融合碳激励潜变量的低碳出行方式选择模型

以计划行为理论与价值-信念-规范理论为理论基础,综合考虑影响出行者低碳出行意愿的潜变量,以分析出行者低碳出行行为及内在机理.基于杭州市实证数据,建立多原因多指标模型,标定潜变量适配值.构建混合选择模型与无潜变量的Logit模型,对比分析出行者工作日方式的选择行为.建立二元混合选择模型,分析碳激励下高碳人群的出行行为转变.结果表明,态度、知觉感知控制、激励态度等潜变量显著影响出行者的低碳出行意愿与出行方式选择,混合选择模型比无潜变量的Logit模型具有更好的拟合优度,预测精度提升了4.6%,碳激励下64.4%的高碳人群倾向于选择低碳出行,碳激励可以有效促进公众的出行方式转变,变量态度、出行时间在公众出行方式转变上存在一定的异质性.

考虑心理潜变量的城市轨道站点接驳方式选择行为研究

本文以计划行为理论为基础框架,从出行者使用接驳工具的经验和对接驳工具属性评价两个维度分别引入出行习惯、感知态度两类潜变量,构建城市轨道站点接驳方式选择意向的多指标多因果模型,探究城市轨道站点接驳方式选择意向的影响因素及其作用路径,并在此基础上结合巢式Logit模型构建混合选择模型,探究出发端与到达端接驳方式选择行为的影响因素及其影响机理。结果表明:行为习惯潜变量直接影响接驳方式选择意向,感知态度对步行、共享单车接驳选择意向具有直接影响;显著影响接驳方式选择意向的可观测变量有学历、车辆保有情况、收入情况、接驳距离及出行人数;相较于慢行交通与道路公共交通,私人小汽车、电动车的有无对私人交通方式接驳选择行为影响较大;学历和职业等个人社会经济属性,出行目的和出行人数等出行属性,以及主观规范和行为意向等心理属性对出行者城市轨道出发端和到达端接驳方式选择行为均有显著影响;相较于到达端,出行费用、主观规范及行为态度对出发端接驳方式选择行为的影响更大,且出发端接驳方式选择对到达端的接驳决策行为具有影响。

上海居民出行即服务(MaaS)的使用意愿分析

近年来,MaaS (Mobility as a Service)一词在交通运输领域被广泛提及,通过整合多模式的出行方式和一站式的服务为出行者提供定制式的多元化出行体验。文章通过问卷的形式,对上海居民进行调查,根据所收集的数据建立混合选择模型,分析上海市居民对MaaS的使用意愿。结果表明,平均年龄在24岁以下,月收入在8 000元以内的女性居民会愿意使用MaaS,同时技术爱好者、多模式心态、家庭儿童数量以及日常出行方式选择也对出行即服务的使用意愿有显著影响。

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。

基于混合选择模型的汽车共享选择行为研究

为了深入分析出行者的汽车共享选择行为,首先以技术接受模型和计划行为理论为框架,将对汽车共享选择行为具有影响的心理因素整合到传统的离散选择模型之中,形成混合选择模型.然后,基于南京市的实证调查数据,运用混合选择模型对出行者的汽车共享选择行为进行研究.结果表明,出行者对于汽车共享的感知有用性、感知易用性、行为态度、知觉行为控制等心理态度潜变量对其选择行为产生显著的正向影响,混合选择模型比传统不带潜变量MNL模型对实证数据具有更高的拟合度.

考虑行人心理潜变量的地铁应急疏散仿真研究

为加深对地铁乘客疏散出口选择行为内在机制的认识,综合考虑恐慌、安全意识、从众心理等影响疏散者出口决策的心理潜变量,构建混合选择模型(HCM),对比其与传统模型疏散效率差异,并通过变更各心理潜变量权重系数,深入探究不同心理潜变量对疏散行为及疏散效率的影响。结果表明:一定程度的恐慌和从众,有助于行人选择更优的路径促进疏散,但过度恐慌及盲从将降低疏散效率;环境熟悉度和安全意识越高越有利于疏散,但随着环境熟悉度和安全意识系数值变大,其对疏散时间影响越小。考虑疏散者心理潜变量的HCM更符合现实中行人的出口选择行为,能更好地揭示真实场景下疏散者的应急疏散行为决策本质。

铁水运输系统的建模与仿真研究

利用建模与系统仿真技术,通过对系统对象的分析建立了相应的对象模型.采用基于知识的分层事件调度仿真策略,建立了物流—工艺—运输一体化的机车调度模型,实现了钢铁企业铁水运输路径选择及自动避碰算法.建立的仿真系统实现了对铁水物流分配和铁路布局合理性的研究.仿真结果得到了实际应用,创造了经济效益,并为相关研究和工艺铁路的自动化提供了方向.

