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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。     

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。     

改进的Logit多路径分配模型及其求解算法研究

通过对多路径Logit分配模型及经典的Dail算法的研究,并针对Logit分配模型及Dail算法的缺陷,提出的一种改进的Logit模型及相应改进的Dail法,对交通分配及速度求解速度都有非常重要的意义.     

Logit模型的推导过程

国内关于Logit模型的研究都是建立在其既有公式的基础上,而关于其推导过程以及假设条件的研究较少。鉴于此,通过介绍Logit模型的推导过程,并分析其假设条件,以期为同行提供一些参考。     

基于广义巢式Logit 的多用户多准则随机 用户平衡模型

介绍了广义巢式Logit 的基本理论,在此基础上,考虑具有不同时间价值的多种 用户类别出行者,构造了基于广义巢式Logit 的多用户多准则随机用户平衡的等价数学 规划模型,并对该模型的等价性和唯一性进行了证明.设计了求解所提出的随机用户平衡 模型的基于路径的相继平均法,通过一个算例验证了所设计算法的有效性. 分析了分散 系数变化对交通分配结果的影响,最后与多项式Logit 的分配结果进行对比.算例结果表 明,本文所提出的模型能够克服多项式Logit 模型的IIA 特性,设计的算法具有较高的求 解效率.     

Logit多路径分配模型及其求解算法研究

通过对多路径Logit分配模型及经典的Dail算法的研究,并针对kgit分配模型及Dail算法的缺陷,提出的一种改进的kgit模型及相应改进的Dail算法,对交通分配及速度求解速度都有非常重要的意义。     

考虑潜在类别的市内机动化出行行为模型

为了研究出行者出行选择偏好的异质性和心理因素对出行选择行为的影响,通过验证性因子分析得到影响出行方式选择的心理潜变量;将求得的潜变量纳入潜在类别条件Logit模型,采用期望最大算法求解,得到样本潜在类别的数量和效用函数;最后,以广州市为例进行实证分析.结果表明:潜在类别条件Logit模型对数据的拟合度高于传统的条件Lo...     

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.     

基于参考依赖法的出行者日常路径选择行为建模

为研究旅行时间不确定环境下出行者动态调节日常路径选择的行为特征,基于参考依赖行为理论建立了随机路网用户日常路径选择行为模型.引入了基于参考依赖的路径负效用,并设出行者每天的路径选择行为服从基于Logit模型的决策过程,给出了保持每日网络均衡的出行者日常旅行行为演化模型,分析了模型的稳定性,并利用相继平均法与Logit配流技术相结合的启发式算法进行求解.计算结果表明:路网的流量分布和出行者的参考点在一定的时间范围内将达到稳定状态,此时,传统的期望效用模型将低估总网络用户成本和高估由通行能力改善或拥挤收费政策所带来的收益,总量上达1%左右.     

有限理性视域下老年人出行方式选择巢式Logit模型

为研究老年群体出行方式选择行为，提高老年人出行便捷性和可达性，本文提出一种符合老年群体的出行方式选择模型。在传统Logit模型基础上，选择巢式Logit模型，改进模型中对出行者效用最大化的假设。以老年出行群体为研究对象，基于有限理性满意决策准则对模型进行假设，引入无差异阈值，构建有限理性巢式Logit模型。最后，以南昌市老年群体出行方式选择策略数据为例，采用双嵌套连续平均算法求解分析模型。研究结果表明：老年出行群体并不总是会选择出行成本最低的交通方式，其方式选择行为受其理性程度与个人倾向的影响；不同出行方式各巢间无差异阈值会相互影响，且随着无差异阈值的增加，各巢间方式选择概率逐渐趋于稳定；老年人的方式选择行为受其理性程度和个人倾向的影响，当出行成本差处于老年人能否做出有限理性判断的某个无差异区间时，选择公共交通概率随倾向系数的变化而改变，且随着倾向系数的增加而逐渐稳定。     

基于NL模型的交通方式划分

方式划分是交通规划理论的重要内容之一,传统的Logit模型忽略了各交通方式之间的相互关联性,在实际应用中导致各交通方式的分担率误差过大.NL模型在传统Logit模型的基础上加以改进,利用分层划分交通方式的原则,将具有相同特性的出行方式划分为一个层次,从而克服了传统Logit模型的IIA特性.通过算例验证,该模型具有较高...     

