基于Nested Logit模型的共享单车选择行为研究

近两年来,共享单车迅速发展,已有研究较少从微观角度来阐释共享单车的选择行为.本文基于随机效用理论,构建Nested Logit模型,选取出行目的、接驳时间、在车时间、停车时间、费用等出行特征变量,选取下雨(雪)、空气质量、气温、风力等级等天气状况变量,选取年龄、性别、收入等社会经济变量作为效用函数的特征变量,采用D-optimal法设计问卷,在济南市开展共享单车实证调查.基于收集到的样本进行参数标定,找出影响共享单车及其他出行方式选择的关键影响因素;并对共享单车的乘车费用与接驳时间进行弹性分析,明确了共享单车乘车费用与接驳时间变化对短途出行结构的影响.     

基于分层Logit模型的交通方式选择行为研究

为了减少传统模型的非相关选择方案相互独立特性引起的预测误差,按照交通方式服务对象的不同,将交通方式划分为公共交通和私人交通两类,具有类似性的出行方式归并为一个层次,采用分层Logit模型的形式,利用北京市实际调查数据对模型进行标定.通过计算得到对方式选择层次1和层次2有影响的离散变量分别为年龄、是否有私家车、支付方式以及年收入、出行目的;连续变量为时间和费用.结果显示模型具有较高的精度.     

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.     

基于二元Logit模型的驾驶员收费车道选择研究

通过分析驾驶员对收费站收费车道选择行为的规律特征,讨论了驾驶员收费车道选择行为的复杂性,确定模型的效用函数及概率计算公式.选取收费车道的排队长度、变换车道数、大型车数量、收费车道位置作为模型的特征变量,建立了驾驶员对收费车道选择行为的二元Logit模型.基于兰海高速钦州西收费站的实际观测数据,对各特征变量进行模型参数估...     

基于Logit模型的城市轨道交通接驳方式预测研究

为提高轨道交通与其他交通的换乘效率,本文考虑轨道交通出行者的个人属性、家庭社会经济因素、出行属性等建立基于Logit模型的城市轨道交通接驳选择预测模型。借助spss软件对模型参数进行拟合和检验,研究结果表明出行者的家庭收入、接驳距离、接驳费用等因素对接驳轨道交通均有影响。模型的精度高达81%,接驳选择预测模型能够很好地应用于对轨道交通接驳方式的预测。     

预测通道客运分担率的MNL模型特性变量选取

基于非集计离散选择模型理论,结合通道内各种运输方式特性,给出了在运用MNL模型预测通道客运分担率时特性变量的选取原则。分析了影响旅客出行方式选择的出行时间、安全性、舒适性、方便性、费用等因素间的关系以及各因素作为特性变量的适应性,认为在运用MNL模型预测通道客运分担率时应选取出行时间、费用收入比和发车频率作为特性变量,并给出了各特性变量的取值标定方法。结合旅客出行特征调查数据,进行了实证分析和各个特性变量灵敏度分析,得出制定客运专线运营策略时应主要考虑出行时间、费用和出行者收入变化影响的结论。     

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.     

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.     

基于Logit模型的路径选择及交通流分配

从出行者的角度出发,根据出行者对路径的选择数据来对原有交通流量分配.给出运用Logit模型进行路径选择调查的过程,研究出行者对诱导路径的选择结果.并以成都市某交叉口在施工条件下的交通组织方案为例进行分析,证明该方法的可行性和有效性.     

基于巢式Logit模型的公交出行方式选择行为研究

近年来,随着我国国民经济的不断增长,城市机动化水平的逐渐提高,城市交通和环境的压力不断增大,提高大容量公交系统的服务水平,增加其吸引力是我们迫切需要解决的问题.本文基于北京市第三次居民出行调查数据,从个体出行行为的角度分析城市居民公交出行的特征和规律;同时,采用巢式Logit模型方法,建立了基于时间的交通方式选择模型,...     

