简介:本文引入外部价值观念和行为习惯的扩展变量,构建基于计划行为理论的城际出行者方式选择框架.在调查样本通过信度和效度检验的前提下,为高铁/动车、普通列车、长途汽车和自驾车等4种出行方式分别建立多指标多因果(MIMIC)模型,分析不同出行方式下扩展计划行为理论中各心理变量间的相关关系,以及出行者属性对心理变量的影响.研究表明,在不同的出行方式下,出行者个人及家庭社会经济属性对部分潜变量有显著性影响;"安全态度"和"行为习惯"潜变量对方式选择意向或行为有着直接或间接显著影响.研究成果可为制定城际间交通需求管理政策和城际交通系统优化提供支撑.
简介:在关于道路交通安全领域的研究中,交通事故风险的量化一直是众多学者非常关注的问题.本研究旨在对多风险因素叠加作用下的交通事故风险进行量化,并根据结果提出交通管理建议.本文建立了交通事故风险指标体系和基于互信息理论的交通事故风险测度模型.研究结果表明,大部分交通事故发生时存在多种风险因素,且事故风险随着风险因素的增多而增大.此外,在行车过程中,当违法行车风险与突发意外事件风险同时存在时,二者会产生较强的相互作用,产生较大的交通事故风险.因此,在制定道路交通安全管理措施时,要防范多重风险叠加现象的出现,尤其是重点风险组合的出现,才能有效降低交通事故发生的概率.
简介:传统的交通选择模型采用基于期望效用理论的离散选择模型,但忽略了不确定性条件下人们决策的有限理性特征.本文提出一种基于前景理论的交通方式选择模型,以交通出行时间和出行费用为特性变量设置参考点,建立基于价值函数和决策函数的前景值,并通过Logit模型对交通出行方式进行预测.本文以清华大学学生出行为例,通过问卷调研获得出行时间和出行经济费用的参考点,利用该模型较为准确地预测了不同交通出行方式的分担率,验证了基于前景理论交通方式选择模型的有效性.此外调查研究了不同出行距离下清华大学学生出行交通方式的选择变化,并对北京轨道交通规划和绿色出行引导提出启示.