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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

33 篇 期刊文献
31 篇 学位论文
2 篇 科技报告

馆藏范围

66 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

54 篇 工学
- 29 篇 交通运输工程
- 20 篇 公安技术
- 2 篇 环境科学与工程（可...
- 2 篇 安全科学与工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 土木工程
- 1 篇 航空宇航科学与技...
- 1 篇 食品科学与工程（可...
- 1 篇 软件工程
20 篇 法学
- 19 篇 公安学
- 1 篇 政治学
7 篇 管理学
- 3 篇 管理科学与工程(可...
- 2 篇 工商管理
- 2 篇 农林经济管理
4 篇 经济学
- 4 篇 应用经济学
4 篇 理学
- 3 篇 生态学
- 1 篇 统计学（可授理学、...
2 篇 教育学
- 2 篇 心理学(可授教育学...
2 篇 农学
- 2 篇 农业资源与环境

主题

66 篇 随机参数logit模型...
10 篇 交通安全
8 篇 结构方程模型
7 篇 选择实验
7 篇 出行方式选择
7 篇 事故严重程度
7 篇 支付意愿
6 篇 异质性
5 篇 交通工程
4 篇 选择实验法
4 篇 潜变量
3 篇 高速公路
3 篇 影响因素
3 篇 偏好异质性
3 篇 出行行为
2 篇 事故严重度
2 篇 三江平原湿地
2 篇 有机标识
2 篇 消费者偏好
2 篇 弹性分析

机构

8 篇 长安大学
6 篇 北京交通大学
6 篇 曲阜师范大学
4 篇 哈尔滨工业大学
3 篇 南京林业大学
3 篇 东南大学
3 篇 西南交通大学
2 篇 同济大学
2 篇 山东理工大学
2 篇 江南大学
2 篇 中国海洋大学
2 篇 华南理工大学
2 篇 东北农业大学
2 篇 新疆大学
2 篇 大连交通大学
1 篇 重庆交通大学
1 篇 华中科技大学
1 篇 中国人民公安大学
1 篇 西安交通工程学院
1 篇 陕西高校轨道交通...

作者

7 篇 尹世久
7 篇 徐迎军
2 篇 李营
2 篇 wang chenzhu
2 篇 毛碧琦
2 篇 马瑞洋
2 篇 muhammad ijaz
2 篇 高杨
2 篇 王晨竹
2 篇 董春娇
2 篇 崔姗姗
2 篇 xu ying-jun
2 篇 李鹏辉
1 篇 刘家豪
1 篇 赵胜
1 篇 潘义勇
1 篇 zhang tao
1 篇 胡大伟
1 篇 yin shi-jiu
1 篇 li penghui

语言

66 篇 中文

检索条件"主题词=随机参数Logit模型"

共 66 条记录，以下是31-40 订阅

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详细简洁

排序：

考虑异质性的换道交通事故伤害严重程度影响因素建模与分析

考虑异质性的换道交通事故伤害严重程度影响因素建模与分析

引用

作者：尤逸文南京林业大学

学位级别：硕士

交通安全研究对于提高交通系统的整体安全性、效率和可靠性至关重要。交通事故分析是交通安全研究领域不可缺少的部分,通过了解交通事故发生的潜在原因可以制定有效的预防对策,降低发生交通事故的可能性。换道事故是交通事故中致死率较... 详细信息

