出行选择

摘要： 为探讨共享停车的出现对用户出行选择的影响,将出行者划分为共享停车和普通停车两种用户类型,分别构建停车阻抗函数,并基于分层Logit (NL)建立停车和路径联合选择结构模型。进一步提出带有两种停车方式的随机用户均衡模型,并改进相继平均算法对模型进行求解,通过算例分析发现预约费用从4元变化到12元时,共享停车需求量从378辆下降到320辆,普通停车需求量从222辆上升到280辆,而步行时间从0.05 h变化到0.1 h时,共享停车需求量和普通停车需求量基本保持不变,分析还发现了考虑NL模型构建的随机用户均衡模型比不考虑NL模型更加符合实际的交通路网出行。

摘要： 以北京市调查数据为样本,运用MNL模型,从出行选择、习惯和政策规避实证分析限行政策对居民机动车出行选择的影响效应,剖析居民对限行政策的反应机制。实证发现,在限行政策下,居民的出行选择来自隐性时间价值和出行习惯的权衡;出行习惯、机动车数量等从不同层面显著影响居民的出行选择;限行政策对不同收入群体具有显著的异质性影响。

摘要： 悦家悦己,高智高能。近日,魏牌拿铁DHT-PHEV天津区域上市发布会圆满举办。新车共提供3款配置,综合补贴后售价为22.9万元—26.3万元,加之极为诚意的三重购车权益,为更多家庭用户提供触手可及的“0焦虑”出行选择。现场通过试驾与上市相结合的方式,让更多用户及媒体朋友近一步感受高端新能源魅力,及拿铁DHT-PHEV对家庭出行的温情关怀。

摘要： 人民的出行选择,尤其是在短途出行方面,共享单车具有“点对点、门对门”的精准便捷优势,对引导公众绿色出行、降低碳排起到积极作用。但另一方面,共享单车分流了城市公共交通客流,疫情三年致使更多市民选择“无接触”出行方式,短途选择电单车或共享单车,乘坐公共交通工具的人次持续降低。以至于行业有声音认为,共享单车吸引了一部分乘坐公共交通工具的人群,共享单车和城市公交在吸引客流存在矛盾,至少有碍城市公交的发展。

摘要： 开展市郊铁路出行选择意愿的量化分析,以指导市郊铁路的规划和运营.设计了意愿调查(SP调查)获取北京市居民在通勤目的下对市郊铁路的出行选择意愿,构建多项Logistic回归模型,分析了市郊铁路各特征属性对其选择概率的影响程度.结果显示,全程时间、发车间隔、换乘次数和费用对市郊铁路出行选择有显著影响,通过量化分析给出了市郊铁路规划和运营相关建议.

摘要： 增货源、稳价格,确保粮油肉蛋菜果奶等商品的市场供应;为留守儿童送去新春礼物,开展特色活动,解决外出务工家长的后顾之忧;鼓励图书馆、美术馆、博物馆等场所在做好疫情防控的基础上持续向公众开放,让群众有更多出行选择……这个春节,各地出台内容多样的暖心政策,在营造浓厚节日氛围的同时,也让群众有了更多幸福感。

摘要： 网约车是当前热度较高的出行方式之一,但是仍有一部分出行者尚未使用过网约车这一出行方式,为了探寻是否曾采用网约车出行的影响因素,运用二元Logit模型,从个人属性视角出发,对是否使用网约车进行分析,采用向前似然比检验得到最终的模型.研究结果表明,出行者的学历和常驻地区是影响网约车选择与否的显著影响因素,同时得到了计算个人曾使用网约车概率的Logit回归方程.结合模型得出了本文的结论,并提出对当前网约车行业发展具有一定的参考价值的建议.

摘要： 目前制定交通政策考虑的因素不尽完善,导致政策实际效果与预期有差距.为更好评估交通政策变化对消费者福利(出行者选择效益)的影响,更有效捕捉出行方案之间的相似特点,基于后悔理论,联合出发时间、出行方式和路线3个维度构建随机后悔广义巢式logit模型.结合案例验证,在该模型结构下,使用Logsum消费者剩余度量方法评估政策变化对出行者效益的影响.结果表明,当一个巢的价格属性或非价格属性变化时,该巢内部对应方案的消费者剩余都会呈不同程度的反比例变化,该方法能较好捕捉方案之间的相似性.研究结果可为相关部门制定和评价交通政策提供依据.

