基于活动链的出行生成模型及参数敏感性分析

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基于活动的出行行为理论是交通管理和控制中最重要的理论之一,对个体活动和出行的研究,是进行城市交通规划、建设、管理的一项不可缺少的基础工作,也是城市社会学研究的重要课题。出行是一种派生需求,个体出行的主要目的是为了能够从事一定的活动。基于活动的交通需求模型认为出行起源于个体活动的需要,相对于传统的模型而言,能更好地解析城市居民的出行行为。因此,在对居民出行调查数据分析的基础上,以个体参与非上班活动为研究对象,提炼出其内在规律和活动选择特征,对理解和预测出行者对交通需求管理和其它交通政策的反应,保证城市交通系统顺利进行有重要的参考价值。   本文围绕个体的活动选择特征的研究,首先阐述了基于活动的出行行为和非集计模型的相关理论。然后,本文在对苏州居民通勤出行调查数据的分析的基础上,根据出行的相关特征,挑选样本;根据活动的发生时间段和活动的性质,对个体的非通勤活动进行分类,并利用苏州市的居民通勤出行调查数据,详细分析了居民选择活动的基本特征,以及活动选择与个人、家庭、出行属性之间的关联特征,归纳总结了描述通勤者的各种活动选择的影响因素。在此基础上,本文通过相关性分析等统计方法,筛选影响个体活动选择的相关特征变量及合并特征变量水平,分别以活动时间发生阶段和活动性质为分层方法,构建居民活动选择的2层Nested Logit模型,定量分析了个体的家庭属性、个体属性和出行属性对其活动类型选择的影响,并对模型进行了统计检验,根据相关统计指标,挑选模拟较好的模型----以活动性质为分层依据的Nested Logit模型。在构建居民选择活动的Nested Logit模型的基础上,本文通过Nested Logit模型预测个体活动选择的概率,采用蒙特卡洛模拟居民的活动选择,根据居民所选择活动的具体类型,结合居民的上班活动,生成居民的活动出行链。最后,本文对以活动性质作为分层的居民活动选择的Nested Logit模型进行参数敏感性分析,定量分析个体在社会经济属性、出行属性等发生变化时活动选择的变化。
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