地区进行了实证调查.统计结果表明,对北京地铁的通勤者而言,早到和晚到上班地点的计划延误价值每分钟分别为0.237元和0.406元;厢内拥挤的程度和地铁票价的折扣变化都会影响地铁通勤的出发时刻选择.考虑收入的异质性对模型进行了改进,统计结果在0.05水平上是显著的.      

多模式公交信息服务条件下的出行方式选择行为研究

为了科学评价多模式公交信息服务对出行方式选择行为的影响,基于超级交通网络理论,从出行链的角度分析了多模式公交信息服务对出行方式选择的影响机理,并在构建巢式Logit出行方式划分模型的基础上引入行程时间可靠度因子改进效用函数;根据上海市某郊区得到的显性偏好调查数据,利用极大似然法对巢式Logit模型进行参数标定后,对有无多模式公交信息服务条件下的出行方式分担率进行了计算和对比分析.研究结果表明:多模式公交信息服务能够有效引导轿车及其他个体机动化出行方式向多模式公交系统转移,提高了公交出行比例.研究结果可为大城市公共交通信息系统的改善和建设提供决策支持.     

综合交通信息对小汽车通勤出行链的影响研究

为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显.      

引入忠诚度变量的城际出行方式动态选择行为研究

针对中国城市群的快速形成与发展,结合城市群城际出行特点,研究城市群城际出行方式选择行为.基于非集计理论,对效用函数引入刻画动态选择行为的忠诚度变量,抓住了出行者出行方式选择的关联性.利用了平滑指数计算忠诚度变量,既反映了忠诚度的持续性也考虑了突变性.将忠诚度变量作为影响因素引入模型的可观测效用部分,建立出行者城际出行方式选择Mixed Logit模型.在大量调查问卷基础上,通过对引入前后的模型对比分析计算得出,忠诚度变量加入后,模型中其他的出行影响因素效用强度明显削弱,其产生的正效用证明了城际出行选择是一种带有倾向性的行为反应,具有某种出行方式选择的持续性、依赖性和突变性,说明出行者过往的出行体验对选择心理具有显著的影响,也说明构建的模型很好地还原了出行方式选择的动态特性.     

基于随机系数Logit模型的城市群城际出行方式选择行为研究

以粤港澳大湾区城市群的广深城际运输通道为例，分析城际运输通道中影响旅客出行方式选择行为的因素及其影响。传统的多项式Logi（tMNL）模型具有无关方案独立性，无法对不同出行者的选择偏好差异进行定量分析，故应用随机系数Logit模型分析城际交通出行选择行为。选取城际出行旅客的个人社会经济属性、心理潜变量（对交通方式舒适性、可靠性和便捷性的心理感受）、城际出行方式特征变量设计问卷。采用线上与线下相结合的方式开展问卷调查，共收集534份问卷，基于此建立并求解随机系数Logit模型。随机系数Logit模型估计结果的伪R2为0.178，表明模型具有良好的拟合度。研究结果表明:城际出行旅客的收入、职业、私家车保有情况、家庭儿童数量以及对出行方式便捷性的感知对其选择行为有显著影响；而出行方式的舒适性、可靠性对城际出行方式的选择行为影响不显著；改善交通方式的便捷性对提升城际出行方式的吸引力起关键作用。因此，在城际交通规划设计、运营管理中应着重考虑便捷性对城际交通方式选择带来的影响。      

面向多智能体的出行前信息下通勤者出行行为研究

采用面向多智能体的建模与仿真方法,对先进的交通信息系统(ATIS)提供的出行前信息下通勤者出行行为进行了研究.首先,基于贝叶斯理论,建立了在出行前信息与以往出行经验作用下,通勤者出行时间感知动态更新模型;进而以信念-愿望-意图(BDI)模型为基础,将每个通勤者一车辆单元刻画为一个具有双层结构的智能体,并采用面向多智能体语言AgentSpeak(L)刻画了智能体的出行行为决策机制;最后,采用面向多智能体编程平台Jason与微观交通仿真平台Paramics相结合的方式进行了相应的仿真试验.结果表明:贝叶斯理论可以较好地解释驾驶员(尤其是通勤者)出行行为动态特性,同时验证了多智能体技术与微观交通仿真技术的结合在驾驶员行为分析中应用的有效性,为驾驶员行为分析提供了新思路.     

