基于遗传算法的家庭活动-出行决策研究

为探究家庭日常活动-出行决策行为,基于时间地理学方法,突出家庭联合活动与个体出行链间互动决策的过程化表达,基于最优化理论,将家庭联合活动视为在一定时空条件约束下,成员通过彼此间协作配合做出效用最大化的活动安排和出行选择的结果,建立了家庭联合活动-出行决策模型;从昆明市2016年居民出行数据库中选取核心家庭出行数据作为模型验证数据,采用遗传算法对模型进行求解,通过设置不同场景再现家庭活动-出行决策过程,对模型计算结果与家庭成员实际出行链进行比较。结果表明:基础场景中有75.84%的家庭出行链与实际出行链相符,扩展场景符合率为83.64%,验证了所建模型的合理性和适用性;对于受时空制约较强的活动,当某一家庭成员无法完成该活动时,家庭会通过成员之间的依赖性进行传递,由其他成员以替代活动的形式进行协助,以实现家庭成员时空制约的平衡。

基于巢式Logit的大型赛事观赛人群组合出行决策行为建模

研究大型赛事观赛人群出行行为机理,明确观赛人群出行模式演变规律,可为大型赛事组织优化策略的制定提供理论依据和技术支撑.结合行为调查(Revealed Preference,RP)和意向调查(Stated Preference,SP),分析大型赛事观赛人群组合出行行为特征,构建了基于巢式Logit模型的观赛人群“出发时间+出行方式”组合决策行为模型,刻画出行时长、出行费用、同伴数量、小汽车拥有量和公共交通使用频率等因素对组合决策选择行为的影响.研究结果表明:构建的巢式Logit模型拟合性和准确性更优,预测精度为80.4%,比多项Logit模型提高了11.2%,可以更细致地刻画观赛人群组合决策选择机理;大型赛事观赛人群同伴数量越多,小汽车拥有量越大,选择小汽车出行的可能性越大,而公共交通使用频率越频繁的观赛人群选择公共交通出行的可能性越大;出行时长与出行费用直接影响着观赛人群所有决策阶段,且出行费用的影响程度更大.研究结果可为大型赛事交通需求管理政策的制定和实施提供技术支撑和参考.

基于出行决策的公路网多目标最优路径算法

为使公路网静态最优出行路径能综合表达道路环境影响因素与出行者的路径选择偏好,研究了GIS环境下的用户-系统最优出行路径决策模式。基于层次分析法,构建了综合考虑行程时间、舒适安全性与行程费用的公路网路段交通阻抗评价指标体系,提出了对定性与定量化参评指标进行综合一致性处理的方法。通过用户-系统共同决定的路段交通阻抗的综合评价过程,将最优路径问题转化为最短路径问题,采用各路段各出行目标的标准化值之和作为评价指标,采用Dijkstra算法实现最优路径的搜索。实例验证结果表明:最优路径比距离最短路径出行距离增加8%,出行时间减少7%,舒适安全性提高17%,出行费用增加13%,所得最优路径是针对特定用户的多目标路径,明显异于单目标最短路径,表明该方法可行。

朋友圈信息交互对个体出行决策行为的影响研究

现有关于交通信息对出行决策影响的研究大多基于ATIS提供的交通信息,而探讨通过非正式的社交渠道即朋友圈获得的交通信息对出行决策的影响尚不多见.通过进行可控的交通行为实验,探讨了朋友圈的交通信息交互对个体出行决策行为的影响.实验结果表明:朋友圈交通信息交互率为33.3%时,系统整体达到最优;信息交互率为75%时,达到用户最优;当网络由系统最优移近用户最优时,人均出行时间与成本有所增加;相比用户最优,系统最优时的出发时刻调整情况比较分散,而路径选择情况则相对集中.

基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析

基于累积前景理论研究了机场群旅客出行决策行为.针对不同出行需求的旅客,综合计划延误时间、票价、出行在途时间"可靠性"和"不可靠性"动态设置出行决策参考点,并考虑航班容量限制因素,构建了旅客出行选择模型,并将实证调查数据分别与累积前景理论和期望效用理论仿真结果进行对比验证.研究表明:前景理论模型能够有效地描述机场群航空旅客的出行路径决策过程,旅客选择行为随着出行目的不同而不同;与期望效用理论模型比较,该模型对描述航空旅客决策行为具有更好的适应性.因此,机场应根据自身市场定位并结合旅客有限理性特点优化航班频率、票价和航线网络结构.

