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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：一种基于混合方法的高铁客运枢纽接驳方式选择行为分析方法属于交通行为分析领域。该方法包括：S1：确定高铁客运枢纽可选接驳方式，设计高铁客运枢纽接驳方式选择行为的影响因素集合；S2：调研高铁客运枢纽接驳方式选择偏好数据；S3：基于随机参数logit模型，建立高铁客运枢纽接驳方式选择偏好的显著性分析框架；S4：基于潜在类别条件logit模型，建立高铁客运枢纽接驳方式选择偏好的异质性分析框架；S5：基于Apriori算法建立高铁客运枢纽接驳方式选择偏好的关联性分析框架，确定个人社会经济属性与假设出行情景之间的交互作用对接驳方式选择的影响。本发明可确定高铁客运枢纽内乘客接驳方式选择行为的异质性和关联性。

主权项：1.一种基于混合方法的高铁客运枢纽接驳方式选择行为分析方法，其特征在于，步骤如下：S1：确定高铁客运枢纽可选接驳方式，设计高铁客运枢纽接驳方式选择行为的影响因素集合；S2：调研高铁客运枢纽接驳方式选择偏好数据；S3：基于随机参数logit模型，建立高铁客运枢纽接驳方式选择偏好的显著性分析框架，确定高铁客运枢纽接驳方式选择的影响因素及不同方式的差异；S4：基于潜在类别条件logit模型，建立高铁客运枢纽接驳方式选择偏好的异质性分析框架，确定高铁客运枢纽接驳方式选择的类别划分及不同类别的差异；S5：基于Apriori算法，建立高铁客运枢纽接驳方式选择偏好的关联性分析框架，确定乘客个人社会经济属性与乘客假设出行情景之间的交互作用对乘客接驳方式选择的影响；所述S1中包括：S11：确定高铁客运枢纽可选接驳方式，包括地铁、公交车、网约车、出租车、私家车；S12：设计高铁客运枢纽接驳方式选择行为的影响因素集合，包括个人社会经济属性、乘客枢纽出行属性、乘客出行情景属性、假设出行情景属性；其中，所述个人社会经济属性包括年龄、性别、职业、学历、个人年收入、户籍所在地、长期居住所在地以及小汽车拥有情况；其中，所述年龄包括35岁以下和35以上，分别赋值0和1；所述性别包括男和女，分别赋值0和1；所述职业包括有固定工作和无固定工作，分别赋值0和1；所述学历包括本科及以下和本科以上，分别赋值0和1；所述个人年收入包括15万元以下和15万元以上，分别赋值0和1；所述户籍所在地包括高铁客运枢纽所在城市和其他，分别赋值0和1；所述长期居住所在地包括高铁客运枢纽所在城市和其他，分别赋值0和1；所述小汽车拥有情况包括在高铁客运枢纽所在城市拥有小汽车和其他，分别赋值0和1；其中，所述乘客枢纽出行属性包括乘坐高铁的时长、到达高铁客运枢纽是否为节假日、到高铁客运枢纽所在城市的目的、出站后目的地与高铁客运枢纽的距离、出行费用的支付方式；其中，所述乘坐高铁的时长包括8h以下和8h以上，分别赋值0和1；到达高铁客运枢纽是否为节假日包括否和是，分别赋值0和1；到高铁客运枢纽所在城市的目的包括非旅游和旅游；所述出站后目的地与高铁客运枢纽的距离包括10km以下和10km以上，分别赋值0和1；出行费用的支付方式包括自费和报销，分别赋值0和1；其中，所述乘客出行情景属性包括出站时是否有紧急情况、出站时是否携带大件行李、出站时是否独自出行、出站时是否与老人或小孩同行、选择交通工具时是否会考虑疫情影响；其中，所述出站时是否有紧急情况包括否和是，分别赋值0和1；所述出站时是否携带大件行李包括否和是，分别赋值0和1；所述出站时是否独自出行包括否和是，分别赋值0和1；所述出站时是否与老人或小孩同行包括否和是，分别赋值0和1；出站时是否有身体不适包括否和是，分别赋值0和1；所述选择交通工具时是否会考虑疫情影响包括否和是，分别赋值0和1；以上所赋数值无实际大小意义，均表示为名义变量代码；其中，所述假设出行情景属性，将常见的出行外界环境与个体出行特征进行交叉组合，形成多个假设出行情景，获取乘客在每个出行情景下高铁客运枢纽接驳方式的选择结果；其中，所述出行外界环境包括恶劣天气、早晚高峰、地铁停止运营、目的地离高铁客运枢纽较近即10km、目的地离高铁客运枢纽较远即10km、周末或节假日、疫情较为严重；所述个体出行特征包括轻装独自出行、有同行人员、同行人员为老人或小孩、身体不适、携带大件行李；所述交叉组合形成的假设出行情景包括7个出行外界环境与5个个体出行特征交叉组合形成的35个假设出行情景；所述S2中包括：S21：设计高铁客运枢纽接驳方式选择偏好的调查问卷；所述高铁客运枢纽接驳方式选择偏好的调查问卷包括个人属性调查、RP行为调查和SP意向调查；所述个人属性调查是针对S12所述个人社会经济属性的调查；所述RP行为调查是针对乘客最近一次在高铁客运枢纽出站后离开的相关调查，包括S11所述高铁客运枢纽可选接驳方式的选择、S12所述乘客枢纽出行属性和乘客出行情景属性的调查；所述SP意向调查是针对乘客面临假设出行情景进行高铁客运枢纽可选接驳方式的选择，包括S12所述35个假设出行情景；S22：通过问卷进行高铁客运枢纽接驳方式选择偏好调查，可选的问卷调查数量不少于1000份；所述S3中包括：S31：建立接驳方式独立分析层，基于随机参数logit模型分别建立地铁、公交车、出租车、网约车和私家车的接驳方式选择模型；建立类似方式合并分析层，将地铁和公交车合并为“线路型交通方式”，将出租车和网约车合并为“按需型交通方式”进行分析，基于随机参数logit模型分别建立线路型交通方式、需求型交通方式的选择模型；S32：发现接驳方式独立分析层、类似方式合并分析层中影响乘客选择或者不选择某个接驳方式的影响因素；所述S4中包括：S41：建立包含指标变量与协变量的潜在类别条件logit模型，确定最佳分类数量及统计分析，确定协变量系数；S42：确定个人社会经济属性对乘客所属类别的影响；所述S5中包括：S51：建立包含前项与后项的关联规则Aprior算法，并分别计算每条规则的支持度、置信度、提升度；S52：依据支持度大小，进行强关联规则筛选。

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