导读:本文包含了乘客出行行为论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:出行选择行为,公交乘客,多项Logit模型,敏感性分析
乘客出行行为论文文献综述
薄坤,滕靖,俞洁,韩大海[1]（2019）在《暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为》一文中研究指出基于暴雨内涝天气对公交线路运行影响强弱的叁种情形,通过实际调查(RP)和意向调查(SP)的调查结果进行效用模型估计和决策变量的敏感性分析,解析暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为机理,得到公交乘客出行选择行为的影响因素(由强至弱)是步行时间、票价、车内时间和车内拥挤程度,以及所选出行方式的主要特点(由强至弱)是零换乘、低票价、中途易更改出行意愿和运行稳定.最后根据上述结果,从调度指挥、对信息服务、交管保障叁个方面进行了暴雨内涝天气下公交应急预案的探讨.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
柳颖,周慧娟[2]（2019）在《城市轨道交通乘客出行行为特征分类研究》一文中研究指出以地铁(Automatic Fare Collection System AFC)刷卡数据,即城市轨道交通自动售检票系统记录的刷卡数据为对象,综合运用时间维度和空间维度构建乘客分类指标,采用k-means聚类算法划分乘客群体.利用角门西站和西直门站连续3个工作日的地铁刷卡数据进行实例分析,结果表明将乘客分为4类时效果客观且最佳.本研究乘客分类的结果明确了不同类型乘客的出行特征与出行需求,在地铁运营过程中可以据此调整运行策略,提升轨道交通服务水平,为乘客营造更加安全与舒适的环境.(本文来源于《交通工程》期刊2019年03期）
于跃,李雷鸣[3]（2019）在《从出租车到网约车的乘客出行方式选择行为演化博弈分析》一文中研究指出基于演化博弈理论,从出行效用和出行成本两个维度对出行收益进行解构,将乘客出行方式选择行为的演化划分为供需匹配方式选择和运营模式选择两个阶段。在第一阶段,乘客以"又快又准"作为决策标准,路边招手被网络预约替代是唯一演化稳定解。在第二阶段,乘客以"省时省钱"作为决策标准,演化趋势主要受供给量和价格水平的影响,出租车和网约车可实现共存共生。最后提出,出租汽车行业治理应实行双轨制,将市场竞争机制和政府监管相结合,以促进行业的改革升级和长期稳定发展。(本文来源于《软科学》期刊2019年08期）
郭文露,刘艳芳,刘子靖,陈龙,刘耀林[4]（2019）在《基于地铁刷卡数据的乘客特别出行行为研究——以武汉市地铁1、2、4号线为例》一文中研究指出为得出地铁乘客出行时空规律,挖掘特别出行乘客分布信息,基于武汉市2015年3月连续一周的地铁刷卡数据,根据乘客参加不同活动所产生的出行时空特征定义了4类人群:早出类人群、晚归类人群、长时间出行类人群和频繁出行类人群。并从时间和空间两个角度分析了这4类人群出行时空规律。研究结果表明,9%的地铁乘客具有早出行为,5%的地铁乘客具有晚归行为,85%的地铁乘客出行距离较长,1%的地铁乘客每天具有频繁出行行为。并且2号线在3条线路中的客流量最大,特殊人群多分布在1号线附近,4号线的使用率最低。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年02期）
