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.     

电动自行车交通发展的主要趋势——近10年文献综述

电动自行车是交通市场增长最快的领域之一,2012年总销售量超过3100万辆.相关研究的数量不断上升,鉴于此,对过去蓬勃发展的与电动自行车最相关的主题进行综合分析.将研究重点放在电动自行车交通及需要注意的最关键的研究缺口方面,而非休闲娱乐.中国的电动自行车销量在世界占领先地位,荷兰、德国紧随其后.电动自行车能够以较少能耗保持一定速度,也有研究发现电动自行车能增加自行车使用率.电动自行车有潜力取代传统机动交通方式(内燃式),但在取代传统自行车方面所扮演的角色仍存在争议.电动自行车不仅有益身体健康,并且相同行驶里程下,碳排放水平显著低于小汽车.在某些地区,安全问题上升到政策层面,目前电动自行车的数量已经足以搜集到丰富的安全数据.尽管如此,关于电动自行车的研究目前仍处于萌芽阶段.随着电动自行车数量的不断上升,为了向政策制定者以及整个行业提供必要的数据,相关领域的进一步研究需求也日益增长.     

基于接驳方式组合的轨道交通站点客流吸引范围研究

轨道交通站点客流吸引范围是保证轨道客流来源的重要基础,也是轨道客流客观预测及交通设施衔接合理规划的前提。从出行费用、时间及个人收入特征等要素的分析入手,基于广义出行费用一致性原则建立轨道交通站点客流的吸引范围模型,该模型考虑路网的实际结构。最后,将该模型运用到即将开通运营的南宁轨道1号线中,计算金湖广场站的客流吸引范围。     

北京市轨道交通乘客出行方式选择分析

轨道交通作为城市公共交通的一种承担方式,近年来在大城市公共交通中扮演着越来越重要的角色,因此对轨道交通乘客出行方式选择的分析显得尤为重要. 本文通过对北京地铁5号线进行乘客问卷调查,掌握乘客到离轨道交通系统的方式选择规律及客流空间分布规律. 研究结论主要有：选择步行方式换乘客流量是最大的,客流主要来自直接服务区,选择常规公交换乘轨道交通的比例次之,选择小汽车出行的人一般都是驾车到有条件的车站进行P+R换乘. 在上述数据分析的基础上,提出了轨道交通系统在规划设计上尽可能根据站点的吸引范围及区域特征实现地面公交、自行车、步行、出租车、私家车等与地铁的近距离换乘.     

非完全信息条件下交通分布预测时间(距离)法

对于新兴城镇和快速扩张城市的交通分布预测,由于信息缺乏很难采用传统的预测方法.本文提出了非完全信息下的交通分布预测时间(距离)法,并给出了其参数标定方法,对其可靠性也进行了实证性分析,最后,探讨了该模型对时间(或距离)的敏感性问题.     

出行者心理因素对公共交通发展的影响

在出行交通方式的选择过程中,出行者会从时间、费用、环境及可选交通工具等方面进行综合考虑来最终决定自己的出行方式,因而在大力提倡公共交通的城市化交通过程中,认识到这一心理因素在交通方式选择过程中的重要性是极为重要的.本文提出心理出行时间的概念,并从量化的角度对出行交通方式选择中心理因素的作用进行分析,进而指出城市公交发展过程中必须注意的几个问题.     

广州市居民出行方式结构变化的启示

目前国内城市的居民出行方式结构普遍呈现不合理的倾向,而城市发展的要求和需大于供的现状都迫切需要一个合理的居民出行方式结构.本文通过比较广州市1998年和2003年万户居民出行方式结构的调查数据,分析导致结构变化的内在原因,并结合其他城市的交通情况,阐述了广州市自行车、摩托车、小客车和公共交通等几种主要出行方式的管理特征,最后根据广州市一些成功经验,总结归纳了在出行方式结构管理方面的对策和建议,希望能给国内相关城市提供借鉴.     

城市公交出行系统中最优路线算法研究

公交出行最优路线算法主要以距离为标准,在得出了换乘方案之后,可以进一步地考虑时间因素．从而找到更具优胜性的换乘方案,但这还有待于进一步的探讨、研究。     

自行车交通——一种适合国情的城市交通改良手段

本文分析了自行车交通的特征优势,探讨了“建立自行车专用道路系统”、“发展‘自行车 公交车’出行模式”、“改善自行车停车条件”等提高自行车交通服务效率的有效途径,旨在为我国的城市交通提供新的思路。     

地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究

地铁高峰期拥挤是亟需解决的重要民生问题,地铁分时定价措施是有效缓解高峰期拥挤的需求管理措施之一。文章对不同地铁分时定价措施下的乘客出行选择行为进行研究,有助于制定合理的地铁分时定价措施,有效缓解高峰期拥挤现象。首先,采取意向（SP）与行为（RP）问卷调查获取基础数据;然后,采用二阶聚类法将乘客划分为3类,并分析乘客类别特征;最后,采用多元Logistics回归模型深入分析各类乘客的出行特征,重点分析不同分时定价措施下乘客的出行选择行为,由分析结果可知类型2和类型3乘客对于分时定价措施敏感,选择转移至平峰期或其他交通方式出行。