英文专业文献翻译

英文专业文献翻译题目:基于层次树状回归模型对中国大学生的出行频率与出行方式选择模式研究姓名:郝鹏程学院:工学院专业:交通运输班级:交运122学号:30212224指导教师:刘杨职称:副教授2016年1月18日南京农业大学教务处制1基于层次树状回归模型对中国大学生的出行频率与出行方式选择模式研究GuangjunZhana,XuedongYana,*,ShanjiangZhub,YunWangaaMOEKeyLaboratoryforUrbanTransportationComplexSystemsTheoryandTechnology,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,PRChinabGeorgeMasonUniversity,SidandRevaDewberryDepartmentofCivil,Environmental,andInfrastructureEngineering,4400UniversityDrive,MS6C1,Fairfax,VA22030,USA文章信息：文章历史：2014年10月17日公认2015年7月31日修订格式2015年9月14日认证2015年9月25日可从网络下载文章关键词：大学生；出行频率；选择模式；层次树状回归摘要：本文采用了非参数统计方法，树状层次回归（HTBR）模型，利用一个基于网络的出行调查收集的数据，来探究中国大学生的出行频率和出行方式选择模式。在此研究中，构建树状层次回归（HTBR）模型来预测学生的出行频率和出行选择模式进行归类。研究表明学生的年级班级，学校所在的城市，公交站点覆盖率（PTSCR），和家庭收入对学生出行频率的影响，并且出行的距离，自行车的所有权，学校所在的城市，公交站点覆盖率（PTSCR），学生的性别与学生的出行选择模式密切相关。研究结果揭示了在中国非计集水平的大学生的出行特征，并且提供了信息以更好地了解他们的出行行为。1引言中国的高等教育正在不断地成熟，变化与发展。根据中华人民共和国教育部的数据统计，在2012年，中国已经拥有超过2000所大学和学院，并且拥有超过2560万的全日制本科生与研究生，学生总数几乎中国总人口的2%。()。然而，中国高等教育资源空间分布严重失衡(Xue和Xue,2002)。具体而言，很多的大学和学院都集中于大城市，典型的例如被称为“中国主要三大教育中心”的北京，上海，南京。这些城市都具有蓬勃发展的经济，高度的人口密度和良好的交通服务，全部的这些因素都被证明对高等教育具有重要影响。(Taylor,2009;McCrayandBrais,2007;Kenyon,2011)。中国的大城市能提供更好的教育资源和就业机会这一观点是被广泛接受的，这会鼓励越来越多的学生涌入这些大城市来寻求更好地教育和就业机会。高等教育机构的集中度也都出现在特大城市。这一部分城市通常被称为“高等教育地区”。这些地区包括北京市的海淀区，上海市的杨浦区，南京市的鼓楼区，在这些区域中，大学校园在城市土地利用和交通运输发展中起到了重要的作用。在中国高等教育区域，大学校园是一个往往具有独特交通需求的特殊社区。一般来说，大学校园是这样一个独特的社区，不同的背景，不同的家庭收入，不2同的生活方式和态度的学生在一起生活，学习和娱乐（Balsas,2003）。大学学生的上课日程表都是间歇的，以此可以让学生们在几乎一整天的时间来参加各种活动（Limanond等2011）。在中国，大多数的大学生都没有固定收入，而是依靠他们的父母来支付教育费用和生活支出。为了减少中国大学生的住宿费用和便于校园管理，大学校园为住宿在学校的大学生提供了宿舍和食堂，并且政府来发放补贴来减少学生的生活费用。因此，大多数学生的学习，生活等日常活动都在大学校园内部发生。这种情况的结果是中国的大学校园具有很高的学生密度。