都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

个体对通勤时间的态度和偏好视角下的职住空间失调

研究职住空间失调能够帮助我们更好地理解个体对职住分离的态度和偏好,并有助于在制定政策时考虑通勤者更真实的需求和期望.本次研究采用理想通勤时间和实际通勤时间的匹配程度来度量职住空间失调,并以昆明市为案例进行了实证研究.描述性统计结果表明,大多数通勤者认为他们的职住空间是失调的,有41.04%的通勤者遭受重度空间失调.进一步,基于序次Logistic回归模型分析了职住空间失调的影响因素.结果表明,出行方式、居住区位、年龄、受教育程度和家庭有无小孩对职住空间失调有显著影响.同时,由于个体对通勤时间的态度和偏好的异质性,更长的通勤时间并不总是意味着职住空间更加失调.     

小汽车通勤者主观幸福对出行方式选择的影响

为探讨主观幸福对出行方式选择的影响,以北京市开车通勤者为研究对象,在对出行行为分析的基础上,将通勤者的思维过程分为搜索规则和决策规则。在通勤成本变化场景下,采用机器学习算法定性探索主观幸福的作用阶段。结合相关性分析结果建立结构方程模型,定量分析主观幸福对出行方式选择行为的作用机理以及主观幸福的测量变量。研究结果表明:主观幸福对开车通勤者是否改变现有出行方式的决策具有显著影响;主观幸福包括通勤过程满意度(0.73)、场景实施前开车幸福感(0.66)、通勤成本增加后开车幸福感变化(-0.20)三个因素。将主观幸福纳入通勤出行方式选择指标体系,从心理层面为交通政策的制定提供新视角。     

基于出行者认知的理想通勤时间研究

理想通勤时间对住址选择及职住关系、通勤出行方式选择和城市土地利用与空间布局等相关研究有重要意义.以昆明市为案例,研究了理想通勤时间的分布及其与实际通勤时间的差异,并基于序次Logistic回归模型分析了影响理想通勤时间的因素.研究结果表明,理想通勤时间在[10,20)min区间所占比例最大,并不总趋于0,这印证了通勤出行具有一定的正效用.71.3%的通勤者对实际通勤时间不满意,期望缩短通勤时间,仍有8.4%的通勤者的理想通勤时间大于实际通勤时间.年龄、性别、受教育程度、家庭年收入、居住区位对理想通勤时间有显著的影响.     

自行车通勤方式文献综述

无论对通勤者个人还是整个社会,自行车通勤方式要优于其他出行方式.尽管如此,很大一部分通勤者还是放弃了自行车方式.为巩固自行车通勤激励政策的理论基础,研究了影响人们选择自行车通勤方式的决定因素;由于许多自行车通勤者并不是每天都骑车上下班,所以也考虑了其日常出行方式选择情况,以使用频率表示.为明确上述决定因素对自行车通勤的...     

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.     

����APTS���ݵĹ������˿�ͨ��OD�ֲ����Ʒ���

为提高通勤者使用公交出行的比例,有效缓解城市交通拥堵,对应用智能公交系统数据(Advanced Public Transportation Systems,APTS)获得公交通勤出行需求的方法进行研究.采集APTS数据,通过对公交IC卡数据和智能调度系统数据的关联获得公交乘客的上车站点信息.根据早、晚高峰的出行频率判断公交通勤乘客,利用通勤出行的时间和空间特征确定居住地点和工作地点.以此基本思路,提出公交卡乘客通勤OD分布估计算法,并应用海量APTS系统数据对算法进行了试验和分析.最后,通过与基于"出行链"的方法进行比较,分析了算法的精度.本文提出的方法具有精度高、可操作性强的优点,为快速、经济地获取公交通勤OD分布提供了一种新的途径.     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

