基于風(fēng)險(xiǎn)模型的城市居民購(gòu)物出發(fā)時(shí)間分布規(guī)律分析.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，消費(fèi)需求的增加，購(gòu)物出行占城市居民日常出行的比例不斷增大。出行時(shí)間是智能交通系統(tǒng)中交通預(yù)測(cè)的重要參數(shù)之一，出行時(shí)間受到個(gè)人屬性、家庭屬性和出行方式等諸多因素的影響。與通勤出行相比，購(gòu)物出行在時(shí)間上有著很大的靈活性，購(gòu)物出行的時(shí)間分布更為復(fù)雜。因此，研究城市居民購(gòu)物出行時(shí)間的分布規(guī)律及其影響因素有著重要的實(shí)際意義。本文以S省省會(huì)城市居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用生存分析中的風(fēng)險(xiǎn)模型，建立購(gòu)物出發(fā)時(shí)間的選擇模型，識(shí)別出影響

2、居民購(gòu)物出發(fā)時(shí)間的關(guān)鍵因素，進(jìn)而預(yù)測(cè)當(dāng)這些因素發(fā)生變化時(shí)對(duì)出發(fā)時(shí)間選擇的影響。研究結(jié)果可以給智能交通系統(tǒng)提供更加直觀、精確的預(yù)測(cè)信息，為智能系統(tǒng)的交通誘導(dǎo)和管理控制提供科學(xué)依據(jù)。論文的主要工作如下:
　　(1)購(gòu)物出發(fā)時(shí)間的整體分布規(guī)律?；诰用癯鲂姓{(diào)查數(shù)據(jù)，建立購(gòu)物出發(fā)時(shí)間的風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)購(gòu)物出發(fā)時(shí)間進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果表明在上午7:00之前，生存率變化緩慢，出發(fā)去購(gòu)物的人很少。從早上7:00持續(xù)到10:00，生存率急劇下降，為購(gòu)物出行

3、的高峰，出行集中且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，出行量約占全日出行量的65.4％。16:00之后，隨著時(shí)間的增加，風(fēng)險(xiǎn)率函數(shù)的趨勢(shì)是上升的，說(shuō)明在16:00前仍未去購(gòu)物的人群，在這之后出去購(gòu)物的風(fēng)險(xiǎn)率越來(lái)越大。
　　(2)購(gòu)物出發(fā)時(shí)間的Cox風(fēng)險(xiǎn)模型及其影響因素分析。構(gòu)建購(gòu)物出發(fā)時(shí)間的Cox風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，分析各因素對(duì)購(gòu)物出發(fā)時(shí)間的影響。結(jié)果表明性別、年齡、是否有6周歲以下兒童、中等月收入、出行方式這5個(gè)因素對(duì)購(gòu)物出發(fā)時(shí)間均有顯著的

4、影響?？傮w來(lái)說(shuō)，男性購(gòu)物出發(fā)時(shí)間早于女性，年齡為60歲以上的老年人購(gòu)物出發(fā)的時(shí)間最早，中等收入水平的人群購(gòu)物出發(fā)時(shí)間早于其他收入水平的人群，家庭中有6周歲以下成員的要比沒(méi)有6周歲以下成員的家庭出發(fā)時(shí)間更早，出行方式中步行的出發(fā)時(shí)間最早。Cox-Shell殘差圖的檢驗(yàn)結(jié)果表明Cox模型的擬合效果良好。并預(yù)測(cè)當(dāng)出行方式和年齡的比例發(fā)生變化時(shí)，對(duì)出發(fā)時(shí)間的影響。
　　(3)基于參數(shù)模型的活動(dòng)出發(fā)時(shí)間分析。基于實(shí)證數(shù)據(jù)，運(yùn)用加速失效時(shí)間模