基于粗糙集的复合属性铁路旅客出行决策影响因素分析与权重计算

首先,本文将满意度作为影响旅客出行决策的评价因子,从经济、快速、舒适、便捷、安全、服务、准时7个方面建立铁路旅客出行满意评价指标体系;其次,设计旅客出行满意度评价调查问卷,进行问卷调研,并对调研数据进行信度、效度分析;再次,根据市场细分原则,从出行目的和月收入双重属性角度将旅客划分为12类,以调研数据为基础构建旅客出行满意评价知识系统,运用粗糙集理论筛选影响旅客出行满意的关键因素,计算并对比分析12种类型的旅客对出行满意影响因素的权重偏向;最后,根据12种类型旅客对不同满意因素的权重偏向特点,将其归并为效率型、经济型、休闲型、高端型4种,然后有针对性地对各类型旅客提出个性化服务的营销策略。

基于CPT的异质通勤者多维出行决策模型

为了准确描述异质通勤者的风险态度及出行决策行为,假设通勤者的到达时间符合偏态分布,根据不同的可靠性要求计算偏好到达时间,综合考虑出行费用的影响,构建参照点与风险偏好系数函数,建立了基于累积前景理论(CPT)的异质通勤者多维出行决策模型.结果表明,在参照点与风险偏好系数异质的情况下,通勤者表现出不同的风险态度,从而采取不同的出行决策行为,多维出行决策模型得到的结果更符合实际.在单维出行决策时,风险偏好系数对出行决策结果的影响不显著;而在多维出行决策时,风险偏好系数对出行决策结果的影响显著.

基于居民出行决策的轻轨客流预测方法研究

针对轻轨客流形成特点，在居民出行决策过程及影响因素分析基础上，提出采用“宏观控制、微观竞争、系统平衡、整体优化”的轻轨客流预测方法，并就该法中竞争类方式ＯＤ量预测、交通方式分担以及断面客流量预测方法作深入探讨．

考虑外生政策调节的城市低碳出行决策模型

交通治理政策生效的关键是能够影响个体出行者的行为决策.为提升城市低碳交通治理政策的有效性,有必要研究城市出行个体的决策过程、影响因素及其影响机理.本研究从社会心理学角度出发,研究情境依赖、学习能力与个体出行行为决策之间的相互影响,并将外生政策纳入个体出行行为决策过程研究框架,分析外生政策对出行行为决策与情境依赖和学习能力之间关系的调节作用.在对相关研究进行系统梳理和总结的基础上,构建了城市低碳出行决策过程的逻辑模型,该模型可为出行行为决策实证研究提供系统的分析框架.

基于出行决策的出行信息认知模式研究

为了科学解释出行者的出行信息认知模式,基于出行决策分析了出行信息对出行行为的影响,并对不同类别出行者的出行信息环境进行了解析。通过建立偏好路线集对出行经验进行描述,并提出了出行信息搜寻的logit模型,以刻画出行者的动态信息认知过程。基于出行决策初步建立了出行信息的认知模式,为研究交通行为及出行信息系统规划提供了理论基础。

公交优先的出行决策障碍分析

我国城市交通在实施公交优先的出行决策中,主要存在参照点作用下的决策障碍、公用地悲剧作用下的决策障碍、社会心理因素作用下的决策障碍、“面子”作用下的决策障碍、信息不对称造成的决策障碍等。要突破公交优先的出行决策障碍,必须加强法制建设,明确社会责任,提高交通服务水平,加强交通管理。

城市交通可持续发展的出行决策障碍分析

阻碍城市交通可持续发展的因素中,由m行决策引起的障碍,不容易破除。该文具体分析了城市可持续发展的公众出行决策障碍来源,通过对城市交通可持续发展机制的研究,在总结中国城市交通发展建设经验的基础上,借鉴其他国家的相关经验,提出了一套包括机制建设、政策法规、交通基础设施建设和技术在内的城市交通系统可持续发展出行决策障碍的综合解决策略。

城市交通参与者的出行决策障碍分析

阻碍城市交通可持续发展的因素中,交通参与者的出行决策障碍是一种故意,更加不容易破除。本文具体分析了城市交通参与者出行决策障碍来源,通过对城市交通可持续发展机制的研究,在总结我国城市交通发展建设经验的基础上,借鉴其他国家的相关经验,提出了一套包括机制建设、政策法规、交通基础设施建设和技术在内的解决城市交通参与者的出行决策障碍的综合策略。

基于时间价值的随机用户出行决策模型研究

出行者一次出行经历了是否出行、终点选择、交通方式选择、路径选择四个决策过程.首先考虑时间价值不同这个因素,给出了基于时间价值的广义费用;然后建立随机用户出行决策模型,该模型描述了出行者的四个出行决策行为,即模型的一阶条件与四个出行决策的条件等价;其次证明了模型的一阶条件满足出行决策条件,最后给出模型算法.由于考虑了时间价值这个因素,因而模型能更准确描述出行者的出行行为.

