基于Multinomial Logit模型的美国北卡罗莱纳州慢行交通事故严重程度分析

为分析慢行(自行车与行人)交通事故严重程度的显著性影响因素,将交通事故分为仅财产损失事故、潜在伤害事故、非伤残事故、伤残事故、死亡事故5类,从人、车、路、环境4个层次选出11个自变量,以交通事故严重程度为因变量,基于Multinomial Logit模型计算每个变量对慢行交通事故严重程度的边际效应。结果表明,驾驶员性别、驾驶员饮酒状态、行人年龄、道路特征、路面状态、一天内发生时间、光线条件、年平均日交通量、地形等9个变量均与道路交通事故严重程度显著相关。

中国居民收入与家庭碳达峰:基于CGSS数据与多项Logit模型

基于2015年和2018年CGSS家庭微观数据,构建多项Logit模型,实证检验居民收入对家庭碳达峰偏离度的影响。研究发现:居民收入增长对家庭直接碳达峰偏离度和间接碳达峰偏离度均产生显著的促进作用,进而提升家庭部门碳达峰偏离度,且家庭碳达峰偏离水平越低,收入增长产生影响的可能性就越小。异质性分析表明,中西部地区家庭的低碳消费模式较为稳定,东部地区则需关注高碳排放风险,且教育水平提升能够缓解因居民收入增长带来的家庭碳达峰偏离度提升问题。因此,我国政府应引导培养家庭节约集约的绿色生活观念,以推动家庭消费绿色低碳转型和碳达峰碳中和目标的实现。

基于Logit模型和宏观交通模型的规划目标实证

近年来苏州市机动化出行水平不断提升,古城核心区出行品质逐年下降,相关规划从不同角度提出了古城交通发展目标以提升出行品质,但相关规划由不同部门分别编制,规划各自实施后是否均能达成目标缺乏验证。利用多项Logit模型分析居民出行选择特征,并利用宏观交通模型分析各规划实施后规划目标是否能够达成。结果表明,持续提升包括轨道交通、常规公交在内的公共交通服务水平有助于降低小汽车使用率,但与相关规划目标相比仍存在一定差距。

基于多项式Logit模型的道路交叉口机非事故影响因素分析

为分析道路交叉口处机动车和非机动车交通事故的影响因素,将事故按照严重程度划分为无伤害事故、可能伤害事故、轻伤事故、重伤事故以及死亡事故,并提取了机动车驾驶员年龄及性别、非机动车驾驶员年龄及性别,道路线型、光照条件、限速条件等13个影响因素作为自变量,基于多项式Logit模型对事故进行了模型标定以及边际效应分析.结果表明:非机动车驾驶员的性别及年龄、非机动车所处的位置、事故发生地区域类型、光照条件、道路线型、限速条件7个变量与事故的严重程度存在显着相关.

Modelling of Active and Latent Attributes Based on Traveler Perspectives: Case of Port City of Douala

A growing stream of study stresses the relevance of subjective elements in understanding the hierarchy of preferences that underpin individual travel behavior. The purpose of this study is to evaluate the impact of various factors on mode choice. To achieve this, a multinomial logit model (MNL) was used to analyze the relationships between mode choice and three classes of attributes;Combined Active and Latent, Active only and Latent only attributes. The data used are derived from surveys in the port city of Douala, Cameroon as a case study. Results stipulated that, the combined attributes model performed better than both active only attributes and latent only attributes models. Likewise, latent only attributes model performed better than active only attributes model. The advantage of modelling all three groups is for better selection of the most relevant attributes, and this is very relevant in understanding travel behavior of individuals and mode choice decisions.

学生通学出行的家长接送方式的选择

研究家长接送方式选择的影响因素,对于早晚高峰交通出行政策的制定具有重要意义.考虑家长、学生的个人属性与家庭属性,以及后续行程目的、生理成本与延误时间等出行属性因素,基于多项logit(multinomial logit,MNL)模型分析对于家长接送学生交通方式选择的影响因素,并通过中国海宁市居民出行数据进行验证.研究结果表明,家长年龄越大,选择步行接送的可能性越大;学生性别对于家长接送方式的选择没有显著影响;家长性别和学生年龄对接送方式具有显著影响,其中,女性接送者更偏向于选择非机动车接送,学生年龄越小,家长更偏向于选择非机动车接送;后续行程目的为上班的家长更偏向于选择机动车接送;小汽车接送者的接送时间相对较长,但该接送方式承担的生理成本和延误时间相对较少;电动车接送者承担的生理成本和时间成本都较低.依据研究结果,从家庭、学校和交通管制等维度对学生通学出行提出相关改善建议,能够为相关部门从学生通学的角度制定交通规划管理政策、方案提供指导.

