基于活动的居民出行行为研究综述
常州市居民出行调查分析报告
常州市居民出行调查分析报告常州市居民出行调查分析报告一、调查背景及目的1.1 调查背景近年来，随着城市化进程的加速，常州市人口增长迅速，居民出行需求也日益增加。
为了了解常州市居民的出行习惯和需求，为城市交通规划和交通设施建设提供科学依据，本调查开展。
1.2 调查目的本调查的目的是了解居民的出行方式、出行距离、出行频次等相关信息，评估现有交通方式的满意度，并为城市交通规划提供参考和决策支持。
二、调查方法2.1 调查对象本调查主要对象是常州市户籍居民，调查样本涵盖了不同年龄、职业、居住区域等群体，以确保结果的全面性和代表性。
2.2 调查内容本调查主要针对以下内容进行了调查：(1) 出行方式：包括步行、骑行、公共交通、汽车等。
(2) 出行距离：包括短途、中途和长途出行。
(3) 出行频次：包括每日、每周和每月的出行次数。
(4) 出行动机：包括工作、学习、购物、娱乐等方面。
(5) 出行满意度：评估不同交通方式的满意度。
(6) 出行需求：了解居民对交通设施和服务的需求。
三、调查结果分析3.1 出行方式从调查结果来看，最常用的出行方式是公共交通，占比为40%，其次是步行和骑行，占比分别为20%和15%。
私家车的使用率为25%。
3.2 出行距离大部分居民的出行距离集中在短途和中途，占比分别为40%和35%。
长途出行占比较低，仅为25%。
3.3 出行频次居民每日出行次数以1-2次为主，占比为50%。
每周和每月的出行次数较少，分别占比30%和20%。
3.4 出行动机调查结果显示，工作是居民出行的主要动机，占比为40%。
学习、购物和娱乐等方面的出行需求也较为明显。
3.5 出行满意度根据居民反馈，公共交通的满意度较高，达到70%。
步行和骑行的满意度也较高，分别为60%和55%。
私家车的满意度为50%。
3.6 出行需求居民对交通设施和服务的需求主要集中在以下几个方面：改善公共交通的舒适性和便利性、增加步行和骑行的保障措施、优化道路交通管理等。
居民出行调查报告
居民出行调查报告
根据居民出行调查报告，以下是关于居民出行习惯和偏好的一
些主要发现：
1. 交通方式：大多数居民选择步行作为主要的交通方式。
步行
的比例较高，尤其是在短距离出行时。
公共交通工具如公交车和地
铁也是常见的出行选择。
私家车的使用比例较低，尤其是在城市中
心地区。
2. 出行目的：主要的出行目的是上下班和购物。
大多数居民会
选择离住处较近的地方购买生活必需品。
3. 出行时间：上午和下午是居民出行的主要时间段。
许多人在
早上上班前或下班后会进行购物和其他实际需要的活动。
4. 出行距离：大多数居民的出行距离较短，通常在5公里以内。
这与步行和公共交通工具的使用率较高有关。
5. 对交通状况的满意度：居民普遍对交通状况表示满意。
市区
道路的拥堵情况相对较少，大部分居民可以较为顺畅地进行出行。
公共交通工具运营的较好也是居民满意度的一个原因。
6. 对交通安全问题的关注：许多居民对交通安全问题表示关注。
车辆和行人之间的冲突是居民出行中的主要问题之一。
，居民在出行方式、目的和时间上表现出一定的一致性。
步行
和公共交通工具是他们首选的交通方式。
随着城市发展和交通改善
的不断推进，居民对交通状况的满意度日益提高。
交通安全问题仍
然需要关注和改善。
城市居民出行行为分析与优化
城市居民出行行为分析与优化城市居民的出行行为是城市交通运输系统的核心内容之一。
随着城市化进程不断加速，城市人口不断增加，交通拥堵等问题日趋突出，对城市居民出行行为的分析和优化愈加重要。
在此基础上，本文将从出行方式、出行频率和出行距离三个方面分析城市居民出行行为，并提出相应优化措施。
出行方式城市居民出行方式多样，主要包括步行、自行车、公交、地铁、轨道交通、出租车、私家车等。
其中，步行和自行车是最为环保的出行方式，也是最为适宜短距离出行的方式。
公交、地铁和轨道交通是城市快速交通系统的重要组成部分，能够快速缓解城市道路交通压力。
出租车和私家车虽然出行方式便捷，但同时也会带来交通拥堵、环境污染等问题。
为了促进城市居民更加环保、可持续的出行方式，可以采取以下措施：1.加强公共交通的配套建设：建设更加完善的公共交通系统，包括公交、地铁、轨道交通等，提高公共交通的便捷性和舒适性，吸引更多居民使用公共交通。
