针对航班延误后旅客的出行选择不同的问题,对不同群体旅客特征进行研究,识别航班延误下出行方式选择的影响因素,提高旅客选择行为的可预测性.利用潜在类别模型(Latent Class Model,LCM)将旅客划分为经济效率型(40%),注重体验型(6%),经...针对航班延误后旅客的出行选择不同的问题,对不同群体旅客特征进行研究,识别航班延误下出行方式选择的影响因素,提高旅客选择行为的可预测性.利用潜在类别模型(Latent Class Model,LCM)将旅客划分为经济效率型(40%),注重体验型(6%),经济舒适型(43%)和全面衡量型(11%),其对交通方式快速性、经济性、舒适性和便捷性的偏好具有差异.利用多元Logistic回归筛选对类别划分产生影响的属性.结果表明:旅客个人属性中性别和收入对分类影响显著;同时出行距离、出发时刻、是否有随行人员、航班延误时长、收到航班延误信息时刻、航班延误规模、是否有服务补救措施和出行时间约束8个出行活动特征属性对不同类别的旅客出行影响程度不同;两类属性多种因素相互交错、共同作用对旅客选择行为产生影响.展开更多
文摘针对航班延误后旅客的出行选择不同的问题,对不同群体旅客特征进行研究,识别航班延误下出行方式选择的影响因素,提高旅客选择行为的可预测性.利用潜在类别模型(Latent Class Model,LCM)将旅客划分为经济效率型(40%),注重体验型(6%),经济舒适型(43%)和全面衡量型(11%),其对交通方式快速性、经济性、舒适性和便捷性的偏好具有差异.利用多元Logistic回归筛选对类别划分产生影响的属性.结果表明:旅客个人属性中性别和收入对分类影响显著;同时出行距离、出发时刻、是否有随行人员、航班延误时长、收到航班延误信息时刻、航班延误规模、是否有服务补救措施和出行时间约束8个出行活动特征属性对不同类别的旅客出行影响程度不同;两类属性多种因素相互交错、共同作用对旅客选择行为产生影响.