考虑空间异质性的短距离上学方式选择机理

短距离出行是学生日常出行的重要组成部分,合理引导短距离上学群体交通方式选择对于促进学生健康发展和缓解高峰期间道路交通拥堵具有重要意义.本研究以中国南京市为例,利用贝叶斯分类法识别出南京市学生的短距离出行阈值为2.7 km,在此基础上,分别构建多项logit(multinomial logit,MNL)模型与地理加权多项logit(geographically weighted multinominal logit,GWMNL)模型,探讨个人属性、出行特征、家庭特征及建成环境对短距离学生群体上学方式选择的影响及其空间异质性.结果表明,相比MNL模型,GWMNL模型具有更好的拟合度和解释能力,说明学生上学交通方式选择行为因居住位置不同存在明显差异.与居住在学校附近的低龄学生相比,核心区与近郊区较短出行距离的高龄学生更倾向于乘坐小汽车上学,而远郊区(六合区和江宁区)的高龄学生更倾向于选择积极出行(步行和自行车)和电动自行车上学.小汽车数量对学生选择积极出行、电动自行车及公共交通上学均有消极影响,且这种消极影响从市中心向外围区域逐渐增强.最近公交站距离对居住在核心区与近郊区的学生选择公共交通具有明显促进作用,而对部分远郊地区的学生选择公共交通具有抑制作用,且在南京市的北部和东部地区尤为明显.研究结果可为不同区域学生群体短距离积极出行引导策略的制定提供参考.

不同感知群体对自动驾驶汽车购买和使用意向的研究

为探讨L4级自动驾驶汽车(AV)的出行体验对受访者购买和使用意向的影响,受访者被分为体验感知较高和较低群体,在体验前和体验后,利用多项Logit模型建立不同体验感知群体AV购买和使用意向模型。研究结果显示,购买和使用AV的想法不确定程度对体验前、后的选择均产生显著影响,对于体验感知较高群体,体验后该变量的影响程度有所下降,而对于体验感知较低群体则有所增加。AV的价格与购买和使用意向之间呈现较强的正相关关系,价格的升高会增加购买和使用想法的不确定性,从而导致受访者放弃购买AV,选择使用社会共享自动驾驶汽车(SAV)。对于体验感知较高群体来说,体验后对AV行驶过程的感知提升会促进其购买并自己使用AV,而通过提高对AV出行感受和出行安全的感知,将促进他们购买AV并有偿共享给他人使用。另外影响体验感知较低群体对AV购买和使用意向的显著因素数量则明显减少。

基于混合Logit模型的饶甬运输链选择行为分析

以上饶和宁波之间公路和铁路两条集装箱运输链为研究对象,分析了铁路运输链时间和费用构成.然后选取准时性、运输链总时间、运输链总费用和安全性为效用函数特性变量建立了多项Logit模型和混合Logit模型.结果表明,时间和费用对运输方式选择起到了关键作用,并且铁路分担率对于费用的变化较为敏感.在不同假设场景下对公铁分担率进行了分析,对改善铁路服务水平所带来的分担率提升进行了定量计算.最后考虑到铁路时间和费用构成中存在的压缩空间,从运输链总时间、总费用和列车运行组织三方面提出了海铁联运发展对策.

基于混合Logit模型的旅客对短途高速铁路列车选择行为

以南京到上海和南京到杭州的短途高速铁路客流为背景,应用行为调查法与意向调查法开展客流调查,获取客流数据。基于选择行为理论,以旅客对列车的选择作为因变量,旅客个体特征、出行特征、列车服务水平作为自变量,基于多项式Logit模型构建混合Logit模型,拟合客流调查数据。结果表明:混合Logit模型的拟合优度高于多项式Logit模型;出发时间是影响旅客选择行为的关键因素,77%的旅客偏好选择6:00—7:00出发列车,仅有10%的旅客偏好选择20:00—21:00出发列车;列车旅行时间、票价水平与旅客对列车的选择行为负相关;女性、50岁以上、学生、低收入、自费购票等类的旅客对票价敏感度较高;公务人员及企业职员偏好选择8:00—11:00开行的列车,休闲出行旅客偏好选择8:00—11:00及14:00—17:00开行的列车;行前接驳选择自驾换乘的旅客,偏好选择5:00—8:00开行的列车;旅客对6:00-10:00开行列车的支付意愿最高,对17:00—22:00开行列车的支付意愿最低。

基于配对组合logit模型的路线选择

通过实例比较分析关于路线选择行为的多项logit模型和配对组合logit模型,验证在放松对随机效用项的假定、允许选择肢的任何配对组合有不同共分散时配对组合logit模型的解释能力.首先推导了配对组合logit模型,然后在SP调查的基础上,标定出路线选择行为的多项logit模型和配对组合logit模型.研究结果表明:路线A与C、路线B与C之间存在一定的相似性;配对组合logit模型的ρ2(0.113)略高于多项logit模型的ρ2(0.112);配对组合logit模型考虑了路线间的相似性,其模型精度和说明力高于一般的多项logit模型,其导入的路线相似性参数是合理妥当的.

