基于人群差异化分类的南宁市电动自行车管理策略研究

发布时间：2017-08-12 05:33

  本文关键词：基于人群差异化分类的南宁市电动自行车管理策略研究

  更多相关文章： 电动自行车 差异化分类 出行方式影响因素 二元logit模型 管理策略

【摘要】：随着居民出行距离的增加、“限摩”政策的实施,电动自行车以其美观、价廉、快捷等优势取代了摩托车、深受广大市民的青睐。然而电动自行车在满足人民交通出行需求、节约能源、带给人们便利的同时也因其速度过快、交通违法行为严重等原因成为新的“马路杀手”,超标电动自行车的大行其道饱受争议。尤其在当前公交系统配套不完善、交通拥堵的城市(如南宁市),电动自行车保有量呈喷井式增长,出行者依赖度高,从而使得电动自行车对于城市交通的影响更为突出。因此,有必要根据城市交通的发展需求,针对不同出行者之间的交通需求的差异性,制定精细化的电动自行车管理策略,达到既能积极、稳妥地处理好存在问题,也能兼顾好城市的交通管理和维护市民的切身利益,确保电动自行车健康、有序发展的目的。本文总结了电动自行车的概念及标准、发展现状,分析电动自行车盛行的原因及国内外城市差异化人群交通出行选择行为的研究进展,着重研究差异化人群在电动自行车与公共汽车之间的交通出行选择行为。通过对出行者进行差异化分类,研究基于不同类型人群的电动自行车出行方式决策因子,并在此基础上构建基于人群差异化分类的电动自行车出行方式选择模型,研究不同管理策略对每一类出行者的出行方式的优化效果,并据此推荐符合各类出行者利益的电动自行车管理策略,为决策部门最终制订电动自行车管理策略提供依据。首先,本论文改进了现有研究中对出行者差异性的研究不够完善的缺陷,现有的研究虽然考虑到出行者的差异性,但是往往根据某一个或几个对出行有显著影响的因素对出行者进行分类,未能全面地从出行者的角度考虑影响出行的因素。本文在现有研究及南宁市电动自行车出行调查的基础上,通过采用两阶段聚类分析法,根据出行者的社会经济属性对出行者进行聚类分析,对出行者进行人群归并,形成出行者差异化分类的分类集,两阶段聚类分析后,采用单因素方差分析法,进一步分析变量对聚类结果的贡献度,得出了基于个人属性的电动自行车出行者差异化分类。然后,本论文重点分析影响出行者出行决策的主要因素,探究不同群体出行者出行方式决策的关键因子。本文通过单因素方差分析和因子分析方法,对四类出行者出行决策时考虑的出行方式的经济性、方便性、快速性等宏观和微观因素进行研究,提取出行者出行方式决策的关键因子。结果显示四类出行者在对费用、速度和方便性方面的要求有显著差异,但对舒适度的要求方面无显著差异。最后,论文在基于差异化分类的电动自行车出行决策因子分析的基础上,以南宁市为例,采用二项logit模型,构建了基于差异化分类的电动自行车与公交车之间的出行方式选择模型,并运用SPSS 22.0统计软件对模型参数进行标定。根据对模型结果的分析,提出符合不同类别出行者的电动自行车管理策略,并利用所建模型对管理策略的实施效果进行预测,最终得出满足出行者和城市交通管理需求的电动自行车管理策略。
【关键词】：电动自行车 差异化分类 出行方式影响因素 二元logit模型 管理策略
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：D631.5;U491.225
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第一章 绪论13-25
• 1.1 研究背景及意义13-16
• 1.1.1 研究背景13-16
• 1.1.2 研究意义16
• 1.2 国内外研究现状16-21
• 1.2.1 国外研究现状16-18
• 1.2.2 国内研究现状18-21
• 1.2.3 现有研究总结21
• 1.3 研究内容及技术路线21-24
• 1.3.1 研究内容21-23
• 1.3.2 技术路线23-24
• 1.4 本章小结24-25
• 第二章 南宁市电动自行车出行调查及特征分析25-40
• 2.1 电动自行车的发展概述25-29
• 2.1.1 电动自行车的概念及标准25
• 2.1.2 南宁市电动自行车的发展现状25-27
• 2.1.3 南宁市电动自行车盛行的原因分析27-29
• 2.2 南宁市电动自行车出行调查设计29-33
• 2.2.1 SP调查原理30
