基于家庭的城市居民出行需求理论与验证模型

《基于结构方程模型的城市公园居民游憩满意度》篇一一、引言随着城市化进程的加快，城市公园作为居民休闲游憩的重要场所，其居民游憩满意度问题备受关注。

本篇研究以城市公园居民游憩满意度为研究对象，利用结构方程模型进行深入研究。

该研究有助于理解居民游憩需求，为公园规划、管理与改进提供理论支持和实践指导。

二、文献综述前人关于城市公园居民游憩满意度的研究主要集中在满意度的影响因素、评价标准及提升策略等方面。

然而，对于不同城市、不同公园的居民游憩满意度差异及其内在机制的研究尚显不足。

因此，本研究将通过结构方程模型，深入探讨影响居民游憩满意度的关键因素及其作用机制。

三、研究方法本研究采用结构方程模型（SEM）进行定量分析。

首先，根据文献回顾和实地调研，构建出影响城市公园居民游憩满意度的理论模型；其次，通过问卷调查收集数据，运用统计软件进行数据处理和分析；最后，根据分析结果验证理论模型的合理性，并探讨各因素之间的内在联系。

四、研究结果1. 模型构建与假设本研究构建了包括环境质量、设施条件、服务水平、活动多样性、居民个人特征等五个潜在变量的结构方程模型。

其中，环境质量和设施条件是影响居民游憩满意度的主要因素，服务水平和活动多样性对满意度也有一定影响，而居民个人特征则可能对满意度产生调节作用。

2. 数据分析与结果通过问卷调查，我们收集了大量数据，运用统计软件进行处理和分析。

结果表明，环境质量和设施条件对居民游憩满意度具有显著的正向影响，服务水平和活动多样性对满意度的影响虽不如前两者显著，但仍具有统计学意义。

此外，居民个人特征如年龄、性别、教育程度等也可能对满意度产生影响，但需进一步研究验证。

3. 模型验证与修正通过验证性因子分析和路径分析，我们发现构建的初始模型与实际数据拟合度较高，模型具有较好的适用性。

同时，根据数据分析结果对模型进行修正，以提高模型的解释力和预测力。

五、讨论本研究表明，环境质量和设施条件是影响城市公园居民游憩满意度的关键因素。

交通规划中的出行行为模型与出行需求预测随着城市化进程的加速和人口的不断增长，交通问题日益突出。

为了解决交通拥堵、提高交通效率，交通规划成为城市发展中不可或缺的一环。

而在交通规划中，出行行为模型和出行需求预测是关键的工具和方法。

一、出行行为模型出行行为模型是指通过对人们出行行为的研究和分析，建立起对出行决策的理论框架和数学模型。

它可以帮助交通规划者预测和评估不同交通政策、规划方案对出行行为的影响，为决策提供科学依据。

1.出行决策因素人们进行出行决策时会受到多个因素的影响，包括个人特征、出行目的、交通方式、出行时间和成本等。

个人特征如年龄、性别、收入等会直接影响人们的出行需求和偏好；出行目的如工作、购物、休闲等也会决定出行方式和时间；交通方式的选择受到交通工具的可用性、出行距离和时间成本的影响；出行时间的选择受到交通拥堵、工作时间和个人时间安排的制约；成本则包括交通费用、时间成本和心理成本等。

2.出行行为模型的建立出行行为模型的建立需要基于大量的出行数据和统计分析方法。

通过对出行数据的采集和处理，可以得到人们出行的特征和规律。

然后，可以利用统计学、经济学和行为学等方法，建立出行行为模型，预测人们的出行需求和选择。

3.模型的应用出行行为模型在交通规划中有着重要的应用价值。

通过模型的预测，可以评估不同交通政策和规划方案对出行行为的影响，为交通规划提供科学依据。

例如，可以通过模型预测不同交通方式的出行量，为公共交通线路的规划和优化提供参考；可以通过模型预测不同出行目的的出行时间分布，为交通拥堵的缓解和交通信号灯的优化提供建议。

二、出行需求预测出行需求预测是指通过对未来出行需求的研究和分析，预测未来的交通需求量和出行模式。

它是交通规划中必不可少的一环，可以为城市的交通基础设施建设和交通规划提供科学依据。

1.出行需求的影响因素出行需求受到多个因素的影响，包括人口、经济、土地利用和交通政策等。

人口的增长和分布变化会直接影响出行需求的量和结构；经济的发展水平和产业结构会决定人们的出行目的和交通方式；土地利用的规划和布局会影响人们的出行距离和时间；交通政策的实施和调整也会对出行需求产生重要影响。