戴维佳[5]（2018）在《轨道交通乘客全过程出行行为分析与站点客流吸引范围研究》一文中研究指出由于城市轨道交通在准时、安全、运量、环保、节约用地以及可持续发展等方面的突出优势,面对愈演愈烈的城市交通拥堵问题,世界各国都广泛认识到优先发展以轨道交通为骨干、多层次客运体系协同运行的城市公共交通系统是解决大城市交通与发展之间矛盾的根本途径。为了深入剖析轨道交通的出行行为决策过程并科学规划轨道交通线网及接驳系统,本文对轨道交通乘客全过程出行行为与站点客流吸引范围展开了研究。在综合考虑接驳水平、个人家庭属性及出行特性等因素的基础上,分别对轨道交通出行方式选择与接驳方式选择构建行为分析模型,量化接驳水平对轨道交通出行行为的影响;并以时间和广义费用为决策变量,研究轨道交通客流吸引范围,为合理规划轨道交通线网、测算接驳设施规模提供参考。首先,设计轨道交通乘客全过程出行行为的研究框架,将轨道交通乘客的全过程出行行为界定为轨道交通的出行方式选择行为以及接驳方式选择行为。并基于2014年北京居民出行调查数据,通过网络爬虫、ArcGIS分析等数据处理方法收集整合城市空间地理信息,公交线网信息等得到所需研究数据。其次,基于轨道交通出行方式选择和接驳方式选择的两套研究数据,对出行者从个人家庭属性以及出行特性等方面做出统计对比分析,并且考虑轨道交通出行方式选择、接驳方式选择与影响因素之间的关系,对出行特性与接驳水平的相关因素进行了定性分析。再次,针对轨道交通乘客全过程出行行为,分别构建基于NL(Nested Logit)的轨道交通出行方式选择模型以及基于MNL(Multinomial Logit)的轨道交通接驳方式选择模型,量化分析出行特性、接驳水平对轨道交通出行方式与轨道交通接驳方式选择行为的影响,并对轨道交通接驳水平在轨道交通全过程出行行为决策过程中的作用机理展开灵敏度分析。最后,基于时间和广义费用为决策变量分别构建轨道交通站点客流吸引范围模型,并以北京地铁四号线安河桥北到西直门站为例进行客流吸引范围计算。与实证数据进行对比分析结果表明,以广义费用为决策变量的客流吸引范围计算成果更接近于实证数据,表示在出行过程中,居民会更加侧重于广义费用,即时间与费用的综合考虑。图27幅,表16个,参考文献63篇。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-06-05）
刘家玮[6]（2018）在《北京地铁分时定价对乘客出行行为影响研究》一文中研究指出随着地铁建设在各大城市迅猛开展,地铁在城市公共交通系统中担任的角色愈加重要。随之而来的,是不均衡分布的客流造成的高峰期拥堵问题。为此,各部门采取了一系列措施以对需求进行管理和调节,采取分时定价的手段,运用价格的杠杆作用均衡客流便是其中一种。北京地铁于2015年年底率先在部分线路采取了分时定价,以期影响乘客出行、调节客流分布。因此,研究分时定价政策对乘客的影响具有重要的意义。本文对分时定价政策在国内外的实施情况进行系统的阐述,并对研究现状进行分析;对研究分时定价涉及到的基础理论进行介绍,包括价格弹性、拥挤定价、聚类分析、SP意向调查方法和刻画乘客选择行为的Logit模型。对北京地铁分时定价的具体措施——早高峰前优惠票价现状进行了分析,对政策进行了解读;为深入分析该项政策影响,以自动售检票(AFC)数据为基础,运用聚类分析将北京地铁乘客分为了四类,并分析了每类乘客的出行特征;基于分类结果测算优惠票价对每类乘客的转移效果,探求了政策影响人群的特征。为进一步探求早高峰前优惠票价对乘客行为的影响,进行了 SP意向调查并获得4374条数据,通过个体属性交叉分析得出乘客群体之间存在差异性的结论,证明了在研究早高峰前优惠票价对乘客出行行为影响时,基于乘客分类进行分析的必要性。运用了多项Logit模型,构建了基于乘客分类的选择行为模型,与不加分类的模型进行对比发现,基于乘客分类的Logit模型能细化分析早高峰前优惠票价政策背景下每类乘客选择行为影响因素的差异,以及每类乘客对折扣、拥挤度、转移时间的敏感程度的异同;进一步通过交叉项将乘客社会经济属性融入模型,考虑个体属性对乘客选择行为的影响,得出了收入和行程时间是折扣票价条件下影响出行时间选择的因素的结论;最后运用模型测算不同票价折扣水平下转移乘客占比于转移时间之间的关系,探求峰前优惠票价转移对不同时段乘客的转移效果。结果显示,早高峰前优惠票价对临界时间后叁十分钟内的客流有一定的均衡效果,对叁十分钟之外的客流转移效果一般。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-06-01）
