基于多元Logit模型的大学生返程交通方式选择行为

为了更好地了解大学生返程交通方式选择现状,采用问卷调查的方式对大学生个人属性、返程交通方式、返程出行的旅行成本进行了调查分析。在此基础上,应用多元Logit模型建立了大学生返程交通方式选择行为模型,并对各因素的影响强度进行了分析。结果表明:男女大学生在返程交通方式选择上差异不明显;由于动车的旅行时间和费用均较低,大学生更倾向于选择动车返程;相较于月生活费低的大学生群体,月生活费高的大学生更偏好于选择私家车返程出行;家庭拥有小汽车的大学生群体也更愿意选择私家车。由分析可知,月生活费、家庭是否拥有小汽车、旅行费用对大学生返程交通方式选择具有重要的影响。     

考虑汽车共享服务的出行方式选择影响因素研究

为了分析汽车共享服务对城市出行者出行方式选择行为的影响,基于随机效用理论,运用行为调查和意向调查数据,以汽车共享服务、出租车、地铁三种出行方式作为选择肢,构建多项Logit模型,并应用SPSS软件对模型进行拟合检验与参数估计。研究表明：性别、年龄、最常使用交通工具、日常通勤单程距离、出行距离和汽车共享服务收费标准均会对出行者的汽车共享服务选择行为产生显著影响;中青年男性更倾向于选择汽车共享服务出行,且随着出行距离的增加、汽车共享服务收费标准的降低,汽车共享服务被选择的概率会增大;相较于出租车,日常通勤单程距离为20~30km的出行者更倾向于选择汽车共享服务;相较于地铁,最常使用交通工具为私家车的出行者选择汽车共享服务的概率更大。因此,为提高汽车共享服务被选择概率,应提高用户体验、服务水平,合理设置收费标准。     

基于家庭属性和Nested Logit模型的学生出行选择特性分析

运用非集计模型中Nested Logit模型的理论与方法,以中小学生出行方式选择行为为对象,研究个人属性、家庭属性和出行特性对学生出行方式选择的影响。模型分上下两层,上层为公共交通和私人交通方式的选择,下层为小汽车、摩托车、自行车及步行交通方式的选择;利用SPSS软件对模型进行标定和检验,分析各因素对学生出行选择的影响。结果表明:家庭收入对于上下层交通方式选择影响大,收入高的家庭,学生出行更倾向于选择私人交通方式;是否拥有公交卡对上层交通方式影响最明显,当学生拥有公交卡时,其选择公共交通方式是私人方式的38倍;家庭交通工具拥有量和是否有人接送是下层交通方式选择的主要因素,家庭小汽车数量增加或有人接送时,学生出行选择小汽车的概率增加。     

城市停车管理措施对市民出行方式选择的影响

为研究城市市民以通勤为目的的出行行为及其关键影响因素,设计 SP( stated preference)出行意向问卷调 查表,通过细致的调查获取不同出行情境下市民的出行方式选择数据。 建立出行方式选择的无序多分类 logistic 回归模型,解析城市停车管理措施对市民出行方式选择的影响程度。 结果表明,工作单位是否配备停车位和停车 费对市民出行方式选择的影响显著。 与工作单位未配备停车位的情况相比,工作单位配备停车位时市民更倾向于 选择私家车出行;而随着停车费的提高,市民选择私家车出行的比例逐渐减少,选择地铁和公交出行的比例逐渐增 加。 研究结论可为城市停车管理措施制订提供理论支持,也可应用于城市停车规划与管理、停车收费定价及效果 评价上     

多方式诱导信息对通勤者出行链的动态影响模型

为研究多方式诱导下通勤者的动态选择行为,采用效用理论和多阶段决策方法,以出行链感知效用最大化为目标,建立了通勤者单日内以家为起点和终点的出行链选择行为动态规划模型,并利用Dijkstra算法求解.将出行链分割为相互联系的单次出行,每次出行均包含出行前和出行中决策节点,在每个决策节点上实现交通信息的动态加载,并考虑通勤者对信息的信任度和学习过程,使模型可更准确地描述实际决策过程.算例结果表明:多方式诱导信息使每位通勤者的出行链实际效用平均增加0.88%;且信任度越高,通勤者获得的收益越大,越倾向于通过缩短出行链长度,选择地铁或停车换乘方式以规避交通拥堵造成的效用损失.      