地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA第66卷第2期2011年2月V ol.66,No.2Feb.,2011收稿日期：2010-01-13;修订日期：2010-06-20基金项目：国家自然科学基金项目(40571052)[Foundation:National Natural Science Foundation of China,No.40571052]作者简介：曹小曙(1970-),男,甘肃人,博士,博导,教授,中国地理学会会员(S110005157M ),主要从事交通地理与土地利用研究。

E-mail:caoxsh@167-177页基于结构方程模型的广州城市社区居民出行行为曹小曙1,林强2(1.中山大学地理科学与规划学院，广州510275；2.深圳市城市规划发展研究中心，深圳518040)摘要：基于行为主义的视角，从微观的社区层面研究城市居民的出行行为。

选取广州市的3个城市社区作为案例，以218个样本数据库为基础，根据研究的侧重点不同分别建立两个结构方程模型，拟合各变量之间的路径关系。

其中居民出行选择的结构方程模型重点分析居民属性、居住区位与居民出行目的、出行时间、出行方式等出行偏好之间的关系。

居民出行决策的结构方程模型则模拟居民的出行决策过程。

结果显示：居民之间由于自身属性不同在出行选择和出行偏好上存在差异，居民出行行为中居民属性和居住区位是根本，出行目的是关键，居民出行行为可以概括为“属性决定目的，目的影响行动”。

此外，居民的出行行为有其复杂的作用机制和决策路径，居民的出行决策过程可以解读为性别决策子系统、年龄决策子系统、收入决策子系统和居住区位决策子系统等4个决策子系统，各子系统中路径作用的不同使居民属性和居住区位对居民出行决策产生多重多向的效应，在复合系统的影响下城市社区居民表现出差异化的出行行为。

关键词：城市社区；出行行为；结构方程模型；广州市1引言城市居民出行研究是城市交通研究的重要组成部分，西方发达国家以人为本、重视差异性等后现代思潮的兴起使人们开始关注人的真实交通需求以及出行行为之间的差异。

