基于前景理論的出行者選擇行為研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-18 10:11
隨著交通建設(shè)的不斷推進(jìn),城市出行選擇作為城市交通領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問(wèn)題,近年來(lái)吸引了越來(lái)越多國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行研究。目前已有的很多相關(guān)研究都是在期望效用理論框架下開(kāi)展,認(rèn)為出行者是掌握全部出行信息的完全理性人,但現(xiàn)實(shí)生活中出行者無(wú)法掌握所有交通信息,實(shí)際的決策也不一定是最合理的。出行者的實(shí)際出行決策受到自身的多種因素和外部環(huán)境的共同影響,在實(shí)際出行過(guò)程中會(huì)表現(xiàn)出不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好,表現(xiàn)出非理性人的特征,不符合期望效用理論的相關(guān)假設(shè)。前景理論能夠很好的體現(xiàn)出行者的多種風(fēng)險(xiǎn)偏好,在不確定環(huán)境下的適用性已得到大量研究的驗(yàn)證,通過(guò)分析對(duì)比期望效用理論和前景理論的原理和適用情景,選擇構(gòu)建基于前景理論的決策模型。本文首先闡述出行選擇問(wèn)題的基本內(nèi)容,分析出行決策的一般流程,結(jié)合城市出行的交通環(huán)境,按類別分析各種可選交通方式的特點(diǎn)及適用場(chǎng)景,并對(duì)出行過(guò)程中出行者可能遇到的風(fēng)險(xiǎn)因素及內(nèi)部、外部影響因素對(duì)決策過(guò)程的影響作用進(jìn)行全面分析。為便于研究,按照出行者的個(gè)人屬性特征和出行目的等因素將出行者人群進(jìn)行分類。接著確定了出行選擇模型的層次結(jié)構(gòu),即先選擇出行方式后選擇路徑的模型結(jié)構(gòu)。使用主成分分析法在繁雜的影響因素中篩選...
【文章來(lái)源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省
【文章頁(yè)數(shù)】:74 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
019年第二季度中國(guó)主要城市交通亞健康排名調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,2019年我國(guó)有66個(gè)城市機(jī)動(dòng)車保有量超過(guò)100萬(wàn)輛,相比2018年同期增加8個(gè);其中有11個(gè)城市汽車保有量超過(guò)300萬(wàn)輛,由此引發(fā)的交通擁堵現(xiàn)象
基于前景理論的出行者選擇行為研究-2-堵路段里程比”、“空間-常發(fā)擁堵路段里程比”、“效率-高峰平均速度”等六項(xiàng)交通運(yùn)行指標(biāo)組成的“交通健康指數(shù)”綜合評(píng)價(jià)方法來(lái)描述城市交通運(yùn)行狀況的健康程度,如圖1.1所示。該指數(shù)值越大表明交通運(yùn)行狀況越健康。從交通健康指數(shù)排名來(lái)看,廣州健康指數(shù)最低,TOP10中南北方城市各占一半。西寧、哈爾濱的上榜可以說(shuō)明,交通亞健康狀況不僅發(fā)生在人口稠密的超大型城市和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的沿海地區(qū),內(nèi)陸城市也存在嚴(yán)重的擁堵現(xiàn)象。另外,高德地圖還按照高峰擁堵延時(shí)指數(shù),通過(guò)大數(shù)據(jù)分析對(duì)我國(guó)擁堵情況最為嚴(yán)重的城市進(jìn)行了擁堵指數(shù)排名,如圖1.2所示。圖1.22019年第二季度中國(guó)主要城市高峰行程延時(shí)指數(shù)排名統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,除了重慶以外,“堵城”榜上其余的9個(gè)都是北方城市,由此可以看出,南方城市的道路建設(shè)體系正在和北方城市拉開(kāi)距離。此外,汽車保有量遠(yuǎn)低于北京的哈爾濱市卻存在著比北京更為嚴(yán)重的擁堵現(xiàn)象。這進(jìn)一步說(shuō)明了,決定一個(gè)城市是否擁堵的因素不完全是汽車保有量,科學(xué)合理的城市道路規(guī)劃建設(shè)、交通基礎(chǔ)設(shè)施配備
蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-15-時(shí)到達(dá),多數(shù)選擇運(yùn)行時(shí)間固定、價(jià)格在自己可接受范圍內(nèi)的交通方式;對(duì)于逛街、購(gòu)物等目的的休閑出行,由于出行者對(duì)時(shí)間的敏感度有所降低,各種出行方式的分擔(dān)率相差不明顯;在進(jìn)行社交和商務(wù)出行等情景下,出行者更傾向于選擇私家車、出租車等私密性較高且快捷的出行方式。②出發(fā)時(shí)間及行程耗時(shí)出行時(shí)刻不同,出行者所處的交通環(huán)境也不相同,即交通系統(tǒng)的運(yùn)行指數(shù)有所差異,會(huì)導(dǎo)致通過(guò)相同路段的時(shí)間不同。以北京市為例,2019年第二季度北京市交通運(yùn)行指數(shù)日變化如圖2.2所示。出行者為行程預(yù)留不同的時(shí)間,當(dāng)預(yù)留出行時(shí)間小于一般出行時(shí)間時(shí),出行者為了準(zhǔn)時(shí)到達(dá)目的地,可能會(huì)優(yōu)先考慮速度快捷、費(fèi)用偏高的出行方式;當(dāng)預(yù)留時(shí)間充裕時(shí),很大一部分出行者會(huì)優(yōu)先考慮出行成本,在確保準(zhǔn)時(shí)到達(dá)的前提下選擇費(fèi)用較低的出行方式。圖2.2北京市交通運(yùn)行指數(shù)日變化行程耗時(shí)指整個(gè)出行過(guò)程消耗的總時(shí)間,通常包括候車時(shí)間、乘車時(shí)間、中轉(zhuǎn)換乘時(shí)間及步行時(shí)間等。行程耗時(shí)主要受到城市各功能區(qū)的分布、城市交通體系建設(shè)的完善程度和城市路況條件等因素的影響。③出行距離市內(nèi)出行主要分為短程和中遠(yuǎn)程出行,不同出行距離在一定程度上影響著出行者的出行決策,各種交通方式對(duì)應(yīng)的合理出行距離如圖2.3所示。對(duì)于短程出行來(lái)說(shuō),可視出行者的體力和預(yù)留時(shí)間的長(zhǎng)短采用步行、單車等出行方式;私家車和出租車則更適合中遠(yuǎn)程出行,快捷方便,耗時(shí)較短。相比之下,公交和地鐵可做到短程和中遠(yuǎn)程兼顧,
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于NL-累計(jì)前景理論的出行方式選擇預(yù)測(cè)模型研究[J]. 馬書(shū)紅,周燁超,張艷. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2019(04)
[2]基于前景理論與模糊綜合評(píng)價(jià)的出行方式選擇[J]. 石修路. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào). 2018(03)
[3]基于前景理論的大學(xué)生出行方式選擇[J]. 韓鵬,王吉棟,豐海寬,姚志洪. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào). 2017(03)
[4]居民出行鏈、出行方式與出發(fā)時(shí)間聯(lián)合選擇的交叉巢式Logit模型[J]. 楊勵(lì)雅,李娟. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
[5]交通流演化動(dòng)力學(xué)研究的一般框架及性質(zhì)分析[J]. 陳星光. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2015(06)
[6]基于累積前景理論的出行風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 甘佐賢,陳紅,馮微,鄧亞娟. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2014(04)
[7]具有異質(zhì)參考點(diǎn)的多用戶網(wǎng)絡(luò)均衡模型[J]. 田麗君,黃海軍,許巖. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2014(07)
[8]基于前景理論的地鐵/公交出行路徑選擇模型[J]. 賴見(jiàn)輝,陳艷艷,張偉偉,吳德倉(cāng). 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(04)
[9]基于前景理論的居民出行方式選擇分析[J]. 羅清玉,吳文靜,賈洪飛,胡鵬飛. 交通信息與安全. 2012(02)
[10]基于前景理論的出行路徑選擇行為[J]. 夏金嬌,雋志才,高晶鑫. 公路交通科技. 2012(04)
博士論文
[1]基于出行者行為的信息發(fā)布策略對(duì)城市擁堵治理的影響機(jī)制探究[D]. 徐若然.華中科技大學(xué) 2018
[2]基于前景理論的出行者風(fēng)險(xiǎn)條件下路徑選擇行為研究[D]. 王光超.天津大學(xué) 2016
[3]基于前景理論的動(dòng)態(tài)路徑選擇行為研究[D]. 張波.上海交通大學(xué) 2012
碩士論文
[1]考慮風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的路徑選擇模型研究[D]. 瞿衛(wèi)東.吉林大學(xué) 2018
[2]考慮出發(fā)時(shí)間選擇的網(wǎng)絡(luò)交通流演化研究[D]. 陳文思.福州大學(xué) 2018
