组合出行方式选择行为及信息服务影响研究

发布时间：2017-09-30 03:31

  本文关键词：组合出行方式选择行为及信息服务影响研究

  更多相关文章： 出行方式选择 NL模型 信息服务 平衡理论 交通量转移

【摘要】：随着城市规模的不断扩大,居民出行距离和出行目的日趋复杂,单一的交通出行方式已无法满足出行需求。大力发展多模式公共交通,均衡公共交通与小汽车出行结构比例是解决城市交通问题的重要手段。然而目前各种交通方式仍存在出行时间过长、接驳不便利、信息服务缺失等现象,缺乏对组合出行方式选择行为研究和信息服务对方式转变具体影响量的研究。因而本文基于随机效用理论建立了包含多模式公共交通和小汽车的出行方式选择模型,对出行者选择行为进行了研究。这对于发掘交通出行方式的弊端,制定交通出行的引导性政策都具有重要意义,可以为交通方式的统筹发展,公交线路改善,提高公共交通出行比例,均衡公共交通内部交通方式的发展提供重要支持。本文以出行者特性影响因素、出行特性影响因素、出行方式特性影响因素作为特性变量,剖析了现状出行方式中存在问题,并建立组合出行方式选择行为的巢式Logit模型(即NL模型)。利用模型标定结果进行了显著性影响因素的分析,通过检验后的模型可用于出行行为解释、选择概率计算、出行方式结构预测。在信息服务需求调查分析的基础上,本文进一步研究了信息服务对出行方式选择行为的影响机理,信息服务是通过缩短候车时间、换乘时间等“车下时间”来影响出行者的方式选择结果。通过数理统计和BL模型,本文综合研究了小汽车转移量随候车时间、换乘时间减少量的变化情况,并对公共交通内部,尤其是快速公交和地铁的出行构成比例随“车下时间”的动态变化情况做出分析。最后,本文向交通管理服务部门给出相应的出行改善建议。
【关键词】：出行方式选择 NL模型 信息服务 平衡理论 交通量转移
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的及意义10
• 1.3 国内外研究现状10-14
• 1.4 研究内容14-16
• 1.5 技术路线16-19
• 第2章 出行方式选择理论基础19-27
• 2.1 城市交通发展历程19
• 2.2 居民出行方式概述19-23
• 2.2.1 出行方式特性及发展趋势20-22
• 2.2.2 出行方式比较22-23
• 2.3 居民出行方式选择影响因素23-26
• 2.3.1 出行方式选择过程23-24
• 2.3.2 方式选择影响因素分析24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 居民出行方式选择调查及分析27-35
• 3.1 调查方法及问卷设计27-28
• 3.2 出行现状分析28-33
• 3.3 本章小结33-35
• 第4章 出行方式选择模型研究35-51
• 4.1 随机效用理论基础35-36
• 4.2 NL模型构建36-45
• 4.2.1 建立选择树37-40
• 4.2.2 确定效用函数及特性变量40-44
• 4.2.3 建立数据44
• 4.2.4 确定极大似然函数44-45
• 4.3 模型参数标定与检验45-47
• 4.4 模型应用47-49
• 4.4.1 出行行为解释47
• 4.4.2 个人出行方式选择概率的计算47-48
• 4.4.3 出行方式构成比例预测48-49
• 4.5 本章小结49-51
• 第5章 信息服务对出行方式选择影响分析51-69
• 5.1 信息服务需求分析51-53
• 5.2 影响机理分析53-54
• 5.3 方式选择影响结果分析54-67
• 5.3.1 小汽车转移量分析55-64
• 5.3.2 公共交通内部出行结构分析64-67
• 5.4 本章小结67-69
• 第6章 出行改善建议69-71
• 总结与展望71-73
• 参考文献73-77
• 附录A77-81
• 附录B81-85
• 攻读硕士期间发表的学术论文85-87
• 致谢87

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本文编号：945919