２００８年第３期总第１０１期文章编号：１００３－２３９８（２００８）０３－００８５－０７基于活动的居民出行行为研究综述丁威１，２，杨晓光２，伍速锋２（１．西安建筑科技大学土木工程学院，西安７１００５５；２．同济大学交通运输工程学院，上海２０００９２）ＡＲＥＶＩＥＷＯＦＡＣＴＩＶＩＴＹ－ＢＡＳＥＤＴＲＡＶＥＬＢＥＨＡＶＩＯＲＲＥＳＥＡＲＣＨＤＩＮＧＷｅｉ１，２，ＹＡＮＧＸｉａｏ－ｇｕａｎｇ２，ＷＵＳｕ－ｆｅｎｇ２（１ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ＇ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ＇ａｎ７１００５５，Ｃｈｉｎａ；２ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｆｆｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔｓ：ＴｈｅＡｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｔｈｅｏｒｉｅｓｍａｉｎｌｙｓｔｕｄｙｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｏｒｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓ＇ｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｌａｗｓａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｓｉｎｔｒｉｐｃｈａｉｎ．Ａｎａｂｕｎｄａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｈａｒｖｅｓｔｈａｓｂｅｅｎｇａｉｎｅｄｓｉｎｃｅｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｓｔｕｄｉｅｓｗｅｒｅｃａｒｒｉｅｄｔｈｒｏｕｇｈｉｎｗｅｓｔｅｒｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｏｒｉｇｉｎｏｆａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｔｏｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒａｎｄｔｒａｖｅｌｄｅｍａｎｄｏｒｉｇｉｎａｔｅｄｉｎｔｈｅＵＫ，ｔｈｅＵＳａｎｄＧｅｒｍａｎｙｉｎ１９７０＇ｓｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｆｏｕｒ－ｓｔａｇｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓ．Ｔｈｅｓｔａｒｔｉｎｇｐｏｉｎｔｏｆｔｈｅａｐｐｒｏａｃｈｗａｓｔｈｅｓｗｉｔｃｈｏｆｆｏｃｕｓｆｒｏｍａｇｇｒｅｇａｔｅｔｒｉｐｍａｋｉｎｇｔｏｉｎｄｉｖｉｄｕａｌａｃｔｉｖｉｔｙｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｒａｖｅｌａｓａｄｅｒｉｖｅｄｄｅｍａｎｄ．Ｔｈｅｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｆｒｕｉｔｓｏｆａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｗｅｓｔｅｒｎｃｏｕｎｔｒｉｅｓａｒｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｔｈｅｏｒｉｅｓ，ｓｔｕｄｙｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｄｅｍａｎｄｍｏｄｅｌｓｙｓｔｅｍｓ．Ｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｔｈｅｏｒｙｃａｎｂｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｉｎｔｗｏｂａｓｉｃｉｄｅａｓ：ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｄｅｍａｎｄｆｏｒｔｒａｖｅｌｉｓｄｅｒｉｖｅｄｆｒｏｍｔｈｅｄｅｍａｎｄｆｏｒａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｈｕｍａｎｓｆａｃｅｔｅｍｐｏｒａｌ－ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ．Ａｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌａｍｏｕｎｔｏｆａｎａｌｙｓｉｓｈａｓｂｅｅｎｄｏｎｅｔｏｒｅｆｉｎｅｔｈｅｔｈｅｏｒｙ，ｔｅｓｔｓｐｅｃｉｆｉｃｂｅｈａｖｉｏｒａｌｈｙｐｏｔｈｅｓｅｓ，ａｎｄｅｘｐｌｏｒａｔｏｒｙｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｏｄｅｌｉｎｇｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｓｏｆａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｂｏｔｈｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓａｒｅｓｅｅｎａｓｔｗｏｔｈｒｅａｄｓｏｒｉｇｉｎａｔｉｎｇｆｒｏｍａｃｏｍｍｏｎｂｅｈａｖｉｏｒａｌａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ，ｎａｍｅｌｙｔｈａｔｔｒｉｐｃｈａｉｎｉｎｇｉｓｂａｓｅｄｏｎａｎｒ－ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｈｅｓｔｕｄｙｍｅｔｈｏｄｏｆａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｉｓｍａｉｎｌｙｏｎｔｈｒｅｅａｓｐｅｃｔｓ：ｉｎｔｅｒｓｐａｃｅ－ｂａｓｅｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ，ｕｔｉｌｉｔｙ－ｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈａｎｄｈｅｕｒｉｓｔｉｃａｐｐｒｏａｃｈ．Ｔｈｅｓｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅａｒｅａｄｉｖｉｓｉｏｎｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｆｏｕｒ－ｓｔａｇｅａｐｐｒｏａｃｈｅｓａｎｄｐｒｅｓｅｎｔｄａｙ－ｔｏ－ｄａｙｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｏｆｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓａｎｄｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓａｓｂａｓｉｃｓｔｕｄｙｕｎｉｔ．Ａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｉｎｃｌｕｄｅｓｔｗｏａｓｐｅｃｔｓ：ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌａｎｄｍｉｘｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｓｅｍｏｄｅｌｓｙｓｔｅｍｓｇａｉｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｒｅｅｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅｐｈａｓｅｓ：ＭＴＣ（ＭｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ）ｓｙｓｔｅｍ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ＇ｔｏｕｒ－ｂａｓｅｄｍｏｄｅｌａｎｄｄａｙ－ｔｏ－ｄａｙｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｃｈｏｉｃｅｍｏｄｅｌ．ＦｉｎａｌｌｙｔｈｅｓｔａｔｕｓｑｕｏａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｎＣｈｉｎａａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｒａｖｅｌｄｅｍａｎｄｄｅｒｉｖｉｎｇｆｒｏｍａｃｔｉｖｉｔｙｄｅｍａｎｄ，ｐｅｏｐｌｅｆａｃｉｎｇｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｏｆｔｈｅｔｉｍｅａｎｄｓｐａｃｅ，ｔｈｅｌｉｆｅｓｔｙｌｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｐｅｏｐｌｅ＇ｓｄｅｃｉｓｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅｔｒａｖｅｌｄｅｃｉｓｉｏｎｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｅａｃｈｏｔｈｅｒｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙａｎｄｍｕｔｕａｌｌｙｕｎｄｅｒｖａｒｉａｂｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｊｕｓｔｕｎｄｅｒｗａｙａｎｄＣｈｉｎａｓｈｏｕｌｄｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏｎａｎａｌｙｚｉｎｇＣｈｉｎｅｓｅｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｄｅｅｐｌｙｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｕｐｐｏｒｔｔｒａｆｆｉｃｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇｏｆｔｒａｎｓｐｏｒｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｐｏｌｉｃｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄ；ｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒ；ｔｒｉｐｃｈａｉｎ；ｔｒａｖｅｌｄｅｍａｎｄｍｏｄｅｌ基金项目：国家自然科学基金项目（７０５０１０２３）；西安建筑科技大学青年科技基金项目（ＱＮ０６０８）作者简介：丁威（１９７１—），男，河南安阳人，讲师，同济大学交通运输工程学院博士生，西安建筑科技大学讲师，研究方向为出行行为理论。