张蒙迪[7]（2018）在《实时公交信息对乘客出行行为影响及效用研究》一文中研究指出随着社会生活质量的提高,人们对公交出行的要求随之增高,在出行中对公交车的到站时间、车辆实时运行状况以及车内拥挤程度等出行信息的需求日渐突出。为顺应这一需求,公交电子站牌、互联网以及移动客户端实时公交信息发布已成为必然。在实时信息系统的建设中投入巨额资金,信息是否能够给出行者提供帮助以及其影响力和服从率如何?因此,研究实时公交信息对乘客出行行为的影响及其效用十分必要。本文首先介绍了实时公交信息的分类、内容以及常用的两种信息提供方式,公交电子站牌和手机APP,并对实时公交信息的需求以及信息对乘客出行和公交系统的影响进行了分析。在此基础上,对实时信息下出行者的出行意愿及出行选择进行SP调查,建立实时信息下的乘客出行选择模型,通过对模型结果分析,发现上班和下班两种条件下,出行者改变线路选择的共有关键影响因素是等待容忍度、信息的准确性和改变线路选择时考虑因素。对于乘客出行感知等待时间的研究,本文引入了感知等待时间的概念,通过感知时间影响因素分析,建立了感知等待时间模型,确定了实际等待时间与感知等待时间之间的关系。结果表明实时公交信息对缩短乘客感知等待时间有着非常重要的作用。然后基于信息提供下乘客出行选择方案的SP调查数据,通过有、无信息两种状态下出行者的时间价值差异,定量评估出行过程中实时公交信息的效用。本文研究实时公交信息的提供对乘客出行行为的影响及其效用,为实时公交信息发布者提供数据支持和理论依据,有利于实时公交信息策略的制定和优化,具有重要意义。(本文来源于《长安大学》期刊2018-04-16）
李宪[8]（2018）在《城市轨道交通早高峰乘客出行时间选择行为研究》一文中研究指出随着我国社会经济的快速发展,城市轨道交通在客流运输和缓解道路交通压力上起着重要的作用。然而,随着客流的逐步增长,城市轨道交通高峰时段出现了乘客出行需求与车站运输能力不匹配的现象,导致车站、线路以及路网区域的拥堵状况加剧。这不仅加大了地铁的运营管理难度,更增加了潜在的安全隐患问题。为了有效减缓高峰时段的拥堵状况,调控乘客的出行需求,本文研究了网络化运营大客流条件下城市轨道交通早高峰乘客的出行时间选择问题,论文的主要工作内容如下:(1)结合城市轨道交通早高峰乘客出行时间的时空分布规律,分析了乘客的出行时间选择特性;分析了乘客的出行时间选择过程以及出行时间选择的影响因素;研究了基于RP、SP的早高峰乘客出行时间选择调查设计方法。其中,采用RIDIT方法筛选影响乘客出行时间选择的关键属性;采用RP数据设计SC实验属性,增强SC实验情景的合理性;采用D-efficient优化SC实验的属性组合,提升后续模型参数的标定精度和整体拟合度。(2)应用既有模型方法对城市轨道交通早高峰乘客出行时间选择行为进行分析和预测。首先,基于ML分析了早高峰乘客的出行时间选择特性,模型采用极大似然估计进行参数标定,采用弹性分析对出行相关属性的效用进行了分析,并对乘客的异质性进行了探讨,为客流出行需求控制策略的制定提供理论依据;然后,基于贝叶斯网络预测早高峰乘客的出行时间选择行为,分别采用K2算法和贝叶斯估计对网络进行结构学习和参数学习;采用联合树算法对网络进行推理分析,并与SP调查数据进行对比,验证了网络的有效性;最后,基于ROC曲线比较了ML和贝叶斯网络的预测精度,得出贝叶斯网络预测乘客出行时间选择的精度更高。(3)以北京城市轨道交通八通线作为研究对象进行了早高峰客流出行需求控制与模型实例应用。首先,分析了八通线早高峰6:00～9:00的乘客出行时间分布状况;结合早高峰乘客出行时间选择特性,对土桥、果园、双桥和传媒大学站制定了的基于票价调整的客流出行需求控制策略;然后,采用基于仿真的方法估算列车区间满载率,并采用高满载率区间比例和欧氏距离分布熵评估客流出行需求控制效果。结果表明:提出的客流出行需求控制策略改变了部分乘客的出行时间,线路整体拥挤水平有所下降。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-01-01）