外生政策对个体低碳出行决策的影响——一个有调节的双中介模型

为提升城市低碳交通治理效果,有必要研究引导政策对个体低碳出行倾向的形成与固化的作用机理。文章结合行为经济学、社会心理学和出行行为分析,研究外生政策、学习能力、有限理性和情境依赖等因素对个体低碳出行倾向的影响。研究结果表明:适当的外生政策能够促进城市个体低碳出行倾向的形成与固化;学习能力和有限理性在外生政策与低碳出行倾向之间起到中介作用;情境依赖能够有效调节学习能力的中介效应,即中、低度情境依赖下,学习能力的中介效应显著。高情境依赖下,学习能力的中介效应不显著。

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。

基于集成模型的多维活动—出行决策研究

对个体活动—出行行为的5个决策维度进行联合建模分析,包括连续型的通勤距离、离散型的日通勤出行方式和通勤出发时间、小汽车拥有和日非工作活动量.一方面,作为内生变量,这5个决策维度受到个体性别、收入、教育水平等社会经济属性影响;另一方面,它们之间的相互影响关系也通过可见的结构关系及不可见的相关关系得到证实.比如,通勤出行距离越长,出行者家庭小汽车的拥有量越大;通勤出行距离、公交出行方式的选择均对日非工作活动量有负面影响;当通勤者家庭拥有更多的小汽车或者通勤出行距离很长时,他们选择小汽车和公交车的概率更高.本文证实了个体活动—出行决策维度之间的复杂作用关系,证实了对多维活动—出行决策进行综合集成分析的重要性.

基于行为经济学前景理论的出行决策

考虑出行环境不确定性和出行者有限理性的特点,应用行为经济学中的前景理论分析出行决策行为,引入拥堵收费和票价折扣作为变量,建立改进的出行决策模型。将出行方式划分为公共交通和私人交通两类,引入政府参与管理因素,探讨不同交通需求管理政策干预下出行者的决策行为,通过算例分析了不同政策标准对出行决策行为的影响程度。结果表明:同时引进拥堵收费和票价折扣政策,拥堵收费超过22元时,出行者的决策结果发生改变。合理设置拥堵收费和票价折扣标准可以促进更多出行者选择公共交通出行。

考虑多因素影响的老年人公交出行决策研究

为研究老年人的公交出行决策行为,设计包含个人属性、出行属性、环境属性及心理潜变量4方面的天津市老年人出行数据调查量表。基于此出行调查数据,构建SEM-BL模型,量化心理潜变量,将其与个人属性、出行属性、环境属性变量共同输入决策过程,探究个人属性、出行属性、环境属性及心理潜变量4种因素对老年人公交出行决策行为的影响。研究结果表明,感知有用性、感知便利性、感知安全性等6个心理潜变量对公交出行决策行为均具有显著正向影响。而在个人属性、出行属性及环境属性中,并不是每一个变量都会对老年人的公交出行决策行为产生影响。个人属性中年龄、性别、有无敬老卡对老年人的公交出行决策具有显著影响;在出行属性中,出行目的、出行时间和出行距离对公交出行决策具有显著影响;而在环境属性中,仅有温度会对老年人的公交出行决策行为产生显著影响。根据模型估计结果,考虑多因素影响的SEM-BL模型比传统BL模型优度比系数高0.123,SEM-BL模型对老年人公交出行决策行为具有更好的解释能力。

主观幸福感视角下的交通出行决策

为研究出行者在整个出行过程中的情感体验,验证出行幸福感量表的适用性,分析天津市私家车车主乘坐公共交通出行过程中的感知体验和主观幸福感,利用结构方程模型(SEM)确定研究变量之间的关系,建立SEM-Logit整合模型。结果表明,选取感知易用性(PEU)、感知有用性(PU)、不愉快-愉快(U-P)、情绪终止-激活(D-A)维度作为出行体验的四个维度,其对出行幸福感的影响系数分别为0.34、0.20、033、0.23,对出行幸福感的解释程度达55%;整合模型优度比传统的Logit模型提高了0.182,出行幸福感对出行方式选择行为存在显著影响。