居民出行调查方案设计城市交通规划越来越受到重视，面对日益拥堵的交通状况，各城市采取相应的措施来解决交通拥堵这个难题，而居民出行调查数据是解决交通问题的基础，下面是居民出行调查方案设计，欢迎阅读了解。

研究背景近几年来，随着社会经济的迅速发展，作为国民经济动脉的交通发展也非常快，城市规模也越来越大。

城市交通基础设施建设步伐日益加快，快速干道、立交桥、大容量公共交通系统等大规模的交通建设项目日益增多。

同时，随着城市化进程的加快，城市人口逐渐增多，城市交通需求也越来越大。

所以目前国内大多数城市存在着交通供给和交通需求的矛盾日益激化的问题。

交通系统作为服务系统，更要有效的满足交通需求，就需要对交通需求特征，也就是出行特征有充分的了解，从而合理引导交通的发展，科学的安排交通设施的建设，进行有效的交通需求管理。

而要分析研究交通出行的特征，即交通源流的产生及其在地理空间上的流向，以及以一定的交通方式在交通网络上的分布形态，最基本也最全面的手段就是进行交通调查。

对于城市交通需求，居民出行调查能全面地反映出行者的社会属性信息和出行信息，刻画城市交通出行的特征。

居民出行调查的含义城市居民出行，是指居民为完成某一目的，使用某一种交通方式，耗用一定的时间从出发点经某一路径到达目的地的位移过程。

居民出行调查，是指对居民一天内出行的详细情况进行调查，通过分析和寻找相关的变化规律，作为城市交通规划、建设的依据。

对居民出行随时间、空间、目的、方式变化规律的分析，也是城市客流流量、流向分布以及交通结构方式预测的基础，可为优化现有城市公交线网以及科学制定公交线网规划提供依据。

一般出行的定义是：“为完成某一目的，在可通行车辆的道路上步行超过5分钟或使用交通工具单程距离超过500米，称为一次出行”。

居民出行调查的重要性居民出行调查是交通规划中OD调查的重要内容，是交通规划中需要收集的最基础资料之一，是进行交通需求预测和制定交通规划方案的重要依据，在城市综合和专项交通规划中扮演着极其重要的角色。

基于活动的出行需求预测模型研究基于活动的出行需求预测模型研究摘要：随着城市化的不断加快，人们对出行的需求越来越强烈。

为了提高交通系统的效率，减少拥堵问题，交通管理部门需要准确地预测出行需求。

在本文中，我们研究了一种基于活动的出行需求预测模型。

通过分析居民的活动模式和出行习惯，我们可以更好地理解他们的出行需求，并根据这些数据建立模型来预测未来的出行需求。

通过实证研究，我们验证了该模型的有效性和准确性。

1. 引言随着城市人口的增加和城市化的进程加快，交通拥堵问题日益严重，给人们的出行带来了巨大的困扰。

因此，交通管理部门需要准确地预测城市的出行需求，以便更好地安排交通资源，提高交通效率。

而基于活动的出行需求预测模型正是为了满足这一需求而开发的一种方法。

2. 相关研究目前，对于出行需求的预测研究已经有很多，其中包括基于统计学方法的预测模型、机器学习算法等。

这些方法往往是基于历史数据进行预测分析，效果有限，并且难以满足实时性的需求。

因此，我们提出了基于活动的出行需求预测模型，通过分析人们的活动模式和出行习惯，来更好地预测未来的出行需求。

3. 模型构建我们的模型主要由以下几个步骤组成：（1）数据采集：我们使用了移动定位数据、社交媒体数据等多种数据来源来获取居民的活动信息和出行数据。

（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗和整理，提取出有用的特征，包括活动类型、活动地点、活动时间等。

