国内不同类型城市居民出行特征分析

通过收集大量国内城市的居民出行特征调查数据,对数据进行归纳整理,从出行次数、出行目的、出行方式结构、出行耗时等4个方面进行分析.通过对城市进行分类,找出不同类型城市的居民出行特征,分析产生这些特征的原因.对居民出行次数,按照人口规模分类,建立了不同人口规模城市的居民人均出行次数模型,通过建摸的方式找出不同人口规模城市的居民出行次数规律.

大中城市居民出行强度的聚类分析

人均出行次数是居民出行强度的最直接反映,而人均出行次数与城市经济指标有着极大联系。目前对人均出行次数和经济指标之间的关系缺乏定量分析研究,本文通过研究经济指标与居民人均出行次数的关系来建立居民人均出行次数量化模型。通过对全国十五个大中城市的经济指标进行聚类分析,找到与居民出行强度相关性最大的4个典型指标:市区土地面积、社会消费品零售总额、居民消费价格总指数、和市区居民人均可支配收入,建立了居民出行次数与这些典型指标的回归模型,为同类城市的居民人均出行次数的预测提供了参考。

小城市居民出行特征分析——以苍南县城为例

主要针对苍南县城居民的出行特征,分别从出行次数、出行方式和时辰分布三方面分析了居民出行与人口特征之间的关系,实证研究了年龄、职业、收入等对居民出行次数和出行方式的影响,并且分析了不同目的、方式、职业居民的出行时辰分布特征,为今后城市建设效果评估和居民出行预测提供基础。

我国三大城市圈主要城市居民出行特征比较分析

三大城市圈是我国经济发展的前沿地带,城市交通问题也最为严重。选取了三大城市圈11个主要城市,分析了城市圈内部、城市圈之间各城市的人均出行次数、出行目的、出行方式和出行时耗的相关特性,探寻城市居民出行特征与城市经济、规模的内在联系,为缓解城市交通问题奠定基础。

我国交通客运业与经济增长的弹性关系研究

文章在探讨线性函数弹性规律的基础上,以1990—2014年各种交通运输方式客运量、国民收入水平为样本数据,采用回归拟合分析方法,以人均国民收入水平作为主驱动因子探讨我国各种运输方式下人均出行次数的变化规律,为交通运输方面的决策作出贡献。

铁路客运指标与城市特征相关性分析

文章以基于12306提取的2018年铁路站间客流量数据为基础,结合城市经济人口等特征,利用SPSS软件分析了对铁路旅客发送量、人均铁路出行次数产生显著影响的城市特征指标,同时利用多元线性回归拟合确定了城市特征指标与铁路客运指标间的函数关系,并取得了较好的拟合效果。通过分析不同城市铁路平均出行距离及出行距离分布情况,发现城际交通出行对铁路系统的依赖性在提升,都市圈范围内的出行需求在逐渐增加,对这部分需求的考虑将是未来城际及市域网络布局思考的要点。