中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

“空巴联运”需求预测模型与实证分析:以湖北地区为例

以非集计离散选择模型理论为依据,建立基于Logit的城际旅客交通方式选择行为模型.根据武汉周边4个城市(孝感、随州、襄阳和十堰)经武汉到上海的旅客出行方式意向选择(Stated Preference,SP)调查数据,研究了影响旅客选择"空巴联运"(即航空与巴士接驳)方式的重要因素,并对影响因素进行灵敏度分析,估计3种交通方式("空巴联运"、动车—高铁、大巴—高铁)的客流分担率.基于调查数据,对模型参数进行了标定.结果表明,城市内出行时间(程前程后出行时间)和总出行货币费用对旅客出行方式选择影响显著.     

基于Nested Logit 模型的铁路旅客客运产品选择研究

通过成都-武汉既有线出行旅客的问卷调查,以及样本数据的归纳分析,对旅客客运产品选择行为特征进行描述.基于随机效用最大化理论,以乘车方式与客运产品作为选择肢,旅客主体、出行特性及列车服务特性的各项指标作为效用变量,构建了乘车方式位于上层、客运产品位于下层的Nested Logit 模型.模型的上下层参数标定结果表明,旅客的收入状况、出行目的、出行距离、列车票价及运行时间对其乘车方案选择具有显著影响,旅客的年龄、出行费用来源、收入状况、出行距离,以及列车票价、运行时间对其客运产品选择具有显著影响.模型能较为准确地反映铁路客运产品的实际需求,从而为其合理设计与调整提供理论依据.     

习惯影响下城际出行方式选择意向形成机理

旅客在出行选择决策中存在依赖经验而不愿意进行新尝试的习惯行为倾向，研究分析旅客在选择普铁、大巴和高铁 3种城际出行方式行为中的习惯影响程度及意向形成机理. 本文在对习惯进行定义和测量的基础上，引入习惯潜变量改进计划行为理论，构建习惯与意向间关系的结构方程模型.模型标定结果显示，对于普铁、大巴和高铁3种城际出行方式，各潜变量对意向总的解释方差分别为71.9%、54.9%、62.3%，习惯对意向解释的总效应分别为0.538、0.851、0.538，其中间接效应分别为0.538、0.513、0.258.分析结果表明：城际出行方式选择中存在明显的习惯倾向，其中相对于直接影响，间接影响效应更强；3种出行方式中，大巴的选择受习惯影响最明显.     

旅客购票模式与渠道关联选择行为的建模分析

为分析多元化售票渠道下旅客购票选择行为的影响因素及交互特征，解析了多渠道情境下旅客购票过程的 3个阶段，辨识了旅客购票的 3类典型模式；运用协同进化分析思想，建立了购票模式与渠道关联选择的协同进化 Logit模型；基于道路客运联网售票信息系统数据，进行了模型的实证应用，分析了特征变量对旅客购票选择行为的影响，揭示了渠道与模式间关联选择行为特征.研究表明：性别，年龄，提前购票时间，出行时间，出行里程，发车频率等因素对旅客购票行为有显著影响；旅客购票模式和渠道选择间存在相关性，某一决策选择受另一决策结果的影响；考虑两者的交互作用有助于提高分析预测精度，2类决策模型的精度分别提高了5.98%和5.72%.     

旅客购票模式与渠道关联选择行为的建模分析

为分析多元化售票渠道下旅客购票选择行为的影响因素及交互特征，解析了多渠道情境下旅客购票过程的 3个阶段，辨识了旅客购票的 3类典型模式；运用协同进化分析思想，建立了购票模式与渠道关联选择的协同进化 Logit模型；基于道路客运联网售票信息系统数据，进行了模型的实证应用，分析了特征变量对旅客购票选择行为的影响，揭示了渠道与模式间关联选择行为特征.研究表明：性别，年龄，提前购票时间，出行时间，出行里程，发车频率等因素对旅客购票行为有显著影响；旅客购票模式和渠道选择间存在相关性，某一决策选择受另一决策结果的影响；考虑两者的交互作用有助于提高分析预测精度，2类决策模型的精度分别提高了5.98%和5.72%.     

