【摘 要】
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随着我国城市化进程的快速推进和国民生活水平的大幅提高,交通拥堵给人们生产生活带来的困扰日益突出。智能交通系统采取车联网、大数据分析、云平台、空间感知等技术对人、车、路进行综合分析,能够有效提升交通建设水平。本文以乘客出行行为为研究对象,以公交信息发布为出发点,将二者深度结合,以使交通资源得到充分利用,乘客出行成本得到有效控制。对乘客在多种公交到站信息发布形式下的出发时间和出行行为进行对比研究,并基
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随着我国城市化进程的快速推进和国民生活水平的大幅提高,交通拥堵给人们生产生活带来的困扰日益突出。智能交通系统采取车联网、大数据分析、云平台、空间感知等技术对人、车、路进行综合分析,能够有效提升交通建设水平。本文以乘客出行行为为研究对象,以公交信息发布为出发点,将二者深度结合,以使交通资源得到充分利用,乘客出行成本得到有效控制。对乘客在多种公交到站信息发布形式下的出发时间和出行行为进行对比研究,并基于乘客感知成本分析,深度挖掘影响乘客出行选择的各种因素,揭示乘客在不同公交到站信息发布形式下的出行选择机理,为优化智能公交发布系统提供理论依据。本文首先采用均匀设计的方法设计调查问卷,并通过RP-SP调查法假设出行情境获取乘客出行时间选择数据,应用SPSS软件对数据进行筛选处理并进行Logistic回归计算,根据计算结果分别建立静态公交到站时刻表、实时公交到站时刻和实时公交到站区间发布下的乘客出发时间选择的有序多项Logit预测模型,发现通常候车时间、查询信息频率、车程、抵达站点方式和车站候车人数均影响乘客出发时间选择;而后在分析出发时间选择的基础上,通过构建公交出行信息对出行者感知成本影响模型,建立乘客出行决策的巢式Logit模型,验证感知成本影响模型的合理性;最后采用探索性因素分析与结构方程模型相结合的方法,探究多种信息发布模式下乘客出行行为的影响因子和决策因子,并利用结构方程模型分析出行行为内部因子间的相互作用以及各变量之间的关系,比较不同变量对乘客出行行为的影响强度,从而更好地揭示公交信息发布对乘客出行行为的作用机理。通过本文研究,有效筛选出影响乘客出行行为的主要因素,建立起实时动态的交通信息发布体系,对乘客在不同公交信息发布形式下的出行决策特性有了更加深入的了解,对乘客在不同公交到站信息发布形式下的出行选择机理做了进一步说明,为完善智能公交发布理论和优化智能公交发布系统提供依据及技术支持。
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