城市交通出行行为过程研究

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城市轨道交通突发事件下乘客出行行为研究

城市轨道交通突发事件下乘客出行行为研究摘要近年来，我国轨道交通规划与建设处于飞速发展阶段，当多条线路相交运营里程达到一定规模时，轨道交通系统将进入网络化运营阶段，网络化进程对我国轨道交通事业的发展带来新的机遇，但也对运营组织及安全保障等提出了新的更高要求。

由于自然灾害、设备故障、运营管理等多个方面的因素，城市轨道交通系统不可避免的会发生突发事件，给城市的交通系统带来经济损失，并且损害到乘客的出行乃至生命财产安全，城市轨道交通发生突发事件后，准确把握乘客出行路径选择行为持性及客流动态分布状况是保证应急决策方案合理、有效性的关键。

本文根据突发事件发生车站在乘客出行路径中所处的位置，对突发事件情况下乘客出行行为变化过程进行分析，以正常运营状态下乘客出行路径选择为基础，考虑突发事件下轨道交通的不确定性，分析累积前景理论应用于突发事件下乘客出行路径选择的适用性，基于累积前景理论对突发事件情况下个体乘客出行路径选择进行建模，并运用实例分析了模型的应用。

关键词：城市轨道交通，突发事件，乘客行为，前景理论绪论近年来，城市轨道交通作为城市交通的骨干运输系统，在我国的多个大中型城市得到了快速的发展，纵观国内外城市，网络化运营已经成为城市轨道交通建设与发展的必然趋势，路网规模在不断的扩大，路网结构在进一步的完善。

在网络化运营条件下，路网上某处一旦发生突发事件，随着车站封站、列车延误、停运，往往会造成客流拥堵并在路网上迅速传播，对乘客出行造成严重影响。

为此，运营企业需要在准确把握路网客流分布状态及演化态势的基础上，制定高效的应急指挥方案，才能有效缓解拥堵提高服务水平。

突发事件下，除了因基础设施状态和列车运行计划发生改变，乘客也会利用获取的信息并结合出行经验对其出行路径进行适应性调整，使得路网客流分布情况与常态运营相比呈现出较大变化，增加了城市轨道交通应急处置决策制定的难度。

由于乘客出行路径选择行为结果将直接影响路网客流分布状态，因此，为了保证运营安全高效和提高应急指挥决策水平，突发事件情况下乘客出行路径选择行为分析研究具有重要意义。

交通运输的出行行为分析

02
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提高交通系统的效率和可靠性
促进可持续发展和环境保护
提升城市和地区的经济竞争力
提高居民的生活质量和幸福感
02
出行方式选择
公共交通出行
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03
公交
公交作为城市交通的重要组成部分，具有覆盖面广、票价低廉等优势，是居民出行的主要选择之一。
地铁
地铁具有大容量、快速、安全、准时等优点，在城市交通中发挥着越来越重要的作用。
轻轨
轻轨是一种中低运量的公共交通方式，具有灵活、环保、节能等优点。
私人交通出行
私家车
随着居民收入水平的提高，私家车数量不断增加，但同时也带来了交通拥堵、空气污染等问题。
出租车
出租车作为公共交通的补充，具有方便、快捷、个性化的特点，是居民出行的重要选择之一。
非机动化交通出行
自行车
自行车作为一种绿色出行方式，具有锻炼身体、节能环保等优点，受到广泛欢迎。
加强步行和自行车设施建设
在城市规划和建设中，为步行和自行车出行提供安全、便捷的通道，鼓励绿色出私家车进入市区，如拥堵收费、限制停车等，以降低交通拥堵和排放。
对交通政策的建议
推广智能化交通系统
01
利用大数据、人工智能等技术手段，提高交通管理和运营效率
，优化出行路线和时间。
鼓励共享出行
02
通过政策引导和市场机制，推动共享单车、共享汽车等共享出
行方式的发展，减少个体车辆的使用。
完善法律法规
03
制定严格的交通法规和执法措施，对违规行为进行处罚，提高
交通安全意识。
对未来研究的展望
深入研究出行行为
进一步探索影响出行行为的因素，如个人特征、社会经济条件、环境因素等，为交通规划和政策制定提供更准确的依据。

基于交通大数据的京津冀城市群出行行为研究——以北三县为例

EXPERIENCE区域治理基于交通大数据的京津冀城市群出行行为研究——以北三县为例北京北控智慧城市科技发展有限公司王嘉摘要：本研究基于互联互通卡数据和其他公开数据，得到的城市群间个体联程出行起终点、出行时间等出行需求数据。

