考虑决策过程与潜在异质性的居民通勤选择行为研究

传统研究对居民通勤决策过程的动态性及微观心理偏好关注不足,为此利用潜在类别模型表征居民通勤决策的潜在异质性,从动态决策角度出发,构建可以体现偏好动态演进过程的决策场理论模型。该模型对不同潜在类别设置差异化的属性注意力权重,表征不同子市场用户动态偏好的差异性和相同子市场用户偏好似而不同的特征,同时实现用户分类和动态决策过程分析,改进传统决策场理论对个体偏好异质性表征不足的缺陷。对成都市轨道交通车站附近居民进行实证研究,结果表明,通勤居民可以细分为“商务需求型”“追求效率型”“经济环保型”“保守型”这4类,各类别间的备选方案初始偏好、属性关注程度均呈现显著差异。通过Matlab仿真实现对个体决策结果、微观偏好进化过程及非理性效应的预测和分析,验证了本文方法的有效性。

基于组合评价模型的城市路内停车场类别调整研究

本文针对城市路内停车场利用率长期过高或过低的问题,建立三种组合评价模型:基于综合权重的层次分析法、基于综合权重的模糊综合评价法和基于综合权重的灰色关联分析法,对路内停车场类别进行排序调整。通过实地调研成都市一环路沿线24个路内停车场停车数据,对该24个路内停车场进行初步划分,为停车场类别划分提供依据判断。结果表明:通过组合评价模型可对路内停车场中的不合理类别进行重新分类,提高分类结果准确度,解决部分停车场泊位利用率过高或过低问题,进而减少车辆巡游。未来可结合路内停车场实时动态信息采集技术,实现路内停车场的实时动态类别调整。

基于决策场理论的公交出行多阶段动态决策

针对城市公交出行决策问题,采用改进决策场模型从心理微观偏好进化的角度对两阶段出行决策行为进行了研究。提取了不同公交方式的同质属性构建属性矩阵;结合出行者个体特征和交通属性状态的波动构建注意力权重矩阵,同时优化了注意力转移概率的计算方法。通过问卷调查与计算机仿真相结合的方式对偏好进化过程进行分析,结果显示:出行者存在偏好震荡现象,且在短时思考时间内更加明显;在出行过程中进行决策时,换乘行为的触发需要更多的偏好进化时间;同一时刻下,个人对不同的交通方式的属性注意力是独立分布的;反馈矩阵中的记忆效应和方案竞争性对决策的形成时间有显著影响,强记忆效应和弱竞争性下的偏好进化速度更快。决策场模型可对公交出行动态决策行为进行描述。

基于叠加相位的干线绿波协调控制方法研究

现有的绿波协调控制图解法和数解法存在干线交叉口处的绿灯启亮时刻难以与对应方向的车流到达时刻相匹配的问题,造成了部分时空资源的浪费,压缩了双向的绿波带宽,影响了干线协调控制的效果。针对这一问题,提出基于叠加相位设计方法的干线绿波协调控制方法。该方法在传统方法求解结果的基础上,根据绿波带的设计速度,插入叠加相位,灵活地错开调整交叉口沿干线的两个行驶方向的绿灯启亮时刻,更好地匹配其与对应方向车流的到达时间;以最大化双向绿波带宽为目标建立规划模型,并利用二分法设计求解算法,实现对最大绿波带宽和各交叉口配时的计算。研究结果表明:基于叠加相位的干线绿波协调控制方法可以实现在不改变绿波设计速度的情况下,有效增加双向绿波带宽,减小干线延误,缓解交通拥堵;相较于传统的绿波协调控制方法,该方法将绿波带宽提高了140%,将干线的平均延误减小了86.2 s,有效缩短了各交叉口的行程时间。

电动汽车驶离充电桩行为研究

电动汽车驶离充电桩行为能使充电设施资源得到充分利用,是目前车桩发展不平衡问题下需要关注的问题。现有研究缺乏对用户充电后驶离行为的分析,为探求电动汽车驶离行为的驱动因素,首先,通过引入社会责任意识和感知转换成本两个态度潜变量,融合结构方程模型与离散选择模型,构建了混合选择模型(HCM)。该模型框架下包含结构模型、测量模型和选择模型三部分。其次,采用D-efficient实验设计法生成意愿调查问卷,对电动汽车用户开展实证调查。最后,对HCM模型进行同步求解。结构模型和测量模型将难以直接观测的态度潜变量进行了量化,选择模型同时纳入了态度潜变量、个人社会经济属性变量和充电场景属性变量,并根据模型标定值对关键因素作弹性和边际分析。结果表明:社会责任意识更强和感知转换成本更低的个体更倾向于充电后驶离;移车费时和惩罚费用对用户影响最为显著,弹性值分别为-0.365和0.169,边际效用分别为-0.0173和0.0324;引入潜变量的HCM模型能够提高模型解释能力,拟合优度较普通Logit模型提升了0.237。