具体而言，高密度集中的生活环境对不允许大学生使用私家车这一规定进行了严格的控制和管理，这一规定与一些国家和地区的情况完全不同，例如美国和欧洲等国家，这些国家更加注重学生的停车问题(Poinsatte和Toor,2001;Jessup等,1990)。对交通发展形势与出行需求的探索和认识是制定交通运输发展策略，政策和规划的基本的要求。一般来说，国家范围内或者城市范围内的出行调查通常是在许多城市（奥克兰，伦敦，悉尼，华盛顿等）或是许多国家（丹麦，德国，英国，美国等）内进行的来估量普通人群的出行行为。在中国具体来说，一些特大城市进行了城市范围内的出行调查，例如2009年的上海市第四次综合出行调查和2010年的北京市综合出行调查，旨在调查一般人群的出行行为和改善城市交通模式。然而，这些调查作为家庭出行调查的其中一类，最具有代表性的是中国大学生。首先，如上所述，学生的日常活动，包括学习，饮食和生活，都是主要在大学校园内进行的，这与像工作和购物的一般的家务活动是完全不同的。其次，大学代表的是一种更宜居，友好型可选择出行方式的生活环境，并且比其他的生活环境具有更大的密度，此外大学还提供混合型出行模式（Khattak等2011)。因此，大学生出行行为的探究可以揭示出校园环境与学生出行需求之间关系的最基本的，有价值的信息，这对区域出行需求模型的校准和发展交通运输政策是非常重要的。最近几年，许多中国的大学正在进行建设，或是正在规划建设新的校区以适应越来越多的学生。这些校园会成为附近巨大交通产生量/吸引量的中心。迫切需要更好地规划与协调，来减轻对当地路网的影响，并解决相关的安全问题。鉴于对这一领域缺乏相关文献，凭借经验为依据来对校园出行行为进行研究应急需提供一个更有力的指导，有助于未来的一些实验。为了填补这一方面有关的文献上的空白，我们对中国大学生进行了基于网络上的出行调查。值得注意的是，该研究所调查的重点是学生有校内到校外的出行的模式,而不是学生在校园内的各种活动(例如去上课,去食堂,回宿舍)或这是大学通勤的出行行为研究。前者对区域交通网络有显著的影响，并且在区域交通规划中应慎重考虑。该研究的目的是通过基于网络的交通调查，对中国三个典型的高等教育城市八所高校的校园出行需求特征进行考察。大学生的出行频率可以在很大程度上来反映校园交通的产生强度，这对于交通规划者在精确预测校园交通的发生来说至关重要。大学校园为中国大学生在给定条件下选择他们主导出行模式提供了三种可选择的出行方式：步行，骑自行车与公共交通。以前中国大学生都依赖于传统的绿色交通出行方式（非私家车），这会对提高校园地区的公共交通服务水平从而保留促进交通运输的可持续发展是十分重要的。具体来说，采用层次树状回归模型（HTBR）的理论，是以不同学生群体之间根据自己的年级，性别，家庭收入和是否拥有自行车的情况来研究出行频率差异和方式选择模式为特点的研究。鉴于以上内容，本实验研究旨在对于研究中国大学生由校内到校外的出行的行为提供一个更加容易的理解，并且对中国高校的交通规划与管理提出初步建议，来提高大学校园的整体交通服务水平。32文献综述2.1大学生出行行为调查文献综述大学生的出行行为和社会人口学特征与一般人群大不相同(Khattak等2011)。并且一些相关的研究已经对大学生出行行为与校园环境之间的关系进行了探究。在一些社区，大学校园往往是一个地区最大的交通发生源，在许多方面对邻近的社区产生了一定的影响，例如在停车，交通，服务等方面。（Balsas,2003)。日益增加的交通需求加剧了交通拥堵状况，停车场上土地资源的缺乏，这些情况促使一些研究者更多地关注于在高校环境中鼓励可持续发展的交通运输工作(Balsas,2003;Cole和Wright,2003;Toor和Havlick,2004;Shannon等2006)。虽然在大学环境中发展可持续化的交通活动只对一个小的地区和一小部分学生产生影响，而他们会对可持续化发展的社区产生重大的影响（Limanond等2011)。