2.推广共享单车：共享单车是一种绿色、便捷的短途出行方式，最近几年已经在中国得到了广泛的推广。
政府可以在城市公共区域设置共享单车站点，鼓励更多居民选择共享单车出行。
3.实行差别化的交通税费政策：通过差别化的交通税费政策，鼓励居民使用更加环保的出行方式，如减少或豁免步行、自行车、公共交通等方式的税费。
而对于出租车、私家车等方式，则可以适当加大相应的税费，以此引导居民使用更加环保、可持续的出行方式。
出行频率城市居民出行频率也是一个重要的出行行为特征。
随着城市人口和经济的快速增长，城市居民出行频率也随之增加。
尤其是在城市中心区域，常常存在高峰期和拥堵问题，导致居民出行成本不断提高，而且还会造成环境污染等问题。
为了优化城市居民出行频率，可以尝试以下措施：1.鼓励居民错峰出行：政府可以通过鼓励企业实行弹性工作时间，或者通过减少学校上下学时段交通压力等方式，鼓励居民错峰出行，减少高峰期的拥堵状况。
2.推广共享出行方式：通过共享出行方式，如拼车、顺风车等，可以较大程度上减少城市居民的出行频率，同时也可以减少城市拥堵和环境污染等问题。
城市居民出行行为及影响因素分析
城市居民出行行为及影响因素分析随着城市化的不断推进和交通工具的普及，城市居民的出行行为逐渐多样化。
出行行为是个体在城市中移动的表现，与城市的发展、交通资源、居民需求相关。
在此，我们将分析城市居民的出行行为及其影响因素。
一、城市居民出行方式的多样性城市居民的出行方式通常包括步行、骑行、公共交通、私家车及网约车等。
多样的出行方式反映着不同的需求。
步行和骑行通常用于短途出行，如超市购物、邻里间的交流等。
公共交通是很多人的首选，因为它便宜、高效，并且能减少城市交通拥堵问题。
私家车和网约车则提供了更大的灵活性和便利性，但也带来了诸多问题，如交通事故、环境污染等。
二、经济因素对出行行为的影响经济因素是城市居民出行行为的重要影响因素之一。
对于经济相对困难的居民来说，选择步行和骑行更多，因为这些方式经济成本较低。
较为富裕的居民则更倾向于私家车或者网约车，因为他们对出行时间和舒适度有更高的要求。
此外，交通费用的低廉与否也会对公共交通的使用率产生影响。
三、交通便利度对出行行为的影响城市交通便利度也是重要影响因素之一。
交通便利度高的地区，居民更倾向于选择步行、骑行或者公共交通，因为他们不必担心停车难、堵车等问题。
相反，交通便利度低的地区，居民更倾向于使用私家车等个人交通工具。
四、城市规划对出行行为的影响城市规划对居民的出行行为具有重要影响。
合理的城市规划能提供更多便利的交通设施和出行路径，鼓励居民使用公共交通工具。
例如，规划完善的地铁系统和公交网络可以大大减少私家车的使用需求。
此外，城市规划还涉及住宅与办公区域的合理布局，进一步减少居民的出行距离。
五、文化和社会因素对出行行为的影响文化和社会因素对出行行为同样产生影响。
一些城市中存在着鼓励步行和骑行的文化，例如鼓励居民步行的街道设计、鼓励骑行的自行车道建设等。
此外，社会对公共交通的态度以及交通秩序的维护也会影响居民的出行方式选择。
总结起来，城市居民的出行行为受到多种因素的影响，经济因素、交通便利度、城市规划、文化和社会因素等都对出行方式产生影响。
城市公共交通与居民出行行为分析
城市公共交通与居民出行行为分析随着城市化进程的不断加快，城市公共交通在居民出行中扮演着越来越重要的角色。
本文将对城市公共交通与居民出行行为进行分析，探讨其相互关系和影响因素，并提出相关建议。
一、城市公共交通的重要性城市公共交通是满足城市居民出行需求的重要组成部分，对缓解交通压力、提高交通效率、改善环境质量具有重要意义。
公共交通的发展不仅可以减少道路拥堵、降低交通事故风险，还可以节约资源、减少能源消耗，促进城市可持续发展。
二、居民出行行为现状分析1.私家车出行占比高：由于私家车的普及和便利性，许多居民更倾向于选择私家车出行，导致城市交通压力加大。
2.公共交通利用率低：相比私家车出行，公共交通利用率较低，很多居民对其不够熟悉或存在不便利的问题。
3.市民出行方式单一：市民出行方式单一的情况比较普遍，缺乏多样的出行选择。
三、城市公共交通对居民出行行为的影响1.经济因素：公共交通相对私家车出行来说更为经济实惠，可以降低居民的出行成本。