• 2.2.2 SP调查与RP调查的比较30-31
• 2.2.3 调查组织及调查方式31
• 2.2.4 调查目的31-32
• 2.2.5 调查问卷设计32-33
• 2.3 南宁市电动自行车出行特征统计分析33-38
• 2.3.1 问卷回收情况33
• 2.3.2 年龄比例33-34
• 2.3.3 家庭月均收入比例34
• 2.3.4 职业比例34-35
• 2.3.5 出行方式比例35
• 2.3.6 出行时间比例35-36
• 2.3.7 家庭拥有交通工具及数量统计36
• 2.3.8 电动自行车使用者出行意愿调查统计36-38
• 2.4 出行方式选择影响因素38-39
• 2.5 本章小结39-40
• 第三章 电动自行车出行者差异化分类40-49
• 3.1 差异化分类方法40-42
• 3.1.1 传统分类方法40
• 3.1.2 聚类分析法40-41
• 3.1.3 K-Means聚类法与两阶段聚类对比41
• 3.1.4 聚类评价指标分析41-42
• 3.1.5 方法的选择42
• 3.2 基于个人属性的出行者差异化分类42-48
• 3.2.1 聚类变量选取42-43
• 3.2.2 两阶段聚类分析43-45
• 3.2.3 聚类变量对聚类过程贡献分析45
• 3.2.4 基于个人属性的出行者差异化分类及其类别特征分析45-48
• 3.3 本章小结48-49
• 第四章 基于差异化分类的电动自行车出行方式决策因子分析49-61
• 4.1 竞争出行方式的选择49-50
• 4.2 宏观分析50-52
• 4.3 微观分析52-59
• 4.3.1 关键因子提取方法研究52-53
• 4.3.2 因子分析法概述53-54
• 4.3.3 不同类别出行者的出行决策分析54-59
• 4.4 基于差异化分类的电动自行车出行方式决策因子总结59-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 基于差异化分类的电动自行车出行方式选择模型61-76
• 5.1 居民出行方式选择的非集计模型介绍61-63
• 5.1.1 随机效用理论模型介绍61
• 5.1.2 选择枝与选择群61
• 5.1.3 BNL模型的导出61-63
• 5.2 电动自行车出行方式选择的BNL模型的建立63-66
• 5.2.1 特性变量的选择及效用函数的确定63-64
• 5.2.2 参数标定64-65
• 5.2.3 参数估计和模型检验65-66
• 5.3 模型参数的标定66-70
• 5.3.1 第一类出行者的模型参数标定结果66-67
• 5.3.2 第二类出行者的模型参数标定结果67-68
• 5.3.3 第三类出行者的模型参数标定结果68-69
• 5.3.4 第四类出行者的模型参数标定结果69-70
• 5.4 模型结果分析70-75
• 5.4.1 第一类出行者的模型结果分析71-72
• 5.4.2 第二类出行者的模型结果分析72-73
• 5.4.3 第三类出行者的模型结果分析73-74
• 5.4.4 第四类出行者的模型结果分析74-75
• 5.5 本章小结75-76
• 第六章 基于差异化分类的电动自行车管理策略研究76-88
• 6.1 不同类别出行者的管理策略研究76-78
• 6.1.1 第一类出行者出行方式优化措施76-77
• 6.1.2 第二类出行者出行方式优化措施77
• 6.1.3 第三类出行者出行方式优化措施77-78
• 6.1.4 第四类出行者出行方式优化措施78
• 6.2 四类出行者的管理策略汇总78-80
• 6.3 电动自行车管理策略实施效果预测80-87
• 6.3.1 测试变量的选取80-82
• 6.3.2 策略实施效果预测及分析82-83
• 6.3.3 由预测结果得到的策略83-84
• 6.3.4 推荐实施的配套策略84-87
• 6.4 建议实施的南宁市电动自行车管理策略87
• 6.5 本章小结87-88
• 结论及展望88-91
• 参考文献91-95
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果95-96
• 致谢96-97
• 附件97

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本文编号：660006