Probit模型及其在交通方式分担中的应用研究

离散选择模型的典型代表Logit模型简洁易用的特点使其在经济、交通等领域得到了广泛的应用，但同时Logit模型的两个重要缺陷限制了其应用范围。本文分析了Logit模型的固有缺陷，阐述了Probit模型的基本原理，研究了Probit模型的性质，并与Logit模型进行了对比研究，最后利用SAS统计软件MDC模块提供的仿真算法进行了实证性分析，研究结果表明，Probit模型克服了Logit模型IIA特性和喜好随机性限制的缺陷，表现出更为丰富的物理意义，对出行选择行为的模拟更接近实际，是一种具有广阔发展的前景的交通方式分担模型。     

基于累积Logit模型的驾驶人路径改换行为影响因素分析

基于调查数据,采用累积Logit模型对影响驾驶人路径改换行为的影响因素进行综合分析,通过理论与实证分析,分析影响路径改换行为的主要因素.首先采用SP调查的方式,用离散选择分析法对影响路径改换的因素进行多变量分析;然后,建立多元累积Logit模型,并利用经济学的基本原理,建立路径改换行为的动态评价模型.分析表明：在拥挤收费的前提下,影响驾驶人路径改换的主要因素,取决于不同的收费额度、驾驶人个体属性（驾车类型、月收入等）.这一研究结果可以应用到交通规划与管理过程中.     

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.     

基于浮动车数据的随机路径选择模型参数估计

提出利用浮动车出行数据对城市路网多OD对logit 随机路径选择模型参数估计方法.首先采用相对阻抗,实现logit 模型参数无量纲化和单一化,将离散多项logit 模型转化为相对阻抗的连续概率模型;然后对多OD对的浮动车数据进行分区和权重处理,计算得到概率分布;最后在推导连续型概率密度和累积概率函数基础上,利用最小二乘法进行参数估计.以广州市浮动车数据对方法进行验证,结果拟合优度高,所得参数可有效反映实际路径选择行为.方法简单实用,特别适用于利用海量浮动车数据进行路径选择行为分析.     

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城际铁路的规划建设,加剧了经济发达地区城际客运交通市场的竞争,而竞争的成败很大程度上取决于运营者是否能够采用吸引乘客的策略.本研究基于离散选择理论,使用Nested Logit模型分析出行者的城际交通方式选择行为,确定不同交通方式客运量与运输价格的关系,建立各交通方式的运营利润模型.并以运营票价为竞争策略变量,建立城际铁路和公路长途巴士运输的完全信息静态博弈模型,给出了纯策略和混合策略Nash均衡解的存在性和计算方法.案例计算表明,传统的Logit模型与本研究的Nested Logit模型给出不同的均衡价格,且Logit模型会过高估计公共运输企业的利润.本研究对于合理配置城际综合交通方式具有参考价值.     

Logit模型的改进及其在客流分担率预测中的应用——以成渝城际铁路为例

为了进一步提高Logit模型效用函数的准确性、适时性和适用性,增加了Logit模型的衡量指标,充分考虑新指标对总效用的影响,重新定义了效用函数.运用改进后的Logit模型,以成渝城际铁路全长352 km的东线方案实施并通车为背景,在成渝城际铁路实施公交化运营、公路运输进一步缩短旅行时间的新一轮公铁竞争中,估算出铁路、公路和民航的分担率.预测结果显示,铁路客流分担率仍能上升11%,从而达到87.8%,在未来成渝客运市场中占有绝对优势,而公路的份额将减少至10.7%.通过分析构建的效用函数中各个因素变化的灵敏度,作者提出建议:为了提高成渝城际铁路客流分担率,最关键的因素是提高购票成功率和增加旅行舒适度.     

基于随机系数Logit模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.