基于混合选择模型的停车换乘地铁行为研究

正确理解智能手机提供的多模式出行信息(SMMI)下通勤者停车换乘地铁(P&R)选择行为,有助于提升城市交通系统的可持续性。基于SP问卷调查数据,从SMMI实时信息、社交网络信息、环保态度和个体属性4个方面,建立混合选择模型分析影响通勤者P&R选择行为的因素。研究结果表明:通勤者的P&R选择行为受到出行时间、P&R总费用、地铁车厢拥挤程度和出行推荐等SMMI信息、社交网络信息、环保态度以及性别、年龄、职业、驾龄和P&R经验等个体属性特征的显著影响;弹性分析表明,P&R出行时间弹性值为-0.85,P&R总成本弹性值为-0.397,通勤者对出行时间更敏感。

多交通方式出行信息影响下的停车换乘选择行为分析

多交通方式出行信息引导小汽车用户向停车换乘转换是解决日益严峻的交通拥堵、尾气排放的有效途径之一。文中获取包含“全程自驾和停车换乘地铁”类的信息影响下的出行方式选择行为数据,基于效用最大化理论,运用整合的SEM-MNL模型,对受访者个人属性、心理特征、多交通方式信息等因素与停车换乘选择概率的关系进行定量分析。分析结果显示:受访者对小汽车的态度、对车厢舒适性的态度和绿色环保观念影响出行者选择出行方式;中年男性和曾经使用过停车换乘的乘客更容易转换出行方式;当出行者的社交圈对停车换乘评价积极,更了解时间和车厢拥挤程度时,出行者更倾向停车换乘出行。