19、基于多因素分析的驾驶员路线选择行为二元概率模型及油藏模拟加速研究

基于多因素分析的驾驶员路线选择行为二元概率模型及油藏模拟加速研究

一、驾驶员路线选择行为研究

（一）研究背景

近年来，交通拥堵成为日常新闻中常见的话题。随着经济的快速发展，人们对出行的流动性需求增加，而城市建设新道路和拓宽道路面临困难，因此先进的出行信息系统（ATIS）对于缓解交通拥堵、提高出行效率至关重要。可变信息标志（VMS）作为常见的 ATIS 之一，能为驾驶员提供实时交通信息，帮助他们做出更明智的出行决策。然而，VMS 的实施效果在很大程度上取决于驾驶员的响应，所以了解影响驾驶员路线选择行为的因素非常重要。

（二）陈述偏好调查

为了研究驾驶员对 VMS 的响应，采用了陈述偏好（SP）方法进行在线调查。该调查向 1000 名中国驾驶员随机发放了包含 22 个问题的问卷，旨在收集以下信息：
1. 驾驶员的人口统计学特征；
2. 对动态出行信息的认知；
3. 在 VMS 提供动态出行信息下的驾驶员行为。

通过调查，确定了 17 个潜在影响因素，包括城市类型（x1）、地区（x2）、性别（x3）、年龄（x4）、婚姻状况（x5）、学历（x6）、职业（x7）、是否为全职工作者（x8）、月收入（x9）、当前路线的拥挤程度（x10）、当前路线的车辆排队长度（x11）、当前路线的延误率（x12）、对替代路线的了解（x13）、替代路线的长度比（x14）、替代路线的拥挤程度（x15）、预期节省的旅行时间比（x16）和动态出行信息的质量（x17）。最终收到 540 份完整问卷，其中 490 份有效。超过 50%的受访者对 VMS 有一定了解。受访者的人口统计学特征如下表所示：