城市居民低碳出行意向异质性分析

为揭示居民低碳出行决策过程的内在机理,识别个体异质性对低碳出行决策的影响,本文结合计划行为理论（TPB）和价值信念规范理论（VBN),引入环境意识、政策因素和出行时间感知构建了城市居民低碳出行意向模型。首先应用结构方程模型对398份有效数据进行检验分析,识别模型中的直接效应与间接效应,然后通过多群组结构方程进行异质性分析。研究结果表明,个人规范、态度、知觉行为控制和主观规范对居民的低碳出行意向均有显著直接影响;政策因素与环境意识、出行时间感知可通过中介变量来间接影响低碳出行意向;潜变量对低碳出行意向的主要影响因素按总效应值排序为：个人规范（0.405）、政策因素（0.359）、态度（0.325）、环境意识（0.294）。多群组分析结果表明,年龄和出行时间可以调节潜变量之间的作用关系：对于出行时间较短的青年人来说,态度是影响其低碳出行意向的主要因素;对于出行时间较长的中老年人,个人规范对其低碳出行意向的影响更大。研究结论可为制定差异化的城市居民低碳出行引导策略,促进城市低碳客运交通发展提供一定的理论依据。     

出行前交通诱导决策系统的静态博弈模型

对出行前交通诱导决策系统的设计需求进行了分析.通过对公交出行策略和个体机动车出行策略进行分析,建立了基于公交和个体机动车等效出行时间的静态博弈模型,模型与出行者的出发时刻和优化出行路径的路段集相关.采用枚举的方式,将出发时刻离散为间隔1 min来对出行前不同出行方式决策博弈模型进行求解.通过实例分析可以看出,提出的出行前交通诱导决策博弈模型可实现对出行者进行出发时刻、出行方式、出行路径的诱导.     

城市出行选择行为机理研究

交通诱导管理的效用解析研究由于缺乏对出行者行为研究的理论支撑,研究成果缺乏说服力.而出行行为研究由于涉及多门学科,研究的广度和深度难以控制,因此,许多学者都把研究精力放在了基于活动的出行需求建模的研究上,而忽略对于行为机理的解析.本文在结合前人研究的基础之上,提出了出行行为理论研究的框架体系;并运用管理学、心理学以及行为科学的方法,解析了出行需求产生机理,构建了出行需求产生的概念模型;分析出行决策的思维过程,并把出行决策过程结构化;探索出行者的心理活动及行为偏好.期望本文的研究成果能够成为交通诱导管理效用解析研究的基础理论,并为交通需求管理提供理论支撑.     

闭合通勤链中基于博弈的小汽车拥有者出行方式选择研究

从个体出行方式选择决策机理入手,以演化博弈理论为基础,基于出行链构建了考虑回程因素的闭环通勤出行选择决策模型.模型中考虑了个体对去程与回程两次出行感知程度的两类影响因素,模拟了回程过程的3种不同情境,研究回程加入不同活动情境下对整个闭合通勤链出行选择决策的影响,并将考虑回程因素的决策结果与仅考虑单次出行的结果进行对比,证明了考虑回程因素的必要性.最后,以北京市典型通勤OD为例,对模型进行实证分析.结果表明,仅考虑去程时,小汽车方式优势凸显;而考虑回程因素时,回程过程中加入的不同活动将影响个体闭环出行链出行选择决策结果,小汽车将不再成为人们出行的最优选择,定制公交的优势不容小视.     

群体出行的交通方式选择行为研究

多人结伴的群体出行是非通勤目的的交通出行中的普遍现象,已有交通方式选择行为研究中通常以出行者个体作为交通方式选择的决策单元,对于群体出行状况下的交通方式选择行为研究具有不适应性.以出行者群体作为交通方式选择的决策单元,基于2010年上海世博会游客的出行数据,建立了不同群体规模的出行方式选择行为模型.结果表明,群体出行对于交通方式选择行为具有显著影响:出行者对交通服务属性的敏感性下降;出行者群体的车内时间价值增加;出行者感知的车外时间当量和换乘惩罚当量上升.     