考虑用户有限理性的电动汽车充电需求

电动汽车用户充电行为实际上是一种风险决策,具有不确定性和有限理性,本文基于累积前景理论建立充电决策模型以精准刻画充电决策过程及行为特点。在对电动汽车出行行为概率特征建模的基础上,建立城市电动汽车充电需求仿真框架,通过蒙特卡洛方法模拟车辆出行和充电过程,可以得到较为准确的城市充电需求估计结果。以成都市为实例,本文研究了充电需求时空分布规律及充电时电池状态等充电行为微观特征,验证了仿真框架的可行性。结果表明,城市电动汽车充电需求双峰特征明显,且其与出行需求密切相关。此外,通过敏感度分析发现,用户个人偏好和风险态度属性对于充电行为有明显影响,用户有限理性程度越低,表现出的充电行为越保守。

城市电动汽车用户充电选择行为分析

从行为分析的角度出发研究电动汽车用户的充电决策机制,是合理预测充电需求、优化充电设施布局的重要基础。利用混合选择模型框架引入态度潜变量,在选择模型部分构建兼顾类间和类内偏好异质性的潜类混合logit模型,以实现用户类别的划分,并对充电需求的产生机理展开分析;依托电动汽车用户充电选择的显示偏好(RP)和陈述偏好(SP)调查数据实现对模型的测试与标定,分析不同类别的用户特征以及影响用户充电选择行为的因素。根据标定结果将电动汽车用户划分为“风险偏好型”和“风险规避型”两类,并给出关于电动汽车公共充电桩规划管理的基础性建议。此外,本文构建传统潜类混合logit模型作为对比,验证了态度潜变量的加入能够有效提升模型的拟合优度和解释能力。

考虑用户特征异质性的充电需求时空分布研究

精确刻画高速公路场景下电动汽车充电需求分布是优化城际充电设施布局的关键,本文从深入分析高速公路出行背景下电动汽车用户特征异质性出发,包括用户出行习惯、规律和充电决策机制,通过研究电池电量影响因素得到电动汽车能耗计算公式,提出一种充电需求时空分布预测方法,通过蒙特卡洛模拟进行仿真,以“成渝双城经济圈”高速公路通道为算例。结果表明:充电需求具有明显峰谷差、符合用户日常出行习惯,充电需求空分布不均匀且呈现“多峰”形式;不同温度及电动汽车渗透率对充电需求时空分布存在显著影响,论证了预测方法的有效性,能为城际充电设施时空布局建设提供技术支撑,为充电需求预测调控提供一定启示。

基于MIMIC模型的私家车位共享意愿分析

调动居住区潜在停车资源,是应对城市停车难问题的有效解决方案。为分析私家车位拥有者车位共享意愿的影响因素,在整合技术接受模型和计划行为理论基础上,新增感知效益与感知风险两个变量,分析潜变量之间的影响机理。基于成都市问卷调查数据,构建多指标多因果模型(MIMIC),从个人社会经济属性与心理潜变量两个角度,分析车位拥有者针对不同共享方案的共享意愿。研究得出,新增潜变量对共享方案选择意向有显著的直接或间接影响,且车位业主的社会经济属性对模型中潜变量有不同程度影响,这些属性包括性别、教育程度、对共享概念的了解程度,以及车位产权情况等。对车位业主异质性的识别可有助于针对性地引导推广居住区车位共享。

基于潜在类别分析的城市轨道交通通勤市场细分研究

轨道交通客流量是TOD开发模式的关键支撑。为了分析影响轨道交通分担率的内在原因,本文以轨道交通车站附近的居民为研究对象,利用潜在类别模型进行市场细分,研究影响不同人群通勤选择行为的内在机理和偏好异质性,为轨道交通车站周边的交通设施规划布局提供了思路。以成都市为实例开展问卷调查,建立潜在类别模型并利用Latentgold5.0软件进行求解,结果显示:轨道交通通勤市场可以划分为"商务需求型"、"追求效率型"、"经济环保型"、"保守型",分类结果误差小于2%,可以有效解释出行者通勤需求的异质性。