交通安全研究对于提高交通系统的整体安全性、效率和可靠性至关重要。交通事故分析是交通安全研究领域不可缺少的部分,通过了解交通事故发生的潜在原因可以制定有效的预防对策,降低发生交通事故的可能性。换道事故是交通事故中致死率较高的一类事故,频繁和不当的换道操作对交通安全有重大影响,因此有必要对换道事故伤害严重程度的影响因素进行研究,深入了解交通事故的复杂性。采用考虑均值和方差异质性的随机参数logit模型对换道事故伤害严重程度的影响因素进行异质性分析,并利用对数似然比结果验证影响因素的可转移性和时空不稳定性。主要工作内容如下:首先,从交通数据库中筛选出2016-2018年换道事故数据共26372条作为基础研究数据,从驾驶员、车辆、道路和道路环境四个特性中挑选出共16个影响因素进行描述性统计,对细分后的69个影响因素进行共线性检验;其次,利用考虑均值和方差异质性的随机参数logit模型对换道事故和非换道事故进行对比,计算边际效应值以定量描述各影响因素对事故严重程度的影响,利用对数似然比检验的结果验证两类事故影响因素的可转移性;第三,将换道事故数据按时间和空间划分为五组数据,构建考虑均值异质性的随机参数logit模型,探究2016-2018年的换道事故数据中影响因素的时空不稳定性;最后,基于上述模型的研究结果提出对降低换道事故的严重程度具有建设性的意见,完善交通安全保障措施。结果表明:(1)根据换道事故和非换道事故的对比研究,不分心、无明显机动动作和疏忽操作在两类事故中均表现出显著影响,其中不分心的情况下三种事故伤害严重程度的影响趋势均相反。(2)换道事故、非换道事故和整体事故数据三者的影响因素皆不存在可转移性;分析整体事故模型与换道和非换道个体模型之间的因素可转移性,发现整体模型与个体模型不存在因素可转移性。(3)在2016-2018年考虑均值异质性的随机参数logit模型中,发现同向碰撞、分心、视线无遮挡等因素具有时间不稳定性;在城市和农村的考虑均值异质性的随机参数logit模型中,发现禁用功能全部损坏、信号控制、分心等因素具有空间不稳定性。(4)对2016-2018三年的换道事故数据进行整体和部分的对数似然比检验,发现模型存在时间不稳定性;然后对换道事故数据进行城市和农村的划分并进行对数似然比检验,发现模型存在空间不稳定性。

关键词：交通安全事故严重程度换道随机参数logit模型似然比检验

来源：评论

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公交换乘优惠政策下居民换乘出行意向及换乘出行行为研究

公交换乘优惠政策下居民换乘出行意向及换乘出行行为研究

引用

作者：毕宇明长安大学

学位级别：硕士

随着中国超大和特大城市规模不断扩大和多模式公共交通网络逐渐形成,产生了大量的公共交通换乘需求,增加了居民日常公共交通出行成本。为了提高城市内公共交通吸引力、减少居民出行成本,近几年,国内外一些城市实行公交换乘优惠政策取得... 详细信息

