【摘 要】
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出行方式和出发时间选择是居民出行行为中基本的选择行为,它们与路径选择共同决定了城市交通需求的时空分布。研究出行者的出行方式选择和出发时间选择偏好,对其进行准确的分析与预测,可以科学地引导居民出行,优化城市交通系统结构,为交通规划和制定交通管理政策提供理论依据。目前,国内外关于出行方式和出发时间选择的研究大多基于具有严格假设条件的离散选择模型,且多集中在通勤出行上,对娱乐、社交等非通勤出行的研究很少
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出行方式和出发时间选择是居民出行行为中基本的选择行为,它们与路径选择共同决定了城市交通需求的时空分布。研究出行者的出行方式选择和出发时间选择偏好,对其进行准确的分析与预测,可以科学地引导居民出行,优化城市交通系统结构,为交通规划和制定交通管理政策提供理论依据。目前,国内外关于出行方式和出发时间选择的研究大多基于具有严格假设条件的离散选择模型,且多集中在通勤出行上,对娱乐、社交等非通勤出行的研究很少。针对上述问题,本文利用居民出行调查数据,建立基于统计学习的出行方式选择和出发时间选择模型,对通勤和非通勤出行方式、出发时间选择影响因素展开讨论。本文的主要研究工作如下:（1）不同活动类型出行方式和出发时间选择的差异性分析。通过对出行调查数据的分析,讨论了上班、上学、娱乐、社交四种活动类型出行方式和出发时间选择的差异性。（2）出行方式选择模型构建。通过筛选对出行方式选择有显著影响的变量,构建了基于最小二乘支持向量机的出行方式选择模型。利用改进粒子群优化算法进行模型参数寻优,提高了参数优化效率和分类准确度。基于上班活动的出行调查数据,多次实验证明了该模型具有较好的分类预测性能。（3）出发时间选择模型构建。通过筛选对出发时间选择有显著影响的变量,构建了出发时间选择的Cox回归模型,利用拟合优度检验,证明了该模型对出发时间选择有良好的拟合效果。（4）不同活动类型的出行方式和出发时间选择影响因素分析。综合考虑了上班、上学、娱乐、社交等活动类型,探究了个人、家庭和出行因素对出行方式和出发时间选择的影响机制。
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