城市低收入人群广义出行成本研究

从广义出行成本的角度出发,以定量分析为主,辅以适当的定性分析,研究城市低收入人群出行过程中的使用成本、时间成本和舒适度成本.通过对南京市多个经济适用房小区进行居民出行调查,以客观数据为基础,建立广义出行成本模型,预测低收入群体几种主要的出行方式分担率,有利于分析他们的日常出行,为制定关于低收入人群的不同交通方式的出行保障策略提供依据.     

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。     

基于巢式Logit模型的公交出行方式选择行为研究

近年来,随着我国国民经济的不断增长,城市机动化水平的逐渐提高,城市交通和环境的压力不断增大,提高大容量公交系统的服务水平,增加其吸引力是我们迫切需要解决的问题.本文基于北京市第三次居民出行调查数据,从个体出行行为的角度分析城市居民公交出行的特征和规律;同时,采用巢式Logit模型方法,建立了基于时间的交通方式选择模型,...     

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.     

基于态度-行为模型的低收入通勤者出行方式选择

为了分析城市低收入通勤者交通方式选择行为,揭示个体社会经济属性、活动 属性和潜在态度变量对出行者出行方式选择的影响,基于抚顺市居民一日出行调查数 据,采用态度-行为模型探究低收入通勤者出行方式选择机理.首先基于多指标多原因模 型分析影响态度变量的外在因素,结果表明性别、驾照拥有情况和年龄对态度变量的构 成影响较大.然后,分别建立含潜变量和不含潜变量的多项Logit 模型,发现含潜变量的选 择模型更能解释出行行为,社会经济属性、活动属性和态度变量对低收入通勤者出行方 式选择影响存在一定差异.     

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。     

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.     

高原人群出行拥挤感知与调适行为研究

为缓解高原城市节日期间部分路段人流过于密集的状况,对高原人群出行过程中的拥挤感知和调适行为进行研究。首先,在对高原人群高度自由走行速度、生理尺寸进行测定的基础上,采用连续人群流动模型分别对高原人群拥挤临界密度、人群运动速度减小时的人群密度和人群停滞状态时的最大密度进行测算,进而标定高原人群最大忍受密度为8.5人/m2。然后,选取雪顿节期间八廓南街人流短时间内高度聚集的状况进行拥挤状况评估,结果显示该路段人群密度为8.34人/m2,接近高原人群最大忍受密度,因此判定八廓南街存在拥挤事故风险。最后,依据基于层次分析法的高原人群拥挤感知影响因素分析结论,提出相应的调适行为措施,力求维护民族宗教节日期间高原城市公众正常的出行秩序。     

大城市居民出行方式选择行为及影响因素研究——以北京市为例

居民的出行方式选择作为居民出行行为的一个方面,对于城市交通结构的构成有着重要的影响。结合目前北京市居民出行方式选择的总体情况,对影响人们出行方式选择的因素进行分析,并提出有利于北京市交通系统结构优化的建议,具有重要的现实指导意义。     

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采用意向调查与行为模型分析相结合的方法,量化研究油价影响下我国居民的出行行为特征,识别典型响应行为,筛选显著影响因素,建立居民出行方式选择模型.结果表明,油价上涨将影响大部分潜在购车者的购车意向,改变其购车计划;油价对小汽车出行者的影响更加显著,减少用车频率、避免高峰出行、改变出行方式是私家车主应对油价上涨的最常用措施;以地铁为代表的公共交通是首选的替代出行方式,经济状况、家庭结构等在很大程度上决定了出行者对小汽车的依赖程度.通过燃油税对油价进行调节,将对我国城市交通结构的优化、交通状况的改善起到关键作用;建议在实施过程中,充分考虑油价对不同居民的影响特点,提高实施效果.该研究可为我国交通需求管理策略的制定提供参考.     

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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.     

