基于家庭决策的交通行为和需求预测研究

论文摘要

随着中国经济的持续稳定发展,城市居民的交通需求发生了前所未有的迅速增长,交通需求管理开始取代单一的扩大供给,受到研究者和管理部门的重视。作为分析交通需求管理政策的有力工具,现有的基于活动的交通行为分析都以个人为分析单位,无法解释活动决策和交通行为中很多现象,具有明显的缺陷。而根据行为理论,家庭是活动与交通出行的决策者,个人的行为受家庭的影响和其他家庭成员的制约。本论文就从家庭决策的新角度出发,研究了活动出行行为和交通需求预测的理论、模型、算法和实例应用。概括起来,本论文的研究内容主要包括以下几个方面。1.回顾了人类活动和行为的理论研究,对基于活动方法的基础理论、应用模型和存在的问题加以分析。讨论了家庭活动决策的基本原理,系统分析了家庭对其成员活动出行的影响,在此基础上提出了家庭活动出行决策的模型框架。2.针对结构方程模型方法在交通行为分析领域的潜在优势,将其引入到基于家庭决策的活动出行分析中,建立了应用于家庭活动出行分析的结构方程模型,并对模型的基本原理、模型的结构和算法进行了研究。3.采用实际调查数据,研究我国家庭的活动模式和出行行为,建立了基于家庭决策的活动出行行为模型系统。根据模型拟合结果,对各类家庭内部在活动决策、活动分配和出行生成过程中的多种作用关系和相互影响给出了定性和定量的解释,并给出了我国各类家庭的典型活动模式。4.建立了基于结构方程模型的交通需求预测模型系统。并把该模型系统与基于人工神经网络和基于离散选择模型的交通需求预测模型系统进行比较,从多方面证明了本模型的先进性和实用性。理论和应用研究均表明,本论文构建的模型系统在交通行为分析和需求预测方面具有更加强大的行为解释和实际应用能力。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究目的
• 1.3 研究意义
• 1.4 研究技术路线
• 1.5 论文内容安排
• 第2章 研究综述
• 2.1 人类活动和行为理论研究
• 2.1.1 活动的空间
• 2.1.2 活动的时间
• 2.1.3 活动的参与
• 2.1.4 小结
• 2.2 基于活动方法的出行行为研究
• 2.2.1 离散选择模型
• 2.2.2 离散连续选择模型
• 2.2.3 风险模型
• 2.2.4 小结
• 2.3 基于活动方法的交通需求预测研究
• 2.3.1 计算过程模型
• 2.3.2 离散选择模型
• 2.3.4 小结
• 2.4 家庭决策和成员交互研究
• 第3章 家庭活动出行决策研究
• 3.1 活动与出行的基本概念
• 3.1.1 出行（Trip）
• 3.1.2 往返行程（Tour）
• 3.1.3 活动（Activity）
• 3.1.4 日活动计划（Daily Activity Schedule）
• 3.2 家庭活动出行决策理论
• 3.2.1 活动和出行的特性
• 3.2.2 家庭活动决策理论
• 3.2.3 影响家庭活动决策的因素
• 3.2.4 活动决策过程
• 3.3 家庭对成员活动的影响
• 3.3.1 家庭内部交互的产生机理
• 3.3.2 家庭内部的作用关系
• 3.3.3 家庭结构的影响
• 3.3.4 个人角色的影响
• 3.3.5 孩子的影响
• 3.3.6 陪同出行和活动
• 3.3.7 交通工具使用和分配
• 3.3.8 假设检验的提出
• 3.4 家庭活动出行决策模型框架
• 3.4.1 家庭活动出行决策的整体构架
• 3.4.2 家庭活动决策模块
• 3.4.3 家庭内部活动分配模块
• 3.4.4 家庭成员活动出行生成模块
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于家庭决策的交通行为分析模型研究
• 4.1 结构方程模型基本理论
• 4.1.1 结构方程模型的起源发展
• 4.1.2 结构方程模型基本概念
• 4.1.3 结构方程模型基本原理
• 4.1.4 结构方程模型应用于交通行为分析的优势
• 4.2 结构方程模型在本研究领域的应用
• 4.3 应用于家庭活动出行分析的结构方程模型
• 4.3.1 交通行为分析中的结构方程模型
• 4.3.2 模型拟合
• 4.3.3 初始值
• 4.3.4 循环步长
• 4.3.5 循环终止条件
• 4.3.6 模型评价
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于家庭决策的交通行为分析研究
• 5.1 研究数据
• 5.1.1 长春概况
• 5.1.2 数据概况和典型性
• 5.1.3 数据预处理
• 5.2 家庭活动出行行为的统计学检验
• 5.2.1 家庭结构的影响
• 5.2.2 家庭角色的影响
• 5.2.3 孩子的影响
• 5.2.4 陪同出行
• 5.3 模型建立
• 5.3.1 建模步骤
• 5.3.2 家庭活动决策模型
• 5.3.3 家庭内部活动分配模型
• 5.3.4 家庭成员活动出行生成模型
• 5.3.5 模型的程序实现
• 5.4 家庭活动决策模型结果分析
• 5.5 家庭内部活动分配模型和成员活动出行生成模型结果分析
• 5.5.1 家庭结构1
• 5.5.2 家庭结构2
• 5.5.3 家庭结构3
• 5.5.4 家庭结构4
• 5.5.5 家庭结构5
• 5.6 家庭活动决策和活动模式总结
• 5.6.1 家庭结构1
• 5.6.2 家庭结构2
• 5.6.3 家庭结构3
• 5.6.4 家庭结构4
• 5.6.5 家庭结构5
• 5.6.6 小结
• 5.7 本章小结
• 第6章 基于家庭决策的交通需求预测研究
• 6.1 基于活动方法交通需求预测的相关问题
• 6.1.1 预测的要求
• 6.1.2 预测结果的检验
• 6.1.3 预测结果的应用
• 6.2 基于家庭决策的交通需求预测模型系统
• 6.2.1 模型构建和预测流程
• 6.2.2 预测结果分析
• 6.3 基于人工神经网络的交通需求预测
• 6.3.1 BP 神经网络原理
• 6.3.2 神经网络在交通需求预测领域的应用
• 6.3.3 模型建立与预测结果
• 6.4 基于离散选择模型的交通需求预测
• 6.4.1 离散选择模型理论
• 6.4.2 模型建立
• 6.4.3 预测结果
• 6.5 比较分析
• 6.5.1 预测能力
• 6.5.2 敏感性
• 6.5.3 模型构建难度
• 6.5.4 模型可解释性
• 6.5.5 比较小结
• 6.6 本章小结
• 第7章 结论和展望
• 7.1 论文主要工作
• 7.2 研究创新点
• 7.3 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A
• 附录B
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果