基于家庭属性差异的大学生出行方式选择行为研究

为剖析家庭属性差异对大学生出行方式选择行为的影响，基于非集计理论，构建家庭属性差异的大学生出行选择多元Logit 模型. 根据四川省2 571 份大学生出行行为调查问卷，运用SPSS 软件标定模型参数，获取影响大学生出行选择的主要家庭属性因素，并进行敏感性分析. 结果表明：家庭平均年收入、经济净流对大学生出行方式选择有显著的影响；以航空运输为参考，家庭平均年收入、经济净流对公路运输方式选择的影响大于铁路运输；“祖辈替孙辈购买机票”的折扣票务形式可提高大学生选择航空出行的概率.     

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。     

固定租赁点的公共自行车出行路径分析

基于前景理论建立固定租赁点的公共自行车出行路径选择模型。通过分析出行选择的决策过程,选择以出行时间和步行距离为两个不同参照点,确定前景理论的价值函数和决策权重函数,获得不同路径决策下的前景值。并通过sp调查结果与前景理论的计算结果进行对比分析,说明前景理论对于固定租赁点自行车出行路径选择具有较好的描述性。表明通过固定租赁点公共自行车出行时往往更加倾向于选择出行起点到租车点以及还车点到终点步行距离较短的路径。     

风景区居民出行交通方式选择研究

为改善景区交通拥堵问题,研究景区居民出行行为,在石花洞景区展开居民出行特征问卷调查,分析景区居民出行需求和居民出行交通方式选择影响因素,并利用非集计模型构建景区居民出行交通方式选择预测模型。结果表明,景区居民出行交通方式选择受出行时长影响较大,家中有车居民在日常活动中更愿意驾车出行,男性居民出行更偏向于使用私家车,中青年尤其喜欢自驾出行,且以景区居民出行者的性别、年龄、出行目的、出行时间、私家车拥有量为影响因素的交通方式选择非集计模型预测精度较高,其中步行方式的预测准确率高达95.5%。     

基于前景理论与模糊综合评价的出行方式选择

为了改进现有出行方式选择模型,提高出行预测精准度,本文以前景理论与模糊综合评价为基础建立了居民出行方式选择模型。论文从居民的选择心理入手,确定了影响居民出行方式选择的五个因素并以此建立评价体系。在通过模糊综合评价对前一次出行过程进行总结的基础上,结合居民选择忠诚度和出行目的的多元化,以前景理论为主要方法建立费用函数,并将前一次出行费用作为参照点进行各出行方式前景值比算,从而确定当前出行方式。文章最后通过一个具体算例进行实证分析,结果表明:所建模型相对于现有的出行方式选择模型在预测精度上有着明显提高,且更为符合城市居民的出行习惯。     

有限理性视域下老年人出行方式选择巢式Logit模型

为研究老年群体出行方式选择行为，提高老年人出行便捷性和可达性，本文提出一种符合老年群体的出行方式选择模型。在传统Logit模型基础上，选择巢式Logit模型，改进模型中对出行者效用最大化的假设。以老年出行群体为研究对象，基于有限理性满意决策准则对模型进行假设，引入无差异阈值，构建有限理性巢式Logit模型。最后，以南昌市老年群体出行方式选择策略数据为例，采用双嵌套连续平均算法求解分析模型。研究结果表明：老年出行群体并不总是会选择出行成本最低的交通方式，其方式选择行为受其理性程度与个人倾向的影响；不同出行方式各巢间无差异阈值会相互影响，且随着无差异阈值的增加，各巢间方式选择概率逐渐趋于稳定；老年人的方式选择行为受其理性程度和个人倾向的影响，当出行成本差处于老年人能否做出有限理性判断的某个无差异区间时，选择公共交通概率随倾向系数的变化而改变，且随着倾向系数的增加而逐渐稳定。     