高速铁路网络化客流分配方法

为了充分反映旅客在高速铁路网络化运营环境中的出行选择行为,以旅客中转换乘为重点环节展开高速铁路网络化客流分配方法研究.首先,围绕旅客在高铁网络中的中转换乘环节刻画旅客在网络中的出行过程,提出符合旅客网络出行特征的运输网络构建方法.其次,分析构建的运输网络中不同节点、不同弧段对旅客出行的意义,确定不同弧段的出行费用及能力约束,并构建整数网络化客流分配模型.最后,选取宝兰高铁、京广高铁等多条高铁构成的存在环状结构的网络实例研究验证模型的有效性,通过求解可得到客流完整的路径,打破以直达为导向的客流分配模式,实现网络中客流的均衡分配,更能全面反映客流在枢纽的换乘选择结果.     

基于票务数据的团体旅客出行目的推断

为推进城际交通大数据的应用，需要补全出行目的信息，将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比，开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型，以及团体旅客重建和语义化特征设计方法，并通过吉布斯采样估计参数. 基于调查数据的模型对比研究发现，模型对一般私务辨识性能提升7.7%；基于票务数据的案例研究发现，模型对出发时间预测精度达到90.9%，间接验证了模型的可靠性.主题标注表明，模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的，还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明，出行目的构成呈现地区差异，高铁开通对不同出行目的出行量的负向影响程度不一.     

基于票务数据的团体旅客出行目的推断

为推进城际交通大数据的应用，需要补全出行目的信息，将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比，开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型，以及团体旅客重建和语义化特征设计方法，并通过吉布斯采样估计参数. 基于调查数据的模型对比研究发现，模型对一般私务辨识性能提升7.7%；基于票务数据的案例研究发现，模型对出发时间预测精度达到90.9%，间接验证了模型的可靠性.主题标注表明，模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的，还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明，出行目的构成呈现地区差异，高铁开通对不同出行目的出行量的负向影响程度不一.     

基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.     

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。     

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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。     

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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.     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

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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.     

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城市公共交通乘客出行成本的量化研究,对于科学合理地评价公共交通系统的社会效益意义重大,而出行时间价值是进行乘客出行成本估计的一个重要环节. 本文以北京市市区居民SP调查数据为依托,通过分析公共交通出行时间价值的影响因素,选取Logit模型为基础模型,引入“出行者收入”作为模型新增变量,并针对工作商务、社会娱乐两种出行目的在不同换乘情况下出行时间价值模型进行参数标定,建立了基于SP调查数据的改进型时间价值求解模型,并计算得到北京市公共交通出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的换乘时间价值、候车时间价值以及运行时间价值. 研究发现,工作商务出行目的出行时间价值普遍高于社会娱乐的出行时间价值,出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的候车时间价值,大于换乘时间价值以及运行时间价值,并且有换乘情况下的候车时间价值大于无换乘情况下的候车时间价值.     

预测通道客运分担率的MNL模型特性变量选取

基于非集计离散选择模型理论,结合通道内各种运输方式特性,给出了在运用MNL模型预测通道客运分担率时特性变量的选取原则。分析了影响旅客出行方式选择的出行时间、安全性、舒适性、方便性、费用等因素间的关系以及各因素作为特性变量的适应性,认为在运用MNL模型预测通道客运分担率时应选取出行时间、费用收入比和发车频率作为特性变量,并给出了各特性变量的取值标定方法。结合旅客出行特征调查数据,进行了实证分析和各个特性变量灵敏度分析,得出制定客运专线运营策略时应主要考虑出行时间、费用和出行者收入变化影响的结论。     

基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析

基于累积前景理论研究了机场群旅客出行决策行为.针对不同出行需求的旅客,综合计划延误时间、票价、出行在途时间“可靠性”和“不可靠性”动态设置出行决策参考点,并考虑航班容量限制因素,构建了旅客出行选择模型,并将实证调查数据分别与累积前景理论和期望效用理论仿真结果进行对比验证.研究表明：前景理论模型能够有效地描述机场群航空旅客的出行路径决策过程,旅客选择行为随着出行目的不同而不同;与期望效用理论模型比较,该模型对描述航空旅客决策行为具有更好的适应性.因此,机场应根据自身市场定位并结合旅客有限理性特点优化航班频率、票价和航线网络结构.