家庭收入差异对出行方式选择的影响分析

出行者时间价值是影响出行决策的最重要因素之一,研究时间价值有利于准确构建方式划分离散选择模型.在分析居民出行调查数据的基础上,应用聚类树分析对家庭收入分组的合理性进行了探讨,分别对每种出行方式的出行者家庭收入统计分析,说明家庭收入对家庭成员出行方式选择的影响.在说明家庭收入与出行时间价值之间关系的前提下,提出家庭共享时间价值的概念,数据拟合的结果发现家庭共享时间价值服从对数正态分布.分别基于MNL模型和ML模型构建出行方式选择模型以家庭共享时间价值为主要变量的对比模型,研究了设置家庭收入变量与不设置家庭收入变量、设置家庭收入分段变量与设置家庭收入常量、设置服从对数正态分布的费用项随机系数与不设置费用项随机系数3类情况下模型的精度和准确程度.当设置家庭收入变量且费用项系数服从对数正态分布时,拟合效果最优,居民对交通出行的主观支付意愿期望值约为家庭共享小时收入的2倍.      

城市居民出行合乘出租车问题的研究

在实际运营中,出租车存在着过多空驶和载客较少的状态,占据了大量的道路资源,加剧了交通拥挤。从合乘角度出发,在论述合乘出租车优势的基础上,对合乘的类型划分、合乘信息的发布与反馈、合乘车辆数的确定以及出租车准点到达的技术保障等问题进行了相关探讨,该研究对于出租车合乘的后续研究有着重要意义。     

北京市居民出行时间成本研究

采用收入法,考虑出行目的、出行方式等因素,给出居民出行时间成本计算的方法与步骤,将居民出行时间价值货币化。以北京市2000年和2005年为对象年,估算了分目的、分方式出行对应的单位时间价值,并根据历年交通调查的数据,获取了当年北京市全社会小汽车、公共交通(包括轨道交通)、出租汽车的平均出行时间和出行量,计算得到北京市全社会当年居民出行的时间成本。     

交通信息服务条件下的出行选择分析

首先 ,探讨了出行者的出行心理、行为以及信息之间的相互关系 ,在此基础上 ,简要分析了出行者的出行选择。其次 ,考虑在交通信息服务条件下 ,由于出行者本身以及信息方面的原因 ,出行选择可能出现过激反应、集聚反应等问题。最后 ,针对上述问题 ,提出应该加以重视的或有待进一步研究的几个问题。     

北京市中心区平交路口交通问题及改善措施浅析

随着经济建设的快速发展,在超负荷运行的城市中心区平交路口极易造成交通拥堵。在实地调研北京市二环路内主要平交路口的基础上,对不同等级平交路口存在的问题进行了归类分析与统计。提出了交叉口交通组织精细化优化设计的改善措施,注重交通基础设施的人性化、标准化、规范化,从而为缓解二环路拥堵现状提供参考。     

基于L-偏度和L-峰度的行程时间可变性表征方法

为了定量化测度行程时间可变性右偏且长尾的实证特征,考虑实际观测中可能存在的数据样本量不足和离群值干扰问题,提出基于线性矩的L-偏度和L-峰度用于精确表征行程时间可变性。考虑到线性矩是顺序统计量期望的线性组合,给出了避免遍历所有子样本的线性矩估计方法。根据线性矩概念,探究了L-偏度和L-峰度的数学含义和其表征行程时间可变性的有效性,以及样本L-偏度和L-峰度的计算方法。理论研究发现,在表征范围和样本估计质量方面,相较于传统偏度和峰度,L-偏度和L-峰度对行程时间可变性具有更加优越的表征能力。采用深圳市车牌照识别系统的行程时间数据集进行案例分析,从无偏性、鲁棒性和有效性3个维度证明了L-偏度和L-峰度相较于传统偏度和峰度的优越性。分析结果如下：样本L-偏度和L-峰度在样本量不足时仍然是总体近似的无偏估计,而传统偏度和峰度的系统性误差较大;L-偏度和L-峰度对离群值具有鲁棒性,而传统偏度和峰度对离群值过于敏感;样本L-偏度和L-峰度对总体的估计波动小且精度高,具有良好的估计有效性;L-偏度和L-峰度分别与传统偏度和峰度有较高相关性,但又能够辨识出不同时空下行程时间可变性分布的差异。基于L-偏...     

