基于感知重要度的交通出行意向行为数据分析方法技术

基于感知重要度的交通出行意向行为数据分析方法，属于城市交通行为调查及分析领域，包括以下步骤：考虑到多因素多水平意向组合对调查数据可靠性带来的影响，采用正交实验设计方法并结合判断，创建多组两因素多水平组合假设方案。被调查者首先从多因素中选择对其出行选择影响最为重要的2个因素，然后软件从多组两因素多水平假设组合方案中提取这两个重要感知因素的假设组合方案，被调查者根据每个假设水平组合条件做出意向选择。本发明专利技术可以得到出行者在假设的复杂交通条件下的出行行为和选择意向数据，提高了多因素假设交通条件下意向调查数据的可靠性和模型的精度，可以为出行行为调查方法改进和交通政策的制定提供参考借鉴。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于感知重要度的交通出行意向行为数据分析方法，属于城市交通行为调查及分析领域，可以用来快速获得出行者在假设的复杂交通条件下的出行行为和选择意向数据，提高了基于意向调查数据的出行行为建模精度，可以为出行行为调查方法改进和交通政策的制定提供参考借鉴。
技术介绍
出行者是交通系统的重要组成部分，分析出行者的出行行为特征和规律是进行交通规划、交通管理、交通政策制定的前提，交通调查是获得交通行为数据的主要方法，其中，交通出行意向调查则是获得出行者在假设的交通条件下的行为反应的重要工具，也是进行出行行为建模的主要数据获取方法。目前，国内外对于出行意向行为数据获取和分析的研究，主要是采用意向调查的方法设计调查问卷，以获得个人出行行为和意向数据，进而基于随机效用理论，建立非集计模型分析个人信息、出行信息、政策调控因素等对出行选择意向的影响关系和影响程度。意向调查方法一般是选择出行行为及调控的主要影响因素，通过设置因素的变化水平，进而利用正交实验设计方法，得到多因素多水平组合意向调查设计表。但是影响出行者出行行为的因素往往较多，如果在意向设计中选择的因素过多，其因素水平组合数量较大，会增加被调查者的负担，从而影响调查数据的可靠性，所以一般会选择2-3个重要影响因素，设置2-3个左右的因素水平，但是这样选择的因素过少，又不能反映其它因素对于意向选择结果的影响。而且出行者对于同一出行环境条件下的因素的感知各不相同，例如对于3分钟的公交等车时间的感知长短，每个人可能都不一样，而在出行行为建模中往往只考虑因素实际指标的大小，没有考虑出行者对因素感知差异性的影响。因此，改进多因素复杂交通出行条件下的意向调查数据获取和分析建模方法，对于出行者行为和意向数据的有效获取十分必要，也对出行行为分析有一定的帮助。
技术实现思路
基于以上分析，本专利技术提出了基于感知重要度的交通出行意向行为数据分析方法，以多因素假设交通运行条件下的出行者出行行为反应为对象，提出了基于感知重要影响因素的调查数据分析方法，可以为交通行为分析提供方法借鉴。本专利技术从多因素假设交通条件下的出行行为分析角度出发，为提高意向调查数据的可靠性和模型的精度，考虑到每个出行者关注的主要因素不同，因此，调查设计是基于出行者感知(或关注)的重要因素来创建因素组合情境假设，并将调查内容通过编程软件发布到iPad上，实现了一些用纸面问卷无法实现的问题的数据收集，被调查者通过对手持iPad的电子问卷的操作就可以快速完成调查。所获得的数据采用非集计模型进行建模，提出了感知距离的概念和计算方法，进而分析影响因素与意向选择行为的关系。本专利技术的特点是实现了基于感知因素重要度的出行者意向行为数据的自动获取，减少了问卷调查所需的大量人力、物力、时间的投入，而且样本回收率高，有效样本量大。同时基于该调查数据所建立的模型精度更高。因而，可以作为交通出行行为数据获取的有效的辅助工具，同时对于基于效用最大化的行为分析模型理论体系的完善具有一定的参考价值。本专利技术的技术思路特征为：1、基于感知重要度的出行行为意向调查设计2、界面设计和基于iPad的发布实施3、基于感知距离的意向行为数据建模方法为实现上述目的，本专利技术采用如下步骤：(1)基于感知重要度的出行行为意向调查设计确定出行行为研究的出行对象群体，对其进行预调查，初步掌握该类出行者的出行行为特征和影响其出行选择的重要因素，针对出行者对这些因素的现状情况的感知程度进行调查设计，因素感知程度选项一般根据调查内容确定，比如对出行者对现状自行车骑行环境的感知，问题选项设置可以为差、一般、较好。选择重要的4-6个因素进行意向调查设计，因素两两组合，得到多组两因素组合，给定因素变化的假设水平，假设水平设置为相对于现状条件感知程度水平的改变量，比如增加1倍、减少50％等，采用正交实验设计方法并结合主观判断，排除不合适的意向组合问题，得到多组两因素多水平假设组合方案。每个被调查者只回答自己认为对出行选择最为重要的前2个因素的组合意向问题，减少了被调查者的负担，提高了调查数据的精度。