随着中国超大和特大城市规模不断扩大和多模式公共交通网络逐渐形成,产生了大量的公共交通换乘需求,增加了居民日常公共交通出行成本。为了提高城市内公共交通吸引力、减少居民出行成本,近几年,国内外一些城市实行公交换乘优惠政策取得了较好的社会效益和环境效益。针对公交换乘优惠政策下居民的换乘出行意向和换乘出行行为研究,可以深入了解居民的态度、看法和偏好等,为政府相关部门谋划、制定和实施公交换乘优惠政策提供借鉴和理论支撑。因此,本文以公交换乘优惠政策为研究背景,分析居民的换乘出行意向和换乘出行行为的影响因素。具体内容如下: 首先,梳理国内外典型城市的公交换乘优惠政策。本文选取了5个国外典型城市和8个国内典型城市,从公共交通系统组成、公共交通票制、换乘优惠政策内容3个方面进行对比分析典型城市实施的换乘优惠,提炼出针对其他城市的政策启示,具体包括:强化公共交通融合衔接,扩大换乘优惠范围;合理配置公共交通资源,限定换乘优惠时间间隔;统筹出行需求与财政支出,确定换乘优惠次数上限;加大政府补贴,增加市民受惠额度。其次,设计调查问卷和制定调查方案。本文选择行为偏好(Revealed Preference,RP)和意向偏好(Stated Preference,SP)相结合的调查方法获取样本数据,调查问卷包括受访者的个人信息、对换乘优惠政策的态度感知以及在不同假设情境中的换乘出行选择数据。通过网络调查的方式得到了365份有效样本数据,数据通过了信度和效度的检验,并且根据对数据的描述性统计可知,在公交换乘有优惠的前提下,大部分的西安市市民愿意选择公交换乘。然后,研究公交换乘优惠政策下的居民换乘出行意向。以计划行为理论(Theory of Planned Behavior,TPB)、技术接受模型(Technology Acceptance Model,TAM)和学习迁移理论(Learning Transfer Theory,LTT)和现有研究为基础,选取了态度、主观规范、感知行为控制、感知有用性、感知易用性、行为习惯和换乘意向7个潜变量,构建了基于结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)的居民在公交换乘优惠政策下的换乘意向模型,分析了7个潜变量之间的路径关系,通过Bootstrap检验潜变量的中介效应,计算了各个潜变量对换乘意向的影响效用;通过多群组分析判断个人属性变量对结构路径的调节作用;使用单因素方差分析检验个人属性对7个潜变量影响的差异。结果发现态度、主观规范、感知有用性、感知易用性、行为习惯对换乘意向具有不同程度的影响,并且态度、感知有用性、感知易用性可以作为中介变量;年龄、职业、私家车拥有情况、家庭结构和换乘距离在结构模型中具有调节作用;此外,性别、年龄、学历、出行目的、出行时间等与个人相关的变量对潜变量有不同程度的影响,体现了个体的心理感知差异。最后,研究公交换乘优惠政策下的居民换乘出行行为。将社会经济属性、出行特征和情景属性因素作为自变量,是否选择换乘作为因变量,构建传统二项logit模型和随机参数二项logit模型;结合SEM和离散选择模型,将心理潜变量与社会经济属性、出行特征和情景属性因素一同作为自变量纳入选择模型,分别构建了SEMlogit模型和整合选择与潜变量(Integrated Choice and Latent Variable,ICLV)的模型,分析心理潜变量对换乘出行行为的影响,并分析了个人属性对换乘出行行为的直接和间接影响。结果表明:随机参数二项logit模型的拟合效果优于传统二项logit模型;ICLV模型中个人属性既可以直接影响换乘出行行为,还可以通过心理潜变量产生间接影响,表明ICLV模型相较SEM-logit模型具有更强的解释能力;心理潜变量中感知易用性和行为习惯对居民的换乘出行行为有正向和负向的影响,而态度是作为调节变量,居民对公交换乘优惠政策的态度越好,优惠幅度对换乘出行行为的正向影响越大。本文对公交换乘优惠政策下的换乘出行意向和换乘出行行为展开了深入研究,可以为政府相关部门谋划、制定和实施公交换乘优惠政策提供理论支撑和借鉴意义。

关键词：公交换乘优惠政策换乘出行意向换乘出行行为结构方程模型多群组分析随机参数logit模型 ICLV模型

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天气条件对旅客城际出行方式选择的影响

天气条件对旅客城际出行方式选择的影响

引用

作者：马瑞洋西安建筑科技大学

学位级别：硕士

全球气候变暖扰乱了区域的气候模式,导致了恶劣天气频发,造成了旅客区域间出行困难和交通延误,使得探究天气条件对旅客城际出行方式选择的影响变得十分重要。本文通过对西安市机场、高铁站、火车站及高速公路客运站等城际交通枢纽旅客... 详细信息

全球气候变暖扰乱了区域的气候模式,导致了恶劣天气频发,造成了旅客区域间出行困难和交通延误,使得探究天气条件对旅客城际出行方式选择的影响变得十分重要。本文通过对西安市机场、高铁站、火车站及高速公路客运站等城际交通枢纽旅客的旅客出行活动调查,将旅客出行活动数据与出发时刻的气象特征相匹配,在相关性分析和共线性诊断的基础上,确定纳入模型的初始变量,然后应用多项logit模型和随机参数logit模型进行建模分析,并通过AIC、BIC和2指标判断模型拟合效果,发现随机参数模型拟合效果更优,基于随机参数logit模型进行参数估计和弹性分析。随机参数logit模型参数估计结果表明:将火车作为参考,到站费用、温度、空气质量分别服从正态分布具有异质性影响。职业、个人月收入、温度、降雨量对旅客选择飞机有显著影响;性别、职业、个人月收入、购票方式、到站费用、相对湿度对旅客选择高铁动车有显著影响;个人月收入、购票方式、出行目的、相对湿度、到站费用、温度、空气质量对旅客选择高速大巴有显著影响;弹性分析发现温度10℃-15℃相较5℃-10℃旅客选择高速大巴的概率增加;降雨量对飞机的影响富有弹性,降雨量增加使旅客选择飞机出行的概率降低等等。这些研究可以丰富天气影响旅客城际交通出行选择行为理论,协助交通运输管理部门制定更好的管理策略,提高旅客城市间的出行效率。