迁居居民活动—出行行为选择机理研究

迁居居民日常活动—出行模式不仅是短期决策下的行为响应,更是长期生活中习惯、态度等因素的作用结果.本文基于时间地理学和计划行为理论,应用迁居居民活动日志调查数据,从外部时空制约和行为习惯两个方面考虑迁居居民出行行为的动态调整过程,构建了迁居居民活动—出行行为选择机理的结构方程模型.结果表明,在迁居事件作用下,居民活动—出行行为发生了巨大调整.具体而言,居民活动—出行调整过程中存在显著的层级决策序列,通勤活动的调整优于非通勤活动,且会制约着非通勤的安排,进而影响到不同类型的非通勤活动间的交互关系.其次,居民行为选择还受过去态度及偏好的正向引导作用,习惯影响次之,且迁居前各行为间存在的交互模式会进一步传递到现活动安排中,主要凸显在非通勤上.与此同时,外部时空制约和主观因素同时作用于现出行行为上时,外部制约会通过态度或习惯的影响来调整活动和出行模式,以维持或重构日常生活支持网.     

������Ȧ���ݵĸ��ٹ�·OD����Ԥ�������編

以英国M42高速公路线圈交通数据为输入,建立预测模型,提出神经网络OD矩阵预测方法. 将预测结果与该公路3a号至7号交叉口间各支路上自动车牌识别装置测得的车辆数据进行对比,验证其有效性. 解决了以下关键问题：利用线圈数据实现OD矩阵预测的可操作性,该类数据的特殊性是否影响模型构建,通过变异数稳定数据转换能否改善模型性能,能否同时进行单个OD预测. 得到基于训练数据平方根代换的最佳计算结果和单个OD预测模型.     

基于空铁联运OD可达性的高铁时刻表优化模型

空铁联运的优势之一在于提高客流起讫点(Origin-Destination，OD)的可达性，为机场所服务的地区提供更多出行机会。考虑“高铁接续航空”“航空接续高铁”两类接续服务，引入两类0-1 变量表达高铁与航空的接续关系及OD可达关系，提出空铁联运OD可达性约束，描述高铁在空铁换乘枢纽的到发时刻、接续变量和OD可达变量之间的关系。针对关键空铁联运OD，在固定航班时刻表的前提下，基于既有高铁时刻表，通过调整列车在各个车站的到发时刻，构建可达OD数量最大、时刻表调整最小的双目标高铁时刻表优化模型。以石家庄正定机场为案例，使用京广高铁中北京-郑州区间的实际运行数据，运用 ILOG CPLEX 进行求解，验证模型的有效性和可行性。结果表明，优化模型可以有效提高空铁联运OD可达数量。     

通勤制约度对儿童陪伴出行决策过程的影响

为了考察家庭通勤活动对儿童接送行为决策过程的内在影响机理,本文基于活动理论与时间地理学方法,应用昆明市居民出行日志调查的第一手数据,以家庭为分析单元,构建基于活动的二维时空出行链,剖析家庭中儿童陪伴出行的时空间特征及其典型接送模式;提出通勤制约度概念,量化家长通勤活动的时空间制约程度和相互影响程度,并建立结构方程模型.结果表明：当男女家长双方通勤制约度均衡时,相互制约影响强烈,家庭内部会优先选择制约度最小的接送模式,然后再根据家长与儿童出行路线的匹配程度来确定接送人员,接送工具决策处于整个决策过程的最末位.当男女家长双方通勤制约度不均衡时,家庭内部则优先选择通勤制约度低的家长接送儿童,再确定接送工具和接送模式,接送行为上升为家庭活动模式的优先考虑因素.     

小汽车与轨道交通出行方式选择行为分析

研究出行方式选择行为有助于引导私人小汽车出行者改乘轨道交通出行。以上海世博期间驾驶人的通勤出行为研究对象,通过RP和SP调查采集驾驶人实际通勤出行情况和世博期间的出行方式选择行为,得到小汽车相比轨道交通的出行时间节省量和费用差与是否选择轨道交通存在联系。应用离散选择模型分析出行方式选择的影响因素,建立二项Logit模型。结果表明,驾龄较短和低收入的驾驶人更愿意选择轨道交通,年轻驾驶人（相比年长者）、频繁使用小汽车者更愿意选择小汽车出行。     

