Exploring the propensity to perform social activities: a social network approach

Conceptual and empirical models of the propensity to perform social activity–travel behavior are described, which incorporate the influence of individuals’ social context, namely their social networks. More explicitly, the conceptual model develops the concepts of egocentric social networks, social activities, and social episodes, and defines the three sets of aspects that influence the propensity to perform social activities: individuals’ personal attributes, social network composition, and information and communication technology interaction with social network members. Using the structural equation modeling (SEM) technique and data recently collected in Toronto, the empirical model tests the effect of these three aspects on the propensity to perform social activities. Results suggest that the social networks framework provides useful insights into the role of physical space, social activity types, communication and information technology use, and the importance of “with whom” the activity was performed with. Overall, explicitly incorporating social networks into the activity–travel behavior modeling framework provides a promising framework to understand social activities and key aspects of the underlying behavioral process. Juan Antonio Carrasco a PhD candidate in Civil Engineering at the University of Toronto, holds a MSc degree in Transportation Engineering from the Pontificia Universidad Católica de Chile. His doctoral research explores the relationships between social networks, activity–travel behavior, and ICTs. His research interests also include microsimulation, land use-transportation, and econometric modeling. Eric J. Miller is Bahen-Tanenbaum Professor of Civil Engineering at the University of Toronto where he is also Director of the Joint Program in Transportation. His research interests include integrated land-use/transportation modeling, activity-based travel modeling, microsimulation and sustainable transportation planning.     

先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响研究

目前研究先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响主要集中在对路径选择行为的影响上,而忽略了对出行者出行终点和交通方式选择的影响。假定路网中的出行者一部分装有信息装置,另一部分没有装信息装置,利用离散选择理论中的层次选择结构模型和交通规划理论中的随机均衡方法,研究了先进的旅行者信息系统对出行者终点选择,方式分担和路径选择行为的综合影响,建立了一个与网络均衡条件等价的数学规划模型,设计了模型的求解算法,并用一算例分析了市场渗透率和信息质量对出行者选择行为的影响。     

省域公路网管理系统信息可视化研究及软件设计

针对我国公路目前在管理上存在的问题,本文提出省域公路网管理系统的目标及总体框架,运用GIS技术,对系统功能模块进行了设计,建立了公路网管理所需的基础信息数据库,提出了省域公路网管理系统信息可视化软件的设计方法。     

第三方汽车物流企业的信息化建设

引言进入21世纪以来,我国已经逐步成为汽车生产和消费大国。丰田、大众及通用等国际汽车巨头纷纷落户中国,国内汽车厂家也都加快发展步伐,中国的汽车产业已经进入了竞争空前激烈的时代。在这场没有硝烟的战争中,降低成本和快速响应市场需求变化成为取得胜利的重要条件。因此,作     

ITS交通数据管理的方法设计及技术实现

如何将现有的各种交通空间数据源,通过交通信息化中成熟的标准化数据交换格式的方法与技术,做到将多源、多格式的交通信息支持ITS的运行,已经成为摆在我国ITS建设面前迫在眉睫的问题。为此,在分析我国ITS交通数据的特点及其对数据库管理系统的要求的基础上,同时结合国内外的技术现状,探讨并提出了基于GDF4.0规范的交通数据管理模式。在方法设计中,对近来欧洲ITS中通用的导航规范GDF进行了研究、修改与设计,以适应我国的ITS信息平台的数据建设要求。同时,进行了部分的验证,表明了其技术的可行性。     

车载路径与导航系统实例研究

提出了车载路径与导航系统的框架,给出了该系统在长春试验的详细报告。在本次试验中,课题组验证了该系统的几个关键部分的可用性,如行程时间预测,最优路径规划和引导,GPS/DR/MM组合定位和诱导方式等。试验结果是有益的效果与问题并存。最后,分析了这些问题的原因与解决方法以及车载路径与导航系统在中国的发展前景。     

基于GIS的城市交通网络数据模型研究

针对城市交通需求预测中交通网络数据建模的特点和难度,提出了一个基于GIS的交通网络数据模型,并设计了模型的具体内容包括数据库表结构、交通网络拓扑结构表示法等。数据库表按节点、路段、转向、OD对以及交通区这5种网络基本要素分类设计。城市交通网络拓扑结构包括节点-路段和路段-转向两部分,前者采用邻接表来表示,后者则采用邻接表的拓展形式-路段邻接表。该模型集拓扑数据、空间数据和属性数据于一体,充分发挥了GIS和数据库技术的优点,并可表示出完整的节点-路段-转向拓扑关系,为计算机辅助城市交通需求预测奠定有效、详细的数据基础。     

基于GPS、GIS技术的桥梁结构健康监测与管理信息系统

分析了GPS、GIS技术在桥梁结构健康监测与管理系统中应用的可行性,对基于GPS技术、GIS技术、数据库技术和网络技术为一体的桥梁结构健康监测与管理信息系统进行了研究,并对其实现机制进行了较为详细的阐述。     

城市交通流信息相似性分析与研究

信息处理日益成为智能交通系统发展中的一个重要环节，它要求智能交通系统不断集成新的信息技术以实现信息的采集、融合、组织和处理。生物信息技术在ITS信息处理中的应用成为其中新兴的研究方向。为证明交通信息具有生物遗传属性，本文定义了相似系数及波动系数作为交通流的相似性判据，并对城市交通流单点流量信息在时间轴上的相似性进行实验与数据分析，从而证明了其相似性的存在。文章还对该特性在交通流信息处理中的几种可能应用进行了分析和讨论。     

GIS在公路管理中的应用

随着我国公路里程的快速增长，传统的管理手段已经日益显得效率低下，本文介绍了GIS的强大功能以及它在公路管理中的应用，指出一旦将GIS引入公路管理将对日常建设、规划、养护等工作带来极大的效率提升。