摘要： 近日,拉萨公交经开区B区公交首末站启用暨大站快线开通仪式顺利举行,福田欧辉在仪式上向拉萨市公交运营有限公司(简称"拉萨公交")交付40台BJ6129城市客车,用于拉萨市新开通的4条大站快线运营。这4条大站快线将不依次停靠每个公交车站,而只停靠沿途较大的站点,大幅缩短跨区出行的乘客乘车时长,为广大市民提供快捷、便利、多元化的出行选择。

摘要： 开展市郊铁路出行选择意愿的量化分析,以指导市郊铁路的规划和运营.设计了意愿调查(SP调查)获取北京市居民在通勤目的下对市郊铁路的出行选择意愿,构建多项Logistic回归模型,分析了市郊铁路各特征属性对其选择概率的影响程度.结果显示,全程时间、发车间隔、换乘次数和费用对市郊铁路出行选择有显著影响,通过量化分析给出了市郊铁路规划和运营相关建议.

摘要： 本文分析了大货车对高速公路交通流特性的影响.在设定的可变收费方案下,对大货车出行选择行为进行分析,建立了出行选择的二元Logit模型,并介绍了该选择模型参数的标定方法.

摘要： 在多个城市在自己区域内进行拥挤收费以管理区域内交通，管理者以自己区域内居民的福利为目标设置拥堵收费，城市之间的居民相互通行，居民由于拥挤收费而改变自己的出行路径，其他区域的管理者的收费会改变整个网络中的居民出行选择，路段上用户的出行会带来一系列的外部成本：拥挤，尾气排放，多个区域为了自己区域内的福利的最大化为目标相互竞争，多个区域之间为了整个区域内福利的最大化而合作，仅单个区域对整个路网进行收费的设置，但是他的目标是其区域内的居民的福利的最大化，而不是整个网络内的居民的福利的最大化。

摘要： 停车换乘为小汽车出行者提供了一种新的出行选择.本文根据上海市停车换乘规划,设计并开展了SP调查,建立多种非集计模型,对出行者的停车换乘选择行为进行了分析,计算分析了特定情况下的停车换乘选择比例.研究表明停车换乘点停车场(库)收费标准是影响停车换乘选择的重要因素;另外通过调整中心区的停车收费、改善轨道交通服务,可以提高停车换乘的选择比例;城市道路交通拥堵,会使得一部分出行者转向停车换乘.

摘要： 交通诱导管理的效用解析研究由于缺乏对出行者行为研究的理论支撑,其研究进展缓慢,研究成果也缺乏说服力.而出行行为研究由于涉及管理学、心理学、行为科学、经济学、时间地理学、数学等多门学科,研究的广度和深度难以控制,因此许多学者都把研究精力放在了基于活动的出行需求建模的研究上,而忽略对于行为机理的解析. 本文基于国家自然科学基金项目交通诱导管理的效用机理解析研究(编号:70501023)的契机,在结合前人研究的基础之上,提出了出行行为理论研究的框架体系;并运用管理学、心理学以及行为科学的方法,解析了出行需求产生机理,构建了出行需求产生的概念模型;分析出行决策的思维过程,并把出行决策过程结构化;探索出行者的心理活动及行为偏好.期望本文的研究成果能够成为交通诱导管理效用解析研究的基础理论,并为交通需求管理提供理论支撑.

摘要： 出行前信息系统作为先进的出行者信息系统的重要组成部分,在出行者出行前决策中扮演者重要的角色.本文分析了出行者出行前的决策行为和需求特性,以及在出行前信息提供条件下出行者出行选择模型,并从出行方式选择、出行时间选择和路径选择三个方面讨论了出行前信息系统的效用,指出建立完善的出行者出行前信息查询系统的必要性.最后提出了出行前信息系统建立的基本原则、体系结构和运行策略.

