城市家庭日常活动—出行交互制约机制研究

家庭内部的交互制约机制是解读个体活动—出行决策行为的重要视角.本文关注城市家庭多个成员间活动出行的互动关系,引入时间地理学制约观,认为家庭活动决策是"多人、多活动"交互制约下的决策行为,提出个人"活动制约度"和家庭"活动制约位"概念来描述家庭活动决策,并基于出行日志构建结构方程模型,侧重分析家庭成员间活动出行互动机理.结果表明,成员间的交互制约不仅影响个体活动出行选择,还会在个体之间相互传递并扩散到家庭活动模式上.家庭内部通过替代、互助等协作形式动态地平衡成员间的制约程度,最终确定出总体制约度最小的家庭活动出行模式.     

通勤制约度对儿童陪伴出行决策过程的影响

为了考察家庭通勤活动对儿童接送行为决策过程的内在影响机理,本文基于活动理论与时间地理学方法,应用昆明市居民出行日志调查的第一手数据,以家庭为分析单元,构建基于活动的二维时空出行链,剖析家庭中儿童陪伴出行的时空间特征及其典型接送模式;提出通勤制约度概念,量化家长通勤活动的时空间制约程度和相互影响程度,并建立结构方程模型.结果表明：当男女家长双方通勤制约度均衡时,相互制约影响强烈,家庭内部会优先选择制约度最小的接送模式,然后再根据家长与儿童出行路线的匹配程度来确定接送人员,接送工具决策处于整个决策过程的最末位.当男女家长双方通勤制约度不均衡时,家庭内部则优先选择通勤制约度低的家长接送儿童,再确定接送工具和接送模式,接送行为上升为家庭活动模式的优先考虑因素.     

基于活动的出行生成预测方法

出行生成预测是解决交通问题方法的基础,在四阶段法出行生成阶段运用基于活动的方法,以家庭为出行单位,分析家庭成员和家庭整体的出行链类型,构建出行生成预测模型。将模型参数分为家庭属性、活动类别和出行链特征3大类,建立家庭活动出行链选择结果的MNL模型,借助SPSS进行Logistic功能标定检验,通过实例应用说明基于活动的出行生成预测方法在四阶段法中的应用是可行的。     

基于时空推演的城市活动模型研究

回顾既有交通模型依赖数学优化求解而对实际出行活动解析不足,以及现状与未来互相独立的缺陷,提出利用大数据方法改进的可能性。建立了包含基础年人口合成模型、人口发展模型和职住变迁模型等模块的扩展的人口时空推演模型,实现个体属性在时空上的延续,为出行需求结果继承城市现状提供了条件。设计了包含出行链生成模型、目的地选择模型、个人活动组织模型和家庭成员活动协同模型等多个子模块的基于个体属性和城市活动模式的活动模拟器,实现对个人出行活动的模拟。实证研究表明,基于大数据的个体属性和城市活动模式的引入增强了出行活动的因果推断能力,避免了大规模的数学优化求解计算,模型结果更加符合城市实际;同时实现了未来对现状的继承,体现城市发展的延续性。     

迁居对家庭日常活动—出行行为交互机理的影响

居住地是家庭成员日常活动的主要起讫点,迁居会导致家庭日常生活空间重组,进而成为影响成员活动安排和出行模式的关键因素.本文以迁居家庭为研究对象,分别从个体和家庭两个层面分析迁居前后日常活动—出行行为的调整变化,以揭示家庭成员间的交互模式及其内在机理.研究表明:迁居对成员活动—出行行为的影响首先体现在通勤模式调整上,其次是在家务分担上.具体来说,当两个成员均受到职住错位影响时,双方在家务活动安排上交互强烈,家庭内部会通过替代或互助等互动模式来平衡通勤活动所受到的时空制约;当只有一方受到职住错位制约时,双方交互程度进一步降低,家务活动安排上表现出显著性别差异,男方较容易受通勤活动的影响而放弃承担家务活动;当双方均处于职住邻近状态时,双方交互程度最弱,家务活动常采用陪伴或联合等协作方式来完成.     

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.     

