鲜于建川，女，1976年出生，四川绵阳人，管理学博士。现任上海电机学院商学院副教授、硕士生导师，荷兰埃因霍温理工大学高级访问学者。主要从事运输系统规划与管理、出行行为分析与建模、交通经济与管理政策评价等方面的研究。主持和参与国家自然科学基金课题5项、省部级课题4项，在国内外交通领域专业期刊发表学术论文30余篇。

第1章 绪论
第2章 出行行为分析概述
2.1 基于活动的出行行为分析
2.2 离散选择模型
2.2.1 基本假设
2.2.2 随机效用理论
2.2.3 GEV模型
2.2.4 Probit模型和Mixed Logit模型
2.2.5 混合选择模型
2.3 基于风险的持续时间模型
2.3.1 参数模型
2.3.2 半参数模型
2.3.3 非参数模型
2.4 受限因变量模型
第3章 出行方式选择行为
3.1 出行方式选择的个体差异
3.2 后悔理论视角下的出行方式选择行为
3.2.1 RRM-MNL模型
3.2.2 模型应用
3.2.3 模型属性
3.3 出行链-出行方式相互影响
3.3.1 出行方式与出行链
3.3.2 RSBP模型
3.3.3 模型应用
3.4 行方式与出行时间选择
3.4.1 离散-连续选择模型
3.4.2 模型应用
第4章 出行方式-出行链联合选择
4.1 出行方式和出行链模式选择
4.2 基于Cross-Nested Logit模型的联合选择行为分析
4.2.1 Cross-Nested Logit模型
4.2.2 通勤出行方式和出行链模式联合选择
4.3 基于贝叶斯方法的联合选择行为分析
4.3.1 出行行为分析贝叶斯网络模型构造
4.3.2 基于Bayes网络的联合选择行为分析
第5章 出行者时间使用模式研究
5.1 时间使用模式
5.1.1 FLM模型
5.1.2 模型应用
5.2 日出行时间分析
5.3 活动安排模式
5.3.1 CDP模型
5.3.2 模型的应用
5.4 通勤出行时间差异性分析
5.4.1 多层线性模型
5.4.2 通勤出行时间分析
第6章 个体活动-出行选择行为相互影响研究
6.1 活动-出行需求在家庭成员间的分配
6.1.1 SEM模型
6.1.2 模型设定
6.1.3 模型结果分析
6.2 通勤出行长度选择
6.2.1 BOP模型
6.2.2 模型构造及分析
6.3 出行时间相互影响
6.3.1 基于Copula函数的日出行时间模型
6.3.2 模型结果分析
6.4 社会网络视角下的出行选择行为
6.4.1 社会网络及其建模
6.4.2 基于社会网络视角的出行行为研究框架
第7章 多日活动-出行行为研究
7.1 活动-出行模式
7.2 多维序列比对
7.3 Panel Effects Regression模型
7.4 多日活动-出行模式
7.4.1 基于多日出行数据的活动-出行变化模式分析
7.4.2 结论及展望
第8章 人工智能方法在出行行为分析中的应用
8.1 基于知识的神经网络
8.1.1 基于决策树的KBNN的构造
8.1.2 KBNN在出行行为分析中的应用
8.2 遗传聚类算法
8.2.1 聚类分析
8.2.2 活动模式表达
8.2.3 中心聚类算法
8.2.4 基于遗传算法和K中心聚类的新算法
8.2.5 分析及结果
8.3 支持向量机
8.3.1 支持向量机模型
8.3.2 建模数据
8.3.3 模型标定
第9章 移动互联时代下的出行数据采集和分析技术
9.1 出行调查
9.2 基于智能手机的出行调查
9.2.1 调查方案和调查软件
9.2.2 调查数据处理
9.2.3 回访调查
9.3 基于智能手机的出行数据采集
9.4 基于移动数据的出行行为分析
第10章 出行行为分析中的集计预测技术
10.1 个体选择的集计问题
10.2 集计分析思想
10.3 集计分析方法
10.3.1 代表性个体法
10.3.2 分类法
10.3.3 统计微分法
10.3.4 直接积分法
10.3.5 样本枚举法
参考文献

随着经济和社会的快速发展，交通拥堵以及由此引发的社会和环境问题已成为制约城市可持续发展的瓶颈。鲜于建川著的《城市交通出行行为与交通需求管理》在阐述出行行为研究的现状和发展趋势、基础理论和基本方法的基础上，首先分析了出行方式、出行链、出行时间等关键行为要素、要素间的相互作用规律及其对交通管理政策的相应机制；然后从社会网络视角，提出了基于多智能体仿真的出行行为及其动态性研究框架；以家庭为分析对象，研究了成员活动一出行行为的限制和关联关系；最后分析总结了移动互联时代下的出行数据采集和分析技术，设计了基于智能手机的多日出行调查，将多维序列比对算法引入出行行为研究，全面系统地分析了多日活动一出行变化模式，为交通需求预测和管理提供了新的思路和方法。
本书可作为交通规划、交通管理、系统科学与工程、行为经济学等领域的科研、技术和管理人员的参考书。