【摘 要】
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为研究城市轨道交通诱导信息对乘客的影响，考虑信息提供时间、方式、更新频率及其与路径属性之间的交互关系，提出融合诱导信息的城市轨道交通乘客路径选择行为决策框架。考虑乘客在决策时表现出遵循混合决策规则的倾向差异和不同属性感知差异，建立了改进的混合效用-后悔模型。将路径属性与诱导信息同时纳入调研情景设计，基于调研结果标定模型中关键参数，结果表明基于混合决策规则的模型拟合效果最高（调整优度比达0.396）
【机 构】
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北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（71871012）； 北京市自然科学基金（9212014）；
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为研究城市轨道交通诱导信息对乘客的影响，考虑信息提供时间、方式、更新频率及其与路径属性之间的交互关系，提出融合诱导信息的城市轨道交通乘客路径选择行为决策框架。考虑乘客在决策时表现出遵循混合决策规则的倾向差异和不同属性感知差异，建立了改进的混合效用-后悔模型。将路径属性与诱导信息同时纳入调研情景设计，基于调研结果标定模型中关键参数，结果表明基于混合决策规则的模型拟合效果最高（调整优度比达0.396）。进一步分析乘客对信息的偏好：相较于下载手机APP，乘客更喜欢社交媒体推送的形式接收诱导信息；引入信息推送频率时间价值，并对比得出女性、中老年、非通勤乘客更倾向于接受更高频率的诱导信息推送服务；分析各属性弹性值，表明诱导信息提供方式和更新频率应作为管理者的辅助手段，在特定场景下（如高峰拥堵、突发事故）诱导信息将会发挥更大的作用。研究揭示了诱导信息提供方式如何影响轨道交通乘客的路径决策机理，有助于设计更加精准和高效的诱导信息策略来辅助客流组织管理。
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