具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型

基于非集计模型与模糊数学理论, 以城市群居民出行行为为研究对象, 选择出行者的出行时间和出行费用作为影响因素, 利用极大似然估计法进行参数标定, 通过t检验、命中率检验与优度检验, 将出行时间模糊化, 忽略出行费用的影响, 建立了具有模糊特性变量的出行方式预测Logit模型。将轨道交通与小汽车2种出行方式的时间模糊化参数分别选为0.1、0.3、0.5, 分析了出行方式与出行时间对居民出行行为的影响。
分析结果表明: 轨道交通与小汽车的平均出行感知时间之比为0.8~1.2, 且2种出行感知时间同等程度变化; 当轨道交通出行时间模糊化参数为0.1, 小汽车出行时间小于70 min时, 出行者均选择轨道交通出行; 当轨道交通出行时间模糊化参数为0.3, 小汽车出行时间小于67 min时, 出行者继续选择轨道交通出行, 但当小汽车出行时间大于67 min, 小汽车出行时间模糊化参数分别为0.1、0.3时, 出行者选择小汽车出行; 当轨道交通出行时间模糊化参数为0.5, 小汽车出行时间小于58 min时, 出行者仍然选择轨道交通出行, 但当小汽车出行时间大于66 min时, 出行者均选择小汽车出行。