为研究移动互联网广泛应用的背景下通勤者的出行行为,探索交通信息对居民在通勤出行链中出行方式选择行为的影响,以RP(Revealed Preference)调查获取的出行者交通信息使用属性、通勤出行链模式、社会经济属性和出行方式选择行为数据,建...为研究移动互联网广泛应用的背景下通勤者的出行行为,探索交通信息对居民在通勤出行链中出行方式选择行为的影响,以RP(Revealed Preference)调查获取的出行者交通信息使用属性、通勤出行链模式、社会经济属性和出行方式选择行为数据,建立通勤出行方式选择多项Logit模型.研究发现:(1)复杂出行链模式会更多地促进停车换乘(Park and Ride,P&R)方式的生成;(2)随着交通信息查询频率的提高,P&R发生的概率比公共交通和私家车都更高;(3)高收入群体在通勤出行中更愿意选择P&R方式,而非私家车方式;(4)通勤者对交通信息查询的满意度越高,越能促进小汽车出行向公共交通的转移.上述结论为交通需求管理和交通信息诱导等政策制定提供理论基础和实证依据.展开更多
为探索通过智能手机等通信工具随时随地获得的交通信息对居民通勤出行链模式选择行为的影响,采用RP(Revealed Preference)调查获取出行者的社会经济属性、交通信息使用属性以及通勤出行链模式选择行为数据,用信息查询频率度量出行者的...为探索通过智能手机等通信工具随时随地获得的交通信息对居民通勤出行链模式选择行为的影响,采用RP(Revealed Preference)调查获取出行者的社会经济属性、交通信息使用属性以及通勤出行链模式选择行为数据,用信息查询频率度量出行者的交通信息使用属性,建立估计通勤出行链模式的二项Logit模型.研究发现:(1)交通信息在促进复杂链的生成上发挥着较大的作用;(2)在交通信息的作用下,停车换乘(Park and Ride,P&R)方式比公共交通和小汽车都更能促进复杂链的生成;(3)出行者的性别、婚姻状态、家中是否有12周岁以下儿童等对出行链模式选择不会有显著影响.展开更多
文摘为研究移动互联网广泛应用的背景下通勤者的出行行为,探索交通信息对居民在通勤出行链中出行方式选择行为的影响,以RP(Revealed Preference)调查获取的出行者交通信息使用属性、通勤出行链模式、社会经济属性和出行方式选择行为数据,建立通勤出行方式选择多项Logit模型.研究发现:(1)复杂出行链模式会更多地促进停车换乘(Park and Ride,P&R)方式的生成;(2)随着交通信息查询频率的提高,P&R发生的概率比公共交通和私家车都更高;(3)高收入群体在通勤出行中更愿意选择P&R方式,而非私家车方式;(4)通勤者对交通信息查询的满意度越高,越能促进小汽车出行向公共交通的转移.上述结论为交通需求管理和交通信息诱导等政策制定提供理论基础和实证依据.
文摘为探索通过智能手机等通信工具随时随地获得的交通信息对居民通勤出行链模式选择行为的影响,采用RP(Revealed Preference)调查获取出行者的社会经济属性、交通信息使用属性以及通勤出行链模式选择行为数据,用信息查询频率度量出行者的交通信息使用属性,建立估计通勤出行链模式的二项Logit模型.研究发现:(1)交通信息在促进复杂链的生成上发挥着较大的作用;(2)在交通信息的作用下,停车换乘(Park and Ride,P&R)方式比公共交通和小汽车都更能促进复杂链的生成;(3)出行者的性别、婚姻状态、家中是否有12周岁以下儿童等对出行链模式选择不会有显著影响.