基于非集计理论的高速铁路旅客乘车选择行为研究

为研究高速铁路旅客乘车行为选择机理,以非集计离散选择模型理论为依据,分析旅客乘车选择的影响因素,结合2013 年京沪高速铁路旅客出行RP调查数据,以G类高速列车和D类高速列车作为旅客乘车方式选择肢,设置影响旅客乘车选择的特性变量,即旅客主体特性、出行特性、列车服务特性及相应的取值方法,建立旅客乘车方案选择MNL模型.运用SPSS对模型参数进行标定,结果表明,公费出行、月收入较高及出差的旅客偏好选择G类高速列车;自费出行、月收入较低及旅游探亲的旅客偏好选择D类高速列车.上述结论与调查结果基本一致,命中率等参数的计算亦验证了模型的有效性.     

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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.     

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公路超限运输危害巨大,为有效治超,深入分析超限车辆的出行选择行为.超限车辆为实现运输效益最大化,将对其超限程度、出行线路等做出一系列出行选择,不同的出行选择决策决定超限车辆的出行成本和出行收益大小.在公路超限车辆出行选择决策行为和出行效用分析的基础上,建立超限车辆出行超限程度与出行线路这种存在层次关系决策行为的巢式Logit逻辑决策模型.从概率角度用定量方法分析超限车辆出行个体的出行选择行为,为公路超限运输的治理工作提供科学指导,同时也将为超限车辆补偿费率制定提供理论支持.     

巢式Logit交通方式划分模型及求解方法研究

巢式Logit模型是在一般Logit模型基础上的一种改进模型,它考虑了各选择枝之间的相关性,对具有相似性的各选择枝进行了分类,因此该模型更接近实际情况,但同时也使得模型及其算法变得复杂,难以得到广泛采用。通过分析这两种模型的内在关系,提出了一种求解巢式Logit模型的方法,该方法直观,程序化强,便于应用;并通过示例说明了该方法的计算过程。     

铁路出发旅客衔接方式选择的复合异质性模型

鉴于多属性决策中存在的属性偏好和处理两类异质性现象,以铁路出发旅客衔接方式选择问题为对象,对两类异质性的效用表达进行了讨论,构建了能同时描述旅客属性偏好和处理异质性的复合异质性(Hybrid)非集计模型.采用成都东客站SP调查数据进行模型标定,结果表明,Hybrid模型的拟合度优于单一异质性模型.旅客属性处理规则自述结果与Hybrid模型分类结果的对比分析表明,模型对旅客属性处理特征的表达准确.进一步对不同类型旅客属性标定结果的分析显示,Hybrid模型可实现对衔接方式选择行为的精细化描述.     

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随物流服务发展的多元化、竞争的激烈化,铁路需要实施差异化战略增强竞争力.在车流组织过程中的优化是保证差异化实施的重要环节.本文在不同服务水平的约束下,以总开行成本最小为目标构建差异化铁路运输产品开行设计优化模型.考虑铁路运输每支车流的可选径路数量的规模,求出车流可选径路集,在此基础上为每支车流选择合适径路.针对模型特点,设计一种两阶段启发式算法进行求解.最后设计算例对模型与算法进行验证,算例结果表明,所提出的优化思想和方法对铁路运输组织有一定的借鉴意义.     

基于NL-累计前景理论的出行方式 选择预测模型研究

为改进效用理论在个体风险偏好、非完全理性决策、方式整体效用等方面的表述局限,联立出行方式与出发时段构建双因素出行方案,并建立基于巢式 Logit(NL)-累计前景理论的出行方式选择预测优化模型.通过累计前景理论将 NL模型所获方案客观效用及选择概率主观化,构建累计权重函数、价值函数并以前景值的形式描述出行方式对出行者的实际感知价值,最后通过调查数据进行建模与验证.结果表明,与仅基于 NL模型进行的方式预测相比,所建模型综合命中率从74.8%上升至85.2%,各方式预测命中率更为均衡.