摘要： 人们出行时对交通工具的选择通常是一个复杂的、多目标的系统,其解决的关键在于如何在一系列的非劣解中选择一个最优解。本文根据交通工具评价指标体系的确定原则,选定交通工具的选择评价指标。然后针对层次分析法存在的不足,运用模糊层次分析法,确定了各评价因子的权重,最后根据计算得出各种交通工具综合优劣。本文的算例结果显示模糊层析分析法对交通工具的选择评价的有效性。

摘要： 人们出行时对交通工具的选择通常是一个复杂的、多目标的系统,其解决的关键在于如何在一系列的非劣解中选择一个最优解。本文根据交通工具评价指标体系的确定原则,选定交通工具的选择评价指标。然后针对层次分析法存在的不足,运用模糊层次分析法,确定了各评价因子的权重,最后根据计算得出各种交通工具综合优劣。本文的算例结果显示模糊层析分析法对交通工具的选择评价的有效性。

摘要： 人们出行时对交通工具的选择通常是一个复杂的、多目标的系统,其解决的关键在于如何在一系列的非劣解中选择一个最优解。本文根据交通工具评价指标体系的确定原则,选定交通工具的选择评价指标。然后针对层次分析法存在的不足,运用模糊层次分析法,确定了各评价因子的权重,最后根据计算得出各种交通工具综合优劣。本文的算例结果显示模糊层析分析法对交通工具的选择评价的有效性。

摘要： 人们出行时对交通工具的选择通常是一个复杂的、多目标的系统,其解决的关键在于如何在一系列的非劣解中选择一个最优解。本文根据交通工具评价指标体系的确定原则,选定交通工具的选择评价指标。然后针对层次分析法存在的不足,运用模糊层次分析法,确定了各评价因子的权重,最后根据计算得出各种交通工具综合优劣。本文的算例结果显示模糊层析分析法对交通工具的选择评价的有效性。

摘要： 为了了解旅游人群出行方式选择机理,合理规划低碳旅游交通发展策略,基于安吉县旅游人群出行调查数据,采用非集计模型探究影响游客出行方式选择的重要因素,为研究低碳旅游交通发展策略提供理论依据.首先分析了调查群体的整体特征,建立旅游交通方式选择MNL模型并标定.然后对自变量显著性水平进行分析评价,结果表明年龄、驾照拥有情况、家庭年收入水平、行程安排和同行人数对旅游人群交通方式选择的影响较大.根据影响游客交通方式选择行为的重要因素,结合当下旅游业发展现状,提出应当发展“公交化价格、个性化服务”的公共旅游交通系统,设置旅游集散中心和精品旅游专线,吸引私人交通向绿色交通转变,推动低碳出游.

摘要： 本发明公开了一种基于神经元输出行为模式的深度学习测试用例的选择方法，包括下列步骤：1)获取对抗样本的神经元输出行为的行为模式。2)计算每一条测试用例的神经元输出行为与对抗样本神经元输出行为的行为模式的距离。3)根据距离对测试用例集进行优先级排序。本发明可以尽早的在测试用例集中找到对抗本，对测试用例进行优先级排序提高了测试效率。

摘要： 本发明公开了一种动态结构下考虑群体异质性的出行方式链选择方法，包括：(1)计算先验概率；(2)计算期望效用方程，确定选项特定的价值函数和条件选择概率函数；(3)计算似然函数；(4)计算后验概率，更新条件选择概率；(5)计算效用参数和类型参数；(6)利用期望最大算法迭代优化先验概率、后验概率和组合似然函数，达到同时获得效用参数和类型参数；(7)对步骤(6)效用参数和类型参数进行参数估计。本发明利用EM算法与条件选择概率算子结合的方法，估计动态离散选择模型中的两类参数；通过马尔科夫链的结构建模前后选择之间相关性，采用有限混合分布假设将群体的选择异质性分类，从而更好地预测出行者全天出行链选择的模式。

摘要： 本发明提供了用于选择出行方式的方法、装置及出行路径管理系统。用于选择出行方式的方法包括：获取天气信息；根据天气信息，确定多种出行方法与天气信息相对应的评级指数；以及根据评级指数确定至少一种推荐出行方式。实现了基于天气信息对日常的出行方法进行规划，从而能够使用户在出行时避免受到天气情况的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于Nested Logit模型的全天多模式出行链的选择建模方法，该方法包括旅客全天出行数据采集、旅客家庭身份信息获取、全天出行链分类、出行方式选择集制约值设置、旅客选择出行方式影响因素判定和全天出行链生成的六大步骤。本发明通过采集旅客一天完整出行数据及个人社会经济属性，分析个人全天出行特征，对旅客全天出行链选择偏好进行离散选择建模分析，以隐式选择集生成方法，降低选择集数量过大对个人选择误差影响，并将该选择集生成模式嵌入传统Nested Logit模型，得到不同旅客一天所有出行方式选择时的影响因素，通过计算出的出行链选择模型，进行个性化的出行方案推荐。

摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的城市居民出行方式选择方法，包括：基于居民出行调查数据、过往研究及经验，设定机动车与非机动车的出行特征和划分阈值；根据过往研究对机动车出行的影响因素，结合居民调查数据、城市POI数据及地图导航数据，提取机动车出行方式选择的所需特征；采用多种数学模型对所述机动车出行方式选择进行建模，并提取最优模型；根据所述最优模型对机动车出行进行选择预测，并计算得到出行中所使用的交通方式。本发明利用机器学习算法，对居民出行交通方式选择建模，能得到更为科学、准确的交通方式选择模型，对城市交通运输负荷进行更为真实有效的把控，同时也能对城市未来交通运输结构的规划和建立提供更可靠的决策依据。

摘要： 本发明公开了一种基于巢式动态离散选择的出行活动链生成方法，包括步骤：S1，定义动态离散选择模型的参数，构建出行者的全天出行活动链模型；S2，定义状态转移矩阵，将连续阶段的状态‑选择对之间建立联系；S3，以理性出行者和效用最大化决策准则为前提，推导出每个阶段出行者的期望效用函数；S4，定义扰动项的分布，得到具有闭合形式的巢式动态离散选择模型；S5，根据选择特征，定义即时效用函数，并计算选项特定效用函数；(6)对步骤(5)中各种即时效用函数的参数进行估计，并进行出行活动链的生成。本发明通过引入基于巢式选择模型的扰动项分布，刻画出出行方式的选择相关性，能更好地预测出行者的完整出行活动链。

摘要： 本发明公开了一种动态结构下考虑群体异质性的出行方式链选择方法，包括：(1)计算先验概率；(2)计算期望效用方程，确定选项特定的价值函数和条件选择概率函数；(3)计算似然函数；(4)计算后验概率，更新条件选择概率；(5)计算效用参数和类型参数；(6)利用期望最大算法迭代优化先验概率、后验概率和组合似然函数，达到同时获得效用参数和类型参数；(7)对步骤(6)效用参数和类型参数进行参数估计。本发明利用EM算法与条件选择概率算子结合的方法，估计动态离散选择模型中的两类参数；通过马尔科夫链的结构建模前后选择之间相关性，采用有限混合分布假设将群体的选择异质性分类，从而更好地预测出行者全天出行链选择的模式。

摘要： 本发明公开了一种基于交通出行数据的人类出行选择信息挖掘方法，主要包括提出一个通用的考虑个体效用优化的交通选择模型，以及和模型对应的参数估计和分析方法。基于交通选择模型，利用容易获得的汽车等交通出行数据，采用非线性拟合的方法，估计参数，揭示人类总体出行需求的分布情况以及在步行、汽车和飞机等交通工具的选择特征。分析结果可用于城市和国家间的比较，也可以用于城市和国家交通设施的规划。采用这个信息挖掘方法可以有效避免对人群采取大规模调查的高成本和低可信度问题。

摘要： 本发明公开了一种基于交通出行数据的人类出行选择信息挖掘方法，主要包括提出一个通用的考虑个体效用优化的交通选择模型，以及和模型对应的参数估计和分析方法。基于交通选择模型，利用容易获得的汽车等交通出行数据，采用非线性拟合的方法，估计参数，揭示人类总体出行需求的分布情况以及在步行、汽车和飞机等交通工具的选择特征。分析结果可用于城市和国家间的比较，也可以用于城市和国家交通设施的规划。采用这个信息挖掘方法可以有效避免对人群采取大规模调查的高成本和低可信度问题。

摘要： 本发明公开了一种网约车用户出行方式选择方法，获取网约车用户出行特征数据以及路网属性数据，根据用户出行目的地调取出行路线路网的路网属性；确定网约车用户出行路线中无法覆盖公共交通无法覆盖的区段，从多个三方平台获取出行方案，根据路线‑费用最优原则选择前三的作为备用方案，根据网约车用户出行特征数据计算网约车用户的约车期望值并将其添加至备用方案中，计算是否符合网约车用户出行选择意愿，根据最后结果推荐出行方式，同时提供一种网约车用户出行方式选择系统，包括采集模块，确定模块，计算模块，判断模块，推荐模块。通过上述方式，本方案能把握不同网约车用户的约车差异的主要影响因素，实现网约车用户约车的效率提高。