（3）特征工程：通过对特征进行统计分析和建模，得到特征的权重和相关度，为最终的预测模型提供准确和有效的数据。

（4）模型训练和验证：我们选择了支持向量机（SVM）和神经网络（NN）等机器学习算法进行模型训练和验证，通过交叉验证和误差分析，选择最优的模型。

4. 实证研究我们选择了一个中等规模城市进行实证研究，采集了一段时间内的活动和出行数据，并构建了基于活动的出行需求预测模型。

通过与已有的预测模型进行对比，我们发现基于活动的模型在预测准确率和实时性方面都有较大的提升。

城市居民出行方式选择的行为建模研究摘要：城市居民出行方式选择是一个复杂的决策过程，受到多个因素的影响。

本研究的目的是通过行为建模来探索城市居民选择不同出行方式的决策因素，并提供政策建议，以促进可持续的出行方式选择。

引言：随着城市化的不断发展，城市交通问题成为了首要的挑战之一。

城市居民对于出行方式的选择直接影响着交通拥堵、环境污染以及资源消耗等问题。

因此，了解城市居民选择出行方式的决策因素，有助于制定出行政策，促进城市可持续发展。

方法：本研究采用行为建模来探讨城市居民选择出行方式的决策因素。

首先，收集相关文献，对现有的研究成果进行综述，了解已有的关于城市居民出行方式选择的决策因素。

然后，通过问卷调查的方式收集数据，并利用逻辑回归模型进行数据分析，确定各个因素对于出行方式选择的影响程度。

最后，根据研究结果提出相关政策和建议。

结果：通过分析问卷调查数据，我们发现以下几个因素对于城市居民出行方式选择有较大的影响：1. 个人特征因素：个人的性别、年龄、职业以及健康状况等因素会影响出行方式选择。

例如，年轻人更倾向于选择骑行或共享单车作为出行方式，而中老年人更倾向于选择公共交通工具。

2. 经济因素：收入水平、出行成本以及经济状况对于出行方式选择有重要影响。

例如，收入较高的城市居民更倾向于选择私家车，而低收入者更依赖于步行或公共交通工具。

3. 交通条件因素：交通拥堵程度、交通便利程度等因素会影响城市居民的出行方式选择。

例如，在交通拥堵较为严重的城市，居民更倾向于选择公共交通工具。

4. 环境意识因素：对环境保护意识较强的居民更倾向于选择低碳、环保的出行方式，例如骑行、步行或使用公共交通工具。

讨论与政策建议：根据研究结果，我们提出以下几点政策建议：1. 提高公共交通的服务质量和便利性，鼓励居民选择公共交通工具，以减少私家车使用量，缓解交通拥堵。

2. 鼓励和支持骑行和步行，提供相应的基础设施和服务，以促进可持续的出行方式选择。

扬州市居民出行需求预测3.1 预测思路扬州市交通需求预测采用了城市交通需求预测的传统方法，即四阶段法，通过“四阶段”模式，从全方式出行产生预测着手，至出行分布预测，再至出行的交通方式(通过我们组调查得到的扬州市居民出行调查数据，采用类比法及优势出行距离，进行交通方式划分预测)的协调发展及其它相关因素的影响，有利于整个交通系统的内部平衡以及交通系统与外部系统的协调发展。

同时，在具体进行预测工作时，在保证大前提即交通需求预测结果准确性及可靠性的条件下，对具体方法作了一定的调整，旨在突出客运需求预测的特点。

3.2 交通分区3.2.1交通分区的原则1、交通区的划分应根据城市规划区域的用地规模、人口规模、土地利用性质和规划布局特点来确定；2、一般以行政分区、人工构筑物及自然疆界（如河流、铁路、森林公园、山脊等）作为交通区界；3、尽可能以主干道作为各区的中轴线，要求区界与主干道宜有相等的距离；4、小区不宜横穿两条公共交通主干道；3.2.2交通分区现状居民出行调查时，根据行政区划范围为依据，将城区分17个内部交通中区，并按道路走向、中区的位置、包含的人口数，将17个交通中区细分为27个交通小区。

