基于出行选择的旅客联程运输服务定价

在多模式运输竞争条件下,将旅客联程运输看作一个由多个任意运输方式联合提供服务的独立运营商参与市场竞争,并通过设立旅客满意度参数量化联程运输特有属性对旅客出行选择的影响,构建同时考虑旅客出行选择和运营商收益的“一票制”联运双层定价模型。针对下层模型中旅客出行选择参数标定需要大量数据,而联程运输处于初步发展阶段,存在缺乏相关数据的现实矛盾,通过运用层次分析法对相关因素的重要性程度进行标定。针对双层模型求解NP难问题,采用灵敏度分析法对模型求解过程进行简化。并以空铁联运为例对算法的有效性进行验证,结果表明:该定价模型可提升通道内总客流量,促进旅客出行,比补贴式定价有更强的可操作性和可持续性。

基于出行链的城际旅客多模式出行选择研究

随着我国各种交通方式的快速发展,我国城际旅客的出行方式也变得愈加多样化,同时,由于人民生活水平的不断提升,城际旅客出行更加注重出行的过程,对运输服务质量的要求较高。为了更好地满足城际旅客的出行需求,对城际旅客出行方式选择的影响因素进行调查分析。首先,详细分析城际旅客的出行链构成、分类及城际旅客出行主要交通方式;其次,综合考虑城际旅客自身属性、出行属性及交通运输方式属性等因素,构建基于城际出行链的SEM-Logit选择模型;最后,利用算例分析模型的有效性,结果表明所构建的模型可以真实反映城际旅客出行选择行为。基于出行链的旅客多模式出行选择模型可以方便旅客出行路径的规划,为不同旅客群体提供决策支持。

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。

差异化收费下货车空车出行选择行为研究

为制定高速公路货车空车差异化收费策略提供理论基础,解决高速公路货车由计重收费调整为车型收费导致货车空车分流的问题。本文构建基于逻辑回归模型和随机效用最大化理论的货车空车出行选择行为模型,以高速公路和平行老路构成的运输通道为例,分析货车空车在差异化收费场景下的出行选择行为及影响因素。研究结果表明,高速公路费率折扣率对各类货车空车出行选择影响最为显著,此外,车籍地对一类、四类货车空车出行选择影响较大,云南籍一类、外省籍四类货车空车在高速公路费率折扣率下倾向于继续走老路;运输类型对二类、三类和六类货车空车出行选择影响较大,跨省运输的二类和六类货车空车、省内运输的三类货车空车在高速公路费率折扣率下倾向于改变出行路径走高速公路。

机场服务质量对航空出行选择行为的影响——以粤港澳大湾区为例

文章立足于旅客心理感知,基于随机效用理论,运用SEM-Logit模型方法,探讨机场服务质量的关键维度对粤港澳大湾区航空出行选择行为的影响。结果表明:1)航空出行选择行为并不是对行为意向的简单线性扩展,作为机场服务质量的2个关键维度,强制性流程服务是旅客在机场无可避免且耗费时间最长和最为繁琐的流程,在该过程中的优质服务水平和质量对旅客存在无形吸引力,特别对商务出行旅客在机场-航空公司方案的比选中存在显著影响;2)设施设备和环境虽然不是旅客普遍性考虑因素,但旅客对其感知差异明显表现在机场群内不同机场类型之间;3)预计起飞时间差异、机型、准点率、航班班次、航班价格等其他因素均存在显著影响,且抵达机场时间、航班飞行时间等时间成本是核心影响因素;4)旅客对航空公司类型并不存在明显偏好,但低成本航空公司的入驻对区域机场竞争存在明显的抗风险能力。

基于深度学习的高铁旅客出行选择行为分析

在高铁大数据时代,基于海量出行数据对旅客选择行为进行精准建模与预测,不仅可为产品设计提供支持,还可进行差异化运力调整,意义重大。本文融合前沿深度学习技术,聚焦北京沪线的工作日OD票务数据,考量旅客进行选择决策时各类属性(到达-出发站,到达-出发时间等)的综合影响,构建用户偏好模型,通过挖掘属性间的复杂关联模式,对乘客选择行为进行准确归纳与模拟。研究表明,与传统模型相比,该方法可以显著提升选择预测精度。

张家口主城区居民绿色交通出行选择影响因素研究

张家口作为绿色奥运城市,近年来努力完善主城区居民绿色交通体系,提倡居民选择绿色出行方式。采用层次分析法,对张家口主城区居民绿色交通出行选择的影响因素进行分析,为进一步推进绿色出行提供理论支持。

