Travel behavior analysis from trip chain perspective has become a hotspot of transportation demand management research. Using trip chain as the basic unit of analysis, this project aims at the interrelationship between travel mode choice and all three components of a trip chain, which are space, time and trip chain structure. First, the key factors influencing travel mode choice will be determined by the confirmatory factor analysis method. Second, the joint choice of travel mode and activity spaces including shopping space, entertainment space, work and residential space and so on, will be investigated to reveal the inner link between travel mode and urban space. Third, the relationships among travel mode, various journey times, and activity time allocation of a day will be explored to make clear how time factors affect mode choice. Forth, cross-relation models of travel mode, trip chain structure and space-time decisions will be formulated to deduce the deep-rooted coupling and evolving mechanisms of travel mode and trip chain. Finally, the optimization model of transportation structure will be proposed to obtain the optimal transportation structure and trip chain pattern under different conditions. The expected findings have important implications for traffic demand management and urban spatial planning.
从出行链视角分析居民出行行为是近年来交通需求管理领域的研究热点。本项目立足我国大城市居民出行特征,以出行链为基本分析单元,以出行链的三大载体要素(空间、时间、链结构)为分析维度,研究我国大城市居民出行方式选择与活动空间、出行时间、链结构之间的内在关系和交互机制,全面揭示出行链视角下居民出行方式选择的一般机理、演变规律与优化模式。主要研究内容包括:出行链视角下大城市居民出行方式选择的关键影响因素识别;出行链视角下大城市居民出行方式与活动空间的联合决策机制;出行链视角下大城市居民出行方式选择的时间约束机理;出行方式与"活动空间-出行时间-链结构"的交叉关联机制与演化规律;出行链视角下的大城市出行方式结构优化研究。研究意义在于:丰富和完善交通需求管理理论,为科学制定交通需求管理策略、优化城市交通结构、调整交通资源的时空配置提供决策依据。
主要研究内容和创新点包括:(1)基于结构方程检验了个人家庭属性、建成环境、出行链结构与居民出行方式的关联,获取了各类影响因素对出行方式的影响方向与程度。(2)利用Nested Logit模型,识别了工作日和节假日出行方式和链结构的决策次序,通过直接和交叉弹性分析,模拟了效用变量改变对出行方式和链结构变更的影响。(3)根据“主要中途活动地点”将出行链样本划分为“生计”、“生活”、“娱乐”三大类,以出行链总距离和出行方式为因变量,构建分层线性模型,刻画空间自变量与个体自变量对不同目的出行为的影响。(4)以出行链选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建三种结构的传统NL模型。利用2015年北京市居民出行数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变引起的备选方案选择概率的改变。.主要研究结论包括:(1)结构方程模型能够克服logit类模型的缺陷,精确识别各影响因素与出行方式之间的复杂关系。土地利用、个人与家庭属性、链结构是影响居民出行方式的三大因素。(2)工作日出行者倾向于首先确定一日活动安排在此基础上选择出行方式;节假日出行者则呈现相反的次序,且表现出较强的小汽车依赖。(3)居住区建成环境与出行行为关系受出行目的的影响显著。建成环境对生计出行链的影响最大,对生活出行链的影响次之,对娱乐出行链的影响不显著。对生计出行链影响最大的空间变量是“距中心区距离”和“公交线网密度”,对生活出行链影响最大的空间变量是“土地混合利用指数”。(4)交叉巢式Logit模型具有比NL模型更优的统计学特征。当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其出行链结构;相较简单链的小汽车出行者,复杂链的小汽车出行者对出行时间与出行费用的敏感性较低。研究结果能够为制定和评价交通需求管理政策提供依据。
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数据更新时间:2023-05-31
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