基于活动链的出行生成模型及参数敏感性分析的中期报告.docx

基于活动链的出行生成模型及参数敏感性分析的中期报告 中期报告：基于活动链的出行生成模型及参数敏感性分析 第一部分：研究背景和意义 出行行为生成模型是交通规划和交通管理等领域的重要研究内容。传统的出行模型往往是基于个体的交通需求和交通成本等因素进行建模，但对于多样化、个性化的出行行为和已有出行行为的动态变化，现有模型难以完全满足。因此，如何将出行行为的个性化和动态变化因素融入到模型中，是当前研究的热点和难点。 基于活动链的出行生成模型是解决以上问题的一种有效方法。该模型将出行行为视为一系列的活动，而不是单一的出行目的地，更能反映出个体的出行行为随着时间变化的个性化特征。同时，该模型能够将不同活动之间的相互影响和约束因素交叉引入模型中，更加准确地反映出出行行为的复杂性和多样性。 因此，本研究旨在基于活动链的出行生成模型，探究出行行为的个性化和动态变化因素对出行规律和出行选择的影响，分析模型的参数敏感性，提高出行模型的预测准确性和适用性。 第二部分：研究内容和方法 本研究首先通过问卷调查和出行日志调查获得样本的个人和家庭特征，以及出行行为的时间、空间、目的等信息。然后，将出行行为划分为不同的活动，建立基于活动链的出行生成模型，并根据样本数据进行模型参数估计和模型评估。 接着，采用场景分析方法，分别考虑模型参数的不同取值范围对出行规律和出行选择的影响。通过对比不同场景下的出行预测结果，分析模型参数的敏感度和筛选出影响最大的关键因素。 第三部分：研究进展和初步成果 本研究目前已完成问卷调查和出行日志调查，并将样本数据进行了初步的清洗和统计分析。基于样本数据，初步建立了基于活动链的出行生成模型，并利用Maximum Likelihood Estimation (MLE)方法对模型参数进行估计。同时，通过Comparative Fit Index (CFI)、Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)等指标进行模型评估，初步验证了模型的准确性和适用性。 接下来，我们将依据场景分析的思路，分别讨论模型参数的敏感性和影响因素，并且进一步优化和完善模型。 第四部分：未来工作计划 （1）进一步分析和优化基于活动链的出行生成模型，提高模型的预测准确性和适用性。 （2）进行场景分析，分析不同因素对出行规律和出行选择的影响，筛选出影响最大的关键因素。 （3）与传统模型进行对比分析，并提出改进建议和应用前景。 （4）完成研究报告和发表相关学术论文，探究出行行为生成模型的新思路和新方法。 第五部分：总结和展望 本研究旨在探究基于活动链的出行生成模型及参数敏感性分析，在当前出行行为个性化和动态变化的背景下，提高出行模型的预测准确性和适用性，对交通规划和交通管理等领域具有一定的参考价值。未来，我们将继续完善研究内容和方法，在出行行为建模领域取得更多创新性成果。