經(jīng)濟(jì)社會(huì)和科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的今日之中國(guó),出行者出行方式選擇日趨多樣,而在現(xiàn)實(shí)生活中由于實(shí)際交通狀況的不確定性,出行者選擇出行方式的行為也會(huì)有所不同。因此,探討不確定出行情境下出行者的出行方式選擇行為成為研究的熱點(diǎn)。論文首先介紹了選題背景和研究意義,通過(guò)整理分析國(guó)內(nèi)外關(guān)于交通出行決策行為、網(wǎng)約車(chē)對(duì)出行方式影響以及基于累積前景理論的交通出行決策行為等方面的文獻(xiàn)資料,再基于網(wǎng)約車(chē)、出行者出行方式分類(lèi)、行為決策理論發(fā)展歷程和累積前景理論的相關(guān)結(jié)論,為后續(xù)出行者出行方式選擇行為的累積前景理論驗(yàn)證以及建立基于累積前景理論的出行者出行方式選擇行為模型提供理論和實(shí)踐的支撐。在出行者出行方式選擇行為的累積前景理論驗(yàn)證部分,通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方法收集了1014份出行者的個(gè)人特征數(shù)據(jù)以及其在不同情境下的出行方式選擇行為,對(duì)出行者出行方式選擇行為是否符合累積前景理論進(jìn)行探討。結(jié)論是不確定出行情境下,出行者出行方式選擇行為依賴于等待時(shí)間、出行目的和出行時(shí)段等情境因素,且這些行為特征符合前景理論三個(gè)基本觀點(diǎn)。而在建立基于累積前景理論的出行者出行方式選擇行為模型和仿真部分,通過(guò)建立多項(xiàng)Logit模型,運(yùn)用MATLAB仿... 

【文章來(lái)源】：湘潭大學(xué)湖南省

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究框架

13)()()()(),;,(2121xvqxvpqxpxV數(shù)，參數(shù)數(shù)值越大表示所代表的含義程度更深。、為風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)，表示個(gè)體對(duì)事件的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度。為損失厭惡系數(shù)，表示個(gè)體對(duì)事件損失的敏感度。、)1,10(圖2-1價(jià)值函數(shù)由圖2-1可知，價(jià)值函數(shù)曲線是S形的，在收益區(qū)域，決策者所感知某一事件的價(jià)值是實(shí)際收益或損失的凹函數(shù)，而在損失區(qū)域則表現(xiàn)為凸函數(shù)，且在同等收益或損失值的斜率上，損失區(qū)域比收益區(qū)域更大。同時(shí)隨著收益和損失的值越遠(yuǎn)離參考點(diǎn)，價(jià)值函數(shù)呈現(xiàn)敏感性遞減趨勢(shì)。前景理論與累積前景理論中的決策權(quán)重函數(shù))(p和)(ipw都表示人們對(duì)某一事件客觀概率的主觀感知，且都是非線性的，即決策者在決策過(guò)程中會(huì)存在高估小概率事件，低估中大概率事件。但兩者也存在著差異，前景理論中的某一事件的決策權(quán)重函數(shù)僅與該事件的客觀概率有關(guān)，而累積前景理論中某一事件的決策權(quán)重函數(shù)則依賴于所有事件的客觀概率。決策權(quán)重函數(shù)包含、、)10(兩個(gè)參數(shù)，其值越小，決策權(quán)重函數(shù)越彎曲。圖2-2前景理論中的決策權(quán)重函數(shù)由圖2-2可知，前景理論中的決策權(quán)重函數(shù)是下凹的，并且在端點(diǎn)處即概率為0、1時(shí)不連續(xù)。綜上，前景理論模型表示如式(2-1)所示。(2-1)

