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基于活动的节假日出行分析方法

作　者: 李妲
导　师: 邵春福
学　校: 北京交通大学
专　业: 智能交通工程
关键词: 出行节假日基于活动出行特征离散选择模型
分类号: U491.111
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 146次
引　用: 1次
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内容摘要

随着我国社会经济现代化、交通机动化和城乡一体化进程的快速发展,我国城市交通需求特征不断发生变化,特别是“五一、十一黄金周”和周末等节假日交通呈现出与平日迥然不同的特点。我国大型旅游城市在节假日期间面临着巨大的交通压力。节假日交通拥堵问题已经逐渐成为制约城市交通乃至经济发展的因素。因此,有必要对我国城市节假日交通出行特性和规律进行深入的分析和研究,创建平日交通与节假日交通共同发展的和谐交通环境。本论文首先从传统出行分析方法、基于活动的出行分析方法以及节假日出行分析方法三个方面,回顾和分析现有相关研究,论述将基于活动的出行分析方法引入节假日出行分析的必要性。说明节假日出行问卷调查的基本思路,据此提出问卷调查设计方案。然后,以北京市“五一黄金周”出行调查数据为基础,分析了节假日出行者特性和出行链特征。最后,提出基于活动的节假日出行行为离散选择模型系统,标定模型系统。同时分别确定活动模式、出行交通时间和交通方式选择的显著影响因素。本论文针对国内节假日交通出行研究领域的问题,利用基于活动的出行链分析的方法,研究节假日出行行为规律,为交通规划和节假日交通政策、措施策略的制定提供理论依据。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
1 绪论  11-14
  1.1 研究背景  11
  1.2 研究意义  11
  1.3 研究目标  11-12
  1.4 研究内容  12
  1.5 研究的技术路线  12-14
2 国内外研究综述  14-19
  2.1 传统出行分析方法研究现状  14
  2.2 基于活动的出行分析方法研究现状  14-16
    2.2.1 国外研究现状综述  14-15
    2.2.2 国内研究现状综述  15-16
  2.3 节假日出行分析方法研究现状  16-19
    2.3.1 国外研究现状综述  16-17
    2.3.2 国内研究现状综述  17-19
3 节假日出行问卷调查设计与实施  19-27
  3.1 居民出行调查方法  19-20
    3.1.1 RP调查法  19
    3.1.2 SP调查法  19-20
  3.2 问卷设计的基本目的  20
  3.3 问卷设计方案  20-21
  3.4 问卷调查的实施  21-27
    3.4.1 调查地点的选定  21-22
    3.4.2 调查时间的确定  22-23
    3.4.3 调查方法及抽样数  23-25
    3.4.4 问卷的发放和回收  25-27
4 节假日出行特征分析  27-45
  4.1 出行者特性分析  27-31
  4.2 出行链特征分析  31-45
    4.2.1 出行链  31-32
    4.2.2 出行链一般统计特征分析  32-36
    4.2.3 出行链的时间特征  36-37
    4.2.4 活动模式分析  37-40
    4.2.5 活动地点间游客OD分布  40-43
    4.2.6 出行链交通方式选择  43-45
5 基于活动的节假日出行行为离散选择模型  45-58
  5.1 节假日出行行为离散选择模型系统  45-48
    5.1.1 模型系统框架  45-46
    5.1.2 多项Logit模型(MNL)  46-47
    5.1.3 模型标定方法  47-48
    5.1.4 模型的预测应用方法  48
  5.2 节假日出行活动模式模型  48-50
    5.2.1 节假日出行活动模式  48
    5.2.2 节假日出行活动模式的选择肢  48-49
    5.2.3 节假日出行活动模式选择的影响因素  49-50
  5.3 节假日出行交通时间模型  50-51
    5.3.1 节假日出行交通时间  50
    5.3.2 节假日出行交通时间的选择肢  50
    5.3.3 节假日出行交通时间的影响因素  50-51
  5.4 节假日出行交通方式选择模型  51-53
    5.4.1 节假日出行交通方式  51-52
    5.4.2 节假日出行交通方式的选择肢  52
    5.4.3 节假日出行交通方式选择的影响因素  52-53
  5.5 模型标定  53-58
    5.5.1 节假日出行交通方式选择模型标定  54-55
    5.5.2 节假日出行交通时间模型标定  55-56
    5.5.3 节假日出行活动模式模型标定  56-58
6 研究结论及展望  58-60
  6.1 研究的主要结论  58-59
  6.2 研究展望  59-60
参考文献  60-63
附录A  63-67
作者简历  67-69
学位论文数据集  69

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