关键词：城际出行随机效用理论多项logit模型随机参数logit模型弹性分析

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城市轨道交通“最后一公里”出行方式选择行为研究

城市轨道交通“最后一公里”出行方式选择行为研究

引用

作者：王媛媛河北工业大学

学位级别：硕士

近年来,轨道交通站点与出行目的地间的接驳问题日益突出,产生了“最后一公里”交通拥堵等问题,严重影响人们的出行效率。为解决“最后一公里”问题,本文从出行者个体角度出发,探究出行方式属性、心理潜变量和出行者异质性对出行者“最... 详细信息

近年来,轨道交通站点与出行目的地间的接驳问题日益突出,产生了“最后一公里”交通拥堵等问题,严重影响人们的出行效率。为解决“最后一公里”问题,本文从出行者个体角度出发,探究出行方式属性、心理潜变量和出行者异质性对出行者“最后一公里”出行方式选择行为的影响,为优化区域交通结构奠定坚实的理论基础。本文首先对“最后一公里”交通特征和出行方式选择所受影响因素进行分析,将出行者个体属性、出行属性和心理潜变量作为问卷内容,通过RP与SP相结合的调查方法设计了相应测量题目,对出行者行为意愿进行调查。针对有效问卷进行数据分析和信度效度检验,得到出行者个体属性和心理潜变量调查结果的基本分布规律。在调查数据基础上,基于结构方程模型对出行者心理潜变量进行深入研究,通过构建出行者对服务特征的要求,以及对出租车、公交车、共享单车服务特征评价心理潜变量的结构方程模型,得到心理潜变量之间,心理潜变量与其相应指标变量间的影响关系,并利用AMOS软件进行参数标定,对出租车、公交车和共享单车的具体心理潜变量吸引力给出了更为精细的排序。将标定好的心理潜变量与显变量一起纳入随机参数logit模型中,利用Nlogit软件对考虑出行者心理潜变量的随机参数logit模型进行参数标定和拟合度检验,结果表明该模型相较于未考虑心理潜变量的模型拟合优度值提高了0.0232。在充分考虑心理潜变量的情况下本文得出的结论是:出行费用、乘车时间、候车时间、步行换乘距离对出行者个体效用具有负面影响;出行方式的服务特征评价对出行者个体效用具有正面影响;出行舒适性要求高的出行者对乘车时间、候车时间和出行费用更为敏感;月收入高的出行者更在意出行过程中的乘车时间,对出行费用敏感性降低;年龄较小的出行者对出行费用更为敏感;随着出行者的出行可靠性要求提高,候车时间对出行者个体效用的影响增大,出行费用对出行者个体效用的影响减小;绿色出行意愿强烈的出行者对乘车时间和候车时间的敏感性降低。最后考虑出行方式属性影响因素构建了“最后一公里”出行方式选择演化博弈模型,应用系统动力学理论对出行者“最后一公里”出行方式选择行为进行分析,该理论研究结论与随机参数logit模型所得结果完全吻合,进一步证明了本文研究方法的实用性与有效性。

关键词：出行方式选择心理潜变量结构方程模型随机参数logit模型演化博弈模型

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城市轨道交通效率评价方法研究

城市轨道交通效率评价方法研究

引用

作者：程璇北京交通大学

学位级别：硕士

为了缓解城市通勤客流的压力,城市对于轨道交通建设投入逐渐增加的同时,轨道交通的效率问题也被广泛关注。因此,建立有效的城市轨道交通效率评价体系可以更为准确地反应城市轨道交通的效率输出情况,为轨道交通线路的运营规划和改建提供... 详细信息

