基于非集计模型的多元交通出行信息选择行为研究

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随着信息技术与互联网技术的发展,当下的交通出行信息环境较过去发生了巨大变化,出行者可获取的出行服务信息在数量上急剧增加,在内容上越来越多元化,乃至获取方式都发生转变。研究表明,出行者对不同出行信息的需求程度存在差异,导致这种需求差异性的因素来自多个方面。然而这些研究大多将私家车与公共交通分开讨论,对交通出行信息环境的转变也考虑不足,局限了对信息内容和用户群体的讨论。因此,本文以当前出行者实际所处的多元信息环境为背景,对多元交通出行信息进行梳理,研究出行者对信息的选择行为,探求各方面影响因素对信息需求的影响,以期对现有研究有所补充。本文的主要工作内容和结论如下:1、 本文综合分析了国内外出行信息相关研究的现状、国内的先进的出行者信息服务ATIS (Advanced Traveler Information Service)>基于互联网与移动互联网的出行服务应用产品所包含的出行服务信息,梳理并确定了30项多元交通出行信息的具体内容。2、 设计并实施了出行者对30项多元交通出行信息需求的SP调查,获得了出行者的个人社会经济属性、出行特征属性,以及对30项信息按需求程度高低打分的结果。统计分析了出行者的信息使用特征,得到单种信息在样本群体中的需求程度差异,为建立关键信息选模型的选择枝集合提供了纵向维度。3、 采用探索性因子分析法,依据各信息得分程度的相关性,对4种出行特征组合情境下的30项多元交通出行信息进行分类,并依据分类结果的因子得分,获得了4种情境下各个大类信息的需求程度,表征了单个样本对30项多元交通出行信息的需求差异,为建立关键信息选择模型的选择枝集合提供了横向维度。4、 通过前述两种维度确定了关键信息选择集,并利用个体关键信息的选择机制,获得了关键信息选择模型的因变量,以个人社会经济属性、出行特征属性为自变量建立关键信息选择的MNL模型。对模型参数进行了标定,对标定结果进行了分析,探究得到对出行者选择关键信息影响显著的因素,并对此结果进行了解释。
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