尹浩东[9]（2017）在《运营中断条件下城市轨道交通乘客出行行为建模与客流诱导优化研究》一文中研究指出城市轨道交通是一种大容量、绿色、准点、快捷的公共交通方式,在解决大城市交通拥堵、交通污染等交通问题方面发挥着骨干作用。截止2015年底,中国内地共有25个城市的110条城市轨道交通线路投入运营,总运营里程达3293公里。其中特大城市,如北京和上海,城轨运营里程均达550公里以上。随着轨道交通路网规模的快速发展、路网结构的日益复杂、换乘组织与行车组织手段的多样化,城市轨道交通正逐步迈向网络化运营时代。然而,城市轨道交通也是一个相对封闭、人流密集的系统,其运营安全至关重要。随着北京等特大城市轨道交通线网规模的扩大,日常突发事件不断增多。在这种情况下,一旦在局部突发运营事故,不仅会造成本区域的运营秩序混乱,而且会对相邻车站和线路的运营秩序带来严重冲击,甚至会造成地面交通的瘫痪。因此,如何辨识、管控此类危机具有紧迫的现实需求。本文针对运营中断条件下城市轨道交通乘客出行行为建模与客流诱导优化等问题开展研究,以揭示"运营中断事件"、"应急管控策略"与"乘客出行行为"叁者耦合互动机理为目标,采用数据驱动和模型驱动的方法,从运营中断影响的宏观辨识、运营中断条件下的个体出行行为精细化建模和客流诱导优化这叁个方面开展研究,具体内容如下:(1)运营中断影响的宏观辨识方法研究。本研究采用改进复杂网络模拟攻击的方法,探究了不同类型的运营中断对城轨线网宏观的连通特性和连通效率的显着影响,而且该方法能够帮助运营决策者找到线网中的关键环节,进而辅助他们针对性地加强运营措施与投入。而且研究提出了多源城轨运营大数据驱动的复杂运营中断条件下宏观客流时空演变特征综合辨识方法,并提出了运营中断指数,利用大规模历史运营数据实现运营中断影响的全面、量化和动态辨识。(2)运营中断下乘客出行行为建模。分别对复杂封站和区间中断场景下乘客行为决策机制进行研究,构建了复杂封站条件下的乘客个体出行行为最优化模型和分层离散选择模型,并提出了基于客流仿真的混合求解算法,实现了从个体行为建模到客流需求演变仿真的一体化。在区间发生中断时,提出了顺延晚点的列车时刻表调整优化模型以及基于时刻表拓展网络的K短路径求解算法,能够将区间中断下乘客出行延误时间的估计问题直接转化为了乘客在时间拓展网络中的出行路径搜索和决策问题。并进一步结合封站条件下乘客行为模型,提出了区间中断下乘客复杂出行行为决策机制。(3)客流诱导优化建模研究。研究构建了考虑诱导信息发布范围和内容的客流动态诱导优化双层规划模型,其中下层模型针对乘客在有无诱导信息条件下出行行为进行了仿真建模,上层模型刻画了诱导信息的发布范围的决策变量,并设计了融合客流仿真和遗传算法的混合智能求解算法。论文研究的主要创新点主要有:(1)提出了改进的复杂网络方法,首次将复杂网络的抗毁性研究成果应用于运营中断的影响辨识,而且首次提出了融合断面客流量、进站量、出站量和换乘量等的多源城轨大数据驱动的更为全面的运营中断影响辨识方法,属于应用创新。(2)本研究提出了复杂不确定性封站场景下乘客行为精细化建模方法,这是国内外首次针对封站问题进行系统定义和描述。该研究拓展了运营中断研究的边界,具有原始理论创新性。(3)首次提出了时刻表调整、时间拓展路径搜索和乘客出行行为选择模型叁位一体的建模方法,将区间中断下乘客出行延误时间的估计问题直接转化为了乘客在时间拓展网络中的出行路径搜索和决策问题,能够精准化地刻画乘客在城轨网络中动态出行过程,具有一定的原始理论创新性。(4)提出了城市轨道交通客流诱导优化双层规划模型与混合智能求解算法,该研究填补了城市轨道交通客流诱导优化理论方法的空白,推动了城轨客流诱导研究从系统研制过渡到科学理论研究的阶段,深化了既有研究的理论深度,属于应用方法与原始理论创新。(本文来源于《北京交通大学》期刊2017-04-01）