铁路出发旅客衔接方式选择的复合异质性模型

鉴于多属性决策中存在的属性偏好和处理两类异质性现象,以铁路出发旅客衔接方式选择问题为对象,对两类异质性的效用表达进行了讨论,构建了能同时描述旅客属性偏好和处理异质性的复合异质性(Hybrid)非集计模型.采用成都东客站SP调查数据进行模型标定,结果表明,Hybrid模型的拟合度优于单一异质性模型.旅客属性处理规则自述结果与Hybrid模型分类结果的对比分析表明,模型对旅客属性处理特征的表达准确.进一步对不同类型旅客属性标定结果的分析显示,Hybrid模型可实现对衔接方式选择行为的精细化描述.

基于扩展技术接受度模型的共享自动驾驶汽车用户使用意愿研究

共享自动驾驶汽车是智慧交通和绿色交通的重要发展方向之一,但目前其相关研究仍不充分,影响用户使用共享自动驾驶汽车意愿的因素及其作用机理有待深入剖析。为此,本文首先通过引入感知风险、服务质量和社会影响三个潜变量,构建了扩展技术接受度模型。然后将扩展技术接受度模型的潜变量、个人社会经济属性变量和出行方式属性变量整合到多项Logit模型,构建混合选择模型,并以用户选择共享自动驾驶汽车出行的概率衡量用户使用共享自动驾驶汽车的意愿。最后基于SP调查数据标定模型参数,得到潜变量关系及关键影响因素,通过弹性分析研究关键因素对用户使用意愿的影响。结果表明,感知有用性、出行费用、感知易用性、等待时间的影响最为显著,对应的弹性值分别是0.0502、-0.0401、0.0385和-0.0350。本研究对相关企业及相关政府部门发展和推广共享自动驾驶汽车具有重要参考价值。

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。

考虑定制出行的儿童通学方式选择行为研究

为系统获取考虑定制出行后儿童通学方式选择的行为模式,在系统选取影响儿童通学方式决策变量的基础上,集成结构方程模型和离散选择模型,提出儿童通学方式选择的混合选择模型(HCM),以云南省昭通市为案例进行分析.结果表明:所构建的HCM模型相比结构方程模型和离散选择模型具有更高的拟合优度,更适用于儿童通学方式选择行为分析;与小汽车出行方式相比,行为意向对家长选择定制出行方式的影响更大,定制出行方式的普及更多取决于家庭的接受和依赖程度;时间和成本并非是家长选择定制出行方式的首要考虑因素.

基于跨理论模型的小汽车向自行车出行分阶段转移过程

以跨理论模型为基础,对10个社区的出行者开展问卷调查,将转移行为划分为前意向、意向、准备、行动与维持5个阶段.基于此,针对前后相邻的2个阶段,利用混合选择模型构建4个分阶段模型,刻画分阶段转移过程,研究个人特征、出行特征、客观环境、主观心理与小汽车限制措施对于推进不同阶段间转移的影响机理.结果表明,小汽车限制措施仅能促进行为意向的产生;主观心理与客观环境的影响阶段不同,说明柔性措施与硬性措施的作用阶段不同;感知环境障碍作用于每个阶段,而客观环境仅作用于2个阶段,说明客观环境改善后通过配合宣传推广让出行者感知到自行车出行环境的改善至关重要.

社交网络交通信息对出行方式选择行为影响模型

为解决社交网络交通信息对出行方式选择行为影响缺少定量描述方法的问题,基于技术接受理论,提出感知有用性、感知易用性、感知风险性等7个潜变量作为出行者对社交网络交通信息的心理感受变量.结合个人属性变量、出行方案属性变量共同构建融合社交网络交通信息影响的出行方式选择行为混合离散模型,运用重庆市问卷调查数据进行实证分析.结果表明,混合模型优度比提升了0.171,同时,心理感受变量中感知风险性对选择结果有负向影响,其余变量对选择结果均为正向影响,而感知有用性(0.757)、主观规范(0.646)、感知信任(0.502)对结果影响最大.

无人驾驶汽车对出行方式选择行为的影响

无人驾驶汽车对出行者出行选择行为具有重要影响,进而可以影响到城市交通需求、城市空间布局和城市规划.基于扩展技术接受模型和考虑不同出行者偏好的异质性,建立带潜变量的随机系数Logit模型,研究出行者的出行特征、心理潜变量和个体的社会经济属性对无人驾驶汽车选择行为的影响.结果表明:与传统的多项Logit模型相比,带潜变量的随机系数Logit模型拟合度更高;不同的出行者对出行费用的偏好具有异质性,在效用函数中,出行费用服从正态分布;无人驾驶汽车选择行为不仅受到出行特征和社会经济属性的影响,而且还受到感知信任、社会规范和行为意向等心理潜变量的影响;降低无人驾驶汽车的出行费用可以提升出行者选择无人驾驶汽车出行的概率.