具体在中国，大学校园相对于社会环境是封闭的，校园的边界（围墙）使学校交通与本地的交通网络系统之间的联系分隔开来（Sun等2011)。然而很高的学生密度产生了巨大的交通量，而且大学校园只有三个或四个门控入口允许社会车辆进出校园，这对校园周边的邻近道路造成了沉重的交通压力，并对当地的交通运营和管理产生了一定的影响。因此，研究出行行为与校园环境特征/交通条件之间的关系是了解中国大学生交通需求的一个重要方向。最近几年，高校学生的交通运输状况日益受到重视。有几个来自不同国家的研究人员对大学生出行模式不同的方面进行了调查研究。在一个特殊设置的泰国乡村地区Limanond等(2011)确定了私家车的所有权是学生决策模型的一个最大因素。在一个以205名澳大利亚大学生为实验样本的研究Collins和Chambers(2005)，研究表明社会公共政策应注重个体的相关运输与注重环境理念的情况，以实现运输方式向公共交通运输的转变。然而在另一篇研究关于澳大利亚大学生通勤模式的文章中，Shannon等(2006)，得到这样的结论，出行时间是学生从汽车出行向自行车或步行出行方式转变的最大障碍。在波鸿鲁尔大学学生网上调查的基础上Klöckner和Friedrichsmeier(2011)证明了学生的出行模式决策是由情景因素（基础设施的有效性，交通情况的便利性，出行特征和出行成本）和心理因素（个人意图，个人信理念，个人特点与行为规范）共同决定的。从美国的角度看，Ro-drı́guez和Joo(2004)从使用的来自北卡罗来那大学教堂山的通勤调查的学生和工作人员所得到的数据来看，当地的地形与人行道的有效性与非机动车模式的吸引力显著相关。然而Delmelle和Delmelle(2012)的结果表明尤其在冬季，提供一个低成本的停车许可证的是发展短距离汽车通勤的推动者。在弗吉尼亚大学Wang等(2012)研究了大学生的出行行为旨在改善区域性出行需求模型，使用一个基于网络对老校区的学生进行调查，他们的结果表明，住在校内或在学校附近的学生更倾向于步行或自行车出行，而不太可能会选择开车，此外，在另一篇类似的文章中，他们也认为在城市中的大学与在郊区的大学学生的出行行为也存在差异(Khattak等2011).。然而Whalen等(2013)得出大学生的出行方式选择分析结果，以加拿大麦克马斯特大学作为一个研究实例，他们以个人的观点发现，交通成本和如街道和人行道密度的环境因素对学生的模式选择上的会有影响。个体因素(通过社会经济学,人口统计学,心理学)会对探究出行行为具有一定影响（Gatersleben和Appleton,2007;Dickinson等2003;Kim和Ulfarsson,2008)。4而在最近研究大学生出行行为的文献中，个体因素也受到越来越多的关注。Eom等(2009)认为，对于研究生与非住校学生，在校大学生和校内居民会发生更多的出行活动。从计划行为理论的角度来看，Kerr等(2010)在三所不同的大学校园内进行了一项在大学生选择汽车通勤的横断面调查的基础之上对大学生的心理的影响进行了探究，研究结果表明，选择汽车出行的行为意识是对汽车通勤行为最有力的预测。Delmelle和Delmelle(2012)认为，男性学生相对与女性学生更加倾向于选择步行或自行车的出行方式，研究生相对本科生而言也更加倾向于步行或自行车出行。同样，Zhou(2012)在性别方面与Delmelle和Delmelle(2012)的观点一致。作为实现可持续发展交通同时可代替机动车的一种交通工具，自行车在大学校园内短距离出行往往被视为最有可能出行模式转移方向(Tolley,1996)。众所周知，大学生自行车出行的频率是远高于一般人群的(Pucher等1999)，鼓励自行车出行的好处也是有很多方面的，例如有助于身心健康，促进交通可持续发展，价格低廉(Cavill和Watkins,2007)。