网络行程时间可靠性评价方法与影响因素

采用区域划分方法研究了网络行程时间率的概率分布, 提出了基于OD对的网络行程时间可靠性指标以评价城市交通可靠性; 选取影响行程时间可靠性指标的相关因素, 建立了多元线性回归模型, 用逐步回归法求解模型, 并进行了模型参数显著性检验; 根据杭州市和北京市的网约车数据计算了网络行程时间可靠性指标, 并与高峰拥堵延迟指数进行对比, 分析了网络行程时间可靠性指标的时间和空间分布规律。研究结果表明: 在多元线性回归模型中, 规划行程时间率与等待时间、费用、距离、行程时间和OD对间行程次数这5个自变量拟合得到的决定系数为0.772, 平均行程时间率与5个自变量拟合得到的决定系数为0.857, 2个模型拟合程度均较好, 回归模型显著; 规划行程时间率回归模型中等待时间、行程时间和实际行程距离的回归系数分别为0.386、0.399与-1.286, 平均行程时间率回归模型中等待时间、行程时间和实际行程距离的回归系数分别为0.162、0.177与-0.676, 2个交通可靠性指标都与等待时间和行程时间呈正相关, 和实际行程距离呈负相关; 提出的网络行程时间可靠性指标与高峰拥堵延迟指数变化趋势一致, 较好地符合现实交通状况, 从多角度反映了交通可靠性特征, 可以为路网规划提供决策支持, 帮助居民更好地进行出行路径选择。      

闭合通勤链中基于博弈的小汽车拥有者出行方式选择研究

从个体出行方式选择决策机理入手,以演化博弈理论为基础,基于出行链构建了考虑回程因素的闭环通勤出行选择决策模型.模型中考虑了个体对去程与回程两次出行感知程度的两类影响因素,模拟了回程过程的3种不同情境,研究回程加入不同活动情境下对整个闭合通勤链出行选择决策的影响,并将考虑回程因素的决策结果与仅考虑单次出行的结果进行对比,证明了考虑回程因素的必要性.最后,以北京市典型通勤OD为例,对模型进行实证分析.结果表明,仅考虑去程时,小汽车方式优势凸显;而考虑回程因素时,回程过程中加入的不同活动将影响个体闭环出行链出行选择决策结果,小汽车将不再成为人们出行的最优选择,定制公交的优势不容小视.     

基于出行方式决策过程的价格调控策略辅助措施研究

从提高个体在价格调控策略下的绿色出行意向入手，制定价格调控策略的辅助措施是提升价格调控策略有效性的重要手段.本文基于出行决策行为变化自调节阶段模型，构建了价格调控策略下的居民出行方式决策过程概念模型.利用拥堵收费和奖励策略下的出行方式决策心理调查数据，基于结构方程模型，对比分析了拥堵收费和奖励策略下不同机动化出行习惯强度个体通勤与非通勤出行方式决策心理的差异化特征.最后，针对出行方式决策过程中动机形成阶段，计划行为阶段，以及实施计划阶段的心理特征，分别提出了价格调控策略的辅助措施，为价格调控策略实施提供了更好的辅助决策支持.     

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.     

后悔视角下的应急疏散出行方式决策行为分析

鉴于应急疏散者出行决策的后悔规避心理,以政府公交车、自有私家车和借用私家车三类疏散交通方式选择问题为例,选取平均运行时间、运行时间不确定性、平均等待时间和预期感知服务水平等属性变量,分别构建了基于随机后悔最小化和效用最大化的多项Logit 模型.以应急疏散意向行为调查数据为基础,表明后悔模型的模型拟合度优于效用模型,对属性变量间关系的刻画更符合实际.进一步通过弹性计算和敏感性分析,揭示出平均运行时间这一属性最为敏感.研究表明,应急疏散者是后悔规避的,其决策行为试图将后悔感知最小化,而非预期效用最大化,从随机后悔视角描述疏散决策行为更为准确.