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。     

城市小汽车用户公交使用的影响因素分析

引导小汽车用户使用公交有助于缓解城市交通拥堵和推动交通领域节能减排。采用昆明市小汽车用户出行调查数据,基于随机森林模型探究建成环境、公交服务质量、个人社会经济属性对小汽车用户公交使用的影响。研究表明：建成环境是影响小汽车用户公交使用的最重要因素,相对重要性之和为53.7%,路网密度、土地利用混合度、居住区位、公交站点数量与小汽车用户公交使用密切相关;个人社会经济属性相对重要性之和为24.9%,家庭年收入变量相对重要性最高(5.2%);公交服务质量相对重要性之和为21.4%,分别为便利性(5.8%)、舒适性(5.6%)、可靠性(5.2%)、安全性(4.8%);建成环境对小汽车用户公交使用具有非线性影响且非线性影响在不同收入水平的小汽车用户之间存在差异。研究结果有助于更好理解小汽车用户的公交使用行为,从而采取针对性策略促进小汽车用户使用公交。     

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.     

考虑群体异质性的建成环境与老年人慢行出行关系研究

健康老龄化背景下，慢行出行是提升老年人身心健康、生活品质的重要方式，而建成环境是影响老年人慢行出行的重要因素。本文以2013年南京市老年人出行实测数据为基础，利用潜在类别聚类方法对老年群体进行异质性分析，分类建立随机森林模型研究建成环境指标对不同老年群体慢行出行时间的重要度影响及两者之间的非线性关联。研究结果表明：以性别、是否退休、学历、家庭收入以及学龄前儿童这5个类别变量作为外显变量，可将老年群体划分成两类，各自建立的老年人慢行时间模型整体拟合优度较好；其中，影响第1类老年群体的关键建成环境变量有慢行路网密度、交叉口数和地铁站邻近度，第2类老年群体慢行出行时间的影响因素主要有地铁站邻近度、慢行路网密度和住宅密度，另外同一建成环境指标对两类老年群体慢行出行时间的非线性关联也不相同。研究结果可为制定差异化的老年宜居环境优化政策，提升老年人生活品质以及实现健康老龄化提供理论依据。     

建成环境对居民出行方式选择影响效应的异质性研究

为了分析研究建成环境对家庭不同成员出行方式选择行为影响效果的异质性,基于南京市居民出行调查数据和城市总体规划土地利用及公共交通系统现状信息,分别构建了以居民出行方式选择行为为因变量的经典计量模型和空间误差模型。对比两个模型的拟合优度发现,后者在拟合慢行和公交出行方式行为中可以有效提高模型的准确度。在对比建成环境对家庭不同成员出行方式选择行为的影响中,得出土地利用的多样化、公共交通服务水平的提高可以有效减少小汽车的出行次数,但这种影响仅仅作用在非户主家庭成员身上;此外模型结果还对停车换乘发展模式的可行性提供了理论依据,同时也从道路设计的角度提出了构建友好出行环境的重要性。     

基于机器学习模型的建成环境对小汽车拥有行为的影响

为分析家庭小汽车拥有行为，同时考虑居住地和工作地建成环境的影响，构建梯度提升迭代决策树(GBDT)模型；分析社会经济属性，居住地、工作地建成环境属性对小汽车拥有行为的影响程度，并基于长春市居民出行调查数据进行实证研究.结果表明：3类影响因素中，社会经济属性对小汽车拥有行为的影响最大(58.95%)；职住地建成环境属性均对家庭小汽车拥有行为具有显著影响，且居住地建成环境影响(23.77%)高于工作地建成环境(17.28%)；职住地建成环境属性中，除居住地交叉口密度，工作地到中央商务区(CBD)距离及公共交通站点密度外，其他建成环境属性对小汽车拥有行为的影响均大于5%.因此，有必要同时优化职住地的建成环境来抑制小汽车拥有量的增长.     

老年人日常出行的出发时刻选择研究

利用比例风险模型,构建了老年人出行出发时刻选择模型,并利用北京市第三次全市居民出行调查数据,对模型进行了回归分析.回归结果表明:老年人个人和家庭属性、出行属性、采用的交通方式等12个特征变量对老年人出发时刻的选择有不同程度的影响;12.5%和24.1%的老年人选择在7:00以前和10:00以后出行;69.5%的老年人选择8:00之前出行进行休闲锻炼,以休闲健身为出行目的的老年人的出发时刻相对较早.     

���������˳�����Ϊ��������

以北京2005年出行调查数据中部分老年人个体出行行为信息为对象，分析比较了老年人个体出行行为与19-60岁的对比群体在出行率、出行时间、出行距离、出发时间、出行方式及出行目的等方面的特征，分析了老年人出行行为随年龄变化的规律，比较了城八区与远郊区县老年人出行行为的差异，研究了老年人基于家的出行链的出行特征与出行行为属性。研究表明，61-65年龄段老年人出行特征与对比人群的19-60年龄段差异不大，老年人出行率略低于对比人群，出行方式以步行为主，机动化水平明显低于对比人群；老年人出行距离随年龄急剧下降，性别、有无配偶、家庭结构等因素对老年人出行选择行为有显著影响。     

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.     