2.便利性因素：公共交通网络的完善程度对居民选择公共交通的意愿有着重要影响。
3.环境因素：选择公共交通出行可以减少汽车尾气排放，改善城市空气质量和环境。
四、影响居民选择公共交通的因素1.出行距离和时间：公共交通适用于短距离、高频次的出行需求，对于长距离或时间较长的出行，私家车可能更受青睐。
2.出行成本：公共交通的票价相对较低，但部分城市还存在票价不透明或偏高的问题，影响居民的选择。
3.出行便利性：公共交通的线路覆盖、站点分布、换乘条件等对于居民出行的便利性影响较大。
4.交通安全：公共交通的安全情况也是居民选择的重要因素之一。
五、提高公共交通利用率的建议1.推广智能出行方案：结合互联网和大数据技术，提供个性化的出行建议，方便居民选择最佳的出行方式。
2.改善公共交通服务质量：加强公共交通线路的规划和优化，增加站点设置，提高公交车辆的运行频次和准点率。
3.提升公共交通形象：加强宣传和推广力度，提高公共交通的知名度和形象，在居民心目中树立良好的形象。
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。
北京居民出行调查报告
北京居民出行调查报告北京居民出行调查报告随着城市化进程的加快，北京市的交通问题日益突出。
为了更好地了解北京居民的出行情况以及解决交通问题，我们进行了一项关于北京居民出行的调查。
调查对象为北京市不同年龄段、职业、居住区域的居民，共计1000人。
我们通过问卷调查的方式，收集了他们的出行习惯、交通工具选择、出行时间和原因等信息。
一、出行习惯在调查中，我们发现北京居民的出行习惯呈现多样化的特点。
大部分居民每天都需要出行，其中有61%的人每天出行次数在2-4次之间，有29%的人每天出行次数超过4次。
这表明北京市居民的出行频率较高。
此外，调查还显示，北京居民的出行方式主要包括公共交通、私家车和步行。
其中，公共交通是最受欢迎的出行方式，有78%的居民选择公共交通工具。
私家车的使用率为38%，而步行则为30%。
这说明北京市居民对公共交通的依赖程度较高。
二、交通工具选择在调查中，我们了解到北京居民选择交通工具的主要考虑因素是时间和便捷性。
超过80%的居民认为时间是选择交通工具的最重要因素，而便捷性则被近70%的居民列为重要考虑因素。
此外，调查还发现，北京居民对环保性的关注度较高。
有60%的居民表示他们会优先选择环保的交通方式，如地铁、公交车和自行车。
这表明北京居民对环境保护有着积极的态度。
三、出行时间和原因调查结果显示，北京居民出行的高峰期主要集中在早晚上下班时间段。
近70%的居民在早上7点至9点之间出行，而下午5点至7点之间的出行人数也较多。
这与北京市的交通拥堵情况密切相关。
关于出行的原因，调查结果显示，工作和学习是北京居民出行的主要原因。
超过70%的居民表示他们每天出行主要是为了上班和上学。
而购物、娱乐和社交活动也是居民出行的重要原因。
四、交通问题与改善措施调查结果显示，北京市的交通问题主要包括交通拥堵、公共交通不便和停车难等。
近80%的居民认为交通拥堵是目前北京市交通问题最突出的方面。
为了解决这些问题，调查中也收集了居民的建议和意见。
常州居民出行调查分析报告
常州居民出行调查分析报告1. 调查背景为了了解常州市居民的出行状况和出行偏好，我们进行了一项市民出行调查。
2. 调查方法调查采用了问卷调查的方式，通过面对面和在线渠道收集数据。
共收集到了1500份有效问卷。
3. 调查结果根据调查数据，我们得出以下：3.1 出行方式常州市居民出行方式多样化。
调查发现，公共交通是常州市居民最常用的出行方式，占比达到60%。
私家车和骑行分别占比20%和15%。
步行也是常州市居民常用的出行方式之一，占比约为5%。
3.2 出行频率调查显示，常州市居民平均每天出行次数为3次。
其中，上班/上学是居民每天最常进行的出行活动，约占总出行次数的40%。
其他常见的出行活动包括购物、娱乐和社交，占比分别为20%、15%和10%。
3.3 出行距离调查发现，常州市居民的出行距离主要集中在5公里以内，约占总出行次数的70%。
超过5公里但不超过10公里的出行次数约占总出行次数的20%。
少数居民出行距离超过10公里，占比约为10%。
3.4 出行目的调查数据显示，常州市居民出行目的多种多样。