基于离散多项Logit模型的多时段控制过渡方案选择

过渡方案可有效降低多时段控制方案间切换对交通流造成的扰动,对多时段控制策略的效益有显著影响。研究首先对多时段过渡方案选择的流程进行了分析,选取多项Logit模型进行多时段过渡方案选择的判断;其次,通过选择集、特征变量、效用函数选取等步骤,利用经典的3种平滑过渡方案作为选择集,选取车均延误、该时段干道流量、过渡所需时长作为特征变量进行参数标定,以立即过渡、两周期过渡、三周期过渡3种经典的多时段平滑过渡方案为例,建立了多时段控制过渡方案的离散多项Logit选择模型,在效用最大理论的前提下进行概率计算并利用极大似然法对模型的参数进行了估计和检验;最后,选取江苏省苏州市滨河路干道沿线协调范围内交通流状态稳定且呈现较明显的时间规律的4个关键交叉口作为研究对象,以3种平滑过渡方案对控制效益影响最大的晚低峰切换至早高峰的过渡方案对微观交通仿真进行了分析,在早高峰即将到来时,由方案1切换至方案2的过渡过程中,立即过渡方案的车均延误最低,其次为两周期过渡方案,三周期过渡方案车均延误最大。结果表明立即过渡方案的控制效果最佳,进而通过本研究的模型分析,案例交叉口亦分别有50. 77%,56. 72%,46. 88%,47. 00%的概率选择立即过渡方案,与仿真结果一致,表明模型具有很好的适用性。

基于中国家庭追踪调查的通学行为差异分析

通学出行是儿童日常生活和家庭通勤出行中的重要活动,通学方式决策对于儿童通学的安全、便捷以及城市交通系统优化等具有重要影响.基于2020年展开的中国家庭追踪调查数据,利用多项logit模型研究个体属性、家庭特征、学校属性及地理特征因素对通学方式选择行为的影响差异.结果表明,地理特征因素对通学方式选择的影响最大.东部地区的学生更倾向于使用机动交通方式和自行车;西部地区学生更倾向于步行;东北地区学生则更倾向于机动交通方式和校车.农村乡镇和小城市的电动车通学比例明显高于大中城市,且农村乡镇使用校车的概率也更高.全国范围内,私立学校学生使用校车的可能性是公立学校学生的3.3倍.此外,研究还发现个体属性和家庭特征也对通学行为具有影响,如肥胖儿童更加依赖校车和电动车;性别对通学方式选择没有显著作用;家庭规模越大,越愿意步行通学.从促进主动出行、改善交通公平性角度提出相关建议.

基于多元Logit模型的大学生返程交通方式选择行为

为了更好地了解大学生返程交通方式选择现状,采用问卷调查的方式对大学生个人属性、返程交通方式、返程出行的旅行成本进行了调查分析。在此基础上,应用多元Logit模型建立了大学生返程交通方式选择行为模型,并对各因素的影响强度进行了分析。结果表明:男女大学生在返程交通方式选择上差异不明显;由于动车的旅行时间和费用均较低,大学生更倾向于选择动车返程;相较于月生活费低的大学生群体,月生活费高的大学生更偏好于选择私家车返程出行;家庭拥有小汽车的大学生群体也更愿意选择私家车。由分析可知,月生活费、家庭是否拥有小汽车、旅行费用对大学生返程交通方式选择具有重要的影响。

前景理论和灰色关联法下定制公交出行分担率选择模型

为提高公共交通服务水平和定制公交分担率,以定制公交、常规公交、出租车和地铁4种出行方式为对象,考虑乘坐时间、出行费用、便捷性和舒适性4个出行影响因素,基于多项Logit模型构建前景理论和灰色关联相结合的出行选择模型,并以董屿·福建师大地铁站到福州南火车站为例进行研究。结果表明:定制公交、常规公交、出租车和地铁4种出行方式的分担率分别为28.35%、14.63%、23.14%、33.88%,与实际问卷调查的最大误差在5%以内,与运用效用理论计算所得的分担率相比更符合现实情形;定制公交分担率在票价为1元或2元增减时,并没有产生较大变化,而乘坐时间的缩短却使分担率有较大提升。

