小汽车通勤者出发时刻选择：基于生存分析的Weibull模型

"基于生存分析的小汽车通勤者出发时刻研究 (2013年) - 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 尚山山, 钱大琳" 本文深入探讨了通勤者上班出发时刻选择的行为，采用生存分析中的加速失效时间模型(AFT模型)，特别是Weibull分布作为基础，来研究这一问题。生存分析通常用于医学研究，但在交通工程领域也被广泛应用于理解事件发生的时机，如交通冲突或出行行为。在此研究中，作者针对小汽车通勤者进行了实证分析，利用调查数据构建模型。 作者指出，通勤者的出发时刻选择受多种因素影响，包括性别、年龄、家庭收入、工作单位的上班时间以及出行距离。这些因素如何影响通勤者的决策，可以通过AFT模型得到量化。例如，男性和女性可能有不同的出发习惯，年龄较大的通勤者可能更倾向于提前出发以避免高峰期，而家庭收入较高的个体可能更倾向于选择舒适的出行时间。此外，上班时间固定的人可能会更早出发，而出行距离较远的通勤者可能也需要更早出发以确保准时到达。 Weibull AFT模型的优势在于能够处理连续的时间变量，这比传统的Logit模型更为精确，Logit模型通常将时间划分为离散的时段。通过Weibull分布，模型可以捕捉到出发时刻选择的连续性和分布特征。同时，它解决了Cox比例风险模型的局限性，后者无法直接预测具体的出发时刻，只能估计在某一时刻出发的概率。 研究结果显示，模型的预测误差主要集中在10分钟以内，这表明模型具有较高的适用性和准确性。这对于交通管理和规划来说至关重要，因为准确预测早高峰时段的通勤流量可以帮助制定有效的交通管理策略，如错峰上下班制度、拥堵收费政策等，以减轻城市交通压力。 这项研究提供了一种新的方法来理解和预测通勤者出发时刻的选择行为，对于优化城市交通系统的运行和规划有着积极的指导作用。未来的研究可以进一步扩展模型，考虑更多的影响因素，如天气、交通状况、个人习惯等，以提高预测的精确度并为交通政策制定提供更为全面的依据。