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.     

大连新建地铁对公交出行选择的影响

为了分析城市新建地铁项目对居民公共交通出行的影响,改善公交服务水平,提高公共交 通的分担率,针对大连市新建地铁线路展开研究。以大连市地铁1 号线沿线站点作为研究区域, 采用SP （Stated Preference） 调查方法,收集了300 名地铁沿线居民对常规公交以及新建地铁两种 出行方式的选择数据。通过建立二项Logit 模型,分析出行成本、换乘时间等选择方案特性变 量,出行特性变量以及出行者特性变量对于居民出行方式选择行为的影响,并计算弹性值及模型 精度。结果表明,通过调整出行成本及换乘时间可有效提高地铁分担率。由此提出相关政策建 议：对于出行成本,可从出行者年龄及出行次数两方面制定不同的优惠政策;对于换乘时间,可 从提高可达性、完善购票系统以及调整发班频率三方面进行改善。     

基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.     

基于偏好顺序集的非补偿式铁路旅客选择行为估计方法

精细化需求预测是铁路提高收益的重要基础.本文考虑了铁路产品属性对于旅客选择行为的影响,构建具有一定偏好顺序的产品集合来表征不同类型的旅客.在此基础上,利用客票存根及余票数据,建立预售期内旅客选择过程的极大似然函数,求解得到不同旅客类型的出现概率.首先通过仿真算例验证了模型的计算可行性,然后通过实证数据,估算了北京南至上海虹桥方向不同旅客类型在各时段的出现概率,进一步统计得到旅客在不同时段下铁路旅客buy-up行为概率及属性敏感度的变化,并提出一些可用于优化售票策略的建议.     

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.     

基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测

随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.     

港口与运输方式及陆港联合选择的巢式Logit模型

为刻画托运人对港口、运输方式及陆港的联合选择行为,将港口费用、等待时间、班轮频率、货物价值、单次运量、运输成本、运输及通关时间、准班率、陆港服务作为效用变量,构建港口选择位于上层、运输方式及陆港选择位于下层的巢式Logit模型.基于辽宁部分城市集装箱托运人的RP/SP调查数据,对模型参数进行估计和检验.结果表明,低运量倾向选择公路运输,托运人对多式联运的运输成本、运输及通关时间比公路运输的更重视,对公路运输的准班率比多式联运的更重视,陆港服务对多式联运具有显著正向影响,巢式Logit模型比MNL模型具有更优的统计学特征.     

中子倍增公式在连续提棒事故瞬态特性模拟中的应用

通过中子倍增公式建立模型,分别计算船用核动力反应堆在低功率和高功率运行时发生连续提棒事故后的各主要参数的变化,并将计算结果与三维实时仿真软件计算结果进行比较。结果表明,计算结果与三维实时仿真软件计算结果比较符合,可为事故的处置提供依据。     

交通调查者行为效应分析

交通调查者的行为对获取真实、有效的交通运输系统原始数据起着关键性作用.通过对调查者行为的影响因素进行分析,依据行为学理论解释交通调查者的行为机理,并提出交通调查者的行为效应模型,具有十分重要的意义.     

Within day rescheduling microsimulation combined with macrosimulated traffic

The concept of rescheduling is essential to activity-based modeling in order to calculate effects of both unexpected incidents and adaptation of individuals to traffic demand management measures. When collaboration between individuals is involved or timetable based public transportation modes are chosen, rescheduling becomes complex. This paper describes a new framework to investigate algorithms for rescheduling at a large scale. The framework allows to explicitly model the information flow between traffic information services and travelers. It combines macroscopic traffic assignment with microscopic simulation of agents adapting their schedules. Perception filtering is introduced to allow for traveler specific interpretation of perceived macroscopic data and for information going unnoticed; perception filters feed person specific short term predictions about the environment required for schedule adaptation. Individuals are assumed to maximize schedule utility. Initial agendas are created by the FEATHERS activity-based schedule generator for mutually independent individuals using an undisturbed loaded transportation network. The new framework allows both actor behavior and external phenomena to influence the transportation network state; individuals interpret the state changes via perception filtering and start adapting their schedules, again affecting the network via updated traffic demand. The first rescheduling mechanism that has been investigated uses marginal utility that monotonically decreases with activity duration and a monotonically converging relaxation algorithm to efficiently determine the new activity timing. The current framework implementation is aimed to support re-timing, re-location and activity re-sequencing; re-routing at the level of the individual however, requires microscopic travel simulation.