城市交通需求管理 政府叠加效应与群决策视角

第1部分城市交通需求管理政策叠加效应与基于出行链

的对策解析——以北京市为例

第1章引言3

1.1研究背景3

1.2研究综述4

1.3研究内容及意义6

第2章交通需求管理政策与国内外的应用发展7

2.1交通需求管理7

2.1.1交通需求管理的含义7

2.1.2交通需求管理的目的7

2.1.3交通需求管理的措施8

2.2国外的应用发展8

2.2.1伦敦8

2.2.2新加坡10

2.2.3首尔13

2.3国内的应用发展14

2.3.1上海14

2.3.2广州15

2.4本章小结16

第3章北京市交通需求管理政策17

3.1北京市交通发展综述17

3.22006—2014年北京市目前所实施的各项交通需求管理政策19

3.3北京市交通需求管理政策的实际效果21

3.4本章小结22

第4章基于象限分析法的北京市交通需求管理政策叠加

效应综合分析23

4.1二维四象限的一般分析方法23

4.2交通需求抑制与促进的象限分析方法24

4.3研究思路与方法26

4.4动态分析27

4.5静态分析33

4.6本章小结36

第5章基于出行链理论的对策分析37

5.1出行链基本概念37

5.2出行链结构与分类39

5.2.1居民出行链的基本结构39

5.2.2居民出行链的类别40

5.3基于出行链的交通需求管理对策分析43

5.3.1基于出行链的有车人群对策分析43

5.3.2基于出行链的无车人群对策分析44

5.4本章小结45

第6章结论与展望46

6.1结论46

6.2展望47参考文献48

第2部分基于结构方程模型的北京市交通需求管理效果研究

第1章绪论53

1.1研究背景与意义53

1.1.1研究背景53

1.1.2研究意义55

1.2国内外发展与研究现状56

1.2.1国外发展与研究现状56

1.2.2国内发展与研究现状58

1.3研究内容与框架60

1.3.1研究内容60

1.3.2研究框架61

第2章交通需求管理研究相关理论述评63

2.1交通需求管理发展及特征63

2.1.1交通需求管理发展63

2.1.2交通需求管理特征64

2.2交通需求管理层次及具体措施66

2.2.1交通需求管理层次66

2.2.2交通需求管理具体措施68

2.3交通需求管理效果研究方法的确定70

2.4本章小结71

第3章交通需求管理效果测量量表设计72

3.1量表设计相关理论概述72

3.1.1量表设计应用研究72

3.1.2量表设计流程73

3.1.3量表质量评价指标75

3.2北京市交通需求管理效果测量量表设计77

3.2.1北京市交通需求管理效果的构念维度78

3.2.2构念操作性定义79

3.2.3问卷数据搜集方法81

3.2.4测量题项的设定82

3.3预调研量表数据分析84

3.3.1统计数据来源84

3.3.2问卷偏度与峰度分析84

3.3.3量表信度分析86

3.3.4量表效度分析87

3.4本章小结88

第4章北京市交通需求管理效果结构方程模型构建89

4.1结构方程模型概述89

4.1.1结构方程模型基本概念89

4.1.2结构方程模型特点91

4.1.3结构方程模型组成92

4.1.4结构方程模型应用步骤93

4.2北京市交通需求管理效果SEM理论模型96

4.2.1北京市交通需求管理效果SEM变量选取96

4.2.2北京市交通需求管理效果SEM测量模型97

4.2.3北京市交通需求管理效果SEM结构模型99

4.3本章小结100

第5章北京市交通需求管理效果实证分析101

5.1量表数据来源及描述性分析101

5.1.1量表数据来源101

5.1.2描述性统计分析101

5.1.3数据偏度与峰度检验107

5.1.4信度分析108

5.1.5效度分析109

5.2北京市交通需求管理效果结构方程模型分析109

5.2.1SEM路径图109

5.2.2SEM拟合度评价111

5.2.3SEM标准化参数分析111

5.2.4SEM效度分析115

5.3实证总结及效果提升对策建议117

5.3.1实证总结117

5.3.2北京市交通需求管理效果提升建议117

5.4本章小结119

第6章结论与展望120

6.1结论120

6.2展望121参考文献123

第3部分出租车调价视角下居民出行选择多主体

群决策仿真系统研究

第1章绪论129

1.1研究背景及意义129

1.1.1研究背景129

1.1.2研究目的及意义131

1.2研究内容与框架132

1.2.1研究内容132

1.2.2研究框架133

第2章文献综述135

2.1国外发展与研究现状135

2.2国内发展与研究现状137

2.3国内外文献研究评述139

第3章基于CAS理论的居民出行方式选择行为分析141

3.1复杂自适应系统概述141

3.1.1复杂自适应系统141

3.1.2复杂自适应系统理论基础——涌现142

3.1.3基于多Agent的建模与仿真144

3.1.4Agent所处的复杂系统环境146

3.2Agent的出行方式选择行为分析147

3.2.1居民出行方式选择影响因素分析147

3.2.2出行者时间价值分析152

3.2.3出行费用分析155

3.2.4Agent的出行方式选择行为分析157

3.3本章小结158

第4章居民出行选择的多主体群决策仿真模型构建及系统框架

设计159

4.1多Agent仿真工具Starlogo159

4.2模型的几点假设160

4.3Agent的基本行为模型160

4.3.1车辆Agent生成模型160

4.3.2车辆Agent的行驶模型161

4.3.3Agent的出行方式选择决策模型163

4.4基于Starlogo平台的仿真系统框架设计172

4.4.1仿真界面设计172

4.4.2仿真流程设计173

4.4.3Agent的出行方式决策仿真行为175

4.5本章小结176

第5章模拟仿真实现及结果分析177

5.1出租车调价仿真模型的有效性分析177

5.1.1初始参数设置177

5.1.2仿真过程分析178

5.1.3调价前仿真结果有效性分析180

5.2出租车调价后模拟仿真结果分析181

5.2.1模型中对应参数变化181

5.2.2仿真过程分析181

5.2.3调价后仿真结果实证分析182

5.3不同时期的调价仿真结果对比分析184

5.3.1出租车调价前后仿真结果对比分析184

5.3.2公交地铁调价前后仿真结果对比分析189

5.4对打车软件业务引入后出租车分时调价仿真分析191

5.4.1滴滴Uber打车软件业务192

5.4.2仿真模型变化193

5.4.3打车软件业务引入仿真结果分析194

5.5分时段出租车调价策略仿真结果分析196

5.5.1非高峰时段定价策略分析196

5.5.2高峰时段定价策略分析198

5.5.3仿真结果小结199

5.6本章小结200

第6章结论与展望201

6.1结论201

6.2展望202

参考文献204