小汽车通勤者出发时刻选择模型研究

摘要

通勤出行作为城市居民最基本和最重要的出行，其比例已经高达40％～60％。由此，分析、研究通勤交通特征及其活动规律，加强对通勤交通管理，成为有效解决城市道路交通拥堵的重点任务之一。通勤出发时刻指标，可以有效描述通勤时间分布，直接反映通勤交通活动规律，需要深入研究。
　　本文在北京市重大社会哲学项目《可持续发展下的北京综合交通体系建设研究》的支持下，以小汽车通勤出行者的基本属性调查和路段早高峰交通量调查为基础，通过对小汽车通勤出行特征以及出发时刻选择影响因素的分析，构建了小汽车通勤者出发时刻的依时协变量的Cox比例风险模型，利用模型分析和预测小汽车通勤者出发时刻，为制定和实施缓解城市交通拥堵的政策提供了参考依据。本文主要做了以下几方面的研究:
　　1、分析了通勤出行的特征及通勤者上班出发时刻的影响因素;
　　2、针对北京市通州住宅小区的通勤者进行了多次问卷调查，获得了大量的一手数据，为后期的研究打下了基础;进行了数据的筛选，整理和录入，在此基础上对有效数据进行了分析;
　　3、分析了Cox比例风险模型和依时协变量的Cox回归模型的适用性和可靠性，剔除掉异常点和强影响点，证明了Cox回归模型在解决出发时刻选择问题的适用性;
　　4、建立了考虑通勤者的性别、年龄、出行距离、单位上班时间、路段交通量等因素的通勤者出发时刻选择模型，实现了动态分析;
　　5、根据通勤者的家庭、工作等属性，利用Cox回归模型对通勤者的出发时刻进行预测，结果表明模型的预测性较好，能够比较准确的预测通勤者的上班出发时刻。
　　本文主要做了以下几点创新:
　　(1)从理论和实证方面证明Cox回归模型的适用性，分析模型的可靠性;
　　(2)在依时协变量的Cox回归模型中增加了“实时道路交通量”这一自变量，使得模型更加有效地分析和预测小汽车通勤者出发时刻。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 研究背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 数据收集方法研究

1．2．2 基础理论研究

1．3 主要研究内容

1．4 论文技术路线

1．5 本章小结

2 通勤者上班出发时刻选择的影响因素

2．1 通勤出行特征

2．2 出发时刻影响因素

2．3 本章小结

3 调查数据统计分析

3．1 数据调查

3．1．1 调查原理及方法

3．1．2 调查问卷设计

3．1．3 调查方案

3．2 数据处理及分析

3．2．1 样本基本情况

3．2．2 通勤者上班出发时刻

3．3 本章小结

4 模型的适用性研究

4．1 生存分析概述

4．2 累积生存率

4．3 Cox比例风险模型

4．3．1 Cox比例风险模型

4．3．2 依时协变量的Cox回归模型

4．3．3 模型的算法

4．4 模型的适用性

4．4．1 模型在理论上的适用性

4．4．2 模型在实证中的适用性

4．4．3 Cox回归模型的优点

4．5 Cox回归模型的可靠性

4．5．1 Cox回归模型比例风险假定的考察

4．5．2 协变量与对数风险呈线性关系假定的考察

4．5．3 异常点和强影响点的识别

4．6 本章小结

5 通勤者出发时刻选择模型

5．1 累计上班出发人数比例

5．2 样本分割

5．3 主要影响因素

5．3．1 主要影响因素

5．3．2 影响因素筛选

5．3．3 模型可靠性分析

5．4 依时协变量的Cox模型建立

5．5 模型评价与分析

5．5．1 通勤者上班出发时刻的累计生存率

5．5．2 模型回归结论

5．6 模型预测

5．7 本章小结

6 结论与展望

6．1 研究结论

6．2 研究展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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