论文总字数：29860字

摘 要

近年来由于城镇化速度不断加快，城市新区和郊区发展迅速，同时也带来了一些问题，例如交通基础设施还不完善，存在居民出行分散，出行时间长等特点，蔓延扩张的城市新区居民出行特征明显不同于老城区。为了保障社会公平，提升城市新区或郊区的居民出行服务水平，需要研究城市新区或郊区居民的出行特性，为交通设施建设和交通政策制定提供依据，为建立信息条件下的居民出行特征模型提供基础。

本文主要研究城市新区或郊区的居民出行时间特征，首先介绍了城市郊区和新区的概念和居民出行的基本理论，选取了一个典型城市新区作为研究对象，根据居民出行调查得到的数据对居民特性，包括个人特性、家庭特性和出行特性进行分析，并重点分析了居民出行时间分布特征。在此基础上，选取6:30-7:30,7:30-8:30,8:30-9:30这三个时间段，并选择职业、年龄、出行方式、出行目的等自变量和因变量出行时间，运用SPSS进行多元Logistic回归模型和决策树模型进行分析。前者运用多项Logistic回归建立出发时刻选择离散模型，进行变量筛选、参数标定和结果分析，来研究不同居民特性对出发时刻选择行为的影响。后者建立基于规则的决策树模型，并运用CHAIN决策树算法进行出发时刻选择的分析，最后根据居民出行特征进行出发时刻选择预测。两种模型的结果均表明职业是影响居民出发时刻选择最显著的因素，通过对比以上两种模型可知，针对此次研究，使用决策树方法建立出发时刻选择模型的预测准确率更好。

关键词：城市新区或郊区，出发时刻选择，多项Logistic回归模型，决策树

Abstract

In recent years, urbanization has been accelerating and new urban areas and suburbs have developed rapidly. At the same time, some questions are aroused. For instance, the transportation infrastructure in the new urban areas and suburbs is not yet perfect, and residents in the new urban areas or suburban areas have scattered trips and long travel times. The characteristics of the residents who are in the expanded new urban area are significantly different from those of the old city. In order to ensure social fairness and enhance the level of travel services for residents in the new urban areas or suburban areas, it is necessary to study the travel characteristics of new urban areas and suburban residents to provide the construction of transport facilities and the formulation of traffic policies, and provide a basis for building residents' travel characteristics model under information conditions.

The characteristics of the residents' travel time in the new urban area or suburb are mainly studied in this paper. Firstly, the concept of urban suburbs and new districts and the basic theory of residents' travel are introduced. Then, a typical urban new district is selected as the research object, and the characteristics of the residents according to the data obtained from the residents' travel survey are given, including personal characteristics, family characteristics and travel characteristics for analysis and focusing on analyzing the distribution characteristics of residents’ travel time. On this basis, select 6:30-7:30, 7:30-8:30, 8:30-9:30 and travel time of independent variables and dependent variables such as occupation, age, mode of travel, purpose of travel, etc. And build multivariate logistic regression model and the decision tree model using SPSS and analyze the outcomes. The former uses multiple logistic regressions to establish a discrete model at departure time, including variable selection, parameter calibration, and result analysis. The goal is to study the effects of different residents' characteristics on departure time selection behavior. The latter establishes rules-based the decision tree model and uses the CHAIN decision tree algorithm to analyze the departure time selection. Finally, the departure time selection forecast is performed according to the residents' trip characteristics. The results of both models show that career is the most significant factor influencing residents' departure time. By comparing the above two models, it can be seen that in this research, using the decision tree method to establish the departure time selection model has better prediction accuracy.

KEY WORDS: new urban area or suburb, departure time selection, multiple logistic regression models, decision tree

目录

摘要 Ⅰ

Abstract Ⅱ

第一章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.2.1 城市新区和郊区的居民特征 1

1.2.2 出发时刻预测模型 2

1.3 研究内容及技术路线 3

1.3.1 研究内容 3

1.3.2 技术路线 3

第二章 相关理论介绍 5

2.1 城市新区或郊区相关理论 5

2.1.1 空间扩张与城市新区 5

2.1.2 城市郊区 5

2.2 居民出行时间特征 5

2.2.1 出行的定义 6

2.2.2 可达性与职住平衡 6

2.2.3 居民出行特征 7

2.3 本章小结 9

第三章 居民出行时间特性分析 10

3.1 居民出行调查 10

3.2 个人及家庭特性分析 11

3.2.1 家庭特性分析 11

3.2.2 个人特性分析 12

3.3 出行特性分析 12

3.3.1 出行时耗和出行距离分析 12

3.3.2 出行时间分布规律 13

3.3.3 出行次数分析 15

3.3.4 出行目的分析 15

3.3.5 出行方式分析 16

3.4 本章小结 17

第四章 出发时刻离散选择模型 18

4.1 出行行为分析理论 18

4.2 Logistic回归 18

4.3 利用Logistic回归建立出发时刻选择模型 18

4.3.1 模型参数 19

4.3.2 结果分析 19

4.4 本章小结 24

第五章 基于规则的居民出发时间选择——决策树法 25

5.1 决策理论 25

5.2 决策树算法 25

5.2.1 CHAID方法 25

5.2.2 CRT方法 26

5.3 模型建立 26

5.4 结果分析 26

5.5 本章小结 28

第六章 结论与展望 29

6.1 研究成果 29

6.2 研究展望 29

致谢 30

参考文献 31

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

近年来，随着我国综合国力发展和人们生活质量的提高，机动车的数量急剧增加，而且在交通方式中的比重也越来越大。人们的出行次数逐渐增多，出行方式也有了更多选择，由此引发了城市道路拥堵、事故频发、环境污染等问题。另一方面，我国城镇化速度不断加快，城市规模迅猛扩张，新区不断蔓延，城镇化率显著提高。部分城市居民向城市外围迁移，远离了工作和生活的中心，造成职住分离等现象，这势必引发居民的出行时间和出行距离变长，出行地点分散等问题。城市扩张后形成的城市新区或郊区路网密度低，公交线路少，交通基础设施不完善，城市新区或郊区的居民出行特征已经明显不同于老城区居民。由于没有形成高度集中的出行走廊，城市新区或郊区的居民出行正面临出行效率低，出行时间长，出行体验感差等问题，这严重影响了城市新区或郊区居民出行和生活。

通过分析城市新区和郊区用地，调查城市新区或郊区居民出行数据，研究居民出行特征，建立信息条件下的居民出行时间特征模型，对优化城市交通结构，缓解城市交通压力，交通客运交通政策的制定提供重要参考。建立完善的城市交通出行体系，对提高整个城市路网的通行效率，缓解交通拥堵有重要意义。注重发展城市新区或郊区的交通，将为新区或郊区居民出行带来便捷，从而使城市更宜居，居民出行更舒适，实现城市的可持续发展。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 城市新区和郊区的居民特征

当前，国内外对城市新区和郊区的居民特征的研究主要集中在居民通勤特征的研究。国外对通过西方学者从19世纪末开始研究城市人口迁移问题，Mokhtarian和Cao通过研究检验影响居住地和基于自主选择的出行方式，发现两者有相关关系，并提出考虑时间和资源的限制，在控制组中使用纵向结构方程建模的方法。最后指出统计控制方法的研究普遍存在于建筑环境与出行之间的关联中混淆了自我选择的影响^[1]。

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