道路交通统计生命价值测算模型及其验证

基于参数服从SB分布的混合Logit 模型进行道路交通统计生命价值的测算研究. 首先，结合意愿选择法和正交实验法设计出行路径选择调查问卷；然后，基于死亡风险系数服从对数正态分布和SB分布的混合Logit 模型，构建统计生命价值测算模型；接着以大连市私家车出行者为调查对象获得调查数据，并利用Monte Carlo 仿真方法进行模型参数标定；最后，对模型进行比较分析，并获得统计生命价值的测算值. 研究结果表明：死亡风险参数服从限制域为(0.0, 0.5)SB分布的混合Logit 模型，精确性更高且更合理；道路交通统计生命价值测算值为 105.76万元，这一结果可以作为道路交通安全项目经济评价的参考数据.     

道路交通统计生命价值测算模型及其验证

基于参数服从SB分布的混合Logit 模型进行道路交通统计生命价值的测算研究. 首先，结合意愿选择法和正交实验法设计出行路径选择调查问卷；然后，基于死亡风险系数服从对数正态分布和SB分布的混合Logit 模型，构建统计生命价值测算模型；接着以大连市私家车出行者为调查对象获得调查数据，并利用Monte Carlo 仿真方法进行模型参数标定；最后，对模型进行比较分析，并获得统计生命价值的测算值. 研究结果表明：死亡风险参数服从限制域为(0.0, 0.5)SB分布的混合Logit 模型，精确性更高且更合理；道路交通统计生命价值测算值为 105.76万元，这一结果可以作为道路交通安全项目经济评价的参考数据.     

����Logitģ�͵ĵ�·��ͨͳ��������ֵ

道路交通统计生命价值是道路交通安全项目经济评价的重要指标.首先基于二项 Logit模型建立道路交通统计生命价值的评价模型;结合意愿选择法和正交试验法设计路径出行选择的意愿调查问卷,并以大连市私家车出行者为调查对象实施意向调查;最后利用意向调查数据,借助GAUSS软件进行模型标定.研究结果表明,大连市私家车出行者的道路交通统计生命价值约为36万元,模型具有较高精确性;道路交通统计生命价值受个人月收入、驾龄、车保险情况和学历四个个人因素显著影响.     

˽�ҳ�������ͨ�ڳ���ʱ���ֵ

私家车出行者的通勤出行时间价值是实施和评价道路拥挤收费项目的重要参数之一。本文利用大连市私家车出行者意向调查数据,分别使用Logit模型和时间系数为常数、费用系数服从对数正态分布的Mixed Logit模型来标定私家车出行者通勤出行时间价值。标定的结果显示：两个模型标定结果中的各参数的t值都非常显著;Mixed Logit模型标定结果中的最大似然值和优度比都优于Logit模型;使用Logit模型标定的私家车出行者通勤出行时间价值为24.58元/小时;使用Mixed Logit模型标定的私家车出行者通勤出行时间价值服从参数为2.73和1.09的对数正态分布。在实施和评价道路拥挤收费项目时,推荐使用Mixed Logit模型的标定结果。     

混合Logit模型的参数估计与应用研究

混合Logit模型具有较高的灵活性,其效用变量的系数可以服从正态分布、对数正态分布、SB分布等多种形式. 本文以北京市居民出行调查数据为基础,建立交通方式选择的混合Logit模型,允许系数取不同分布类型的组合,采用极大模拟似然法完成参数估计. 在模拟中使用拟随机数序列计算模拟概率,首先使用变序Halton序列给出几种高精度的结果,进一步采用MLHS（Modified Latin Hypercube Sampling）方法对其中最好的假设模拟求解,为效用变量的系数确定了合适的随机分布函数. 参数的估计值清晰地解释了影响人们出行的各种因素.     

���Logitģ�͵IJ���������Ӧ���о�

混合Logit模型具有较高的灵活性,其效用变量的系数可以服从正态分布、对数正态分布、SB分布等多种形式. 本文以北京市居民出行调查数据为基础,建立交通方式选择的混合Logit模型,允许系数取不同分布类型的组合,采用极大模拟似然法完成参数估计. 在模拟中使用拟随机数序列计算模拟概率,首先使用变序Halton序列给出几种高精度的结果,进一步采用MLHS（Modified Latin Hypercube Sampling）方法对其中最好的假设模拟求解,为效用变量的系数确定了合适的随机分布函数. 参数的估计值清晰地解释了影响人们出行的各种因素.     

基于混合Logit 模型的网约车选择行为研究

近年来,网约车发展迅速,而现有研究较少从市场角度理解用户对网约车的选择偏 好.本文构建了基于混合Logit选择模型,选取网约车依赖性、出行目的等出行相关属性,年龄等 个人社会经济属性为效用函数特征变量,假设到达时间、在车时间和费用为随机变量并服从对 数正态分布.使用D-efficient效率设计法生成问卷,在成都市开展网约车使用特征与选择偏好的 实证调查.基于观察数据标定模型,参数显著性及符号解释了城市综合交通背景下出行方式选 择的关键因素.对出租车和网约车费用进行边际效应分析,明确了价格变化对出行结构的影响.     