基于出行行为的公交运营策略研究

出行行为理论是交通规划和管理的重要理论之一.在大力发展公共交通的过程中,认识到出行行为的心理因素在交通方式选择过程中的重要性是十分必要的.文章在论述出行行为的概念、特征、决策及对出行方式选择影响的基础上,分析了公交运营存在的问题及对出行者出行行为的影响,进而提出基于出行行为的改善公交运营策略.     

城市公共交通出行方式选择行为研究

优先发展公共交通系统是解决城市交通问题的有效方法,而优先发展公共交通的关键之一则是合理引导私人交通发展,提高城市公共交通的出行分担率.文中以2009年济南市居民出行调查数据为支撑,从出行行为角度分析城市居民公交出行行为特征.基于非集计模型理论与方法建立公交选择行为模型,分析居民公共交通与私人交通出行方式选择行为的差异,探讨引导小汽车转向公共交通出行的规律.     

有限理性下个体出发时间选择行为研究

个体受限于认知能力和逻辑推理能力的限制,在出行决策过程中很难做到完 全理性.本文以出发时间选择为例,在有限理性行为假设基础上,引入空间知识获取、学习 及认知更新和方案搜索等关键行为要素,构建有限理性下的出行决策过程理论框架.融合 RP和SP 调查方法,设计出发时间选择行为意向调查方案.研究个体知识的表达方式,应 用贝叶斯学习理论完成认知更新.定义搜索成本和收益函数,利用调查数据分别提取基于 PART 和RIPPER 算法的出发时间启发式搜索规则和决策规则.结果表明,有限理性下个 体出发时间选择行为存在感知阈值,而并非寻求全局最优解.     

基于活动的交通出行模型应用和发展趋势

作为交通需求模型的创新发展方向,基于微观个体的宏中观模型建模在世界范围内的各大都市区均得以广泛应用,总结基于微观个体活动的交通出行模型的模型基本结构、应用和发展趋势,可以帮助政策研究制定者选择合适定量建模工具,从而有针对性地提升大都市区的交通治理水平,改善居民出行体验.研究通过系统梳理相关模型开发技术报告,访谈国内外模...     

居民低碳通勤出行的主观态度识别及影响分析

基于已有的居民低碳通勤出行SP数据,应用直觉模糊C均值聚类算法对样本进行聚类,识别居民对低碳通勤出行所持有的主观态度类型.构建不同类型居民低碳通勤出行意愿的MIMIC模型,研究持有不同主观态度的群体其行为意愿形成机理的差异性.研究结果表明:居民低碳通勤出行的主观态度可划分为积极、中立、消极三类;主观态度与个体出行方式选择和低碳通勤出行意愿之间均存在相关性;持有不同主观态度的群体,作用于其行为意向的影响因素的构成,影响因素对行为意愿作用的路径,作用强度存在差异性.     

��Ϣ�����³����߶��ھ�����Ϊ����

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

信息作用下出行者短期决策行为分析

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

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．     

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.     

城市道路最大出行距离计算模型

为了合理体现交通事故延误对出行者路径选择的影响,提出了随机状态下的交通事故时间延误模型。将交通事故的随机性、持续时间和道路通行能力等不确定性因素引入到交通分配模型中,并对路径选择模型进行修正。分析了各等级道路最大适宜出行范围,根据修正的路径选择模型,采用逐次交通分配方法,得到各等级道路的出行周转量和出行距离,并与不考虑交通事故延误时的出行距离进行了对比分析。分析结果表明:当考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、2.946、4.054、5.963km;当不考虑交通事故延误时,支路、次干路、主干路、快速路的最大出行距离分别为2.000、3.000、6.000、10.000km;交通事故延误是影响出行者路径选择的重要因素;当考虑交通事故延误时,高等级道路的最大出行距离变小。相比于传统的路径选择模型,本文模型更优。     