13)()()()(),;,(2121xvqxvpqxpxV數(shù)，參數(shù)數(shù)值越大表示所代表的含義程度更深。、為風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)，表示個(gè)體對(duì)事件的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度。為損失厭惡系數(shù)，表示個(gè)體對(duì)事件損失的敏感度。、)1,10(圖2-1價(jià)值函數(shù)由圖2-1可知，價(jià)值函數(shù)曲線是S形的，在收益區(qū)域，決策者所感知某一事件的價(jià)值是實(shí)際收益或損失的凹函數(shù)，而在損失區(qū)域則表現(xiàn)為凸函數(shù)，且在同等收益或損失值的斜率上，損失區(qū)域比收益區(qū)域更大。同時(shí)隨著收益和損失的值越遠(yuǎn)離參考點(diǎn)，價(jià)值函數(shù)呈現(xiàn)敏感性遞減趨勢(shì)。前景理論與累積前景理論中的決策權(quán)重函數(shù))(p和)(ipw都表示人們對(duì)某一事件客觀概率的主觀感知，且都是非線性的，即決策者在決策過(guò)程中會(huì)存在高估小概率事件，低估中大概率事件。但兩者也存在著差異，前景理論中的某一事件的決策權(quán)重函數(shù)僅與該事件的客觀概率有關(guān)，而累積前景理論中某一事件的決策權(quán)重函數(shù)則依賴于所有事件的客觀概率。決策權(quán)重函數(shù)包含、、)10(兩個(gè)參數(shù)，其值越小，決策權(quán)重函數(shù)越彎曲。圖2-2前景理論中的決策權(quán)重函數(shù)由圖2-2可知，前景理論中的決策權(quán)重函數(shù)是下凹的，并且在端點(diǎn)處即概率為0、1時(shí)不連續(xù)。綜上，前景理論模型表示如式(2-1)所示。(2-1)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]網(wǎng)約車(chē)進(jìn)入市場(chǎng)利益方博弈策略及效果分析[J]. 司楊,關(guān)宏志,嚴(yán)海.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2019(03)
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[3]共享經(jīng)濟(jì)下我國(guó)消費(fèi)者參與協(xié)同消費(fèi)的影響因素研究[J]. 唐毅青,范春蓉,譚德慶.  軟科學(xué). 2017(10)
[4]打車(chē)軟件混合隨機(jī)均衡模型時(shí)間可靠性研究[J]. 周溪召,許琰,智路平.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(08)
[5]網(wǎng)約車(chē)需求對(duì)城鎮(zhèn)居民出行的影響研究——以北京市為例[J]. 崔航,李書(shū)峰,王維才.  城市發(fā)展研究. 2017(05)
[6]居民出行方式選擇影響因素的研究述評(píng)[J]. 耿紀(jì)超,龍如銀,陳紅.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2016(05)
[7]基于累積前景理論的合乘行為建模與研究[J]. 田麗君,呂成銳,黃文彬.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2016(06)
[8]基于動(dòng)態(tài)參照點(diǎn)的多主體有限理性路徑選擇模型[J]. 李雪巖,李雪梅,李學(xué)偉,趙云,邱荷婷.  復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2016(02)
[9]新興移動(dòng)打車(chē)軟件對(duì)我國(guó)出租車(chē)市場(chǎng)均衡的影響[J]. 尹貽林,楊旋.  大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2016(02)
[10]“互聯(lián)網(wǎng)+”范式下出租車(chē)行業(yè)利益博弈及發(fā)展路向——基于合肥市“滴滴打車(chē)”影響下的出租車(chē)市場(chǎng)調(diào)研[J]. 劉凱強(qiáng),范和生.  太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2016(02)

博士論文
[1]網(wǎng)約車(chē)服務(wù)下的出行者選擇意愿及平臺(tái)策略研究[D]. 盧珂.南京大學(xué) 2018

碩士論文
[1]多模式交通出行動(dòng)態(tài)決策行為研究[D]. 胡小霞.長(zhǎng)安大學(xué) 2019
[2]考慮風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的路徑選擇模型研究[D]. 瞿衛(wèi)東.吉林大學(xué) 2018
[3]擁堵收費(fèi)情境下通勤者出發(fā)時(shí)間選擇行為研究[D]. 殷蒙蒙.北京交通大學(xué) 2018
[4]基于累積前景理論的通勤出行行為建模與研究[D]. 呂成銳.福州大學(xué) 2016
[5]基于前景理論的出行者出行方式選擇模型研究[D]. 錢(qián)昆.南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 2015
[6]基于前景理論的出行方式與路徑聯(lián)合選擇行為研究[D]. 秦世環(huán).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[7]基于效用理論的城市居民出行方式選擇分析[D]. 鄭常龍.北京工業(yè)大學(xué) 2013
[8]基于累積前景理論的夠物出行出發(fā)時(shí)刻選擇模型[D]. 胡瑤欣.西南交通大學(xué) 2012
[9]基于出行活動(dòng)的非集計(jì)模型研究及應(yīng)用[D]. 穆蕊.北京交通大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3432022