考虑心理潜变量的城市电动自行车用户出行决策行为

为探究电动自行车用户对不同城市电动自行车规范管理政策的行为响应机理,采用问卷调查方法收集用户的社会人口特征、出行特征、心理特征以及在不同政策下的决策,基于心理接受度等潜变量构建了多指标多因素模型,得出了潜变量的拟合值,将潜变量作为解释变量引入到行为决策模型中,构成了混合选择模型来分析社会人口变量、出行特征变量和心理潜变量对电动自行车用户出行决策的影响。结果表明:(1)电动自行车用户的心理特征显著影响其出行决策行为,对政策接受度更高的用户会表现出更强的正面行为倾向;(2)经济因素是导致出行者继续使用超标违规电动自行车或违反政策的主要原因;(3)提供报废补贴能中和收入对决策的影响,促进低收入家庭购买符合标准的电动自行车;(4)政策的实施会促进电动自行车交通向小汽车交通的转移。

智能交通预测体系分析

智能交通系统的开发和利用是解决当前交通拥堵的重要战略标题。目前,我国的智能交通系统已经逐渐得到发展,这为更好的发展城市交通体系具有至关重要的作用。当前的交通数据分析手段对于对交通的控制方式为交通的智能发展提供重要的数据基础,因此,已经逐渐发展成为当前佳通工程预测的热点内容,本文将对智能交通预测体系进行分析。