如表3-1、图3-1所示。

现状交通分区编码表表3-1交通中区 交通小区11 1101，1102,1103,1104,1105,1106,1107,1108，1109，1110，12 1201,1202,1203,1204,1205,1206,1207,1208,1209,1210,1211,1212,1213,1214,1215,121613 1301,1302,1303,1304,1305,1306,1307,1308,1309,1310,1311,131221 2101,2102,2103,2104,2105,2106,2107,2108,2109,2110,2111,2112,2113,2114,211522 2201,2202,2203,2204,2205,2206,2207,2208,220931 3101,3102,3103,3104,3105,3106,3107,3108,3109,3110,3111,3112,3113,3114,311532 3201,3202,3203,3204,3205,3206,3207,3208,3209,321033 3301,3302,3303,3304,3305,3306,3307,3308,3309,3310,331141 4101,4102,4103,4104,4105,4106,4107,4108,4109,4110,4111,4112,4113,4114,4115,4116,411742 4201,4202,4203,4204,4205,4206,4207,4208,4209,4210,4211,421251 5101,5102,5103,5104,5105,5106,5107,5108,5109,511052 5201,5202,5203,5204,5205,5206,520753 5301,5302,5303,5304,5305,5305,5306,5307,530861 6101,6102,6103,6104,6104,6105,610662 6201,6202,6203,6204,6205,6206,6207,6208,6209,6210,6211,6212,6213,6214,6215,6216,621763 6301,6302,6303,6304,6305,6306,6307,630864 6401,6402,6403,6404,6405,6406,6407,6408,6409,6410,6411图3-1交通小区划分图3.2居民出行生成预测居民出行产生预测的目的是建立中区居民出行发生量和吸引量与小区土地利用、社会经济特征等变量之间的定量关系，推算规划年各交通中区的居民出行发生量、吸引量。

城市交通出行行为与需求研究城市化进程不断加快，城市交通出行日益成为城市生活的重要组成部分。

然而，近年来城市交通出行面临着越来越多的问题，例如交通拥堵、环境污染、交通事故等。

如何研究城市交通出行的行为和需求，探索解决方案成为城市发展的重要课题。

一、城市交通出行行为研究1、出行方式的选择城市居民在出行方式的选择上受到多种因素的影响。

例如工作、学业、家庭等需求，以及个人经济能力、出行距离、出行时间等因素。

据统计，出租车和公交车成为人们出行的主要方式，自驾车出行的比例也在不断升高。

2、出行行为的习惯面对城市拥堵情况，城市居民的出行行为也出现了一些特点。

例如，有些人会选择更早出门以避免高峰期交通，有些人则会选择更加短的路线，还有一些人则会选择出行时间和地点不同步。

城市居民的出行行为习惯对于城市规划和交通管理有着很大的影响。

3、出行动机的分析人们出行具有一定的动机，例如工作、学业、休闲等需求。

研究这些动机有助于了解人们的出行需求，从而对城市交通出行的规划和管理有更准确的判断和决策。

二、城市交通出行需求研究1、需求的种类城市交通出行需求有多种，包括出行目的、出行距离、出行时间等。

在针对各种需求的研究中，可以根据不同的需求开展有针对性的城市交通规划和管理。

2、需求的满足度分析城市交通出行需求分析的关键点在于满足度。

人们对于不同需求的满足度是关键因素，直接关系到城市交通交通出行的质量和社会效益。

三、城市交通出行行为与需求研究的意义1、辅助城市规划通过对城市交通出行行为和需求研究，可以更好的调研城市交通出行情况，为城市规划提供客观的数据支持和指导。

2、提升城市交通管理水平通过对城市交通出行行为和需求研究，并结合相关的技术手段，可以更好的提升城市交通管理水平，从而实现城市交通现代化和智慧化。

3、提高公众出行意识通过研究城市交通出行行为和需求，可以提高公众的出行意识，促进公众对于城市交通出行的自觉和理性，实现城市交通可持续发展。

基于MNL模型的居民出行方式选择行为分析李鹏程【摘要】基于多项Logit模型,分析出行者个人、家庭及出行属性对选择摩托和电动车、小汽车、公交车、自行车4种出行方式的影响.结果表明:交通工具拥有数对选择摩托和电动车、小汽车、公交车3种方式均有显著影响;出行时间、家庭人口数、家里是否有小孩对选择摩托和电动车、小汽车有显著影响;出行目的对选择小汽车、公交车有显著影响;年龄对选择小汽车有显著影响.【期刊名称】《物流科技》【年(卷),期】2019(042)005【总页数】4页(P95-97,113)【关键词】交通工程;出行方式选择;离散选择模型;MNL模型【作者】李鹏程【作者单位】上海理工大学管理学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】F5700 引言集计模型以交通小区为单位获取数据进行出行行为建模与分析，忽略了不同出行者个体的不同特征。