农地转出户生计资本对生计策略选择的影响——基于CFPS数据的微观实证

在合理筛选变量并对农户生计策略进行细分的基础上,基于中国家庭追踪调查(CFPS)全国整合样本的数据,构建自然资本、人力资本、物质资本、金融资本、社会资本及心理资本的6维生计资本量化指标体系,采用多项Logit模型实证分析生计资本对生计策略选择的影响规律。结果表明,不同生计策略类型的农地转出户的生计资本指标及总指数存在差异化的分化特征。自然资本、物质资本、金融资本越大的农户,越倾向选择农业主导型生计策略;自然资本、人力资本、社会资本越大的农户,越倾向选择农业兼业型生计策略;自然资本、人力资本、社会资本、心理资本越大的农户,越倾向选择务工兼业型生计策略;人力资本、社会资本、心理资本越大的农户,越倾向选择务工主导型生计策略。各影响因素对农户生计策略选择相对风险比具有差异性。据此提出政府要引导农户耕地规模化经营,健全社会化保障服务,完善农村金融体系,普及非农技能培训等差异化政策。

黔东南侗族传统村落空间形态对旅游者足迹行为影响研究

乡村振兴背景下,传统村落旅游蓬勃发展。关注旅游者的足迹行为对传统村落的旅游发展至关重要。本文以黔东南侗族传统村落为例,从调试人地关系的角度构建空间认知逻辑框架,运用多源数据和MNL方法建立传统村落空间形态对旅游者足迹行为的影响模型,通过量化分析侗族传统村落空间形态与旅游者足迹行为之间的耦合关系,为黔东南传统村落的旅游地供给与旅游者需求之间寻求更加平衡的关系,以期对传统村落动态保护传承发展旅游提供参考。研究发现:(1)村落旅游资源发展空间有限且不协调,旅游配套服务设施与旅游者足迹行为出现错位,究其本质是空间主体的多元化;(2)侗族传统村落空间形态加强了功能性核心空间的旅游集聚效应,路网渗透性较差,村落边缘旅游景点缺失。面对侗族传统村落空间旅游发展的滞后性,宜促成多元主体合作,均衡主体间构想、现实与生活空间的“真实性”与“商品化”。

STEM兴趣、家庭背景与学习成绩——基于全国14418名中学生的无序多分类Logit模型分析

学校和家庭是影响学生学习成绩的重要场所。以全国中学生为调查对象,采用分层抽样问卷调查学习成绩情况,通过运用探索性因子分析、验证性因子分析提取公因子,构建无序多分类Logit模型,进而分析影响学生学习成绩的因素。研究发现:父母受教育程度与学习成绩显著正相关;父母从事职业类型对学习成绩具有积极作用,但影响不大;周末或假期常去与学习相关校外场所对学习成绩具有促进作用;STEM兴趣对学习成绩的影响各有正负,数学和科学学习兴趣对学习成绩均有明显促进作用,其中数学学习兴趣对学习成绩具有较大的提升效应,但工程与技术学习兴趣对学习成绩具有负向影响。STEM兴趣和家庭背景对学习成绩的不同作用也为下一步做好STEM教育改革提供了参考。

基于多项Logit模型的高速铁路客流分配实证研究

研究旅客对不同高速铁路列车产品的选择行为、定量分析不同列车间的客流分配规律,可以有效提高列车上座率。在综合考虑不同列车服务水平因素的基础上,根据随机效用最大化理论构建多项Logit模型,应用华东地区高速铁路旅客发送量的实际数据拟合模型并标定参数。结果表明,多项Logit模型具有较高的客流预测能力,列车出发时间范围、车票价格及列车停站次数对旅客乘车选择行为有显著影响,车票价格、列车停站次数与旅客乘车选择负相关。研究结论表明,预测不同列车客流分担率,结果与实际统计值偏差在5%以内,说明模型具有较好的预测能力。

基于无序多分类Logit模型的学习空间满意度研究——来自全国16497名中学生样本的调查数据

不同的学习空间塑造不同的学习行为。本文以全国初一、高一学生为调查对象,采用分层抽样问卷调查学生学习空间的满意度,运用探索性因子分析、验证性因子分析提取公因子,构建无序多分类Logit模型,分析影响学习空间满意度的因素。研究发现:课余时间学习空间使用频率越高,学生越偏向满意;相比演示布局和团队教学布局的空间,学生更喜欢课堂参与度高且可以独立思考的小组布局和个体布局学习方式,这两种布局使用的频率越高,学生的学习空间满意度越偏向满意;学习空间越舒适、安全性越好、技术使用越频繁,学生满意度越高。因此,要提高学生在学习空间中的满意度,必须充分重视空间设计,以满足学习者的个性化学习需求。