为研究移动互联网广泛应用的背景下通勤者的出行行为,探索交通信息对居民在通勤出行链中出行方式选择行为的影响,以RP(Revealed Preference)调查获取的出行者交通信息使用属性、通勤出行链模式、社会经济属性和出行方式选择行为数据,建立通勤出行方式选择多项Logit模型.研究发现:(1)复杂出行链模式会更多地促进停车换乘(Park and Ride,P&R)方式的生成;(2)随着交通信息查询频率的提高,P&R发生的概率比公共交通和私家车都更高;(3)高收入群体在通勤出行中更愿意选择P&R方式,而非私家车方式;(4)通勤者对交通信息查询的满意度越高,越能促进小汽车出行向公共交通的转移.上述结论为交通需求管理和交通信息诱导等政策制定提供理论基础和实证依据.
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