基于出行活动的非集计模型研究及应用

基于出行活动的非集计模型研究及应用

论文摘要

随着经济的不断发展,我国大城市的城市化水平不断提高,城市私人小汽车数量的不断增加,城市道路交通拥堵日益严重。研究居民出行行为,制定能够满足居民出行要求的交通需求管理政策,以优化城市交通结构、建立健康的交通发展模式,已经成为解决城市交通拥堵的一种有效方法。交通方式选择是出行行为中最基本的选择行为,对它的分析和预测是交通规划的主要内容之一。只有对交通方式划分进行准确预测,才能制定合理准确的资源规划和建设以及交通运输运营管理政策,满足居民出行需求,缓解城市道路交通拥堵。本文通过分析归纳国内外关于非集计模型理论和出行行为理论的研究和发展状况,总结出行行为基本理论和分析方法,基于出行活动对交通方式划分非集计模型进行研究和应用。根据居民的出行活动特性,将活动分为四种类型,对活动类型选择建模,再分别对四种活动类型中的交通方式选择进行建模。利用北京市居民出行调查数据估计模型的参数值,并对模型进行检验和分析。本文的主要研究内容和结论包括以下几个方面:(1)通过对国内外相关理论的综述分析,归纳总结出行行为研究的基本理论和分析方法。以BNL模型及MNL模型为代表介绍了非集计模型的发展及应用,概括了非集计模型的基本数学性质。(2)基于对影响因素的分析及分类,建立活动类型选择模型和出行方式选择模型共两个模型。确定其效用函数形式均采取加法原则。确定活动类型和交通方式选择的选择集合和效用函数变量。(3)利用Visual Foxpro软件,对2005年北京市出行行为数据进行筛选、统计处理,对比分析不同条件下不同交通方式的划分比例。(4)分析北京市居民个人特性、出行特性和交通设施服务水平对其出行方式选择的影响,主要分析年龄、职业、月票情况、家庭月交通费、家庭月收入以及出行距离等6个变量。(5)基于北京市居民出行调查数据,计算出活动类型选择和四种活动模式中交通方式选择的参数估计值。根据估计结果分析变量对选择项的正负效应。(6)在模型的检验中,采用t检验和命中率检验两种方法进行检验。变量所有检验值都大于1.96,命中率都在90%以上,建模效果良好。

论文目录

  • 致谢
  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 国内外研究综述
  • 1.2.1 出行行为研究综述
  • 1.2.2 非集计模型研究发展历程
  • 1.2.3 国外研究现状
  • 1.2.4 国内研究现状
  • 1.3 研究内容及技术路线
  • 2 出行行为分析基本理论及方法
  • 2.1 出行行为分析的基本理论
  • 2.1.1 随机效用理论
  • 2.1.2 时空限制理论
  • 2.2 出行行为分析方法
  • 2.2.1 基于出行链的出行行为分析
  • 2.2.2 基于活动的出行行为分析
  • 2.3 本章小结
  • 3 非集计模型及其参数标定
  • 3.1 代表性非集计模型简介
  • 3.1.1 BNL模型
  • 3.1.2 MNL模型
  • 3.1.3 Logit模型的改进与派生
  • 3.2 非集计模型的数学性质
  • 3.2.1 选择概率函数及性质
  • 3.2.2 概率函数的推导
  • 3.2.3 非集计模型的参数标定
  • 3.3 本章小结
  • 4 基于居民出行活动的非集计模型建模
  • 4.1 出行活动影响因素分析
  • 4.1.1 活动类型选择影响因素分析
  • 4.1.2 方式选择影响因素分析
  • 4.1.3 活动类型对交通方式选择影响分析
  • 4.2 非集计模型建模
  • 4.2.1 基本模型及建模流程
  • 4.2.2 活动类型选择模型
  • 4.2.3 出行方式选择模型
  • 4.3 本章小结
  • 5 基于北京市居民出行调查数据标定模型
  • 5.1 方式选择影响变量对选择结果的影响
  • 5.1.1 年龄对居民出行交通方式选择的影响
  • 5.1.2 职业性质对居民出行交通方式选择影响分析
  • 5.1.3 月票情况对居民出行交通方式选择的影响
  • 5.1.4 家庭月交通费对居民出行交通方式选择的影响
  • 5.1.5 家庭月收入对居民出行交通方式选择的影响
  • 5.1.6 出行距离对居民出行方式选择影响
  • 5.2 参数估计结果
  • 5.2.1 活动类型选择参数估计
  • 5.2.2 标准工作模式活动中方式选择模型参数估计
  • 5.2.3 混合模式活动中方式选择模型参数估计
  • 5.2.4 多目的休闲模式活动中方式选择模型参数估计
  • 5.2.5 维持休闲模式活动中方式选择模型参数估计
  • 5.3 模型的检验
  • 5.3.1 t检验值
  • 5.3.2 命中率法
  • 5.4 本章小结
  • 6 研究结论及展望
  • 6.1 研究结论
  • 6.2 有待解决的问题
  • 参考文献
  • 作者简历
  • 学位论文数据集
  • 相关论文文献

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