为了缓解城市通勤客流的压力,城市对于轨道交通建设投入逐渐增加的同时,轨道交通的效率问题也被广泛关注。因此,建立有效的城市轨道交通效率评价体系可以更为准确地反应城市轨道交通的效率输出情况,为轨道交通线路的运营规划和改建提供重要信息。首先,本文对城轨网络管理及客流仿真系统(UTPS)获取的客流数据进行统计,在分析复杂路网的静态特性与客流特征关系的基础上,提出了从旅客运输的质与量的角度建立城市轨道交通效率评价体系。其次,通过对比分析,选定随机参数logit模型作为实现价值转化的理想模型。通过SP问卷调查收集旅客乘坐意愿,确认了问卷的可信度和有效度以后,对收集到的数据进行处理,并进行离散回归。将旅客的年龄、收入、通勤时间等设置为固定参数,拥挤度和过程时间设置为随机参数,利用STATA软件建立随机参数logit模型,得到旅客在进站、候车、车上、换乘、出站五个地铁乘坐过程中的效用函数系数,通过效用函数的系数进行价值转化,将拥挤度转化为时间。以旅客出行产生的物理时间与心理成本的和作为出行费用值,利用额外费用与原本出行时间作比将舒适度效率化。然后,总结当前城市轨道交通效率评价指标体系与方法的缺陷以后,从静态和动态两个方面考虑,建立轨道线路效率评价指标体系,将旅客舒适度纳入指标体系中,确立指标数据计算公式,并通过删除弱指标以及可替代指标进行指标体系优化,确立最终评价指标体系。最后,通过对比多种赋权方式,确定采用级差最大化组合赋权方法对城市轨道交通效率评价体系赋权。将评价结果的区分度最大化确定为目标函数,主客观赋权结果确定为约束条件,通过Excel的规划求解算得指标体系的权重值,并对样本线路进行综合评价分析。

关键词：城市轨道交通效率旅客舒适度拥挤度随机参数logit模型组合赋权法

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特大交通事故影响因素建模与分析

特大交通事故影响因素建模与分析

引用

作者：金雪纯子北京交通大学

学位级别：硕士

相比于一般交通事故,特大交通事故的特征及其发生机理会有所不同,本文旨在对特大交通事故的分布特征及其影响因素进行研究。基于2014至2018五年间的特大交通事故数据,从驾驶员、车辆、道路和环境等方面分析特大交通事故的分布特征,构建... 详细信息

相比于一般交通事故,特大交通事故的特征及其发生机理会有所不同,本文旨在对特大交通事故的分布特征及其影响因素进行研究。基于2014至2018五年间的特大交通事故数据,从驾驶员、车辆、道路和环境等方面分析特大交通事故的分布特征,构建随机参数logit模型和机器学习模型揭示特大交通事故严重程度的关键影响因素,利用关联规则技术探索特大交通事故影响因素之间的关联性,深入挖掘特大交通事故的诱因组合,进而提出更有针对性的安全措施建议。论文的主要工作和研究成果如下:(1)特大交通事故特征分析。从驾驶员、车辆、道路和环境等方面分析特大交通事故的分布特征,并通过方差分析确定事故死亡人数的显著影响因素。结果表明,驾驶员操作不当是特大交通事故的主要原因,货车、二级公路、国道、平直路段、西南地区、夏季、周末、晴天和18:00-07:00等情形下更易发生特大交通事故,且超速驾驶、超载驾驶等对事故死亡人数有显著影响。(2)基于随机参数logit模型的特大交通事故严重程度影响因素分析。把特大交通事故分为三种严重程度等级构建其logit模型,分析事故严重程度的关键影响因素。结果表明,相较于传统logit模型,随机参数logit模型有更好的拟合优度;超速驾驶变量具有随机参数特性,75.55%涉及超速驾驶的事故会增加事故死亡人数;超速、超载、路面积雪或覆冰等变量对三种严重程度事故的影响有差异。(3)基于机器学习的特大交通事故严重程度影响因素分析。将特大交通事故数据利用SMOTE算法进行数据平衡后,使用特征选择中的Boruta算法筛选出模型的输入变量,分别建立决策树C4.5、支持向量机和BP神经网络分类模型,来探索特大交通事故严重程度的主要影响因素。结果表明,决策树C4.5模型整体表现最优;特大交通事故严重程度的主要影响因素按照重要性依次为事故形态、超速驾驶、道路线形和超载驾驶等。(4)基于关联规则的特大交通事故诱因组合分析。采用关联规则Apriori算法对特大交通事故的影响因素进行关联分析,通过对两因素、三因素和四因素共同作用影响机理的分析,挖掘出恶劣天气条件下国道上货车较易因路面湿滑而发生的正面碰撞事故等规则;并基于关联规则挖掘不同严重程度特大交通事故的典型事故诱因组合,进而提出了更有针对性的事故预防措施。