限行政策对外地牌照车主出行选择行为的影响研究——以深圳市为例

根据国内典型限行政策的内容,分析了外地牌照车主在限行政策下的应对行为,在此基础上研究了他们在限行时段的出行决策过程。以深圳市外地牌照车主为调查对象,进行出行选择行为问卷调查。基于随机效用理论,建立外地牌照车主出行选择行为的两阶段Logit模型,同时对外地牌照车主的“改变出行方式”与“改变出行时间”的选择行为进行分析,结合个体社会经济属性、出行属性分析两阶段出行行为选择的影响因素。模型可为限行政策效果的评估及优化提供依据和参考。

考虑不同群体特征的通勤者出行选择行为影响研究

为细化探究不同通勤群体的出行选择行为影响机理,利用RP和SP调查方法获取通勤者出行信息并分析不同群体出行时空分布特征,从主客观维度选取个体属性、出行属性和公交使用意愿等出行方式选择影响变量,面向全体通勤人群和低频公共交通通勤人群利用结构方程模型实现出行选择行为影响关系的解析。研究结果表明:不同通勤人群的个体属性与出行属性因素均对其出行选择行为具有显著影响作用,且全体通勤人群的个体属性与出行属性因素间具有相关联关系0.12;低频公共交通通勤人群较全体通勤人群的出行属性因素对出行选择行为具有更大的负向影响作用-0.79;职业和月收入、性别,以及出行距离和性别分别为全体、低频公共交通通勤人群出行选择行为影响最大、最小的观测变量。

陆桥通道旅客出行选择特征

为预测综合运输通道客运需求结构变化,以陆桥运输通道为例,对不同运输方式旅客出行调查数据进行了统计分析。旅客的职业分布中企管人员占20%以上,其余主要是工人、农民和个体经商人员;月收入1 000元以下者主要选择公路,2 000元以上者选择民航比例较高,中等收入者多选择铁路;以出差和探亲为目的出行者占50%以上;出行距离分布分析显示,公路优势在200km以内,民航优势在1 500 km以上,铁路以中长距离为主;旅客对服务属性选择,以安全为第一要素者近60%,其次才是速度和费用。结果表明,随着各种运输方式的不断建设和发展,陆桥通道内部客运市场正逐步扩大,表现出较强的多样性和不均衡性。

客运专线旅客出行选择行为分析

旅客出行选择行为的研究,对了解旅客的实际出行需求状况,科学地制定客运专线运输组织模式具有重要的参考价值。本文在考虑影响旅客出行选择行为的各种因素的基础上,模拟了旅客出行的选择过程。利用非集计方法,构造了旅客出发时刻和运输方式选择行为的双层巢式逻辑决策模型,并对模型参数的估计方法进行分析。在大量问卷调查基础上,收集了石太客运专线旅客出行选择行为的叙述性偏好和显示性偏好数据,并对数据进行深层次的挖掘工作。利用最大似然法,对模型的上下选择层的参数进行估计。根据回归得到的参数,分析了当城际之间的客运通道引入客运专线时,旅客的个人社会经济因素、时间因素、运输方式等属性对旅客出行选择行为的影响。

老年人出行选择行为影响因素研究

研究老年人出行选择行为影响因素,有利于提高城市交通系统对老龄化社会的适应性。根据北京市居民出行调查数据,利用非集计理论和方法构建的老年人出行选择行为模型,可从源头上分析影响老年人出行选择行为的个人、家庭社会经济背景等因素,并对老年人出行选择行为进行预测。研究结果表明:性别,年龄,是否持有驾照、月票,家庭月收入,家庭交通工具拥有情况等对老年人出行选择行为有显著影响;利用模型估计得到的参数计算事件发生比,可进一步了解各影响因素对老年人出行选择行为的影响程度。

交通信息服务条件下的出行选择分析

首先 ,探讨了出行者的出行心理、行为以及信息之间的相互关系 ,在此基础上 ,简要分析了出行者的出行选择。其次 ,考虑在交通信息服务条件下 ,由于出行者本身以及信息方面的原因 ,出行选择可能出现过激反应、集聚反应等问题。最后 ,针对上述问题 ,提出应该加以重视的或有待进一步研究的几个问题。

考虑环保意识和出行习惯的公交出行选择行为模型

为解决公交出行选择行为、环保意识与出行习惯之间缺少定量分析交互作用的问题,基于计划行为理论(TPB),结合习惯驱动行为理论,构建公交出行选择行为结构方程基本模型A,增加环保意识的扩展模型B,以及涵盖环保意识和出行习惯的扩展模型C,对比分析公交出行选择行为各影响因素之间的定量关系.最后,将模型运用于重庆市实例分析,共回收有效问卷401份.结果表明:模型C的拟合效果及解释性最好,模型B其次;环保意识、出行习惯均对公交出行方式选择行为存在影响,但影响程度低于行为意向和知觉行为控制.

