陶燕燕開題報告

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1、淮陰工學院畢業(yè)設計(論文)開題報告學生姓名：陶燕燕學號：1071501107專業(yè)：交通運輸設計(論文)題目：基于非集計模型的居民出行方式選擇行為指導教師:欒琨講師2011年01月10日畢業(yè)設計（論文）開題報告1．結(jié)合畢業(yè)設計（論文）課題情況，根據(jù)所查閱的文獻資料，每人撰寫2000字左右的文獻綜述文獻綜述1課題研究的目的及意義居民出行行為研究在交通管理和控制中有著非常重要的作用。居民的出行方式選擇作為居民出行行為的一個方面，對于城市交通結(jié)構(gòu)的構(gòu)成有著重要的影響。集計模型和非集計模型是目前國內(nèi)外交通領(lǐng)域進行出行需求預測所應用的最主要的兩類模型。集計模型是指將每個

2、人的交通活動按交通小區(qū)進行統(tǒng)計分析和處理，從而得到以交通小區(qū)為分析單位的模型，代表模型是“四階段”（Four-stepProcess）預測法。而“四階段”預測模型顧名思義就是將出行需求的預測過程分為四個階段，通過出行生成預測、出行分布預測、交通方式劃分和交通分配，最終得出路網(wǎng)中各條道路上的交通流量。目前，對于交通設施建設、改建規(guī)劃等具有一定規(guī)模的長期規(guī)劃來說，“四階段”模型依然是各城市采取的主要出行預測方法。然而，在出行行為分析和短期、小規(guī)模的交通需求管理策略評價方面，“四階段”模型存在很多劣勢，如需要進行大規(guī)模的出行數(shù)據(jù)調(diào)查、所考慮的出行需求影響因素少、預

3、測精度不高等。因此，非集計模型應運而生?！胺羌嬆Ｐ汀笔菑娬{(diào)其與“集計模型”的不同而命名，通常也稱“非集計行為模型”或“個人選擇模型”等，是以實際產(chǎn)生交通活動的個人為單位，對調(diào)查得到的數(shù)據(jù)不進行按交通小區(qū)統(tǒng)計等處理而直接用于建立模型。由于非集計模型是描述人們選擇行為的模型，因此較集計模型更適合用于居民的出行時間、出行頻率、出行方式、路線選擇等決策行為的分析和預測，能夠較為準確、全面地描述個人的出行決策過程，它在很大程度上能夠滿足不斷變化的交通規(guī)劃課題的新要求，可以廣泛地應用于具有選擇行為的社會各方面。居民的出行方式選擇影響著一個城市交通結(jié)構(gòu)的構(gòu)成。通過對人們

4、的出行方式選擇行為進行研究可以掌握居民對出行工具的偏好、了解交通系統(tǒng)的使用情況，對優(yōu)化交通系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，制定規(guī)劃年交通規(guī)劃和各項交通政策、措施都起著重要作用。進行交通方式劃分是一項非常復雜的工作，出行者對交通工具的不同選擇結(jié)果將會導致不同交通方式的出行，明確交通工具的選擇把出行量轉(zhuǎn)化成以交通工具為單位的出畢業(yè)設計（論文）開題報告行量是非常必要的。交通方式選擇模型正是完成這一任務的重要手段，也是傳統(tǒng)“四階段”模型中唯一可以采用非集計方法建立模型的部分。建立方式選擇模型的意義在于根據(jù)出行者個人及家庭的社會經(jīng)濟屬性預測出其選擇某種方式的概率，得到各種交通方式總的分擔率

5、，進而對其分布的合理性進行評價和改進，為政府對交通運輸方式的調(diào)整及規(guī)劃提供定量的依據(jù)。建立合理、有效的交通方式選擇模型，找出能夠引起方式之間的交通量產(chǎn)生彈性轉(zhuǎn)換的某種屬性，采取有效的策略，盡可能地增大公共交通出行，以減少小汽車出行比例，更有效地利用道路空間，改善城市交通系統(tǒng)的擁擠現(xiàn)狀是交通方式劃分過程中的關(guān)鍵問題。由于交通方式選擇涉及的因素多，加之出行者的習慣、喜好等難以測定因素的存在，傳統(tǒng)的集計建模方法難以準確描述出行者對交通方式選擇的過程。經(jīng)過幾十年的開發(fā)與應用，非集計模型得到不斷的改進?，F(xiàn)在非集計模型已經(jīng)包含了BNL（Binary-nomialLogi

6、tModel）、MNL、BCL、NL、CNL、PCL、GNL、HMNL、COVNL、MNP（TheMultinomialProbitModel）等多種模型。在以往，人們通常是根據(jù)個人出行記錄中性別、年齡、收入等個人屬性，以及交通方式、出行時間、出行距離、交通費用等出行屬性，構(gòu)造非集計模型用于交通方式分擔率的預測，但這種基于實際選擇調(diào)查數(shù)據(jù)（RevealedPreferenceData，簡稱RP數(shù)據(jù)）的方法僅局限于未來交通方式不變的情況。當交通運輸系統(tǒng)中引入新的交通方式時，該方法將不能滿足應用的要求，這種情況下就需要構(gòu)造基于意向調(diào)查數(shù)據(jù)（StatedPrefe

7、renceData，簡稱SP數(shù)據(jù)）的非集計模型進行預測。SP調(diào)查主要是指為了獲得人們對假定條件下的多個方案所表現(xiàn)出來的主觀偏好而進行的實際調(diào)查。SP調(diào)查的主要優(yōu)勢在于計劃人員可以有目的地設定交通方式（或交通政策）及交通設施服務水平，在新的交通方式開通（或交通政策實施）以前，可以很好地預測開通（實施）后的交通變化情況；利用所設計的不同方案，從一個被調(diào)查者（回答者）得到多個數(shù)據(jù)，從而提高調(diào)查的效率。主要缺點是從回答者得到的多個數(shù)據(jù)可能與回答者的實際行動并不一致，從而產(chǎn)生一定的偏差。2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢2.1國外研究現(xiàn)狀國外關(guān)于居民出行行為的研究較早，最初是

8、利用集計的方法，將研究范圍劃分成多畢業(yè)設計（論文）開