Bi-objective routing problem with asymmetrical travel time distributions

Recent studies have confirmed that travelers consider travel time reliability in addition to average travel time when making route choice decisions. In this study, we develop a bi-objective routing model that seeks to simultaneously optimize the average travel time and travel time reliability. The semi-standard deviation (SSD) is chosen as the reliability measure because it reflects travelers' concerns over longer travel time better than the commonly used standard deviation. The Pareto-optimal solutions to the bi-objective model are found by using an improved strength Pareto evolutionary algorithm. Tests on a real-world urban network with field measured travel time data have demonstrated good performance of the algorithm in the aspects, such as computational efficiency, quick convergence, and closeness to the global Pareto-optimal. Overall, the bi-objective routing model generates reasonable path recommendations. The SSD-based model is sensitive to the asymmetry of travel time distribution and tends to avoid paths with excessively long delays. This would be particularly helpful to those users placing high values on travel time reliability.     

Travel time statistical modeling with the Halphen distribution family

ABSTRACT

This article introduces the Halphen distribution family for modeling travel time distributions and their reliability on single road links. This probability family originally used in hydrology has a set of relevant characteristics. It is composed of three probability distribution functions for which the mathematical properties are described here. The article uses a graphical representation, the δ-Moment Ratio Diagram (δ-MRD). This tool allows characterizing travel time reliability as well as selecting best distribution candidates within the fitting processes, by considering empirical data sets. A systematic methodology is developed to take advantage of both aspects. From maximum log-likelihood estimation, it is shown that Halphen distributions are among the best state-of-the-art solutions for the travel time modeling purpose. This global framework is validated using two empirical data sets: an urban data set gathered in Portland, Oregon (USA), and a periurban data set from Lyon (France). The model calibration is eased through the use of the δ-MRD; this property opens new research directions about the mapping between traffic states and statistical modeling. It comes from all these considerations that the Halphen family is suitable to describe accurately the travel time dynamics on single links. Therefore, it could be part of a decision support system for practitioners interested in travel time variability.     

基于马尔科夫链的公交站间行程时间预测算法

公交站间行程时间具有明显的时段分布特征,且公交车辆是典型的时空过程对象,其运行具有状态转移性。为了准确预测公交站间行程时间,在应用马尔科夫链预测公交站间行程时间基础上提出其改进算法。通过大量公交GPS数据构造不同时段下具体线路站间行程时间的马尔科夫状态转移矩阵,并对站间行程时间进行状态推导,采用移动误差补偿法对马尔科夫预测值进行动态修正,改进原有的马尔科夫预测算法。以广州市BRT线路B1的实际运行数据对算法进行了验证,结果表明,移动误差补偿改进算法优于基本马尔科夫算法及 BP模型,同时该改进算法还具有实现过程较简单。      

Reliability-based network flow estimation with day-to-day variation: A model validation on real large-scale urban networks

Day-to-day variation in the travel times of congested urban transportation networks is a frustrating phenomenon to the users of these networks. These users look pessimistically at the path travel times, and learn to spend additional time to safeguard against serious penalties that await late arrivals at the destinations. These additional expenses are charges similar to the tolls in system equilibrium flow problem, but may not be collected. With this conjecture, the user equilibrium (UE) formulation of congested network flow problem would lack some necessary factors in addressing appropriate path choices. This study, following a previous work proposing pessimistic UE (PUE) flow, aims to show how to measure this additional travel cost for a link, and investigates how different is PUE from UE, and when such differences are pronounced. Data are collected from the peak-hour travel times for the links of paths in the city of Tehran, to estimate the variance of travel times for typical links. Deterministic functions are obtained by calibrating the standard deviation of the daily variations of link travel times, and probabilistic functions by the technique of copula. UE and PUE traffic assignment models are built and applied to three large cities of Mashhad, Shiraz, and Tehran in Iran. The results show that the estimated flows by PUE model replicate the observed flows in screen lines much better than the UE model, particularly for longer trips. Since PUE is computationally equivalent to UE, this improvement is attained virtually at no cost.     

出行需求分析的新方法:活动模型的应用研究

结合我国交通规划实际情况,提出新型的基于活动的出行需求分析方法,通过大量的调查数据和严密的分析,研究了数据转换的过程及方法,用以分析活动与出行的关系,并以此作为活动模型与出行模型之间的桥梁。详细阐述了数据选择和整理方法、有效性检查规则;应用居民出行调查数据,分析活动及出行特征作为模拟的基础,并提出基于交叉分类的出行量预测方法;然后制定活动-出行行为的详细模拟流程,研究各特性变量的模拟方法;给出模型的验证及确认方法,并编写计算机程序实现模拟流程。该方法已应用于辽宁某市城市居民的活动与出行特征分析,验证结果显示该方法具有较强的实用性,为活动模型的研究提供了参考。