离散选择模型基于出行者个体数据，考虑了出行者个体、家庭及出行属性对选择结果的影响。

目前，基于效用最大化理论的离散选择模型已成为研究出行选择行为的主流模型[1] ，广泛应用于出行方式、出行链、出发时间、出行路径等出行选择行为中，并且取得了较多的成果。

Hensher建立MNL模型研究出行链复杂度对公共交通使用的阻碍[2] ；Handy运用NL模型研究了自行车保有量和使用的影响因素[3] ；Ben-Elia通过ML模型进行了驾驶员路径选择实验[4] 。

杨励雅等构建出发时间位于下层、出行方式位于上层的NL模型，认为当改变出行效用变量时，出行者首先改变出发时间，其次才会考虑改变出行方式[5] ；Yi把混合Logit模型运用于分析价格促销对高铁潜在消费者的选择影响[6] ；Can运用MNP模型研究了游客的出行方式选择[7] ；宋俊莹建立MNL模型，认为年龄、性别、职业、出行目的等因素对方式选择具有影响[8] ；王灏则利用MNL模型进行了停车行为分析[9] 。

而各种出行选择行为中，出行方式选择行为分析是居民出行选择行为研究的首要和核心模块。

基于居民出行需求的个体可达性模型构建作者：尚时羽来源：《价值工程》2015年第10期摘要：交通系统是否能够满足人们出行活动舒适、安全、便捷、准时、经济地到达目的地的要求，可以采用可达性这一指标来衡量。

现有研究多是从交通供给角度测度可达性可以给交通使用者提供怎样一种服务，不足以从微观角度衡量个体到达某一区位的机会和能力。

本文试图从个体出行需求角度出发，运用随机效用理论，将出行者出行行为看成消费者的选择行为，构建基于居民出行需求的个体可达性分析框架。

Abstract： Whether the transportation system can meet the requirements of comfortably，safely， conveniently and economically reaching the destination or not can be measured by the index of accessibility. Most of the existing researches are to measure the accessibility can provide what kind of services for the user from the perspective of traffic supply， which is not enough to measure the opportunity and ability of individual to a certain location from the microscopic view. This paper tries to use the random utility theory to consider the travel behavior as a choice behavior of consumer from individual travel demand and build the individual accessibility analysis framework based on the travel demand of residents.关键词：个体可达性;出行需求;效用Key words： individual accessibility;travel demand;utility0; 引言城市聚集了高密度的人口和社会经济活动，居民在城市不同场所完成的工作、娱乐、购物、交往等活动，这些活动是城市的根基，而交通运输是为了满足居民社会经济活动需求而派生出的服务。

基于活动的居民出行行为分析与预测研究随着我国城市社会经济的快速发展,居民出行需求呈现出多样性的特征,出行目的越来越多元化,居民的出行行为具有更多的选择性和复杂性。

以“四阶段法”为代表的传统基于出行(trip-based)的需求预测理论主要目标是评估中长期交通基础设施建设能否满足未来交通需求,而对于人的交通需求是怎样发生的,其自身的社会经济情况怎样影响出行行为,以及近期乃至现状交通系统和需求管理对居民出行的影响等问题则显得无能为力。

因此,基于活动(activity-based)的出行预测理论为分析和预测居民出行行为、评估短期交通系统管理和控制策略提供了新的方向。

本文正是基于这样的背景下,以活动链理论为核心思想,以概率神经网络(PNN)模型为研究手段,旨在探究活动链理论和概率神经网络模型在我国居民出行行为分析和预测方面的理论可靠性和技术可行性。

论文结合我国城市居民出行特点,以龙泉驿区居民出行调查数据为基础设计Matlab程序提取一日活动链,从典型活动模式、活动链长度和活动链结构三个特征指标对居民出行活动链进行统计,进而分析龙泉驿区居民的出行基本情况。

在此基础上,利用概率神经网络模型良好的学习和模式识别能力,模拟居民个人基本属性与出行选择行为之间的非线性映射关系,首次建立了基于概率神经网络的活动模式预测模型、出行时间预测模型和出行方式预测模型,并将预测结果与实际调查结果进行对比,结果显示三个模型的预测命中率在80%以上,说明概率神经网络在居民出行预测方面的可行性和有效性。