结合城市群内行政区划层面的经济、人口等基本数据，进而构建京津冀城市群出行信息与起止点基本属性关联数据库，从而得出出行OD,进而分析京津冀城市群人们的出行行为。

关键词：交通大数据；京津冀城市群；出行行为中图分类号：C913.32 文献标识码：A 文章编号：2096-4595（2020）33-0019-0002居民出行调查中的出行特征分析是为现状交通分析评价、交通预测模型标定、交通网络规划等提供基本参数和指标。

从对出行的定义中可以看出，一次出行包含了出行目的、出行时间、出行端点、出行方式等信息。

基于对刷卡交易数据的适用性分析和出行规律的研究，本文选择了城市时空效率指标(出行时间、出行距离)、换乘效率指标(换乘次数、换乘时间)和舒适度指标(出行方式)等特征指标进行提取。

该出行特征分析可为交通管理者提供渠道掌握相关运输方式的运营情况，同时能够为城市群路网的交通现状分析、城市群跨区乘客在城市范围内的交通需求分析等提供支撑及决策支持。

一、城市群运输需求的基本特征分析区域间旅客运输的联系一直都以铁路、水运为主，但是近些年民航、公路交通运输有了很大的发展，公路和民航在区域交通旅客运输中也开始有了很大的市场。

其中京津冀区域间主要以公路和高速铁路运输为主。

北京作为全国的政治、商务中心，客运需求量极大，而天津和河北则扮演着大型中转城市，因此，京津冀区域的协同发展，对缓解城市群内客流需求失衡，缓解首都大客流压力，合理配置资源具有重要意义。

对城市群进行出行预测，首先要分析出行机理。

联程客运产生的内在机理的主要影响因素为外部环境、内部环境、城市群联程客运交通结构、交通供给及交通需求。

基于联程客运交通系统影响因素、构建因素间的因果关系，同时为描述联程客运交通系统结构，并依据人们真实交通需求形成的动态过程，全面分析联程客运供给和交通需求内在的机理影响关系。