关键词：特大交通事故严重程度随机参数logit模型机器学习关联规则影响因素分析

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考虑个体异质性的汽车-两轮车事故典型危险场景识别及伤害严重程度研究

考虑个体异质性的汽车-两轮车事故典型危险场景识别及伤害严重程...

引用

作者：韩小强长安大学

学位级别：硕士

两轮车骑行者相比于其他的道路使用者,在汽车与两轮车事故中更容易受到较为严重的伤害。因此,研究两轮车骑行者在不同的碰撞场景下的伤害严重程度差异是提出相关事故预防对策及提高道路交通安全水平的关键。以往的研究对于两轮车骑行者... 详细信息

两轮车骑行者相比于其他的道路使用者,在汽车与两轮车事故中更容易受到较为严重的伤害。因此,研究两轮车骑行者在不同的碰撞场景下的伤害严重程度差异是提出相关事故预防对策及提高道路交通安全水平的关键。以往的研究对于两轮车骑行者的伤害严重程度分析已经有了一定的成果,但未考虑到交通事故数据中普遍存在的异质性及碰撞场景差异的影响,导致一些重要影响因素被掩盖,而这些因素对于制定有效的安全对策至关重要。为了进一步研究探讨两轮车骑行者在不同碰撞场景下的伤害严重程度差异,论文首先对2010至2020年期间我国8座城市的交通事故深入研究(CIDAS)数据样本进行整理,分别选取两轮车骑行者特征、交互对象驾驶员特征、碰撞特征以及道路与环境特征等变量作为自变量,分析两轮车事故样本特征并进行描述性统计;其次,基于潜类别聚类模型及场景要素变量识别汽车与两轮车碰撞的典型危险场景,确定最佳的聚类簇数;然后,本研究将建立四类logit模型,包括有序logit模型、广义有序logit模型、部分优势比模型,以及随机参数logit模型,用于分析研究两轮车骑行者伤害严重程度与碰撞场景之间的关系,并对比不同模型的拟合效果和解释能力;最后,为了对比分析不同碰撞场景下两轮车骑行者的伤害严重程度的差异及组内异质性影响,选取拟合优度最佳的随机参数logit模型分别对交叉路口碰撞场景和普通路段碰撞场景下骑行者的伤害严重程度建模并进行对比分析,根据研究结果提出相应的预防对策。研究结果表明:基于潜类别聚类模型共识别到7类汽车与两轮车碰撞的典型危险场景,包括4类交叉路口碰撞场景和3类普通路段碰撞场景,在不同碰撞场景下道路限速、两轮车主要碰撞位置和汽车主要碰撞点存在显著差异;其次,相比于固定参数logit模型,随机参数logit模型对于两轮车骑行者的伤害严重程度拟合优度最佳,且能够识别事故数据中固有异质性的影响,例如在两轮车事故总体分析模型中,夜晚时段、客车与货车、恶劣的天气条件、道路线性、骑行者的年龄等变量对于不同的骑行者个体的伤害严重程度存在异质性;此外,对不同碰撞场景下骑行者的伤害严重程度分析发现,同一变量对于骑行者的伤害严重程度存在差异,甚至有相反的影响,也揭示了不同碰撞场景内数据异质性的影响。研究进一步揭示了汽车与两轮车碰撞过程中骑行者伤害严重程度的差异,为制定针对性的预防对策提供依据。