票价调整对公交出行者出行选择的影响分析

分析了公共交通调价前后客运量的宏观时空变化特征,开展面向公交出行者的出行选择调查.结果表明,公交票价调整对公共交通通勤出行者和非通勤出行者的影响程度和出行方式转移特征具有显著差异.以公交出行者刷卡时空特征向量为基础,提出了基于机器学习的通勤出行者判别方法,并利用北京市每日约1 300万的多模式公共交通刷卡数据,较精确地实现了通勤出行者和非通勤出行者的类型划分,分类准确度达到94.24%.利用不同时期的个体出行数据,定量分析了公共交通票制票价调整对通勤和非通勤出行者的出行频次、公交出行方式选择的短期和长期影响差异.短期影响看,通勤出行者中地铁出行和地面公交出行次数明显下降的人数比例分别为14.90%和25.47%,3.73%的通勤出行者存在轨道交通向地面公交的转移;而非通勤出行者中,轨道交通和地面公交出行次数明显下降的人数比例分别为21.32%和26.96%,非通勤出行者轨道出行的下降比例显著高于通勤出行者.长期影响看,仅有4.15%的轨道交通通勤出行者出行次数依然有明显下降,而依然有35%左右的出行者地面公交出行次数较调价前显著下降,表明调价对地面公交出行者的影响更具有持续性.

交通信息诱导系统对出行选择的影响分析

首先探讨了出行者的出行心理和出行行为原理,并对出行者的出行选择进行分析.其次,对交通信息诱导系统中交通信息对出行选择的影响进行分析,认为在诱导出行者的出行时,存在信息过剩、过激反应和集聚反应等问题.最后,针对交通信息诱导系统的开发,提出了3个建议.

多维动态用户最优出行选择的变分不等式模型

针对出行行为的出行模式/出发时间/路径选择三个方面,建立了基于路段的理想动态用户最优的变分不等式模型,该模型将用户的出行方案制定和实施作为一个整体进行考虑,表明了在满足动态用户最优选择条件下,交通流在出行模式、出发时间和出行路径上取得一致的动态均衡性,通过必要性和充分性的论证,得到了变分不等式模型和动态用户最优出行模式/出发时间/路径选择均衡条件的等价性,对模型解的存在惟一性成立需要满足的条件作了讨论,提出了求解的嵌套对角化算法,在此基础上,使用一个简单算例对模型进行了验证。

基于出行选择的无标度网络演化模型

为深入探讨无标度网络产生的机理,在分析城市居民出行网络特性的基础上,建立了基于出行选择的无标度网络演化模型,并指出了该模型存在的3种特殊情形.模拟了城市居民出行网络的演化过程,运用平均场理论对该模型进行了分析,得到了网络的度分布指数,并与模拟结果进行了比较,两者吻合良好.研究表明,城市居民出行网络具有无标度网络特性,是一个典型的无标度网络.

暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为

基于暴雨内涝天气对公交线路运行影响强弱的三种情形,通过实际调查(RP)和意向调查(SP)的调查结果进行效用模型估计和决策变量的敏感性分析,解析暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为机理,得到公交乘客出行选择行为的影响因素(由强至弱)是步行时间、票价、车内时间和车内拥挤程度,以及所选出行方式的主要特点(由强至弱)是零换乘、低票价、中途易更改出行意愿和运行稳定.最后根据上述结果,从调度指挥、对信息服务、交管保障三个方面进行了暴雨内涝天气下公交应急预案的探讨.

考虑心理潜变量的专车出行选择行为分析

提出了考虑心理潜变量的选择模型来分析出行者的专车选择行为。首先构建了多指标多原因模型以描述个体社会经济学属性与潜在态度变量的关系;继而结合二项Logit模型分析出行方式属性、个体社会经济学属性及潜在态度对出行者专车选择的影响;并利用潜分类模型对出行者进行分类分析。以广州市为例,发现年龄、性别、教育水平及收入水平对态度变量的构成影响较大,安全意识、服务质量及舒适性、忠诚度也是影响选择的重要因素;通过潜分类发现出行者可分为费用敏感型、舒适享受型和中立型3个典型群体,比例分别为61.6%、21.8%、16.6%,显示出明显的两极分化趋势。