多方式交通信息下节假日活动链重构机理研究

多方式交通信息是影响节假日出行重构规律的重要因素.本文以节假日活动链为研究对象,基于分层决策理论探究多方式交通信息下节假日活动链的重构机理.利用 2012 年节假日出行行为调查数据,综合考虑出行者个人属性、信息属性及活动-出行行为的历史依赖性,构建了基于节假日活动链重构机理的结构方程模型.研究结果表明：多方式交通信息对节假日活动和出行行为有显著的负效应,出行者受信息影响越大,活动链的时空复杂性和结构复杂性越低.在多方式交通信息的作用下,节假日活动链的重构方向并不是随机变化的,而是在一定程度上依赖于过去的行为习惯,并朝着与之相关的方向发展.     

基于个体出行数据的公共交通出行链提取方法

公共交通个体出行信息的提取对掌握公共交通出行的时空特征,改善居民通勤出行效率具有重要意义.研究从公交刷卡数据、公交定位数据、轨道AFC数据等海量公共交通多源数据的关联匹配与处理方法入手,提出了公共交通出行链信息提取中,换乘关系判断、通勤行为判别及出行起讫点匹配的方法与规则,标定了出行链匹配阈值参数,建立了基于个体出行数据的公共交通通勤出行链提取模型.提取模型的准确度验证表明:出行链结构提取及通勤出行判别的成功率均达到100%,出行阶段起讫点匹配成功率为87.5%,准确性为97.1%,满足了公共交通出行特征提取的需求.该方法为公共交通通勤出行判别及基于个体的微观通勤出行时空特征的深入分析奠定了基础.     

迁居居民活动—出行行为选择机理研究

迁居居民日常活动—出行模式不仅是短期决策下的行为响应,更是长期生活中习惯、态度等因素的作用结果.本文基于时间地理学和计划行为理论,应用迁居居民活动日志调查数据,从外部时空制约和行为习惯两个方面考虑迁居居民出行行为的动态调整过程,构建了迁居居民活动—出行行为选择机理的结构方程模型.结果表明,在迁居事件作用下,居民活动—出行行为发生了巨大调整.具体而言,居民活动—出行调整过程中存在显著的层级决策序列,通勤活动的调整优于非通勤活动,且会制约着非通勤的安排,进而影响到不同类型的非通勤活动间的交互关系.其次,居民行为选择还受过去态度及偏好的正向引导作用,习惯影响次之,且迁居前各行为间存在的交互模式会进一步传递到现活动安排中,主要凸显在非通勤上.与此同时,外部时空制约和主观因素同时作用于现出行行为上时,外部制约会通过态度或习惯的影响来调整活动和出行模式,以维持或重构日常生活支持网.     

时间社会学视角下老年人对家庭出行行为的影响研究

为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响,本文从时间社会学视角出发,以昆明市有老年人家庭为分析单元,用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度,构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响,进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明：老年人家庭贡献度增加时,成员间在非通勤活动上的交互效用减弱;由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征,其在活动-出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长;与此同时,老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排,而男家长则优先考虑自由活动的安排.     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.     

基于竞争风险模型的居民活动-出行计划研究

对出行者活动-出行计划行为的研究有助于进一步解析出行者的行为决策机理,也是制定和实施交通管理政策的前提.本文扩展了传统的基于单一删失事件的生存风险研究,将竞争风险模型应用于出行者活动时间分配行为的研究,基于吉林市居民出行数据的分析,提取出行者制定活动计划的影响因素,通过敏感性分析,解析出行者在连续时间轴上活动参与类型与活动持续时间的联合选择过程.结果表明：出行者N次与N+1 次活动之间存在相互联系、相互制约关系,且关系强度又随着参与活动类型的不同而存在显著差异,竞争风险模型能有效应用于这些差异性的分析,丰富和扩展了出行行为的分析理论与方法.     

老年人日常家务活动出行模式及影响因素

为深入了解不同类型老年人的出行需求及其活动模式特征,进而创造出适宜老年人活动出行的交通环境,以2011年昆明市居民出行调查为第一手资料,建立"与子孙同住的老年人家庭居民出行"数据库。基于活动理论,建立老年人日常家务活动出行影响机制的结构方程模型。结果表明:与其他成员相比,老年人的家务活动出行行为特征表现为短距离出行和步行居多,时长和频率均偏高,老年人的年龄和儿童对老年人家务活动出行存在显著影响,但性别因素并不显著。进一步分析发现,老年人承担家务活动的情况并不直接受到其他成员通勤活动的影响,成员的通勤活动是通过对自身家务活动的制约再间接影响老年人家务活动模式;而家庭成员与老年人间家务活动的替代效应在家务活动出行时间和家务活动频次上体现得更显著。     

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.     