关键词：交通安全两轮车骑行者碰撞场景事故伤害潜类别聚类模型随机参数logit模型

来源：评论

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考虑出行模式差异的出租车路径选择偏好分析

考虑出行模式差异的出租车路径选择偏好分析

引用

作者：李鹏长安大学

学位级别：硕士

出行者路径规划作为城市交通规划中基础性问题，对提升城市交通整体运行效率、缓解城市路网拥堵程度有着重要的意义，影响着个人出行的经济性，道路流量分配的合理性和交通管理规划的科学性。诸多研究表明，出行者路径选择行为不仅由出... 详细信息

出行者路径规划作为城市交通规划中基础性问题，对提升城市交通整体运行效率、缓解城市路网拥堵程度有着重要的意义，影响着个人出行的经济性，道路流量分配的合理性和交通管理规划的科学性。诸多研究表明，出行者路径选择行为不仅由出行成本、道路属性等多种因素决定，还会受到个人偏好、出行惯性的潜在影响。得益于GPS 技术的发展，出行路径选择行为可以真实准确的反映于路网之上，通过研究出行者路径选择行为特点，可以为路径规划提供有效的技术支持。本文旨在分析驾驶人的出行路径选择偏好，基于随机参数 logit模型揭示实际路径相较于时间最短路径和距离最短路径在出行路径选择行为发生的微观机理，以此获得更符合实际的最优路径。主要包括以下研究内容：　　首先，针对 Open Street Map(OSM)平台获取的路径数据和出租车轨迹数据进行过滤和提取。在此基础上将出行路径匹配到电子地图上，同时计算各时间窗各路段的速度。　　其次，考虑路段长度、旅行时间阻抗，构建最短距离路径和最短时间路径。从实际出行路径、最短距离路径和最短时间路径三种路径的的总体道路属性特征、实际出行路径与最短路径在距离差与时间差在不同属性分类上的分布进行分析，并采用谱聚类算法将出行路径选择模式基于最短路径分类，最终将其划分为三类：属性最优型、偏向时间距离型和其他。　　之后，对影响因素进行相关性、共线性、显著性检验，以随机参数 logit模型为框架，对上述出行路径选择模式进行参数标定，分析不同路径属性对出行模式的影响，结果表明人们愿意付出一定时间距离成本来选择属性更优的道路，转弯次数相对差，节点数相对差对于路径选择模式是负效用影响，距离相对差和时间相对差为正效用。　　最后，在各模式时间和距离阈值下，考虑不同出行模式下各路径效用，构建 K 最短路算法选取备选路径，最后选定各出行模式下效用最大路径为推荐路径。

关键词：城市交通出租车出行路径选择行为随机参数logit模型谱聚类算法

来源：评论

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常态化疫情条件下居民通勤出行方式选择研究

常态化疫情条件下居民通勤出行方式选择研究

引用

作者：陈骋西南交通大学

学位级别：硕士

2020年,全世界各国遭遇了新冠疫情的侵袭,我国交通运输业被严重影响,城市居民通勤交通方式结构发生了变化。本文基于扩展的计划行为理论,构建结构方程模型、logit模型,研究个人属性、出行属性和心理潜变量对常态化疫情条件下居民通勤出... 详细信息

