旅行模式及其影响因素的灰色关联分析外文翻译资料

 2022-11-18 15:02:39

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旅行模式及其影响因素的灰色关联分析

Shanshan Fanga, Xinsheng Yaoa,b,*, Junqi Zhanga, Meng Hana

摘 要:

根据旅行者多样化的出行需求和日益复杂的出行方式选择,本文在对出行方式相关属性进行调查的基础上,结合具有影响力的指标计算,提出了出行方式及其影响因素的灰色关联模型和相关分析。 案例分析表明,不同出行方式与影响因素的相关性略有不同:交通运输行业的人员对出行方式的选择影响最大,而交通,仓储和邮政行业的交通事故总数和社会固定资产投资总量影响最小。

  1. 引言

随着经济持续快速发展,中国的人口增加和旅客人数激增,这些旅行者的出行需求显著增加。 另外,

由于交通运输业蓬勃发展,旅游经济,舒适程度和速度明显改善,中国旅游需求多元化,旅游方式选择日趋

复杂。 因此,分析影响因素并预测出行方式的选择非常重要。

国内研究人员对中国居民选择出行方式进行了大量研究。宋杰研究员在“城市居民出行分流预测方法研究”论文中,利用MATLAB中的概率神经网络工具箱(NNT)建立城市居民出行方式选择预测模型,以长春住宅旅游调查数据为例,预测未来7年所有出行方式的占有率[1]。朱顺英等人在“具有模糊属性变量的旅行模式的预测Logit模型”论文中,利用分解模型和模糊数学理论,通过选择城市居民的出行行为,构建具有模糊属性变量的旅行模式预测Logit模型为研究对象,以旅行时间和成本为影响因素;并且在不同的旅行时间模糊化参数的条件下,根据旅行时间确定旅行者选择的旅行模式[2]

研究旅行方式选择的方法有很多,但对旅行方式选择的影响因素研究较少。本文将灰色理论中的灰色关联分析作为研究方法。 灰色关联分析方法弥补了数理统计中的缺陷,结合其对样本量有序,动态特征的要求较低,从多种因素中提取出影响旅行方式最重要的因素。 研究出行方式的选择将是今后国家交通网络规划的有力指导。

2. 旅游方式

居民出行受各种因素影响,不同的出行需求导致不同的出行方式选择。 在总行程量保持不变的情况下,选择不同的出行方式对交通系统有不同的要求。 每种旅行模式都有其特点和适用范围[3]。 中国地域辽阔,旅游流量大,旅客选择公交,火车,飞机和船舶为主要出行方式,其特点和优缺点见表1。

表1.旅行模式的特点和优点和缺点

Travel modes Features Advantages Disadvantages

Bus Travelling speed of 30-60km/h, high passenger capacity, suitable for short-distance trips

Train Travelling speed of 120-300km/h, high passenger capacity, suitable for medium- and- long distance trips

Airplane Travelling speed of more than 850km/h, suitable for long-distance trips

Ship Travelling speed of about 50km/h, high passenger capacity, suitable for short-distance trips

High passenger capacity, low energy consumption per capita and pollution, good travel accessibility

Low price, good travel accessibility, and convenient service

Good travel accessibility, high maneuverability, large safety coefficient, high comfort level

High passenger capacity and inexpensive price

Uncertain service time and arrival time, low comfort level, and small safety coefficient

Low flexibility, moderate comfort level, poor environmental atmosphere

High price, with lots of service uncertainties

Moderate comfort level, restricted air routes

3. 旅行模式及其影响因素的灰色关联分析

在灰色关联分析系统中,分析主要因素与子因素之间的关系水平,以确定导致系统发展的主要和次要因素[4,5]。在本文中,上述四种旅行方式的客流量,如公路客运量(104人),铁路客运量(104人次),航空客运量(104人次)和水路客运量(104人次) ,被用作参考阵列,即主阵列,其分别用X01, X02, X03 and X04表示。

影响选择出行方式的因素有很多,在影响因素的研究中,一般以家庭属性,社会属性和安全因素为首要考虑因素[6-8]。家庭属性包括家庭总收入,家庭现金支出,家庭消费水平等;社会属性包括社会资产投资,交通发展趋势等;而安全因素包括旅行中潜在的安全隐患等。因此根据旅游特征属性,本文选取8个指标作为影响因子阵列(即子阵列,分别是 X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 and X8),包括家庭消费水平(元),人均可支配收入(元),平均旅客运输距离(km),交通事故总数(个),家庭交通和通讯消费人均现金成本(元),交通运输业人员(104),交通、仓储和邮政业全社会固定资产投资(108元),交通运输类消费价格指数(上年= 100)。根据“中国统计年鉴”[9]的统计数据,2005〜2014年各项指标值均列于表2。

表2.旅行模式的特征数组和影响因子数组

Year

X01

X02

X03

X04

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

2005

1697381

115583

13827

20227

5771

10493

94.57

450254

568.16

392.2663

9614.03

101.5

2006

1860487

125656

15967.8

22047

6416

11759

94.84

378781

669.4

386.515

12138.1

103.2

2007

2050680

135670

18576.2

22835

7572

13786

96.93

327209

800.6

392.411

14154

100.8

2008

2682114

144452

19251.1

20334

8707

15781

80.88

265204

856.83

394.937

17024.4

102.2

2009

2779081

150798

23051.6

22314

9514

17175

83.43

238351

1021.53

416.238

24974.7

98.6

2010

3052738

167609

26769.1

22392

10919

19109.4

85.32

219521

1221.63

408.996

30074.5

101.7

2011

3286220

186226

29316.7

24556

13134

21810

87.87

210812

1368.71

424.715

28291.7

102.6

2012

3557010

189337

31936.1

25752

14699

24565

87.76

204196

1600.48

539.454

31444.9

101.2

2013

1853463

210597

35396.6

23535

16190

26955.1

129.87

198394

1838.83

658.033

36790.1

100.2

2014

1908198

235704

3

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