城市公共交通联乘优惠对出行方式选择影响的研究

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1、RESEARCHONTHEIMPACToFTRANSFERPREFERENTIALBENEFIToFURABNPUBLICTRANSPoRToNTRAVELMODECHOICE嗍ADissertationSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofScienceBYHuangLiangSupervisedbyProfessorDINGJianmingSoutheastUniversityJanuary2012东南大学学位论文独

2、创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：期：渺)、、、、东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文

3、。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：量塑导师签名：摘要在国内各大城市开始实施公共交通联乘优惠政策的背景下，联乘优惠政策对缓解城市交通拥挤的作用到底如何?本文从出行者出行方式选择的角度，建立了公共交通联乘优惠这一交通需求管理政策影响下的出行方式选择模型，预测了政策实施后的出行方式选择变化情况，分析这一政策对城市交通结构的影响。对公共交通的联乘方式进

4、行分类，阐述公共交通联乘优惠政策的作用机理，从政策和技术两个方面讨论联乘优惠政策的实施保障。其次，从出行需求、出行心理和决策机制三方面分析了出行方式选择过程，从宏观和微观上总结了出行方式选择的影响因素，并引入效用理论，用效用值来描述出行者对各出行方式的偏好程度。然后，总结了以效用理论为基础的非集计模型在出行方式选择中的应用，着重介绍了MNL模型和ML模型，并将这两类模型作为本文建模的模型基础。最后，采用实际调查和意向调查相结合的技术，设计调查方案并具体实施，对调查数据进行初步统计分析。在此基础上，确定

5、了建模阶段及建模思路，基于MNL和ML模型，建立了出行方式选择模型MNL、MLl、ML2和ML3。采用RP数据进行模型参数的标定、对比分析及拟合，并确定用于预测的最优模型为MLl。基于ML1模型，采用SP数据预测联乘优惠政策实施后出行方式选择的变化情况，宏观上集计为交通方式分担率的变化。进一步讨论了联乘优惠幅度及出行时间的弹性。结果表明：联乘优惠政策的主要吸引对象为自行车／电动车出行者。推荐联乘优惠幅度为l元，不影响收益的情况下可以采用1．5元；出行时间应尽量降低以提高公共交通分担率。关键词：公共交通

6、；联乘优惠；出行方式选择；非集计模型；拟合；预测AbstractTransferpreferentialbenefitofurbanpublictransporthasbeenputintooperationinteriorly．Inthissituation，whetherandinwhichdegreecouldthispolicyeasethetrafficpressureisunknown．Fromtheviewoftravelmodechoice，thepaperestablishedamo

7、desplffmodeltoforecastthevariationoftravelmodechoiceaftertheoperationofthepolicy．111etransfermodeofurbanpublictransportWassortedanditsmechanismofactionwasexpounded．Besides，themethodtoensuretheimplementofthepolicyWasdiscussed．Secondly,theprocessoftravelm

8、odeselectingwasanalysedfromthreeaspectswhichweretraveldemand，travelers’psychologyanddecision—makingmechanism．Thefactorsthatinfluencetravelmodeselectingweresummarizedfromthemacroandmicroangle．Theutilityvaluewasintroducedtodescribe