考虑空间异质性的短距离出行方式选择研究

促进城市居民短距离出行方式由机动车向慢行交通转移,对缓解机动化出行造成的交通拥堵和环境污染至关重要。基于昆明市居民出行调查数据和建成环境数据,利用地理加权逻辑回归模型探究了出行者社会经济-人口属性、出行属性与建成环境对短距离出行中小汽车和慢行交通方式选择的影响。研究表明：地理加权逻辑回归模型拟合结果优于全局回归逻辑模型。交叉口密度、道路网密度、人口密度、总POI密度、离退休人员和通勤出行在总体上对短距离出行中的小汽车使用起到负向影响,到CBD距离在总体上起到正向影响,但这些变量的影响具有显著的空间异质性,在不同区域表现出相反的作用。此外,男性、个体经营者、30岁以下、大专及以上、家庭收入越高的群体更倾向于在短距离出行中使用小汽车,而购物和娱乐出行更倾向采用慢行交通方式。     

建成环境对老年人出行行为影响的空间异质性

随着积极应对人口老龄化战略的提出，老年人成为亟需关注的重要群体.为弥补现有交通出行研究多关注建成环境对老年人出行行为全局影响的不足，融合2011年香港特区政府组织的大规模交通习惯调查数据、地理数据和谷歌街景图像数据，测度老年人出行倾向和多个建成环境变量，建立三层随机截距（一层：个人，二层：家庭，三层：社区）二元logistic回归模型和地理加权二元logistic回归模型，分析建成环境与老年人出行倾向的复杂关联关系，并借助ArcGIS平台对关联关系进行可视化.研究结果发现：人口密度、土地利用混合度、交叉口密度和绿视率正向影响老年人出行倾向；地铁可达性和公园可达性的影响不显著；建成环境要素对出行倾向的影响存在空间异质性；土地利用混合度对出行倾向的局部影响是双向的，在城市西部为正向，而在城市东部为负向.     

老年人公交出行特征及引导策略研究综述

全世界范围内老年人口比重正在快速增长,这一群体的出行需求受到社会各界越来越多的关注。老年人的自然衰老过程伴随着身心健康水平的下降,这些变化可能对其的出行产生重大影响,因此,老年人的出行行为相比年轻群体产生了较大变化。在中国,公交作为一种低成本、大运量的交通工具,成为老年人的主要出行方式之一,研究老年人公交出行的特征,有助于深入了解老年人公交出行需求。本文从老年人公交出行当前发展现状出发,围绕老年人公交出行特征、影响老年人公交出行的因素、老年人公交出行满意度、老年人公交出行引导策略等四个方面对老年人公交出行的研究现状进行了综述并指出现有研究的重点。老年人出行行为方面,公交IC卡数据和问卷调查数据被广泛应用于老年人出行目的、频率、时空特征等问题的统计分析,但对其出行机理的研究有限。影响老年人公交出行的因素主要集中于探究个人属性（年龄、性别、健康状况、经济水平、家庭结构等）和环境因素（天气、地形、城市用地、服务设施、政策等）。在老年人公交出行满意度方面,由于身体机能下降的原因,老年人更加关注公交出行的舒适性、便捷性和安全性。老年人公交出行引导策略方面,众多城市通过出台相关政策法规、改善公交出...     

影响老年人公交出行便捷性的个体与建成环境要素

针对既有研究多关注于公交站点和交通枢纽等相关交通基础设施的空间布局，亦或是地形和气候等自然环境因素，而较少从建成环境支持系统的整合性框架视角辨析其对老年人公交出行便捷性的影响，本文通过构建建成环境与老年人公交出行便捷性的多阶层线性模型，甄别影响老年人公交出行便捷性的关键性个体与建成环境要素。研究发现：年龄增长对老年人公交出行便捷性的制约明显，受教育程度和居住年限可以缓解因生理性衰弱导致的老年人交通环境适应能力不足，男性老年人较女性老年人公交出行便捷性感知更强，而空巢与否无显著相关性。连通路径层面的交叉口密度、路网密度、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)及公共服务设施密度是影响老年人公交出行便捷性的关键性建成环境要素，其中，交叉口密度会加剧年龄和居住年限属性对老年人公交出行便捷性的限制，而路网密度具有正向调节作用；公共服务设施对男性老年人群体更具影响，受教育程度越高的老年人群体则表现出对连通路径NDVI的更高品质要求。     

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.     

