考虑心理潜变量及异质性的电动汽车联合充电选择行为研究

为深入剖析电动汽车用户联合充电方式和充电地点的选择行为,揭示用户心理潜变量、社会经济属性及充电属性对其联合充电选择行为的共同影响,文章基于上海市电动汽车用户的实证调查数据进行分析研究,构建考虑心理潜变量的混合选择模型剖析联合充电选择行为的决策机理。分析结果表明:风险规避态度、里程焦虑及充电习惯均对联合充电选择存在显著影响;混合选择模型的拟合度明显优于混合Logit模型;日出行距离、充电费用、停车政策等属性在模型估计中表现出异质性。对用户联合充电方式和充电地点的选择行为预测结果表明,混合选择模型的预测值与实际调查数据的误差在5%以内,混合选择模型具有更高的预测能力和解释能力。该文研究结果可为充电需求预测及充电管理策略提供一定的理论依据。

城市居民出行空间和方式联合选择模型研究

考虑到出行者出行空间和出行方式之间的重要联系,本文基于非集计模型中Nested Logit模型的理论和方法,结合2005年国内某大型城市居民出行调查数据,建立了城市居民出行空间和方式的联合选择模型。模型为2层的NL模型,第1层为空间选择层,第2层为方式选择层,以此将出行空间选择和出行方式选择连接起来。模型采用统计软件STATA 9进行标定,并通过统计指标进行验证,深入分析了影响出行者出行空间选择和出行方式选择的重要因素。最后,用同样的数据源建立了方式选择的MNL模型,通过对比联合模型和MNL模型的命中率和集计结果表明,出行空间和方式联合选择模型能够在较细的层面上预测出行者出行空间和交通方式的选择情况,从而提高了模型的精度和实用性。

基于RP/SP联合数据的市郊铁路出行行为分析模型

城市范围的扩大以及铁路运输业的改革促使市郊铁路逐渐向城市公共交通系统融合.将市郊铁路引入城市公交体系的目的,是使其成为中心城与卫星城之间长距离运输的主要通勤方式,确保城市空间发展战略的实施,避免城市"摊大饼"式扩张.本文以北京市郊铁路沿线居民出行SP和RP调查数据为依托,通过出行行为分析,建立三种模型:基于RP数据的模型,基于SP数据的模型及RP/SP联合数据模型;对比三者计算和检验结果,可知RP/SP联合数据模型利用了RP数据的可靠性,修正了SP数据的偏差,更加可靠有效;结果也证明降低票价的政策可显著提高市郊铁路分担率.

全国20个城市在京联合发起绿色出行倡议

2007年6月1日,由20个城市参与的“绿色出行联合行动”在北京发布,并通过人民网发布了能够评价个人出行方式绿色等级的承诺系统。提升每个人出行的“绿色等级”,既能节约能源、减少污染排放,还能提高出行效率,改善周围环境质量。勿庸置疑,在提高公众环境意识、改变公众的行为选择方面，