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『簡體書』基于行为选择的交通需求管理——理论、方法演进与案例

書城自編碼: 3702686
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 杨飞 杨敏
國際書號(ISBN): 9787564379063
出版社: 西南交通大学出版社
出版日期: 2022-01-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开

售價:HK$ 47.5

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內容簡介:
《基于行为选择的交通需求管理:理论、方法演进与案例》包含交通需求管理的实践经验和案例总结、相关基础理论两大部分。分包括交通需求管理的概念、定义,以及常用的具体管理政策的功能描述和案例总结等定性介绍,并结合大型城市活动对交通需求管理的综合实践案例进行了分析;第二部分介绍了从调查问卷设计到模型推导和应用的定量分析方法,同时还将标定行为模型的常用软件工具使用方法进行了整理,便于读者阅读。
  《基于行为选择的交通需求管理:理论、方法演进与案例》还结合国家提出的“新工科”教学改革理念,增加了大数据、信息化技术等前沿研究理念对行为模型的发展趋势并进行了展望,例如融合多源大数据的出行选择行为模型精度校核、基于手机信令数据的潜在类别混合选择模型构建等,在基础专业知识学习过程中融合前沿研究的启发思考。
目錄
第1章 绪论
1.1 交通需求管理的定义
1.2 交通需求管理的基本原理
1.3 交通需求管理的内涵
1.4 本书框架和主要内容
第2章 国内外交通需求管理政策发展概述
2.1 国外交通需求管理政策经验概述
2.2 国内交通需求管理实践综述
参考文献
第3章 交通需求管理的相关理论和研究
3.1 交通供需平衡理论
3.2 离散选择模型
3.3 拥挤定价理论
参考文献
第4章 交通需求管理政策典型措施与实施效果
4.1 限制小汽车交通需求
4.2 提高公共交通需求
4.3 调整城市结构和土地利用布局
参考文献
第5章 我国大型活动交通需求管理案例分析
5.1 北京奥运会交通需求管理
5.2 广州亚运会交通需求管理
5.3 上海世博会交通需求管理
参考文献
第6章 离散选择模型的理论基础
6.1 效用理论
6.2 效用函数
6.3 离散选择模型
6.4 离散选择模型相关数学统计知识
6.5 假设检验
参考文献
第7章 调查问卷设计
7.1 SP与RP数据的优缺点
7.2 SP调查问卷设计步骤
7.3 调查问卷的设计方法
7.4 样本抽样
7.5 SP与RP数据融合
参考文献
第8章 模型标定与结果解释
8.1 NLogit软件
8.2 数据格式
8.3 数据导人
8.4 NLogit参数标定命令
8.5 MNL模型结论解释
参考文献
第9章 离散选择模型应用与实践案例
9.1 技术路线
9.2 停车换乘选择行为离散选择模型的提出
9.3 停车换乘选择行为SP调查
9.4 模型的标定检验与结果解析
9.5 停车换乘选择行为模型的应用
9.6 模型的用途和局限性
內容試閱
交通需求管理作为治理和应对城市交通问题的重要管理手段,近几十年以来在国内外有广泛的实践并在多个城市取得了积极效果。随着我国城镇化持续快速发展,我国的城市交通问题日益复杂,尤其大城市和超大城市的交通治理越来越转向有赖于从需求源头角度寻求对策而非继续增加道路交通供应。编者结合近年来对于交通需求管理的实践总结和理论研究成果,系统化整理相关资料,编写了该教材,从而为交通工程专业人才培养提供支撑。本教材由西南交通大学交通运输与物流学院杨飞教授和东南大学交通学院杨敏教授联合编写,融合了两位学者在交通需求管理和交通行为、交通大数据研究领域中的重要成果。
  本教材包含交通需求管理的实践经验和案例总结、相关基础理论两大部分。部分包括交通需求管理的概念、定义,以及常用的具体管理政策的功能描述和案例总结等定性介绍,并结合大型城市活动对交通需求管理的综合实践案例进行了分析;第二部分介绍了从调查问卷设计到模型推导和应用的定量分析方法,同时还将标定行为模型的常用软件工具使用方法进行了整理,便于读者阅读。本教材还结合国家提出的“新工科”教学改革理念,增加了大数据、信息化技术等前沿研究理念对行为模型的发展趋势并进行了展望,例如融合多源大数据的出行选择行为模型精度校核、基于手机信令数据的潜在类别混合选择模型构建等,在基础专业知识学习过程中融合前沿研究的启发思考。
  本教材依托国家自然科学基金面上项目“区块链环境下基于新一代手机通信数据的交通出行分析可靠度评估研究”(项目编号:52072313)的相关研究成果进行总结整理。
  在教材的编写过程中,要感谢博士研究生陈林、黄奕慧、侯宗廷、周建尧以及硕士研究生杨安国、段冉冉、马赛、张楚良、宋思扬、刘伟勋、徐鑫榆、刘姜、谢思源等同学的辛勤付出。
  由于作者专业视野和学术水平有限,本书中难免有错漏和不足之处,敬请读者批评指正。本书适用于交通工程、城乡规划、智慧交通等相关专业的高年级本科生和研究生参考。

 

 

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