自动驾驶影响下的出行行为研究综述

从小汽车出行总需求、出行方式选择、在途时间利用三方面梳理了自动驾驶影响下的出行行为研究现状,分析了用于研究自动驾驶对出行行为影响的数据基础与研究方法,总结了影响自动驾驶环境下出行方式选择的关键因素,指出了出行行为研究存在的问题和未来发展方向。研究结果表明:出行总需求的相关研究主要关注当前服务不足人口的潜在出行,大多通过需求假设分析潜在的变化,在假设的可靠性和结果的准确度方面还存在不足;出行方式选择的相关研究显示车辆服务和出行属性、社会人口和家庭属性、出行习惯属性、居住地和环境属性、个人心理和偏好属性等是影响出行方式选择的关键因素,考虑到不同的研究对象、场景设计与分析方法,性别、年龄、持有驾照、家庭结构等因素对出行行为的具体影响还有待进一步检验;人们对自动驾驶时代在途时间利用的方式和受益程度的认知存在较大的不确定性与异质性,亟需理论模型来进一步讨论潜在的时间利用变化;基于自动驾驶对出行行为影响相关研究的局限性,提出了建立自动驾驶汽车的规范化描述和丰富数据采集方式,开展横向与纵向对比研究,加强各影响因素异质性的考量,辨析自动驾驶时代各类出行行为间的相互影响机制的改进方向。      

社会互动效应下通勤者出行方式选择行为研究

将"无节制使用私家车出行"视为一种社会困境,将通勤者群体作为研究对象,构建考虑社会互动效应的出行方式选择行为模型,使用问卷调查方法收集资料,分析集体行为的多重均衡状态.利用阈值理论分析集体行为实现均衡转移的临界值,进而对消除劣势均衡所应出台的政策干预进行定量评估.研究发现:在进行出行选择时,个体之间存在着强社会互动;通过政策干预使个体选择公共交通出行的效用增加量略大于0.695时,原本僵持在劣势均衡的公交出行比例(13.1%)会转移至多数人选择公交出行(72.3%)的优势均衡状态,从而缓解社会困境.研究结果对于交通管理政策及措施的制定有一定的参考价值.     

考虑心理潜变量的城市轨道站点接驳方式选择行为研究

本文以计划行为理论为基础框架,从出行者使用接驳工具的经验和对接驳工具属性评价两个维度分别引入出行习惯、感知态度两类潜变量,构建城市轨道站点接驳方式选择意向的多指标多因果模型,探究城市轨道站点接驳方式选择意向的影响因素及其作用路径,并在此基础上结合巢式Logit模型构建混合选择模型,探究出发端与到达端接驳方式选择行为的影响因素及其影响机理。结果表明：行为习惯潜变量直接影响接驳方式选择意向,感知态度对步行、共享单车接驳选择意向具有直接影响;显著影响接驳方式选择意向的可观测变量有学历、车辆保有情况、收入情况、接驳距离及出行人数;相较于慢行交通与道路公共交通,私人小汽车、电动车的有无对私人交通方式接驳选择行为影响较大;学历和职业等个人社会经济属性,出行目的和出行人数等出行属性,以及主观规范和行为意向等心理属性对出行者城市轨道出发端和到达端接驳方式选择行为均有显著影响;相较于到达端,出行费用、主观规范及行为态度对出发端接驳方式选择行为的影响更大,且出发端接驳方式选择对到达端的接驳决策行为具有影响。     

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。     

基于面板数据Mixed logit模型的自动驾驶选择行为分析

为准确把握自动驾驶环境下出行方式选择规律,引入面板数据Mixed logit模型分析在自动驾驶环境下表征出行者个体社会经济属性的年龄、收入、受教育程度等变量和表征出行方式特性的出行成本、等待时间、在途时间等变量对出行方式选择行为影响作用机理.利用新加坡自动驾驶出行意愿调研获得150位受访者在7个不同情景的1050个选择意愿有效样本数据,构建自动驾驶环境下出行选择行为模型.结果显示:模型卡方检验p值小于0.000说明模型具有较好的适用性;参数估计结果显示人群中不同个体对出行成本、等待时间、出行时间存在较强异质性;边际效应分析显示随着年龄增大选择自动驾驶、公交和步行出行概率增大选择网约车概率降低,当出行成本、出行时间、等待时间增加一倍将使选择自动驾驶出行概率降低近4.0％.     

后悔理论视角下的出行选择行为(英文)

应用随机后悔最小化理论与随机效用最大化理论,分别建立RRM-MNL模型和RUM-MNL模型研究了出行方式选择行为。在模型参数、拟合优度方面对2个模型进行了比较,应用直接弹性分析了在交通管理措施评价方面的区别,并通过城际出行方式中的飞机、火车、长途汽车、小汽车4种出行方式数据进行实际验证。分析结果表明:相比于RUM-MNL模型,RRM-MNL模型能够描述在多属性方案选择过程中的部分补偿性决策行为和折衷效应,能更真实地反映实际出行行为选择过程;等待时间、出行时间和出行费用对飞机、火车和长途汽车3种出行方式的选择概率都具有弹性;在RRM-MNL模型中,等待时间对3种方式的弹性值分别较RUM-MNL模型的低7.30%、13.14%和7.70%。可见,对于同一属性变量,出行者具有不同的选择偏好,会表现出不同的选择行为。