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MNL模型历史城区居民活动-出行链特征及影响因素分析(4)

时间:2018-05-06 20:33来源:毕业论文
1.4 研究内容 (1)历史城区特征分析 重点分析历史城区特征,从城区规模、空间形态、区位特征、功能与土地利用特征等角度对比历史城区和新城区,探


1.4  研究内容
(1)历史城区特征分析
重点分析历史城区特征,从城区规模、空间形态、区位特征、功能与土地利用特征等角度对比历史城区和新城区,探讨历史城区中影响居民出行行为的原因,为后文居民出行行为和活动-出行链特征及影响因素提供研究对象的分析。
(2)运用统计的方法,结合历史城区,对居民出行行为进行特征分析
结合历史城区的交通背景,基于历史城区具体特征及规划要求,运用调查数据,采取统计分析的方法对该历史城区内和主城区的居民日常交通出行进行研究,然后对比分析区内、区外居民出行行为特征。
(3)居民活动-出行链影响因素研究
居民活动-出行链的分析主要利用多项Logit模型,以扬州市居民活动出行调查数据为基础,结合已有研究,确定模型的影响因素,利用统计分析软件(SPSS),对模型进行标定,采用软件模拟分析完成对相关变量的检验和分析,探讨各变量对于活动出行链的影响。
1.5  技术路线
本文以活动-出行链为研究主线。
首先,介绍活动出行链相关理论,为下文居民出行行为和出行链影响因素提供铺垫。
其次,结合历史城区的空间与土地的利用特征,利用对比分析的方法对居民的出行行为进行研究;
最后,通过相关软件,分析历史城区居民活动-出行链的影响因素。
技术路线详见1。
1-1 技术路线
2  基于活动-出行链的理论基础
传统的交通需求预测模型是用来评价设施能否符合未来交通需求,其主要是在大规模的基础设施建设下的预测模型体系,但在传统的预测方法中无法反映交通需求是怎样发生的,也无法根据社会经济的状况来即时考虑到对于交通出行行为的影响。本章首先介绍了活动-出行链的理论基础,总结了出行需求预测的发展,最后重点阐述了居民出行行为分析理论。
2.1  活动-出行链理论基础
活动出行链的特征分析不同于集计模型分析,其是利用基于个体活动的非集计模型来预测和分析。活动出行链研究个体出行者的出行行为,本节将介绍一些与活动-出行链相关的基本概念。
2.1.1  基本概念
    (1)出行
出行(trip),就是我们通常所说的从一个位置到另一个位置的过程,一般来说,单次出行没有任何第三停留点在起始点和终止点之间。出行,它是交通系统组成的基本元素,而基于出行的模型则把出行作为分析的基本单元。另外,根据不同的出行起始点以及出行的目的的不同,一般可以将出行分三类,分别为基于家的工作出行(HBW)、基于家的其他出行(HBO)以及非基于家的出行(NHB)。
    (2)往返行程
往返行程(tour),是基于出行的一系列出行,就是按照时间先后的顺序,把若干有相应顺序的出行依次连接起来,也被称为出行链(trip chain)。在往返行程中,出行链总是由某起始地点出发,经过一系列的出行后又返回到此处起始地点,所以在往返行程中出行的起始点和终止点是重合的。将出行链作为基本分析单元的模型被称为基于出行链的模型,此类模型拥有基于出行模型的优点。按照出行目的不同,我们可以将出行链分为三类,一类是通勤出行,包括上班、上学等;第二类是生活的出行,包括探亲访友和看病等;第三类是娱乐出行,包括购物和娱乐等。同时,也可以根据组成出行链的具体出行结构的不同,把出行链分为一阶往返出行、二阶往返出行、子往返出行等。
 往返行程的类型 MNL模型历史城区居民活动-出行链特征及影响因素分析(4):http://www.751com.cn/zidonghua/lunwen_14964.html
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