MNL模型历史城区居民活动-出行链特征及影响因素分析(3)
（2）活动模式特征研究
活动模式研究方面，国外学者选取不同的地区和城市，分析了活动模式特征。Bowman(2000)利用Logit模型对于出行者的活动模式、常用活动出行链和非常用出行链进行分析，研究活动模式行为[8]。Chandra R．Bhat(2000)基于工作者和非工作者有差异的活动特征，分别建立了活动出行模式分析模型[9]。Arun R.Kuppam使用结构方程式模型研究个体的个体属性和出行者的活动模式，并剖析了出行生成与出行链之间的关系[10]。
（3）活动目的地选择模型研究
活动目的地选择模型研究方面，国外研究者对目的地的选择的行为理论、目的地的选择模型结构及模型的参数标定方法进行了研究和探讨，并且结合具体实例对目的地选择和方式选择模型进行了研究。Daniel McFadden（1977）探讨如何将经济选择行为理论转变为适合于交通建模的具体形式[11]。Moshe Ben-Akiva（1985）列举了用Logit模型交互研究目的地选择和方式选择模型[13]。Ryuichi Kitamura（1998）用多项Logit模型研究了活动时段、目的地以及持续时耗三个因素对交通出行链选择影响。John L.Bowman（2000）的文章中提出了同时估计目的地选择和方式选择多项Logit模型[14]。Lee-Fang Chow研究收入对于目的地选择的影响，其分高、中、低三个级别分别建立了美国西部沿海州的三个地区的目的地选择模型[16]。
1.2.2 国内研究现状
国内在这方面的研究分析起步的较晚，近年来我国的研究主要是结合我国城市的具体特征，分析合适我国情况的活动出行链特征，探究我国的交通需求预测方法。
（1）活动-出行链特征研究
活动-出行链特征研究方面，柴彦威分析工作出行者的出行时空特征，他基于我国三个重要城市的数据作了具体分析[17]。邵昀泓分析了不同人群对于不同活动类型的分布特征，他以我国北方某省会的调查数据对比分析了三类人群（通勤工作者、非通勤工作者和学生）的四类活动（工作出行活动、文持出行活动、休闲出行活动和居家活动）[18]。褚浩然以我国首都的居民出行调查为基础数据，以出行链个数、长度、平均长度和换乘次数等指标对比分析不同居民出行链特征[19]。
（2）活动模式特征研究
活动模式特征研究方面，丁威基于我国南方某沿海城市的城市居民的工作出行数据，以是否工作作为划分标准，分析通勤活动中不同人群的出行特征，建立了九种通勤出行链结构模式[20]。柴彦威结合我国三个重要城市的数据分析得出了了通勤链模式[17]。李民等将活动模式定义分为一阶、二阶、中间驻停、工作子往返四类形式，并使用Logit回归法对这几类活动模型进行标定[21][22][23][24]。邵昀泓以职业和年龄作为划分基础，按照不同职业和年龄的人群的出行特征，分析其活动出行模式的特征，并用Monte Carlo method模拟居民个体的活动模式[18]。杨敏利用建模分析了通勤工作者选择单一出行链和复杂出行链的不同情况[25]。
（3）活动目的地选择模型研究
对于目的地选择模型研究，万涛对以工作为目的的出行和以娱乐为目的的出行进行了研究，对这两类出行的活动目的地进行了初步探讨，分析其目的地选择的影响因素，还从目的地选择行为角度对模型进行了解释和讨论[26]。
1.2.3 国内外研究现状评述
1.3 研究目标
鉴于国内外相关研究成果都没有结合我国具体历史城区的特征，本文基于历史城区，剖析活动出行的生成机理，通过活动、出行链、个人属性、家庭属性、出行属性、城市空间与土地利用之间相关关系对活动-出行链特征进行分析。在居民出行行为分析中，对出行行为进行分类研究，按照区内、区外出行两类情况具体分析。对于历史城区居民活动出行链影响因素的研究过程，采用非集计模型，利用相关软件分析居民活动出行链影响因素。本文期望通过历史城区活动-出行链的分析，为制定科学而有效的交通政策提供支撑，引导合理的交通规划，为历史城区的交通规划和改善提供理论基础。
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