其中，工作/上学是出行的主要目的，约占总出行次数的30%。
其他常见的出行目的包括购物、娱乐、社交和就医，占比分别为25%、20%、15%和10%。
3.5 出行时间调查发现，常州市居民在早上7点至9点和下午5点至7点这两个时间段出行最为频繁。
这主要是由于上班、上学和返程高峰所致。
其他时间段的出行频率相对较低。
4. 调查，根据我们的调查结果，常州市居民的出行方式多样化，公共交通是常州市居民出行的主要方式。
居民平均每天出行3次，且出行距离集中在5公里以内。
工作/上学是常州市居民出行的主要目的，出行时间多集中在早晚高峰时段。
这些调查结果对于城市交通规划和交通管理具有一定的指导作用，可以为相关部门提供参考。
我们也可以通过这些调查结果，为居民提供更加便捷、舒适的出行环境和服务。
出行距离对于居民出行影响研究综述
188交通科技与管理理论研究0 引言影响居民出行方式的因素有很多，其中包括了出行时间，出行费用，出行的便捷程度等。
在这里通过对出行距离的研究来分析居民的出行规律以及特征，在不同距离下居民出行方式分担率的不同，对于城市交通规划及管理以及确定各种运输方式的结构具有重要意义。
根据杨海霞[1]对长三角、珠三角以及京津唐区域的出行研究，确定了研究区域中短距离的阈值为200 km。
当区域之间出行距离超过200 km 时，将其划分为中长距离出行。
在城市内部交通当中，周文竹，王炜[2]等人通过对城市内部出行量的分析研究，发现出行距离在3 km 和7 km 附近出行量会峰值，因此对城市内部出行划分为短距离、中距离、长距离出行。
针对城市与区域之间的不同出行距离对居民出行行为的影响，国内外的研究学者已经采用了不同的方法对两者之间的关系做出了详细的探讨。
主要在以出行距离的基础上，运用多种理论和模型，通过对多种影响因素分析，得到居民出行方式对不同交通方式的选择。
1 城际中长距离出行对出行影响在此方面进行研究的范雪婷[3]对旅客出游方式选择和敏感性分析进行研究，探讨影响出游方式的因素，采用广义时间效应的 logit 模型预测各种出行方式的分担率，最后对影响因素的出游需求作了敏感性分析；杨海霞、董志[1]等将非集计巢式logit 应用于城际之间的商务出行的交通方式选择进行建模，并分析了旅客对出行方式的选择。
分析影响商务出行方式选择的因素，最终根据模型运算得到选择各种出行方式的概率。
卢欣[4]提出了八项影响旅客出行方式选择的因素，结合结构模型，以计划理论为核心，量化各项影响因素，建立了旅客中长距离出行方式选择模型；芮海田，吴群琪[5]将旅客的个人特征与出行特征作为评价出行决策的影响指标，建立居民中长距离出行方式选择模型，并结合弹性理论分析了各个影响因素的敏感度。
姜伟，赵阿柱[6]对个人特征、出行特征与出行交通方式选择运用多元Logit 模型进行建模，再通过SPSS 对模型各项参数进行标定估计，研究结果表明了个人出行特征对各种出行方式选择的关联程度有着不同的影响。
居民出行调研
68
LOGO
小学生坐公交、步行家长接送、中 学生骑自行车
年轻人的出行目的、方式
上班期间相应的时间表：
公司
08：00-12：00 14：00-18：00
公司
家 菜市场
00：00-8：00 12：30-14：00 18：30-00：00 12：00-12：30 16：00-16：30
家
菜市场
出行方式：电动车、家庭轿 车
居民出行的定义
居民出行是指居民为了完成某一目的（上班、 购物、探访亲友、休闲娱乐等，使用某一种交 通方式，耗用一定的时间，从出发地点经过某 一路径到达目的地的位移过程。一般在可通行 的道路上步行5分钟以上或使用交通工具单程距 离超过500米即为一次出行。
小区现状
•
设计院
聚祥小区
聚祥小区 地矿调研 所
居民素质
小区布局
因居住区出行不便、环境脏乱、公共服务不到位而搬离的居民
2006以前
9%
2006年
2008年
12.5%
25% 33.6%
2009年
2010年 2012年
0% 20%
63.6%
74.3%
40%
60%
80%
100%
居民对该小区管理对出行影响的满意度
2003
2004
2005
满意度表
09
70
影响出行存在的因素
1. 道路的设计不 符合居民出入的 特点
道路设计
停车场
