考虑共享汽车的高铁站接驳交通出行方式选择影响因素

为研究共享汽车作为高铁站接驳交通出行方式的可行性,在大连北站、长春西站和哈尔滨西站3个高铁站的候车厅内对出行者随机抽样,进行行为调查(Stated Preference,SP)与意向调查(Revealed Preference,RP)的组合问卷调查,并建立多项离散选择模型(Multinomial Logit Model...     

基于车载OBD数据的小汽车出行特征分析——以北京市为例

小汽车出行特征是城市道路网运行的重要影响因素之一。采集小汽车出行数据并深入分析其出行行为特征,是引导小汽车出行方式转变、降低机动车使用强度的重要条件,能够为交通精细化管理和政策制定提供支持。基于车载OBD可采集到的小汽车出行数据和轨迹数据,提出小汽车出行特征分析方法,得到出车率、出行次数、出行距离等量化指标,分析不同阶段、不同区域、不同政策下的出行指标变化特征。利用大数据分析方法对出行规律深层挖掘,进一步获得用户画像、路网非直线系数等交通特征。分析结果表明,车载OBD数据能够较好地反映小汽车出行行为特征,并对交通需求管理政策的实施效果做出定量评价。     

中国大城市交通问题的空间解读与对策

城市交通大多从城市人口平均特征出发进行研究。然而在市场的作用下,受收入、职业等因素的影响,不同社会阶层在城市空间中的居住和就业选址(城市的社会空间)存在差异。这是改善公共交通服务、缓解交通拥堵等很多大城市交通问题的根源之一。从中国快速城镇化过程中大城市新增人口和中低收入人口的居住空间分布入手,分析大城市通勤出行距离快速增长导致的交通拥堵、公共交通服务水平提高困难等大城市交通问题的成因。提出大城市空间应基于分区模式构建多中心的城市空间,并提出对应的交通系统,实现大城市交通低碳和公平的目标。     

交通信息影响下出行者出行选择行为特征的实验研究

近年来,交通拥堵已成为困扰我国各大城市的难题。随着信息技术的高速发展,不少学者提出构建出行者信息系统(ATIS)来解决城市交通问题。然而ATIS能否切实改善城市交通状况,以及出行者接收ATIS提供的信息后会做出怎样的反应依然是现阶段亟待研究的问题。实验室实验具有良好的可控性,因此本文通过真人对照实验来探究上述问题。实验结果显示,交通信息的反馈对于出行者群体行为并无显著的影响,但对个体策略改变行为的影响较为明显。进一步地,本文对出行者的策略响应模式进行分析,发现交通信息在一定程度上会增加个体选择行为的复杂性。     

两轮电动车市场规模将达千亿,新国标加剧行业洗牌

近年来,随着城市智慧出行概念的火热,两轮电动车市场不断发展。雅迪、新日、小牛电动相继上市,一些单车企业也开始向该领域进军。不过,随着新国标的实施,两轮电动车市场迎来洗牌。伊维经济研究院统计数据显示,截止到2018年年底,中国电动自行车保有量达到2.9亿辆,并预计这一数据到2023年将突破3.5亿辆。从产量上来看,2013年之前中国电动自行车产量一直处于快速发展的阶段,2013年之后市场增速逐步放缓进入成熟阶段。     

考虑出行环境的居住满意度结构方程模型

为解决居住满意度缺少定量涵盖出行环境的问题,从出行环境、地理区位、社区环境、住房条件4 个维度提取居住满意度的影响因素,构建涵盖5 个潜变量、21 个测量变量的居住满意度结构方程模型,描述出行环境对居住满意度的影响及相互作用关系. 结果表明：出行环境、地理区位、社区环境、住房条件对居住满意度均有显著的正向影响,地理区位对出行环境也存在显著的正向影响;各维度总的影响效应呈现出地理区位(0.913),出行环境(0.877),社区环境(0.748),住房条件(0.532)依次递减的趋势,但出行环境对居住满意度的直接影响最大,其值为0.887.     

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。     

基于手机信令数据的城市通勤出行特征研究

通勤交通出行特征是研究城市交通规划的重要数据基础,如何有效提取通勤出行特征成为研究城市居民通勤出行的关键。文章通过分析手机信令数据特性和通勤出行特征,利用手机信令数据挖掘的相关技术,建立通勤出行特征提取模型并进行实例研究,与传统的居民出行调查分析进行对比,验证利用手机信令数据进行通勤出行特征研究的可行性。     

非集计模型在公交出行方式选择中的应用

提出一种基于多元非集计(multinominal non-aggregation logit,MNL)模型的公交出行方式的选择方法。分析城市公共交通中应用最普遍的公交车、快速公交及轨道交通3种公交方式的特性,结合目前居民出行特性预测方法的特点,考虑影响城市居民选择乘坐各种公共交通出行方式的影响因素,建立城市居民公交出行方式选择的MNL模型。以广州市2014年出行调查数据为依据,标定MNL模型参数,计算得到的2014年广州市轨道交通、公交车、BRT出行方式的分担比例与实际结果的误差小于10%,该模型可为未来城市公共交通方式选择模型的研究提供借鉴。     

非正常情况下地铁乘客应对行为规律调查研究

为了提高轨道交通系统的服务水平和安全可靠性,优化地铁应急资源的配资和布局,需要掌握非正常情况下地铁乘客的出行行为特征,准确预测异常发生后的网络客流重分布情况。本文首先分析了典型情况下地铁乘客可能的行为选择和出行流程,然后采用问卷调查和统计分析的方法,对苏州市轨道交通乘客的构成特征和故障应对行为特征进行了分析研究,接着通过相关性分析得出了影响乘客行为选择的主要因素,并依据数据的变化趋势定性描述了各因素的影响规律,其结果可供应急处置决策提供参考。