最后利用建立的概率神经网络模型对交通规划、交通需求管理等方面一些问题进行简单应用,预测结果说明模型具备一定的实用价值。

城市交通出行行为模型构建与验证城市交通是现代城市生活中不可或缺的一部分，每天都有大量的人员和车辆在城市中进行出行活动。

城市交通出行行为模型的构建和验证对于城市交通规划和管理具有重要意义。

本文将探讨城市交通出行行为模型的构建与验证，并分析其对城市交通规划的影响。

一、城市交通出行行为模型的构建城市交通出行行为模型是描述城市居民在选择交通方式、出行时间、出行方式等方面的行为特征和决策过程的数学模型。

构建城市交通出行行为模型需要考虑以下几个方面：1. 数据采集：通过问卷调查、出行日志、移动定位等方式，收集居民的出行行为数据，包括出行时间、出行目的、交通方式等。

通过大规模样本的数据采集，可以有效地描绘居民的出行行为特征。

2. 变量定义：根据收集到的数据，将相关变量进行定义和分类。

例如，将时间分为高峰时段和非高峰时段；将交通方式分为公共交通、私家车、步行等。

通过合理的变量定义，可以更准确地描述和预测城市居民的出行行为。

3. 模型建立：在变量定义的基础上，可以利用统计分析、经济学原理等方法，建立城市交通出行行为模型。

例如，可以利用回归分析等方法，探讨居民选择不同交通方式的决策过程。

模型的建立需要考虑多种因素，如个体特征、社会经济背景、出行目的等。

二、城市交通出行行为模型的验证城市交通出行行为模型的验证是检验模型的有效性和可靠性，以确定模型对于描述和预测居民出行行为的准确程度。

验证过程可以通过以下几个步骤来完成：1. 数据验证：利用收集到的数据对构建的模型进行验证。

可以比较模型预测的出行方式、出行时间等与实际数据的差异，并进行比较分析。

如果模型的预测结果与实际数据吻合较好，说明模型具有较高的准确性。

2. 效果评估：通过对模型的效果进行评估，来验证模型的可靠性。

可以采用一些评价指标，如平均绝对误差、决定系数等。

评估结果可以反映模型的预测能力和解释力，进而判断模型的可信度。

3. 空间验证：除了对模型进行时间维度上的验证，还可以进行空间维度上的验证。

基于活动的城市居民出行方式选择模型研究的开题报告一、研究背景及意义：城市居民出行方式选择一直是城市交通规划和政策制定中的重要问题，如何减少交通拥堵，优化城市交通结构，提高城市交通效率是当前急需解决的问题。

城市居民出行选择方式主要与出行活动性质有关，出行目的、出行时间、出行距离等因素都会影响居民出行方式的选择。

现有的研究大多集中于城市居民出行行为的模式和影响因素，但对于不同出行目的下，不同人群群体的出行方式选择研究还较少。

本研究旨在通过建立基于活动的城市居民出行方式选择模型，从出行目的、出行时间、出行距离等因素出发，考察不同人群群体的出行方式选择行为，为城市交通规划和政策制定提出可行性建议和对策。

二、研究内容和方法：2.1 研究内容（1）了解城市居民的出行方式选择行为特征；（2）探究出行活动特性对出行方式选择的影响；（3）构建基于活动的城市居民出行方式选择模型；（4）分析城市居民出行方式选择影响因素及权重；（5）验证模型预测与实际出行数据的拟合度。

2.2 研究方法（1）文献研究法：综述前人的相关研究成果，了解目前研究进展和存在的问题。

（2）问卷调查法：通过问卷调查的方式了解城市居民出行方式选择的行为特征和出行活动的特性。

（3）数理统计法：对问卷调查结果进行数据分析和处理，建立出行方式选择模型，分析影响因素及权重。

（4）模型拟合验证法：将模型预测结果与实际出行数据进行比较，验证模型的拟合度。

三、预期研究成果及意义：（1）揭示城市居民不同出行目的下的出行方式选择行为特征及出行活动特性对出行方式选择的影响。

（2）构建基于活动的城市居民出行方式选择模型，分析影响因素及权重。

（3）为城市交通规划和政策制定提出可行性建议和对策，减少交通拥堵，优化城市交通结构，提高城市交通效率。

（4）为相关领域学术研究提供参考依据和借鉴案例。