基于潜变量的驾驶员路径选择行为分析

为更真实地还原驾驶员的路径决策过程,构建了基于潜变量的路径选择模型以增强模型的解释性。首先采用结构方程模型识别行为中存在的潜变量;并通过离散选择模型分析潜变量对选择行为的影响。最后以广州市驾驶员为例进行实证分析。结果表明:在驾驶员的态度与行为中存在4个潜变量因子;且各潜变量与驾驶员的社会经济属性有关。驾驶员的路网熟悉度与路径探索意识对其路径选择行为有较大影响;考虑潜变量的模型有效提高了模型的拟合度。

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。

考虑心理因素及社会网络影响的电动汽车购买意愿研究

为进一步促进电动汽车的普及和使用,在系统选取影响消费者购买电动汽车意愿相关变量的基础上,通过构建结合结构方程模型和离散选择模型的混合选择模型,采用极大似然估计法得到模型的参数估计结果,以此探究消费者个体属性、车辆属性、心理潜变量及社会网络变量对其电动汽车购买意愿的影响,并以上海市为例进行分析。研究发现,技术信任心理潜变量在0.01显著性水平下对消费者的购买意愿具有负向影响,且年龄越大、收入越高、受教育程度越高、家庭车辆数越多的消费者会更加期待和信任电动汽车新技术;社会网络变量在0.01显著性水平下对消费者的购买意愿具有正向影响,相比于社会公众评价(估计值为0.226)和新媒体途径分享的信息(估计值为0.256),消费者购买电动汽车的意愿更容易受家人、朋友分享(估计值为0.426)的影响。基于以上研究结果,建议在完善电动汽车购买相关优惠政策的基础上,进一步加强电动汽车的技术研发,提升电动汽车的使用安全性和充电便捷性,同时在消费者所处的社会网络中积极宣传电动汽车产品的优势,从而促进电动汽车的推广使用和低碳交通的发展。

电动汽车驶离充电桩行为研究

电动汽车驶离充电桩行为能使充电设施资源得到充分利用,是目前车桩发展不平衡问题下需要关注的问题。现有研究缺乏对用户充电后驶离行为的分析,为探求电动汽车驶离行为的驱动因素,首先,通过引入社会责任意识和感知转换成本两个态度潜变量,融合结构方程模型与离散选择模型,构建了混合选择模型(HCM)。该模型框架下包含结构模型、测量模型和选择模型三部分。其次,采用D-efficient实验设计法生成意愿调查问卷,对电动汽车用户开展实证调查。最后,对HCM模型进行同步求解。结构模型和测量模型将难以直接观测的态度潜变量进行了量化,选择模型同时纳入了态度潜变量、个人社会经济属性变量和充电场景属性变量,并根据模型标定值对关键因素作弹性和边际分析。结果表明:社会责任意识更强和感知转换成本更低的个体更倾向于充电后驶离;移车费时和惩罚费用对用户影响最为显著,弹性值分别为-0.365和0.169,边际效用分别为-0.0173和0.0324;引入潜变量的HCM模型能够提高模型解释能力,拟合优度较普通Logit模型提升了0.237。

考虑心理潜变量的出行方式选择行为

为提高公共交通服务水平和出行分担率,考虑常规公交和地铁的舒适性、便捷性、总体满意度等8个心理潜变量,通过问卷调查获得乌鲁木齐市的出行数据,基于巢式Logit模型,建立考虑心理潜变量的混合选择模型,对市内出行者出行方式选择行为进行研究。通过模型拟合结果可知:出行费用、拥挤程度、步行距离对出行者出行方式选择行为有显著负影响;出行者是否有车会显著影响出行者是否选择公共交通出行;青年群体、高学历群体、高收入群体更倾向于选择小汽车出行;地铁的快速准时性、便捷性、总体满意度,以及常规公交的便捷性、舒适性、总体满意度都显著影响出行者出行方式选择行为。

低限速公路车速选择行为分析与建模

我国限速值低于60 km/h的公路上超速50%以下仅给予警告处分,部分低限速公路无交通监控设施,超速现象严重.以北京市郊某限速40 km/h的公路路段为背景,设计并实施意向偏好调查(Stated Preference Survey,SP调查),通过分析SP数据,并建立随机效用—后悔混合模型,剖析驾驶人车速选择的影响因素,探索超速行为机理.结果表明,限速标志对车速有一定规范作用,其他车辆平均车速的影响会弱化违法监控设备的效果;性别、驾龄、驾驶车型和接受超速处罚的经历均对车速选择行为有显著影响;驾驶人面对超速带来的收益和损失,遵循后悔最小化原则进行决策.