王馨爽[10]（2017）在《基于地铁数据的乘客出行行为可视化》一文中研究指出随着智能交通技术不断发展,大规模交通数据的采集变得可行,由此产生大量蕴含人类移动规律的数据。交通数据驱动的分析可以为城市决策提供帮助,提升居民的生活质量。地铁数据包含诸多城市信息,从出行模式到异常事件发现。地铁数据具有多重复杂的属性,如时间属性、位置属性及其他属性。在本文中,我们开发一种可视化分析系统,通过交互式的探索地铁数据,分析城市居民的出行规律及地铁客流规律。地铁线路纷繁复杂,站点众多,我们设计可视化解决方案,展示地铁站点线路信息,直观地查看地铁运行视图及不同线路上的客流规律。地铁数据规模庞大,在如此大规模的数据上做某种特定的查询并不容易,如对比不同站点,客流量随时间变化的差异。我们为此构建了一个时空探索模块,用户通过执行在时间上的选择和空间上的选择,交互式的探索地铁刷卡数据,同时展示给用户可视化的查询结果,进一步分析客流规律,并发现特殊事件。乘客刷卡数据中蕴含着丰富的地铁相关信息,不但记录乘客的每一趟乘坐地铁的出行行为,同时可以侧面的反映出地铁站附近的功能情况。为了发现这些出行模式,本文在站点聚类模块提取站点客流模式,使用数据挖掘算法做详细的分析,并将结果以可视化的形式返回,进而分析乘客的流动规律及站点的功能特性。最后,利用上海地铁真实的乘客刷卡数据、地铁站点线路数据和列车运行数据叁个数据集,对上述方法进行了开发和实现,利用本系统对上海地铁的数据做详细的分析。(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-03-20）
乘客出行行为论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以地铁(Automatic Fare Collection System AFC)刷卡数据,即城市轨道交通自动售检票系统记录的刷卡数据为对象,综合运用时间维度和空间维度构建乘客分类指标,采用k-means聚类算法划分乘客群体.利用角门西站和西直门站连续3个工作日的地铁刷卡数据进行实例分析,结果表明将乘客分为4类时效果客观且最佳.本研究乘客分类的结果明确了不同类型乘客的出行特征与出行需求,在地铁运营过程中可以据此调整运行策略,提升轨道交通服务水平,为乘客营造更加安全与舒适的环境.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
乘客出行行为论文参考文献
[1].薄坤,滕靖,俞洁,韩大海.暴雨内涝下公交乘客的出行选择行为[J].同济大学学报(自然科学版).2019
[2].柳颖,周慧娟.城市轨道交通乘客出行行为特征分类研究[J].交通工程.2019
[3].于跃,李雷鸣.从出租车到网约车的乘客出行方式选择行为演化博弈分析[J].软科学.2019
[4].郭文露,刘艳芳,刘子靖,陈龙,刘耀林.基于地铁刷卡数据的乘客特别出行行为研究——以武汉市地铁1、2、4号线为例[J].测绘地理信息.2019
[5].戴维佳.轨道交通乘客全过程出行行为分析与站点客流吸引范围研究[D].北京交通大学.2018
[6].刘家玮.北京地铁分时定价对乘客出行行为影响研究[D].北京交通大学.2018
[7].张蒙迪.实时公交信息对乘客出行行为影响及效用研究[D].长安大学.2018
[8].李宪.城市轨道交通早高峰乘客出行时间选择行为研究[D].北京交通大学.2018
[9].尹浩东.运营中断条件下城市轨道交通乘客出行行为建模与客流诱导优化研究[D].北京交通大学.2017
[10].王馨爽.基于地铁数据的乘客出行行为可视化[D].大连理工大学.2017