区域中短距离商务出行公共交通方式选择研究

商务出行作为区域经济发展的重要纽带,其出行方式选择研究是商务出行的重要内容.通过在上海各交通车站调查长三角区域中短距离商务出行,分析旅客商务出行方式选择行为,将高速铁路与动车合并为一类城际列车方式进行分析,运用非集计的巢式Logit模型建立旅客出行方式选择模型,分析影响商务出行方式选择的因素.将2种方式分开分析及对比,验证了此模型的适用性.     

北京市居民出行方式人群分类

为识别出行者选择不同出行方式的差异,将多重对应分析法应用到行为领域进行出行人群分类。根据北京市居民日常出行问卷调查,利用结构方程模型选择出对出行方式影响比较显著的变量,分析出行人属性、出行属性、出行偏好和出行方式之间的定量关系。根据选择出来的指标把出行人群划分成5个类别,分析每类群体所倾向的出行方式并针对不同群体提出相应的措施,以引导居民出行。     

考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

为探究后疫情时代居民出行方式选择行为,运用选择实验的方法,基于问卷调查获得选择行为数据,构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数,得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明,两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性,潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%,预测精度提高了3.03%,为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景,分别将居民划分为4类、5类人群。从出行方式属性上看,等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看,在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行,年龄越大对行程费用越敏感,男性更愿意选择公交、地铁出行。     

考虑居住区位的公共交通出行行为分析模型

为探讨不同层面居住区位对公共交通出行行为的影响,基于计划行为理论与群体动力理论,构建涵盖居住区位与心理影响因素共同作用的多水平结构方程模型.模型同时考虑个体层面与社区层面变量对出行选择的影响,利用Mplus软件标定模型参数.结果表明,不同层面变量对出行行为意向的影响存在差异.个体层面变量对行为意向的影响程度由大到小依次为：居住区位(0.665)、主观规范(0.664)、行为态度(0.577)、知觉行为控制(0.547).社区层面变量的影响程度为：行为态度(0.736)大于居住区位(0.646).     

考虑居住区位的公共交通出行行为分析模型

为探讨不同层面居住区位对公共交通出行行为的影响,基于计划行为理论与群体动力理论,构建涵盖居住区位与心理影响因素共同作用的多水平结构方程模型.模型同时考虑个体层面与社区层面变量对出行选择的影响,利用Mplus软件标定模型参数.结果表明,不同层面变量对出行行为意向的影响存在差异.个体层面变量对行为意向的影响程度由大到小依次为：居住区位(0.665)、主观规范(0.664)、行为态度(0.577)、知觉行为控制(0.547).社区层面变量的影响程度为：行为态度(0.736)大于居住区位(0.646).     

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在分析通勤者出行时间与出行方式选择特征的基础上,建立出行时间—出行方式与出行方式—出行时间两个方向的Nested Logit模型.利用北京市第三次居民出行调查数据,借助BIOGEME软件对两个模型进行估计.首先通过包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识,结果显示,出行时间—出行方式选择模型比出行方式—出行时间选择模型合理,表明通勤者在选择出行时间后,在其约束下考虑合适的出行方式;在此基础上,对出行时间—出行方式选择模型的参数进行标定并分析标定结果,进一步揭示通勤者出行时间与出行方式的选择特征,从而为制定高峰时期相关管理政策提供理论依据.     

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针对摩托车交通的快速发展对城市交通状况的负面影响,本研究选取典型城市佛山市南海区进行了居民出行调查和公交意向调查。从摩托车出行行为入手,分析了人们选择摩托车出行的原因、摩托车方式对出行行为的影响、摩托车出行方式与其替代方式的联系和区别,并在此基础上建立了出行方式选择的Multinomial Logit模型,深入分析了影响出行方式选择的主要因素。研究还结合摩托车车主对公共交通的评价意见和限摩政策可能带来的出行方式的调整,评价了大力发展公共交通和限制摩托车的策略对改善现有交通状况的效果,对类似城市解决摩托车交通问题有借鉴作用。