城市轨道交通乘客出行行为研究

城市轨道交通乘客出行行为研究随着城市化的不断深入，城市交通问题也日益凸显。

城市轨道交通作为城市公共交通的主力军，承担着越来越多的出行压力。

为了更好地优化城市交通运输，了解城市轨道交通乘客的出行行为成为一项重要研究课题。

首先，出行目的是城市轨道交通乘客出行行为的核心。

乘客的出行目的种类繁多，包括上下班、上学、购物、娱乐等，每个出行目的都对出行行为产生不同的影响。

例如，上下班的乘客出行集中在早晚高峰时段，容易造成拥挤和拥堵。

购物和娱乐的乘客出行则集中在晚上和周末，对夜间线路和周边交通网络的需求较高。

因此，研究乘客的出行目的，能够为轨道交通线路规划和班次安排提供重要参考。

其次，乘客的上下车站点选择也是城市轨道交通乘客出行行为的重要组成部分。

在选择上下车站点时，乘客会考虑到距离、便利程度、换乘条件等因素。

如果在某个区域内缺乏便捷的轨道交通站点，乘客可能会选择其他出行方式，从而增加了城市交通的拥堵。

因此，研究乘客的上下车站点选择行为，能够为轨道交通线网规划和站点布局提供指导意见。

另外，人口特征也对城市轨道交通乘客的出行行为产生影响。

例如，不同年龄段的人群对轨道交通的需求和乘坐方式有差异。

年轻人可能更倾向于选择轨道交通，而老年人则可能选择公交车或出租车。

研究城市轨道交通乘客的人口特征，可以为车辆运力配置和车厢设计提供参考。

除了人口特征，乘客的出行行为也受到出行成本的影响。

出行成本包括时间成本、金钱成本和心理成本。

随着城市轨道交通线网的扩建和出行速度的提升，时间成本逐渐降低，吸引了更多的乘客选择轨道交通。

然而，车票价格和乘坐体验也会影响乘客对轨道交通的选择。

因此，研究城市轨道交通乘客的出行成本感知，能够为票价制定和服务质量提升提供指导。

此外，乘客的乘车决策也受到信息传递方式的影响。

随着互联网的普及，乘客获取出行信息的渠道越来越多样化。

乘客可以通过官方网站、手机应用和社交媒体获取车站和线路信息，同时，他们也会通过口碑传播等方式了解他人的出行经验。

关于交通的调研报告

关于交通的调研报告
《交通状况调研报告》
一、调研目的
本次调研旨在了解城市交通状况，分析交通拥堵原因和解决措施，为城市交通规划提供参考。

二、调研范围
本次调研以城市主要道路、公共交通和交通枢纽为重点，同时考虑了交通用户的需求和体验。

三、调研方法
1. 实地调研：调查员分别前往城市主要道路和交通枢纽进行实地观察，并采访交通管理部门和公共交通公司相关人员，了解交通管理和运营情况。

2. 问卷调查：针对交通用户进行问卷调查，收集他们对城市交通状况的看法和建议。

四、调研结果
1. 交通拥堵原因：调研发现，城市交通拥堵主要原因包括道路狭窄、车辆过多、交通信号不畅、交通事故频发等。

2. 公共交通问题：部分调查对象反映公共交通线路不足，班次不固定，导致乘坐体验不佳。

3. 交通管理建议：调查中提出了一些改善交通状况的建议，包括优化道路布局、提升公共交通服务水平、加强交通管理等。

五、解决措施
1. 道路改善：加大对道路的拓宽和改造力度，提升道路通畅度。

2. 提升公共交通服务水平：增加公共交通线路，优化线路布局，提高公共交通的便捷性和舒适度。

3. 强化交通管理：加强交通信号灯的调整，加强对交通违法行为的监管力度。

六、结论
本次调研发现，城市交通存在一些问题，但同时也提出了一些解决问题的措施。

希望相关部门能够根据调研结果，采取有效措施改善城市交通状况，提升市民出行体验。

基于大数据的城市交通出行行为分析与规划

基于大数据的城市交通出行行为分析与规划城市交通出行行为分析与规划是一个重要的研究领域，它可以帮助城市规划部门和交通管理机构更好地了解和解决城市交通问题。

大数据技术的应用为城市交通出行行为研究提供了更多的数据来源和分析手段。

本文将结合大数据技术，探讨基于大数据的城市交通出行行为分析与规划的重要性、方法和挑战。

一、基于大数据的城市交通出行行为分析的重要性城市交通出行行为分析是城市规划和交通管理的基础。

了解城市居民的出行行为，可以为设计合理的交通网络、制定有效的交通政策、优化公共交通系统等提供依据。

而传统的调查方法往往成本高、周期长、准确性有限。

而大数据的出现为城市交通出行行为分析提供了更全面、更准确的数据基础。

通过大数据技术，城市交通部门可以获取大量的移动数据，包括公共交通数据、出租车数据、交通信号数据、航空数据等。

这些数据来源广泛、实时性强，可以全面、准确地反映城市居民的出行行为。

通过对这些数据进行分析，可以发现居民的出行偏好、出行时段、常用路线等重要信息，为城市交通规划和政策制定提供科学依据。

二、基于大数据的城市交通出行行为分析的方法1. 数据的收集与处理大数据的应用需要大量的原始数据。

城市交通出行行为分析同样需要获取大规模的移动数据。

目前常用的数据来源有以下几种：（1）手机信令数据：通过手机的通话记录、基站定位等信息获取用户的移动轨迹和出行偏好。

（2）公共交通数据：通过公交卡刷卡记录、地铁进出站记录等获取公共交通用户的出行信息。

（3）交通信号数据：通过交通信号设备获取车辆的行驶速度、停车时间等信息。

通过将这些数据进行清洗、过滤和整合，可以得到可用于分析的数据集。

2. 出行行为的分析与建模在获得大量的移动数据后，可以通过数据分析技术对出行行为进行建模和分析。

常用的分析方法包括：（1）聚类分析：将城市居民按照出行距离、出行时间等特征进行分组，挖掘不同群体的出行行为差异。

（2）时空分析：结合时间和空间的特征，分析城市居民的出行模式和异动情况，提供出行需求的空间分布规律。

城市交通步行者出行特征研究

城市交通步行者出行特征研究摘要:论文在研究步行者行为过程特征、生理特征、心理特征的基础上,对城市交通步行者行为特征进行研究,研究表明城市交通中步行者生理、心理状态对其出行意愿有着重要的影响,不同性别、年龄段出行者的行为意愿是不同的。

关键字:步行者城市交通出行行为步行是城市交通短距离出行的主要出行方式,是自行车、公交车及其它机动车出行方式相互衔接的重要途径,因此步行者的行为特征对城市交通的正常运行有着至关重要的影响。

1步行者出行行为过程特征1.1基本假设本研究内容是在以下的假设下进行的:(1)研究对象是理性的、有自主行为能力的成年人;(2)出行者行为过程中对所处的出行环境具有理性的认知;(3)出行者所处的交通环境是正常运行的,不受各种突发事件的影响。

1.2步行者行为过程对理性步行者来说,其行为过程与其他出行方式的行为过程基本一致:特定目的的出行者从已有的经验知识库中感知已有信息,并从周围环境中收集相关信息,根据自身状态、行为本身特征及交通系统状态,进行判断决策,同时根据决策结果采取具体的行动,完成行为过程,并对此次行为经验进行反馈,储存到后续出行的经验知识库中。