融合手机信令数据的轨道交通出行分担率模型研究

交通行为模型广泛应用于城市出行需求分析等领域。传统行为模型的参数设置通常依赖经验判断，模型预测精度缺乏大样本验证手段。本文以重庆市解放碑-观音桥组团通道出行行为为研究对象，融合手机信令数据、AFC数据和问卷调查数据，构建随机参数分别为正态分布、均匀分布和 γ 分布的混合Logit模型，将手机信令数据与AFC数据分析结果作为分担率标杆数据进行模型精度对比，其识别的组团间全天轨道出行分担率为37.13%，当混合Logit随机参数为正态分布时，模型预测的分担率为39.5%，预测精度最高。研究表明，利用手机信令数据等多源数据分析校验传统行为模型精度，定量分析并优选最佳的参数分布形式具有实际意义，能够对提高传统行为模型的预测精度提供借鉴。     

考虑合乘的共享自动驾驶汽车选择行为实证分析

共享自动驾驶汽车(Shared Autonomous Vehicles，SAV)是自动驾驶汽车和共享经济相结合的产物，为人们提供了一种新型的出行方式. 为探究出行者在考虑合乘的SAV与私家车或公共交通之间的选择偏好，实施了SAV选择意愿调查，并分析了考虑合乘的SAV的潜在用户特征. 基于问卷调查所得有效数据，采用K-Means 聚类法划分了历史出行模式，利用因子分析对性格态度特征进行了分类. 分别对有无私家车人群建立解释变量的参数服从不同分布的混合Logit 模型，并对参数标定结果进行对比分析. 研究结果表明，出行方式特性非常显著地影响出行者方式选择行为，性格态度特征是影响出行者选择考虑合乘的SAV出行方式的显著因素，且其显著性明显高于性别、年龄等社会经济属性.     

基于多层Logit模型的货物运输链选择研究

以物流运输活动中不同货物运输链的选择为研究对象,建立了多层Logit模型进行具体地研究.以效用理论为基础,分析了不同运输链中运输方式的各种影响因素,按照运输方式的特点,将运输链分为多方式和单一方式两大类,并在此分类基础上建立了二层的选择树模型.利用调查数据对模型效用函数的参数进行了标定,并对参数的标定结果进行了验证.最后,通过具体实例证实了多层Logit模型在货物运输链选择研究中的实用性和有效性.     

出行者对出行方式服务属性的感知差异研究

解析出行者对服务属性的感知差异能够为提升城市公交服务水平提供理论依据.基于上海市居民出行意愿调查,建立考虑行程时间与车内拥挤度交叉项、可靠性的出行方式选择效用;根据多项Logit模型和混合Logit模型的通用参数和选项特定参数估计结果,量化出行者对出行方式服务属性的感知差异.结果表明:拥挤有座时的时间价值是不拥挤有座时的1.41倍,拥挤无座时的时间价值是不拥挤有座时的1.56倍;地铁的可靠性价值显著高于私家车和常规公交;同一车内拥挤程度水平下,常规公交的时间价值大于地铁.     

基于混合Logit的居住地和就业地选择行为模型

为了剖析城市居民在选择居住地和就业地时的决策机理,利用混合Logit模型建立了城市居住地选择模型和就业地选择模型.针对北京28个住宅小区进行了问卷调查,共发放2 520份问卷,回收1 994份有效问卷,利用调查数据对模型参数进行了估计.结果表明,＂出行距离＂是影响居民在进行居住地与就业地选址时的首要因素,除此之外,＂轨道站点数量＂是影响居住地选择的主要因素,＂出行成本＂则是影响就业地选择的主要因素.     

港口与运输方式及陆港联合选择的巢式Logit模型

为刻画托运人对港口、运输方式及陆港的联合选择行为，将港口费用、等待时间、班轮频率、货物价值、单次运量、运输成本、运输及通关时间、准班率、陆港服务作为效用变量，构建港口选择位于上层、运输方式及陆港选择位于下层的巢式Logit模型.基于辽宁部分城市集装箱托运人的RP/SP调查数据，对模型参数进行估计和检验.结果表明，低运量倾向选择公路运输，托运人对多式联运的运输成本、运输及通关时间比公路运输的更重视，对公路运输的准班率比多式联运的更重视，陆港服务对多式联运具有显著正向影响，巢式Logit模型比MNL模型具有更优的统计学特征.     

基于极值分布的离散选择模型尺度参数

为了准确把握尺度参数在模型建模、分析以及应用过程中的作用,以基于极值分布的Multinomial Logit模型和Nested Logit模型为研究对象,从建模的基础--误差项的分布形式入手,通过模型形式和误差项性质两方面研究了尺度参数在两种模型中的特性,并对其进行了对比分析.分析结果表明:尺度参数不仅限制了模型效用函数的尺度,而且也反映了误差项的方差水平,但对于以上两种不同的模型,其在尺度限制、误差项方差水平及独立性、自身取值范围等方面均表现出不同的特性,Multinomial Logit模型的尺度参数反映了有关整个效用确定项的误差项方差水平,而Nested Logit模型的尺度参数只是反映了与某一选择枝有关的部分效用确定项的误差项方差水平.     