时间社会学视角下老年人对家庭出行行为的影响研究

为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响，本文从时间社会学视角出发，以昆明市有老年人家庭为分析单元，用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度，构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响，进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明：老年人家庭贡献度增加时，成员间在非通勤活动上的交互效用减弱；由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征，其在活动—出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长；与此同时，老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排，而男家长则优先考虑自由活动的安排.     

基于支持向量机的出行链活动类型识别研究

基于支持向量机理论对出行链活动类型的识别方法进行了研究. 首先对居民出行的时间序列位置信息做数据预处理,提取出行链的出行过程和活动地点信息,并结合地理信息系统（GIS）提取活动的备选类型;然后从出行链和活动的时间和空间因素提取活动类型识别的特征,形成特征向量作为分类器的输入,并建立基于支持向量机的两两分类器,采用分类器投票的方法从备选集中选择活动的类型;最后利用模拟数据和交叉验证的方法对两两分类器进行训练检验,分别从高斯径向机核函数和多层感知器核函数的角度分析活动类型识别率. 结果表明：在两两分类中,高斯径向机核函数的最高识别率为99%,最低识别率为62%;多层感知器核函数的最高识别率为97%,最低识别率为54%.     

通勤出行方式-出行链模式联合选择模型

以单个通勤出行者为研究对象,构造基于广义极值理论的Cross-Nested Logit模型,分析了通勤出行方式和出行链模式联合选择行为.模型以通勤出行方式选择子集和出行链模式选择子集的组合为选择集,描述了在出行者社会经济属性、居住地和工作地区位、工作活动属性影响下的出行方式和出行链模型联合选择行为,能准确刻画两个选择维度之间的相关关系.利用居民出行调查数据完成模型标定.研究表明,通勤出行方式和出行链模式选择之间有显著的相互影响,出行者性别、家庭收入、家庭结构、家庭交通工具、工作活动作息时间、居住地和工作地区位是重要影响因素.当上述因素发生改变时,出行者会优先调整其出行链模式而非出行方式.     

基于时间地理学的居民活动空间测度方法研究

活动空间能够反映居民受到的时空制约以及移动自由度，对分析居民出行行为有重要研究意义.本文基于时间地理学理论，强调时间维度对个体活动空间的重要塑造作用，引入活动持续时间作为权重因子，构建了活动空间的时空重心测度模型，提出“偏移度”“扩展度”两个概念来量化个体活动空间，并与传统空间中心测度方法进行对比分析，最后，以昆明市居民调查数据进行实例验证.结果表明，活动空间是由时间和空间两大要素共同决定，当存在出行距离大于4 km以上，偏移度对空间测度的修正程度约为5%~15%，时间要素对活动空间的影响程度变得较为敏感.     

基于NL-累计前景理论的出行方式选择预测模型研究

为改进效用理论在个体风险偏好、非完全理性决策、方式整体效用等方面的表述局限,联立出行方式与出发时段构建双因素出行方案,并建立基于巢式 Logit(NL)-累计前景理论的出行方式选择预测优化模型.通过累计前景理论将 NL模型所获方案客观效用及选择概率主观化,构建累计权重函数、价值函数并以前景值的形式描述出行方式对出行者的实际感知价值,最后通过调查数据进行建模与验证.结果表明,与仅基于 NL模型进行的方式预测相比,所建模型综合命中率从74.8%上升至85.2%,各方式预测命中率更为均衡.     

基于WIFI数据的城市轨道交通乘客出行时空轨迹推定

针对复杂轨道交通网络环境中乘客出行路径选择与站内走行行为的问题,传统方法由于缺乏时空维度的详细数据,所得结果与实际情况易存在偏差。城市轨道交通网络WIFI信号的逐渐覆盖和移动终端数量的持续增长,提供了大量无线定位信息资源。为实现乘客出行时空轨迹的精准化识别,利用轨道交通网络范围内的WIFI信号数据,建立基于乘客完整出行链的轨道交通超级网络,提出基于改进的接收信号强度指示(RSSI)定位算法的乘客出行轨迹推断模型。通过实验测试验证了该方法的可靠性,结果表明:该方法能更为准确地推断乘客在城市轨道交通网络及车站内的综合出行过程,可为城市轨道交通客流分析、票务清算等提供理论与技术支持。