[3]基于多因素影響的居民出行方式選擇研究[D]. 李燕.大連交通大學(xué) 2017
[4]前景理論下路徑選擇行為參考點(diǎn)選取問(wèn)題研究[D]. 褚耀程.西南交通大學(xué) 2017
[5]基于有限理性的城市居民出行路徑選擇行為建模研究[D]. 樊春霞.重慶交通大學(xué) 2017
[6]考慮交通信息影響基于前景理論的居民出行選擇行為研究[D]. 趙麗娜.新疆大學(xué) 2017
[7]基于差異化分類的出行聯(lián)合決策模型研究[D]. 王韓麒.長(zhǎng)安大學(xué) 2017
[8]基于有限理性的出行方式選擇模型[D]. 劉美琪.北京建筑大學(xué) 2016
[9]基于前景理論的逐日出行行為研究[D]. 代炯.武漢科技大學(xué) 2016
[10]考慮出行成本的城市居民出行方式選擇研究[D]. 米均.西南交通大學(xué) 2015
本文編號(hào):3349694
【文章來(lái)源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省
【文章頁(yè)數(shù)】:74 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
019年第二季度中國(guó)主要城市交通亞健康排名調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,2019年我國(guó)有66個(gè)城市機(jī)動(dòng)車保有量超過(guò)100萬(wàn)輛,相比2018年同期增加8個(gè);其中有11個(gè)城市汽車保有量超過(guò)300萬(wàn)輛,由此引發(fā)的交通擁堵現(xiàn)象
基于前景理論的出行者選擇行為研究-2-堵路段里程比”、“空間-常發(fā)擁堵路段里程比”、“效率-高峰平均速度”等六項(xiàng)交通運(yùn)行指標(biāo)組成的“交通健康指數(shù)”綜合評(píng)價(jià)方法來(lái)描述城市交通運(yùn)行狀況的健康程度,如圖1.1所示。該指數(shù)值越大表明交通運(yùn)行狀況越健康。從交通健康指數(shù)排名來(lái)看,廣州健康指數(shù)最低,TOP10中南北方城市各占一半。西寧、哈爾濱的上榜可以說(shuō)明,交通亞健康狀況不僅發(fā)生在人口稠密的超大型城市和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的沿海地區(qū),內(nèi)陸城市也存在嚴(yán)重的擁堵現(xiàn)象。另外,高德地圖還按照高峰擁堵延時(shí)指數(shù),通過(guò)大數(shù)據(jù)分析對(duì)我國(guó)擁堵情況最為嚴(yán)重的城市進(jìn)行了擁堵指數(shù)排名,如圖1.2所示。圖1.22019年第二季度中國(guó)主要城市高峰行程延時(shí)指數(shù)排名統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,除了重慶以外,“堵城”榜上其余的9個(gè)都是北方城市,由此可以看出,南方城市的道路建設(shè)體系正在和北方城市拉開(kāi)距離。此外,汽車保有量遠(yuǎn)低于北京的哈爾濱市卻存在著比北京更為嚴(yán)重的擁堵現(xiàn)象。這進(jìn)一步說(shuō)明了,決定一個(gè)城市是否擁堵的因素不完全是汽車保有量,科學(xué)合理的城市道路規(guī)劃建設(shè)、交通基礎(chǔ)設(shè)施配備
蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-15-時(shí)到達(dá),多數(shù)選擇運(yùn)行時(shí)間固定、價(jià)格在自己可接受范圍內(nèi)的交通方式;對(duì)于逛街、購(gòu)物等目的的休閑出行,由于出行者對(duì)時(shí)間的敏感度有所降低,各種出行方式的分擔(dān)率相差不明顯;在進(jìn)行社交和商務(wù)出行等情景下,出行者更傾向于選擇私家車、出租車等私密性較高且快捷的出行方式。②出發(fā)時(shí)間及行程耗時(shí)出行時(shí)刻不同,出行者所處的交通環(huán)境也不相同,即交通系統(tǒng)的運(yùn)行指數(shù)有所差異,會(huì)導(dǎo)致通過(guò)相同路段的時(shí)間不同。以北京市為例,2019年第二季度北京市交通運(yùn)行指數(shù)日變化如圖2.2所示。出行者為行程預(yù)留不同的時(shí)間,當(dāng)預(yù)留出行時(shí)間小于一般出行時(shí)間時(shí),出行者為了準(zhǔn)時(shí)到達(dá)目的地,可能會(huì)優(yōu)先考慮速度快捷、費(fèi)用偏高的出行方式;當(dāng)預(yù)留時(shí)間充裕時(shí),很大一部分出行者會(huì)優(yōu)先考慮出行成本,在確保準(zhǔn)時(shí)到達(dá)的前提下選擇費(fèi)用較低的出行方式。圖2.2北京市交通運(yùn)行指數(shù)日變化行程耗時(shí)指整個(gè)出行過(guò)程消耗的總時(shí)間,通常包括候車時(shí)間、乘車時(shí)間、中轉(zhuǎn)換乘時(shí)間及步行時(shí)間等。行程耗時(shí)主要受到城市各功能區(qū)的分布、城市交通體系建設(shè)的完善程度和城市路況條件等因素的影響。③出行距離市內(nèi)出行主要分為短程和中遠(yuǎn)程出行,不同出行距離在一定程度上影響著出行者的出行決策,各種交通方式對(duì)應(yīng)的合理出行距離如圖2.3所示。對(duì)于短程出行來(lái)說(shuō),可視出行者的體力和預(yù)留時(shí)間的長(zhǎng)短采用步行、單車等出行方式;私家車和出租車則更適合中遠(yuǎn)程出行,快捷方便,耗時(shí)較短。相比之下,公交和地鐵可做到短程和中遠(yuǎn)程兼顧,