2步行者行为特征分析2.1距离特征根据本人已有的研究成果【1】,城市交通步行者出行距离特征为:60%左右步行者集中在0～1km行程内,2km行程内集中了95%的步行者,仅有6%的步行者的出行距离大于2km,当行程距离大于5km时选择该出行方式的出行者占所有步行者的0.3%。

2.2步行者生理特征从生理上来讲,步行者在出行过程中要消耗一定的能量。

而城市交通中出行者是因为一定的出行目的而进行出行活动的,因此从这个角度来说出行过程中不能消耗太大的体能,以免影响正常的活动过程。

根据本人已有的研究【1】,要在出行后能正常进行后续活动,不同人群理想步行时间为:成年男性9.55min,未成年男性7.75min;成年女性12.15min,未成年女性10.59min。

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城市交通出行行为过程研究
摘要：论文在分析出行行为基本内涵的基础上，研究出行行为产生内在机理，并对城市交通出行者行为进行分层次研究。

在此基础上挖掘出行者行为形成模式及行为过程，研究表明：城市交通出行行是从出行者内部生理、心理状态派生的，并受外部环境影响。

关键词：出行行为城市交通出行行为过程
1出行行为过程机理
1.1出行行为基本内涵
城市交通系统中，出行者在产生某种出行需求后，根据自身及外界各种环境条件，选择一种具体行为实现过程，这一过程中，出行者最基本的意愿是从所有可能借助的交通工具中、在可接受的时间内到达目的地。

在满足上述最基本的意愿下，出行者会受到由“机”、“环境”所产生的动态条件制约，具体行为可能会发生变化。

即出行者的出行行为是一个与出行个体及其所处环境有关的、非常复杂的心理过程，整个行为过程是一个动态的变化过程。

这一动态变化的过程是由客观的交通活动引起的，是通过一系列的生理变化实现的。

1.2出行行为产生机理
通过对出行者行为基本内涵的分析可知，城市客运交通系统中，出行者行为的产生是内、外因素交互作用结果，是出行者生理状态、心理状态共同决定的。

系统中，出行者通过自身感觉系统和动作系统与整个客运系统发生关系：
出行者通过感觉系统感知系统中的信息，为出行行为决策提供前提条件；所获取的信息在中枢神经系统中进行加工、处理，结合其各种内在条件性，加工为出行者可辨识的信息，为出行者提供决策基础；根据出行者个人决策，通过动作系统执行行为过程。

2出行行为层次划分
不同的出行个体拥有不同的交通环境信息库、经验知识库、个体特征，导致其出行行为决策各异，根据出行者的行为决策将出行者的行为划分为三个层次【1】：
反射层次的行为：发生在外界刺激与以前的经验一致时，这时的信息处理特征是：知觉的外界信息不经大脑处理，下意识的行为。

规则层次行为：当交通环境比较复杂时，出行者要对出行时的交通环境进行估计，然后按照其所选择的行为过程出行。

知识层次行为：当出行者处于不熟悉的交通系统中时，其已有的行为经验不足，要借助于别人的经验或其它信息系统，思考如何采取行动。

3出行者行为过程
3.1出行行为形成过程模式
城市交通系统中，影响出行行为的因素复杂：既有出行者个体因素又有交通环境因素，也有社会经济发展因素，并且这些因素之间又具有一定的关联性。

影响因素的复杂性导致出行者行为表现方式各异、行为特征多样，但一般出行行为过程具有一定共性：
特定目的出行者从已有经验知识库中感知已有信息，从周围环境中收集信息，根据自身状态、行为本身特征及交通系统状态，进行判断决策，采取行动，并反馈到经验知识库。

3.2出行者行为过程
由对出行者行为层次及具体的形成过程模式分析，出行者的具体行为过程可描述为：
即：对不同年龄、性别、体质的出行者来说，在行为过程中具有不同的生理状态，其行为决策不同；对具有不同的出行目的、经济收入不同及所从事职业不同、所属社会群体不同、已有经验积累不同的出行者来说，其行为决策也各不相同。

4结语
论文对出行行为基本内涵进行分析，在此基础上研究出行行为产生的内在机理，结合城市交通出行者行为层次的分析，研究出行者行为形成模式及行为过程，研究表明：出行行为与出行者的心理、生理状态密切相关，是从出行者内部状态派生的。

参考文献
[1] .基于出行者生理心理的城市客运交通出行者行为研究[D].成都：西南交通大学，2006
[2] Hanying Guo, Hongguo Shi: Traveling Time Reliability In Sudden Events, The Second International Confrence of Transportation Engineering, pp243-248
[3] 金健.驾驶疲劳机理及馈选模式研究[D].西南交通大学博士学位论文.2002.5
①西华大学校重点基金（Z0820302）：出行行为机理研究
作者简介：（1979.6.29），女，博士，讲师，交通运输系统优化、交通安全；西华大学交通与汽车工程学院。