基于活动的出行需求分析及信息影响研究

论文摘要

我国将大力推进国民经济发展和社会信息化作为现代化建设全局的战略举措。信息技术的飞速发展,影响了人们的活动决策过程,而传统的出行需求分析方法重点研究人和物的物理移动,没有考虑信息传递对交通运输的影响。因而在交通拥堵日益严重的背景下,本文对基于活动的出行需求分析及信息影响分析方法进行研究,具有重要的研究意义和应用价值。信息影响下的出行行为具有复杂性、随机性、动态性和特征依赖性,微观模拟方法根据调查统计的概率分布来复制人的行为,适用于本研究。本文的目的是结合常规居民出行调查数据,建立基于活动的出行行为模拟模型,并提出修正方法,研究信息对出行需求的影响。本文首先制定了信息提供条件下的出行需求分析框架,重点研究了基于活动的出行行为模拟方法及信息影响下的出行行为修正方法。接着采用“活动-出行模式”描述个体的活动参与和出行行为,建立了活动-出行行为模拟的概率模型,并应用蒙特卡罗方法按照时间顺序来模拟各特性变量。具体的模拟过程分为六个步骤:①按年龄和就业情况,将分析对象分组,并应用聚类分析法确定各分组的典型活动模式。②分析典型活动模式与社会经济特性的关系。③确定典型活动模式的概率分布。④确定出行特征变量的概率分布,是典型活动模式的条件概率分布。⑤模拟个体的活动-出行模式。⑥模拟结果的检验。考虑到活动模型和出行模型的分析对象不同,本文对数据选择和整理方法、有效性检查规则进行了详细阐述;应用沈阳市2004年的居民出行调查数据,分析初始活动-出行行为的特征,作为本文模拟的基础,并提出了基于交叉分类的出行量预测方法。然后制定了活动-出行行为的详细的模拟流程,研究了各特性变量的模拟方法;给出了模型的验证及确认方法,并编写计算机程序实现模拟流程;同时将提出的方法应用于沈阳市城市居民的活动-出行行为模拟中,将模拟结果与初始模式进行比较,结果显示误差很小,证明本文建立的模型正确合理,可用于信息影响研究。最后提出了信息影响下的出行行为修正方法——“增量分析”法。该方法模拟了信息影响下的个体行为反应,并在此基础上修正初始模式,确保其符合逻辑并满足时空约束条件。该修正方法可预测信息提供条件下的出行需求,对城市交通需求管理具有指导意义。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 出行需求分析方法的发展
• 1.1.2 社会转型：从工业时代到信息时代
• 1.1.3 研究意义
• 1.2 国内外研究概况
• 1.2.1 国外研究概况
• 1.2.2 国内研究概况
• 1.3 研究目标及主要内容
• 1.3.1 研究目标
• 1.3.2 主要研究内容
• 1.3.3 论文章节安排
• 第二章 信息提供条件下的出行需求分析框架
• 2.1 信息技术发展状况
• 2.2 信息技术对城市发展的影响
• 2.3 信息技术在交通系统中的应用
• 2.4 信息技术对个人活动和出行行为的影响
• 2.5 信息影响下的行为分析
• 2.5.1 信息对出行行为的影响
• 2.5.2 信息作用下的活动和出行选择分析
• 2.6 信息影响下的出行需求分析方法
• 2.6.1 模型选择
• 2.6.2 信息影响分析方法
• 2.7 信息提供条件下的出行需求分析框架
• 2.7.1 框架结构
• 2.7.2 研究重点
• 2.8 本章小结
• 第三章 基于活动的出行行为模拟方法研究
• 3.1 活动模型研究
• 3.1.1 活动模型简述
• 3.1.2 活动模型分类
• 3.1.3 活动模型的基本结构
• 3.1.4 活动模型中的基本概念
• 3.1.5 活动模型的特点
• 3.2 代表性的活动模型
• 3.2.1 优化方法
• 3.2.2 微观模拟方法
• 3.3 活动－出行行为的描述
• 3.4 蒙特卡罗模拟方法
• 3.4.1 方法简述
• 3.4.2 系统输入过程建模
• 3.4.3 模拟程序设计
• 3.4.4 模拟方法的验证及确认
• 3.5 活动－出行行为的模拟方法研究
• 3.5.1 模拟模型
• 3.5.2 模拟方法研究
• 3.5.3 模拟过程研究
• 3.5.4 模拟方法的优越性
• 3.6 本章小结
• 第四章 活动－出行特征分析方法研究
• 4.1 调查数据处理
• 4.1.1 有效性检查
• 4.1.2 建模所需信息
• 4.1.3 数据选择
• 4.1.4 出行调查数据整理
• 4.2 活动模式的分类
• 4.3 城市居民群体分类
• 4.4 全日制工作者
• 4.4.1 典型活动模式定义
• 4.4.2 活动－出行特征分析
• 4.5 非全日制工作者
• 4.5.1 典型活动模式定义
• 4.5.2 活动－出行特征分析
• 4.6 学生及儿童
• 4.6.1 典型活动模式定义
• 4.6.2 活动－出行特征分析
• 4.7 基于活动的出行需求预测
• 4.7.1 典型活动模式生成
• 4.7.2 出行需求预测方法
• 4.8 本章小结
• 第五章 活动－出行行为的蒙特卡罗微观模拟
• 5.1 模拟流程
• 5.2 模拟模型的结构
• 5.2.1 典型活动模式
• 5.2.2 户外活动出发时刻
• 5.2.3 活动地点
• 5.2.4 出行方式
• 5.2.5 活动类型
• 5.2.6 活动持续时间
• 5.3 程序设计
• 5.4 模拟的验证及确认
• 5.5 输出结果误差分析
• 5.6 模拟结果分析
• 5.6.1 全日制工作群体
• 5.6.2 非全日制工作群体
• 5.6.3 学生及儿童
• 5.7 本章小结
• 第六章 信息对活动－出行行为的影响研究
• 6.1 信息提供条件下的出行行为分析方法
• 6.1.1 分析流程
• 6.1.2 调查设计
• 6.1.3 分析模型
• 6.2 信息提供条件下的活动－出行行为模拟
• 6.3 信息提供条件下的个体行为反应
• 6.3.1 行为反应分类
• 6.3.2 行为反应模拟
• 6.4 活动－出行模式修正
• 6.4.1 修正方法概述
• 6.4.2 修正算法
• 6.4.3 可行性和一致性验证
• 6.4.4 示例
• 6.5 信息提供条件下的出行需求
• 6.6 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 主要结论
• 7.2 主要创新点
• 7.3 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录A 全日制工作群体的活动－出行特征
• 附录B 非全日制工作群体的活动－出行特征
• 附录C 学生及儿童的活动－出行特征
• 附录D 沈阳市居民出行调查表
• 攻读博士学位期间发表论文及参与科研情况