刘文芝，管理学博士，北京联合大学管理学院讲师。目前为清华大学交通研究所在站博士后，合作导师陆化普。研究方向：交通大数据挖掘、交通与土地一体化规划（ILUTE）、基于活动的交通需求预测非集计模型。2011年赴加拿大多伦多大学留学，2014年主持北京市人才培养资助青年骨干个人项目，先后参与省部级基金项目10余项，发表学术论文10余篇，被El/CSCD检索论文8篇。2015年获高校微课教学比赛北京市二等奖。

　　《基于家庭出行决策行为的交通需求预测研究》从家庭决策的角度出发，建立了基于出行决策行为的交通需求预测仿真模型框架及软件平台，以此框架为纲，研究了出行行为分析和交通需求预测的理论、模型、算法和实例应用。

第1章 交通需求管理概述
1．1 交通需求管理产生的背景、含义及目的
1．2 交通需求管理的发展概况及实行原则
1．3 交通需求管理的主要策略及实施效果
1．4 国内外实施交通需求管理的案例

第2章 基于家庭出行决策行为的交通需求预测相关理论
2．1 行为决策理论
2．2 非集计理论

第3章 交通需求非集计预测研究综述
3．1 集计与非集计模型研究的发展历程
3．2 国外研究进展
3．3 国内研究进展
3．4 国内外研究中存在的问题

第4章 基于家庭出行决策行为的交通需求预测研究框架
4．1 基本概念
4．2 非集计模型理论
4．3 模型设计
4．4 XTMF软件平台
4．5 本章小结

第5章 数据准备和统计分析
5．1 数据的准备
5．2 统计分析
5．3 持续时间、开始时间以及频率
5．4 出行时间矩阵
5．5 出行方式与出行链
5．6 区位选择与出行链
5．7 本章小结

第6章 个人活动／出行计划生成及安排模型
6．1 模型特征
6．2 数据应用途径
6．3 建模方法
6．4 模型结果分析
6．5 本章小结

第7章 基于小生境遗传算法的居民出行方式选择非集计模型
7．1 引言
7．2 基础理论
7．3 模型建立
7．4 数据
7．5 参数估计
7．6 模型标定结果
7．7 本章小结

第8章 模型应用测试
8．1 引言
8．2 按出行时间段和出行目的比较
8．3 按出行出发地和目的地区位比较
8．4 出行方式预测结果
8．5 本章小结

第9章 结论
参考文献
附录A 数据加工处理SQL语句
附录B 小生境遗传算法代码
附录C 概率分布类别定义
附录D 北京XTMF功能扩展CSharp代码
附录E 软件平台XTMF的主要操作界面