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于NL-累計(jì)前景理論的出行方式選擇預(yù)測(cè)模型研究[J]. 馬書(shū)紅,周燁超,張艷. 交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2019(04)
[2]基于前景理論與模糊綜合評(píng)價(jià)的出行方式選擇[J]. 石修路. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào). 2018(03)
[3]基于前景理論的大學(xué)生出行方式選擇[J]. 韓鵬,王吉棟,豐海寬,姚志洪. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào). 2017(03)
[4]居民出行鏈、出行方式與出發(fā)時(shí)間聯(lián)合選擇的交叉巢式Logit模型[J]. 楊勵(lì)雅,李娟. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
[5]交通流演化動(dòng)力學(xué)研究的一般框架及性質(zhì)分析[J]. 陳星光. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2015(06)
[6]基于累積前景理論的出行風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 甘佐賢,陳紅,馮微,鄧亞娟. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2014(04)
[7]具有異質(zhì)參考點(diǎn)的多用戶網(wǎng)絡(luò)均衡模型[J]. 田麗君,黃海軍,許巖. 管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2014(07)
[8]基于前景理論的地鐵/公交出行路徑選擇模型[J]. 賴見(jiàn)輝,陳艷艷,張偉偉,吳德倉(cāng). 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(04)
[9]基于前景理論的居民出行方式選擇分析[J]. 羅清玉,吳文靜,賈洪飛,胡鵬飛. 交通信息與安全. 2012(02)
[10]基于前景理論的出行路徑選擇行為[J]. 夏金嬌,雋志才,高晶鑫. 公路交通科技. 2012(04)
博士論文
[1]基于出行者行為的信息發(fā)布策略對(duì)城市擁堵治理的影響機(jī)制探究[D]. 徐若然.華中科技大學(xué) 2018
[2]基于前景理論的出行者風(fēng)險(xiǎn)條件下路徑選擇行為研究[D]. 王光超.天津大學(xué) 2016
[3]基于前景理論的動(dòng)態(tài)路徑選擇行為研究[D]. 張波.上海交通大學(xué) 2012
碩士論文
[1]考慮風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的路徑選擇模型研究[D]. 瞿衛(wèi)東.吉林大學(xué) 2018
[2]考慮出發(fā)時(shí)間選擇的網(wǎng)絡(luò)交通流演化研究[D]. 陳文思.福州大學(xué) 2018
[3]基于多因素影響的居民出行方式選擇研究[D]. 李燕.大連交通大學(xué) 2017
[4]前景理論下路徑選擇行為參考點(diǎn)選取問(wèn)題研究[D]. 褚耀程.西南交通大學(xué) 2017
[5]基于有限理性的城市居民出行路徑選擇行為建模研究[D]. 樊春霞.重慶交通大學(xué) 2017
[6]考慮交通信息影響基于前景理論的居民出行選擇行為研究[D]. 趙麗娜.新疆大學(xué) 2017
[7]基于差異化分類的出行聯(lián)合決策模型研究[D]. 王韓麒.長(zhǎng)安大學(xué) 2017
[8]基于有限理性的出行方式選擇模型[D]. 劉美琪.北京建筑大學(xué) 2016
[9]基于前景理論的逐日出行行為研究[D]. 代炯.武漢科技大學(xué) 2016
[10]考慮出行成本的城市居民出行方式選擇研究[D]. 米均.西南交通大學(xué) 2015
本文編號(hào):3349694
本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/daoluqiaoliang/3349694.html
最近更新
教材專著