4停车场的规模 只适应20年前的 规模，如今却没 有再建停车场， 因而出现小区拥 堵的现象
管理
2. 管理者将外来 人口随意放进小 区内，尤其在上 下班造成了严重 的拥堵现象 3. 因为是三个小 区的连接，所以 在某些方面并没 有原本单个小区 考虑的周到 5. 本着小区的 老、旧，已有很 多人不再爱护和 呵护该小区的整 体形象
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
文章编号：１００３－２３９８（２００８）０３－００８５－０７
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。
收稿日期：２００７－０３－０２；修订日期：
２００７－０６－０１
２００８年第３期总第１０１期
ＨＵＭＡＮＧＥＯＧＲＡＰＨＹＶｏｌ．２３．Ｎｏ．３２００８／６提要：基于活动的出行行为理论主要研究人们的出行行为规律和选择特征，即个人或者家庭关于活动和
出行的决策特性。本文首先介绍了基于活动的研究的起源，然后详尽介绍了国外基于活动的出行行为研究的历程和主要成果，包括基础理论成果、研究方法、需求预测模型系统。最后对我国出行行为研究的现状进行了分析，指出我国目前基于活动的研究还处于刚刚起步阶段，应该在深入分析我国居民出行特征的基础上，开展基于活动的出行行为研究，更好地为制定交通规划和交通管理政策提供决策支持。关键词：基于活动；出行行为；出行链；需求预测模型中图分类号：Ｋ９２８．５文献标识码：Ａ１引言城市聚集了高密度的人口和社会经济活动，是一个极其复杂而且处于动态变化之中的巨系统［１］。居民在城市的不同场所完成的上班、家务、娱乐、购物等活动以及场所间的空间移动构成了庞杂的城市活动系统的主体。出行①行为作为城市活动系统内部的动态联系，实际上是人们日常活动中派生出来的交通活动，反映了居民在城市中的时空参与性［２］。基于活动的出行行为分析（Ａｃｔｉｖｉｔｙ－ｂａｓｅｄＡｐｐｒｏａｃｈ）是从个体行为出发，将居民的各种出行以链的形式进行跟踪分析，剖析交通出行的微观机理，研究人们的出行行为特征和选择特征。通过这些研究，出行需求源于活动需求、人类面临着时空的约束、家庭和生活周期等条件影响个人决策、出行决策在条件变化时动态地相互影响等问题都能得以很好地理解。我国目前的交通需求预测普遍采用的是传统的“四阶段”法②，缺乏基于活动的微观交通行为的研究，了解国外的研究成果及进展对于开展我国的基于活动的出行行为研究有着重要的指导和借鉴意义。２基于活动的出行行为研究起源居民出行行为分析及需求预测是进行交通系统规划和交通系统管理的基础。可分为两类研究方法，一类是基于出行（Ｔｒｉｐ－ｂａｓｅｄ）的“四阶段”分析方法，以土地利用和交通系统相互作用关系为理论基础；一类是基于活动（Ａｃｔｉｖｉ－ｔｙ－ｂａｓｅｄ）的分析方法，以人的出行行为决策过程为理论基础［３］。“四阶段”交通规划法于２０世纪５０年代起源于美国，经历了几十年的发展，在世界各国得到了广泛的应用。“四阶段”方法主要用来评价基础设施建设项目的影响，比较适合于区域或城市发展的前中期。此方法是目前完成规划咨询服务风险最小的一种方法，它遵从一种以需求为导向的规划思想，采取的是单向的以交通预测为核心的建模技术，社会经济发展预测和城市土地使用预测是其进行预测的基石，是交通规划从定性向定量的一次转变。但是，“四阶段”方法也有其局限性［４］。比如它淡化了出行发生、方式选择、出行分布及交通分配之间的密切联系及动态的相互依赖性。这种方法还包含了众所周知的不一致性，例如，区域范围小区出行产生和吸引的总量通常互不一致，还需要进行调整；用来进行出行分布和方式划分的出行时间矩阵与交通网络分配所得出的出行时间不一定相同。人
们的出行行为仅仅是家庭日常活动的一个方面，生活中其它方面的内容和方式的变化将极大地影响人们出行的频率和选择特征；每日发生的诸如：家→工作单位→商店→家这样的
多目的、多个停留点的出行链③，
使得出行次数和出行成本
之间的关系相当复杂，而“四阶段”法在处理这种出行链时
过于简单化。更为重要的，“四阶段”方法缺少对人的行为特性的微观解析。
２０世纪７０、８０年代以来，美国、欧洲和日本等城市环
境和能源政策发生了根本的变化，对城市交通系统的研究已经由原先的注重交通基础设施投资的长期规划，转到了对短