(2)界面设计和基于iPad的发布实施为实现调查数据的自动化高效率采集，使用Swift作为开发语言，XCODE6.0作为开发平台，将上面的调查内容进行编程，界面设计力求简洁、清晰，每页问题数量适中，其中每一组两因素多水平组合问题单独设置为一个界面。被调查者可以通过触选方式做出选择，被选择的选项文字将由黑色变为红色并在旁边出现“√”表示选中，被调查者也可以通过触选其他选项来改变原选择。也可通过设置滑动按钮的方式进行选择，向右滑动按钮，同时出现“√”符号表示选中，也可以滑回按钮取消选择。每个界面下方设置“前一页”“后一页”按钮实现页面转换功能，并设置“保存”“清空”“回传”按钮实现数据的保存、清除和上传功能。将以上设计程序发布到iPad上，选定调查对象，通过手持iPad终端进行调查，每调查完一个样本，点击界面下方的“保存”按钮，保存成功后点击“清空”选项清除本次调查内容，继续做下一个调查，所有调查数据均保存到指定的数据文件中。采集多个样本数据后，通过“回传”按钮，设置好邮箱可以批量导出所有数据，软件自动记录意向调查做出选择的时间。调查实施过程中，被调查者根据界面显示的问题和选项作出选择。其中，基于最重要的2因素的意向调查实施方法是被调查者首先从多因素中先选择自己认为对其出行选择影响最为重要的2个因素，然后软件自动从多组预存的两因素多水平假设组合方案中提取这两个重要因素的假设组合方案，被调查者对该组假设组合问题做出意向选择。(3)基于感知距离的意向行为数据建模方法根据回收导出的调查数据，对问题选项及因素变化水平进行赋值量化。由于不同出行者对现状交通条件下的因素感知也不尽相同，即感知参考点存在差异性。所以在意向调查中，面对同样的两因素多水平假设组合方案，即选择情景时，由于每个人感知参考点不同，每个人的理解也不同。这里定义感知距离作为衡量个体对现状交通条件因素的感知水平与假设组合方案因素水平之间的心理差距。感知距离通过多维属性的欧式空间距离进行计算，公式如下： d n = s q r t ( Σ q = 1 m ( a 本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于感知重要度的交通出行意向行为数据分析方法，其特征在于：所述计算方法包括以下步骤：步骤一：基于感知重要度的出行行为意向调查设计步骤二：界面设计和基于iPad的发布实施步骤三：基于感知距离的意向行为数据建模。

【技术特征摘要】
1.基于感知重要度的交通出行意向行为数据分析方法，其特征在于：所述计算方法包括以下步骤：步骤一：基于感知重要度的出行行为意向调查设计步骤二：界面设计和基于iPad的发布实施步骤三：基于感知距离的意向行为数据建模。2.根据权利要求1所述的基于感知重要度的交通出行意向行为数据分析方法，其特征在于：所述步骤一内容如下：确定出行行为研究的出行对象群体，对其进行预调查，初步掌握该类出行者的出行行为特征和影响其出行选择的重要因素，针对出行者对这些因素的现状情况的感知程度进行调查设计，因素感知程度选项根据调查内容确定，选择重要的4-6个因素进行意向调查设计，因素两两组合，得到多组两因素组合，给定因素变化的假设水平，假设水平设置为相对于现状条件感知程度水平的改变量，采用正交实验设计方法并结合主观判断，排除不合适的意向组合问题，得到多组两因素多水平假设组合方案；每个被调查者只回答自己认为对出行选择最为重要的前2个因素的组合意向问题。3.根据权利要求1所述的基于感知重要度的交通出行意向行为数据分析方法，其特征在于：所述步骤二内容如下：为实现调查数据的自动化高效率采集，使用Swift作为开发语言，XCODE6.0作为开发平台，将上面的调查内容进行编程，界面设计力求简洁、清晰，每页问题数量适中，其中每一组两因素多水平组合问题单独设置为一个界面。被调查者可以通过触选方式做出选择，被选择的选项文字将由黑色变为红色并在旁边出现“√”表示选中，被调查者也可以通过触选其他选项来改变原选择。也可通过设置滑动按钮的方式进行选择，向右滑动按钮，同时出现“√”符号表示选中，也可以滑回按钮取消选择。每个界面下方设置“前一页”“后一页”按钮实现页面转换功能，并设置“保存”“清空”“回传”按钮实现数据的保存、清除和上传功能。将以上设计程序发布到iPad上，选定调查对象，通过手持iPad终端进行调查，每调查完一个样本，点击界面下方的“保存”按钮，保存成功后点击“清空”选项清除本次调查内容，继续做下一个调查，所有调查数据均保存到指定的数据文件中。采集 多个样本数据后，通...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦焕美，关宏志，高建强，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11