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城市居民公交出行特征分析-交通运输规划与管理专业毕业论文.docx

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城市居民公交出行特征分析-交通运输规划与管理专业毕业论文.docx

上传人:wz_198613 2018/10/27 文件大小:6.10 MB

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城市居民公交出行特征分析-交通运输规划与管理专业毕业论文.docx

文档介绍

文档介绍:中文摘要
摘要:近年来,随着我的逐渐提高, 城市交通和环境的压力不断增大,提高大容量公交系统的服务水平,增加其吸引力是我们迫切需要解决的问题。当然,解决城市交通问题,离不开对生活在城市中的人的交通行为即居民出行特征的研究。因此,本文在城市居民出行调查的基础上,从出行行为的角度,利用基于出行和活动的分析方法,研究城市居民公交出行的特征,挖掘其潜在的规律性,同时对公交服务的时空范围以及公交需求状况进行了研究。研究的主要内容包括以下几个方面:
(1)首先确定了研究范围,即公交出行行为研究,论述了公交出行行为研究的重要性。其次综述了国内外关于出行行为的研究现状,指出了城市公交出行行为研究的匮乏。然后介绍了出行方式选择的理论基础,总结了出行方式选择的影响因素和基于方式的出行行为特征指标体系。最后,重点阐述了出行行为研究的模型理论——效用最大化理论和非集计型Logit模型理论,说明了非集计模型在居民个体的出行行为研究中的适用性。
(2)结合北京市第三次居民出行调查数据库,利用基于出行和活动的分析方法,运用VFP编程工具和SPSS统计软件,分析了城市居民公交出行的特征和规律。首先,对现状公交分担率以及公交出行的目的构成进行了分析,明确了公交在城市交通中的作用和地位。然后,通过公交方式与其它出行方式之间的对比分析,研究了出行者之间的个人属性、家庭属性等的差异。最后,专门对公交出行的时间、空间以及换乘特性进行了详细的分析。
(3)以曲线回归模型理论为基础,对公交服务的时空范围进行研究。选择S 型曲线模型,分别对出行时耗和出行距离的比例分布曲线进行拟合,建立了公交出行时耗和出行距离比例分布模型,明确了公交方式在时间和空间上的服务范围。(4)基于Logit模型理论,建立了以时间选择为上层、方式选择为下层的两层Nested Logit模型,通过参数检验,论证了模型的有效性。同时,定量分析了出行者属性特征对出行行为选择的影响情况。最后着重分析了在城市居民出行中
出行者的各种属性对出行时段选择(包括高峰时段和非高峰时段)的影响程度以及对出行方式选择(包括自行车、公交和小汽车)的影响程度,阐述了引导小汽车方式和自行车方式出行向公交方式转化的可能性。关键词:出行行为;公交出行;Nested Logit模型;分担率;
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ABSTRACT
ABSTRACT:In recent years,with the continuous growth of national economy and the urban motorization level gradually increasing,the pressure oftraffic and environmental problems e more and more serious day by the service in public transport and increasing its attractiveness is all urgent course,to address urban transport problems,Can not be separated from the life of the people in the on the travel characteristics of the urban residents is a good way to solve the problem. So,based on the investigation database in Beijing,this paper concentrates on the travel behavior analysis of urban residents in public transport, including travel regulation and
characteristic,service time and space in public transport,and the demand of public
on travel behavior study in public transport,this paper has done
some work as follows:
(1)This Paper firstly confirms the range of study,which is travel in public then it discussed the imp

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