2020年,全世界各国遭遇了新冠疫情的侵袭,我国交通运输业被严重影响,城市居民通勤交通方式结构发生了变化。本文基于扩展的计划行为理论,构建结构方程模型、logit模型,研究个人属性、出行属性和心理潜变量对常态化疫情条件下居民通勤出行方式选择、出行行为改变的影响,具体如下: (1)分析对通勤出行方式概念、出行方式的优劣和新冠疫情下心理特征,并从宏观和微观角度分析疫情下居民通勤出行方式选择的影响因素,介绍了计划行为理论、结构方程模型和离散选择模型。 (2)设计常态化疫情条件下居民通勤出行方式选择调查问卷,内容涉及出行者的个人属性、出行属性以及心理潜变量,采取问卷星网上问卷调查,最终获取547份有效问卷。借助方差分析法,分析个人属性、出行属性对心理潜变量的差异性,并对收集数据进行信效度检验。 (3)构建结构方程模型标定潜变量。引入对疫情的认知、行为习惯、感知到的风险、防控干预后的认知等潜变量扩展计划行为理论,利用结构方程模型用于分析各潜变量、测量变量之间的关系,根据调查所得数据,构建结构方程模型,经过模型调整和修正,完成潜变量标定。 (4)构建常态化疫情条件下居民通勤出行方式选择模型。结果表明:加入潜变量的随机参数logit模型能更好的解释居民通勤出行行为。随着费用及出行时间的增加,出行者效用降低,性别、年龄、受教育的程度、收入、私家车拥有情况、出行时间、每天的平均通勤距离、费用均会显著影响常态化疫情条件下居民通勤出行方式选择。主观规范对常态化疫情条件下通勤出行方式选择的影响并不显著,对疫情的认知、感知到的风险对常态化疫情条件下通勤出行方式选择会有显著的负向影响,态度、感知行为控制、行为习惯、防控干预后的认知和行为意向对常态化疫情条件下通勤出行方式选择有显著性正向影响。 (5)构建常态化疫情条件下居民通勤出行方式转移模型。结果表明:感知到的风险对公共交通向小汽车和慢行交通转移均有显著正向影响,而态度和防控干预后的认知对公共交通向小汽车和慢行交通转移则存在着显著负向影响。

关键词：出行方式选择计划行为理论潜变量结构方程模型随机参数logit模型

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基于多源数据的通勤者出行方式选择行为研究

基于多源数据的通勤者出行方式选择行为研究

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作者：赵怡静武汉科技大学

学位级别：硕士

社会经济的高速发展推进了城镇化进程,出行方式多样化发展,从而刺激产生了更多的出行需求,导致道路拥堵问题日益突出。通勤者是城市出行的主要人群,了解其选择行为机理对城市交通管理与规划有重要意义。传统调查问卷方法得到的数据无法... 详细信息

社会经济的高速发展推进了城镇化进程,出行方式多样化发展,从而刺激产生了更多的出行需求,导致道路拥堵问题日益突出。通勤者是城市出行的主要人群,了解其选择行为机理对城市交通管理与规划有重要意义。传统调查问卷方法得到的数据无法体现出行者连续的出行过程,从多源交通信息中挖掘通勤者出行特征,剖析内在出行机理,是制订有效交通疏导策略的重要手段。本文首先对多源交通数据预处理,根据出行特征筛选通勤者样本数据。利用公共交通运营数据,识别上下车站点和换乘行为,建立考虑出行距离、站点吸引力、换乘能力和周边土地利用性质的下车站点推算模型,从时空双维度细化换乘阈值,进而提取公共交通出行链。利用站点出行产生量和吸引量基本平衡原理,得到相关系数与回归系数为R=0.9789,a=1.0219,验证了该方法的有效性。从卡口数据中提取车辆轨迹,分时段设定路段过车时间阈值,提高单次出行划分准确率,得到私人交通出行链。根据出行链信息判断通勤者出行方式,挖掘关键影响因素并提取特征值,联合出行选择作为模型输入。基于随机参数logit模型构建通勤者出行方式选择模型,经验证,该模型的拟合效果优于多项logit模型,平均预测率达到73.13%,能更好地解释通勤者出行方式选择行为。其中,走行时间为服从N(-5.444,2.520～2)的随机参数,表明98.46%的通勤者随走行距离的增加而降低公共交通出行的概率,体现了个体出行的异质性。最后,计算各特征变量的边际效应,分析其对出行方式选择的影响及程度,为交通引导策略的制订提供理论基础。

关键词：通勤者多源数据出行链随机参数logit模型出行方式选择

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