基于认知—行为理论的交通方式选择行为研究

为研究乘客在公共交通出行方式选择上的心理决策过程,结果显示引入认知-行为理论,以乘客心理认知作为交通方式选择的主要影响因素。首先,建立结构方程模型,提取表征乘客满意度的主要指标,并用满意度量化乘客选择公共交通出行时的认知信息;其次,以乘客满意度作为出行方式特性变量建立基于认知的logit模型;最后结合武汉市有轨电车T6线路乘客满意度调查数据,对提出的认知-行为理论进行实例分析。结果显示乘客满意度对公交出行方式选择决策具有重要作用,乘客满意度越高,其选择公共交通出行的概率越大。     

基于父母出行特性的学生出行方式选择研究

研究家庭成员出行方式对学生出行方式选择的影响,可以更有针对性地制定 学生出行需求管理策略.以学生出行为研究对象,将父母出行方式作为选择方程的因变 量,学生出行方式作为结果方程的因变量,运用Heckman Probit 模型建立基于父母出行方 式选择的学生出行方式选择模型,利用海宁市数据进行验证.结果显示,父母选择小汽车 出行对学生选择小汽车和电动自行车出行有显著正向影响;父母选择公交出行对学生选 择小汽车和步行出行有显著负向影响;父母出行方式对学生选择公交出行无显著影响; 小汽车拥有情况、是否有人接送、公交满意度和出行距离对学生出行方式选择影响显著.     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

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在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

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。     

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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.     

作为地铁接驳手段的公共自行车使用特性分析

本文以苏州公共自行车为研究对象,利用刷卡数据及问卷调查数据分析公共自行车作为地铁接驳手段的使用特性.研究发现,地铁型站点公共自行车的用车时长较短且较为离散,与其他类型站点有显著差异.在接驳地铁的出行者中,公共自行车经常使用者的平均学历较高,也非低收入人群.利用离散选择模型分析地铁接驳方式选择行为可知,接驳方式使用时间是最重要的影响因素,年龄、职业和出行目的等对公共自行车的选择均有显著影响.研究还发现,经常使用公共自行车的出行者在接驳地铁时同样也倾向于选择公共自行车,而不使用者则倾向于选择步行或公交车.     

基于活动的交通拥挤网络随机平衡分析

出行者为了在有限的时间内参与既定活动,并使参与活动的整个过程效用最 大化,倾向将多个目的的出行以链结方式进行,以减少出行时间.针对传统的网络配流模 型是基于单次出行的方法,在进行网络配流时,活动链各环节被单独分开,难以反映出行 者的出行选择行为.本文构造了一种基于活动的城市交通网络平衡分析方法,结合随机效 用理论,以活动链方式进行网络配流,使配流模型更符合出行者的实际选择行为.并将该 模型运用于道路拥挤收费策略的制定,克服了基于出行的网络平衡配流模型的一些缺点. 最后,通过一个算例对模型和算法进行验证.     

基于多项logit模型的老城区通勤出行方式选择研究

探讨了老城区通勤者出行方式的影响因素,依据2013年合肥巢湖市居民出行调查数据,将出行方式划分为自行车、电动车、公共交通和小汽车4种类型。采用多项logit模型分析4种出行方式与通勤者个体特征、家庭特征和出行特征之间的关系。结果表明,老城区通勤者个体特征和家庭特征对出行方式选择的影响与已有研究一致;当出行距离较短,出行时间相对较少,老城区通勤者更加倾向选择电动车出行。