摘要：为提高公交出行信息服务水平,研究了公交出行信息条件下出行者通勤出发时间选择影响因素.采用均匀设计方法设计调查问卷,并在湖北省襄阳市开展了意向调查.考虑到出行者出行到达时间对出发时间选择有影响,引入了早到延误和晚到延误因素,建立混合Logit模型,对出行者出发时间选择影响因素进行了量化分析.结果表明:早到延误对出行者在公交出行信息条件下的出发时间选择有显著影响,且与晚到延误的影响作用不同;出行距离、道路拥堵信息和公交换乘信息会显著影响出行者的出发时间选择,公交车辆位置信息不会对出行者的出发时间选择产生显著影响;出行者个体的受教育程度、收入、日常乘坐公交情况等也是影响其出发时间选择的主要因素.

摘要：为了探讨动态路况信息对出发时间选择行为的影响程度,采用正交试验法设计出行意愿调查问卷,对大连市有驾车经验的出行者进行调查,然后采用离散选择方法建立了不同路况信息条件下的时间选择行为模型,最后对解释变量影响出发时间的改变倾向进行量化分析.结果表明,出行者对最大出行时间和最小出行时间的敏感系数分别为-0.065 7和-0.027 9,女性对于出行时间不确定性的敏感度比男性更高,而敏感度最高的是出行费用,个人属性中的年龄、收入和驾龄是影响出发时间选择行为的主要因素,从而为个性化交通路况信息的发布提供决策依据.

摘要：个体受限于认知能力和逻辑推理能力的限制,在出行决策过程中很难做到完全理性.本文以出发时间选择为例,在有限理性行为假设基础上,引入空间知识获取、学习及认知更新和方案搜索等关键行为要素,构建有限理性下的出行决策过程理论框架.融合RP和SP调查方法,设计出发时间选择行为意向调查方案.研究个体知识的表达方式,应用贝叶斯学习理论完成认知更新.定义搜索成本和收益函数,利用调查数据分别提取基于PART和RIPPER算法的出发时间启发式搜索规则和决策规则.结果表明,有限理性下个体出发时间选择行为存在感知阈值,而并非寻求全局最优解.

摘要：为缓解城市轨道交通高峰期的客流拥挤,提高运营服务质量,本文从分时定价的角度,将折扣力度、转移时间和舒适性加入到随机效用最大化模型中。通过设计SP问卷开展调查,运用k-means聚类方法将乘客划分为标准通勤乘客、弹性通勤乘客、生活类乘客及低频出行乘客四类。运用SPSS软件进行数据分析,验证了不同类别乘客对票价折扣、转移时间和舒适度的敏感程度。进一步分析表明,随着转移时间的增加,票价折扣力度对乘客转移意愿影响逐渐减弱,当设定转移时间为5分钟时,合理票价折扣为7折;当转移时间为10分钟时,票价折扣建议为8折。据此,在制订峰前折扣票价时,要综合考虑票价折扣、转移时间和企业运营成本等多方面因素的影响。

摘要：以早高峰工作出行为研究对象,基于累积前景理论建立了一个随机动态用户最优(SDUO)交通分配模型,模型可以同时选择出发时间和出行路径,给出了等价的变分不等式,设计了求解算法并通过算例进行了验证。结果显示,路径及OD对之间的动态出发流量、出发时间选择满意函数均与到达工作地点的价值函数形态相似,绝大多数出行者(96.45%)都能在"可以接受的最早到达时刻"与"工作开始时刻"之间到达。模型拓展了传统出发时间选择模型中"时间窗"的概念和出行者完全理性假设的局限,在有限理性框架下考察出行者的决策行为,模型及算法可以为出行行为分析、动态路径诱导,以及拥挤收费和错时上下班等交通管理措施的制订提供理论依据。

摘要：出行者对出行时间的风险态度对交通行为和交通信息诱导等研究具有重要意义,因此以昆明市小汽车通勤者为研究对象,通过设计不同的出行情景对其出发时间选择进行测试,并在此基础上,建立了一种出行时间风险态度测度方法,对小汽车通勤者的出行时间风险态度进行了测度,最后进一步采用序次Logit模型分析了影响出行时间风险态度的因素。研究结果表明,绝大多数小汽车通勤者的出行时间预算大于路程平均行程时间,表现出风险规避,其性别、受教育程度、性别与受教育程度的交互项、家庭就业人数以及家中小孩情况对出行时间风险态度有显著影响。