居民出行时间选择及拥挤收费政策

应用基于活动的出行需求预测方法,分析了居民出行的时间分布规律与影响居民出行时间选择的因素,分别建立了出发和到达时间选择模型,用长春市居民出行调查数据对模型进行了标定和验证。用已建模型对比评价了两种拥挤收费政策,证明了调整高峰时段小汽车出行费用策略不仅可以使居民的高峰时段出行减少大约18％,而且可以抑制小汽车出行,调整城市交通方式分配结构,说明已建模型可以全面有效地进行交通需求管理政策的评价。     

动态交通分配问题研究回顾与展望

动态交通分配(Dynamic Traffic Assignment，DTA)理论是智能交通系统中最重要的关键技 术基础之一，也是当前交通科学中最活跃的研究领域之一，其模型可以广泛应用于离线的交通规 划及政策评估和在线的智能交通系统应用。本文首先回顾了DTA理论50年来的发展历程，总结 了不同发展阶段形成的重要理论和方法。其次介绍了DTA问题的两个基本构成：出行选择准则 和交通流传播模型，指出这两个基本组成部分通过走行时间函数(或阻抗函数)来关联，并总结了 DTA 问题中主要的出行选择准则、主要的交通流传播模型、重点关注的交通行为、走行时间函 数。依据出行者的出行选择内容、交通状况掌握、出行需求弹性、出行决策时间跨度以及用户类 型等对动态交通分配问题进行分类，并详细比较分析不同类型动态交通分配问题之间的差异。 进一步，介绍了DTA问题主要的解析模型，依据时间是否连续和使用的决策变量分别对DTA模 型进行分类，并总结了不同类型DTA模型的主要优缺点。介绍了不同出行选择准则下DTA问题 的主要求解方法，并评述求解方法的收敛性、效率等。此外，还概述了DTA模型在交通规划、交通 政策评估、交通控制与管理等方面的应用。最后，对DTA理论的进一步发展进行展望，指出DTA 理论和方法可以在5方面取得突破：动态网络加载模型的高效计算方法和性态良好的动态阻抗函 数，大规模交通网络上DTA问题的有效求解算法，超级网络上基于活动链的DTA模型，DTA模型 在交通管理与控制中的应用，未来智能网联环境下DTA模型及其应用。     

基于面板数据的宁杭城际出行方式选择行为研究

随着中国城市群的快速发展,城际交通出行环境发生了巨大的变化,因此城际出行者也会不断地重建自己的出行习惯,这就要求建立动态模型研究城际出行者出行行为和预测城际交通需求.本文调查出行者在宁杭城际高铁开通前后两个时期的出行信息,并且引入状态依赖变量表征出行者之前选择结果对之后出行选择的影响,建立了基于面板数据的城际出行方式选择动态模型.模型结果表明,基于面板数据的动态模型比传统的基于出行者单次出行数据的模型拥有更高精度.同时本文根据宁杭城际出行背景设置三组政策变化方案预测出行分担率,结果表明,当选择环境发生变化时,传统模型会高估出行方式分担率的变化程度.以上结论能更好地服务于中国城际交通的规划.     

����������ݵ������Ǽʳ��з�ʽѡ����Ϊ�о�

随着中国城市群的快速发展,城际交通出行环境发生了巨大的变化,因此城际出行者也会不断地重建自己的出行习惯,这就要求建立动态模型研究城际出行者出行行为和预测城际交通需求。本文调查出行者在宁杭城际高铁开通前后两个时期的出行信息,并且引入状态依赖变量表征出行者之前选择结果对之后出行选择的影响,建立了基于面板数据的城际出行方式选择动态模型。模型结果表明,基于面板数据的动态模型比传统的基于出行者单次出行数据的模型拥有更高精度。同时本文根据宁杭城际出行背景设置三组政策变化方案预测出行分担率,结果表明,当选择环境发生变化时,传统模型会高估出行方式分担率的变化程度。以上结论能更好地服务于中国城际交通的规划。