基于Logsum 差异和嵌套Logit 模型的 交通出行者效益测算研究

交通政策,项目投资及管理措施等会对交通系统出行者的行为方式产生影响, 进而影响系统出行者的经济效益,因此需要科学估计和合理测算.从交通经济领域效益估 算的常用方法着手,在对传统基于rule-of-half 的效益测算方法进行分析的基础上,重点 探讨基于Logsum差异的效益测算方法.构建出行决策的3 层嵌套Logit 模型,从目的地- 方式-路径选择角度建立出行者的效用表达式及方式选择模型,提出基于嵌套Logit 模 型和Logsum差异的效益测算方法;结合案例和情景分析验证方法的应用,并与传统测算 方法进行比较.结果表明,当自变量相对基准情况有较大变化时,rule-of-half 方法和 Logsum 方法的计算结果会有较大差异,在需求非线性变化情况下,基于Logsum 差异的 测算结果更为合理.     

����Rank Logitģ�ͶԳǼʽ�ͨ�ֵ��ʵļ��㷽���о�

城际交通对城市经济发展有显著作用,同样也是交通规划领域一个重要课题.随着高铁的快速发展,城际交通分担率也随之有相应变化.计算分担率的方法很多,其中Rank Logit模型能够充分利用SP调查中乘客对交通工具选择的排序数据,可以获得比其他非集计模型更高精度的特点.本文采集891份有效SP数据并建立Rank Logit模型,对广州—武汉的城际交通分担率展开研究以验证该模型的优点.模型结果从评价指标、参数实际意义和乘客时间价值等方面对比Rank Logit模型和Multinomial Logit模型,证明RL模型拥有更高的模型精度和可靠性.在此基础上 本文进一步对武广通道上政策性调整进行了6组敏感性分析,为政府进行交通规划、交通运输政策的制订及修改等提供决策依据,也为铁道部、航空公司等运营部门制定策略提供了理论参考.     

车头时距混合分布模型

为描述车头时距分布特性,基于二分车头时距的基本思想,将行驶车辆状态分为跟驰状态和自由流状态,在分析其运行特征的基础上,建立了能同时描述这两类状态对应的车头时距分布特性的混合分布模型.应用实测数据,通过EM(expectation maximization)算法确定模型的相关参数,并结合参数取值分析了路段上、下游和不同车道内车辆行驶统计特征的差异性,最后,进行了实例验证.研究结果表明:混合分布模型在实验路段各处均可通过卡方检验;与负指数分布、爱尔朗分布和M3分布相比,混合分布模型对车头时距分布情况的拟合精度平均提高10%以上,且对快速路入口匝道通行能力的计算结果与实测值较为接近.     

���ڹ����ͨͣ�����˵�����ͣ���滮����

为了满足城市日益增长的停车需求并缓解市中心交通压力,在轨道交通停车换乘(P&R)条件下,研究区域停车设施的选址方法及规模测算方法.基于随机用户选择原理,构建城市中心区及外围区域的停车需求预测Logit模型.以车辆总出行距离最短为目标函数,构建轨道交通P&R站选址优化模型.提出城市中心区及外围P&R站的停车场规模测算方法.以大连市西安路商业圈为研究对象,开展停车需求调查并分析其特征.依据调查数据,进行轨道交通P&R站选址规划与规模测算案例研究.研究表明,对于具有轨道交通的城市,该方法较传统规划方法更有利于引导停车需求在用地空间上的合理分布.     

居住区泊位对外共享能力评估模型

从停车资源共享理念出发,研究居住区泊位对外共享服务能力评估模型.首先分析了实施停车泊位共享的基本条件,然后分析了居住区的泊位空闲特性,在此基础上构建了停车泊位共享服务能力评估模型,并应用统计学方法对模型参数的取值、分布规律进行了拟合分析.统计结果表明,相邻两车进出泊位平均用时为62.6 s.数据拟合结果表明,居住区泊位空闲时间服从负指数分布,共享车辆停放时间服从Gamma分布.为保证模型实用性,给出了泊位状态参数.Gamma分布形状参数、标度参数的参考数据.算例估算结果表明：居住区停车泊位共享能够为毗邻建筑提供相当于居住区泊位55%左右的停车泊位资源.     

城市死亡交通事故形态影响因素分析

为研究城市道路环境下各因素对不同死亡交通事故形态的影响,以深圳市死亡交通事故数据为研究对象,将事故形态作为因变量,并划分为车辆间、车辆与行人、单车事故三类,选取驾驶员、车辆、道路、环境和时间特征为潜在影响事故形态的自变量.在多项Logit模型的基础上,创新性地引入能够反映数据异质性的混合Logit模型,并引用弹性分析定量讨论各自变量对事故形态概率的影响.结果表明:驾驶员年龄、车辆类型、道路有无隔离、路面是否干燥、是否道路交叉口、道路线形、照明条件、能见度、事故发生时间都会对死亡交通事故形态有显著影响,其中,能见度200 m以上为服从正态分布的随机参数,表明由于未观测到异质性的影响,该参数对事故形态的影响在事故个体间存在显著差异.