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原有的组合配对Logit模型(Paired Combinatorial Logit,PCL)中相似性系数的确定方法缺乏必要的理论依据,模型的同一分布假设导致它难以表征道路感知误差的异方差特质.为克服这些不足,本文提出了基于Probit等效阻抗的配对组合Logit路径选择模型.模型分上下两层:下层的每一配对采用Probit二元选择法,引入正态分布以表征感知误差的异方差性并提高了计算的准确性;提出随机等效阻抗的概念并以Clark公式计算每一配对的等效阻抗,为相似性系数的计算提供了清晰的理论依据;上层模型采用计算简便的多项Logit模型,利用相对阻抗来缓解Logit模型的长短路缺陷,通过条件概率计算路径的选择概率.新模型综合了Probit模型计算准确及Logit模型计算简便的优点,在两者之间取得了合理的平衡.经典路网的数值计算结果表明,该模型比传统Logit模型更为合理.     

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。     

有限理性视野下出行者出行方式选择分层Logit模型研究

在传统分层Logit模型的基础上,放松出行者完全理性的假设,基于有限理性满意决策准则,建立了多方式有限理性分层Logit(BRNL)模型,来描述出行者的方式选择行为.模型假设当方式间的成本差在无差异区间内时,出行者依据偏好或随机进行方式选择;否则,出行者将选择出行成本更小的交通方式.此外,提出了一种嵌套的相继平均算法对模型进行求解.最后,通过一个数值算例验证了模型的合理性和算法的有效性.研究结果表明,出行者并不总是选择出行成本最小的交通方式,其选择行为与出行者的理性程度和偏好有关,且理性程度越低,出行者对方式间的成本差越不敏感.     

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.     

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Monte Carlo模拟的Mixed Logit模型求解研究

Mixed Logit模型因能有效地避免其他离散选择模型的限制而被广泛地运用于交通领域,但由于它概率形式的非封闭性而导致了复杂的求解过程。从理论上证明利用Monte Carlo模拟方法求解Mixed Logit模型具有一定的合理性,并给出具体的求解步骤,可有效简化Mixed Logit模型的求解过程。     

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...     

跳-扩散过程下欧式交换期权的鞅定价方法研究

通过改变Margrabe模型中几何布朗运动的基本假设,讨论当标的资产价格服从跳-扩散过程下(跳过程是比泊松分布更一般的计数过程)的欧式交换期权定价问题。在风险中性的假设下,使用鞅测度方法推导出多资产欧式期权定价公式。     

基于Scobit的交通事故受伤严重程度模型

为了克服传统二项Logit(binary logit,BL)模型在累积概率等于0.5处斜率最大的默认假设,本研究构建了基于Scobit的交通事故受伤严重程度模型。该模型与BL模型相比,增加了偏斜系数,较传统BL模型更具通用性,有更广阔的应用范围。通过对交通事故受伤严重程度的建模估计,结果表明:Scobit模型与BL模型类似,且比BL模型在信息准则评价上表现更好,该模型可以成为交通事故受伤严重程度研究新的模型选择。     

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。     

基于时刻表的公交配流算法研究

目前公交配流多基于发车频率,配流结果时刻信息度不高。为促进基于时刻表的公交网络配流研究,建立了改进的Logit模型,在传统Logit模型中引入公交路径独立系统以克服多条相似公交路径的相互影响。同时,建立了容量限制下基于时刻表的随机用户均衡模型(VRT-SUE),该模型考虑了车次容量限制并实现了SUE模型在公交网络上的配流。实例公交网络配流结果显示,改进的Logit模型比传统Logit配流结果更加合理,VRT-SUE模型满足车容量限制同时配流结果达到网络均衡状态,两种模型均可用于城市公交网络运营管理设计。     

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.     

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.     

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...     

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提出了一种基于相对阻抗的改进Logit模型,将判断误差的方差修正为与阻抗相关,克服了传统模型因同一分布而导致的等方差问题,并推导出基于相对阻抗的Logit模型的概率计算公式.给出了相对效用的概念在常见改进Logit独立相关性缺陷的模型中的应用.计算实例表明,改进后的模型均能有效解决“长短路”问题,且物理意义明确、计算简单,具有良好的鲁棒性.     

基于Logit模型的城市低碳交通分担率研究

随着世界各国能源政策向可持续化方向发展,低碳问题已经成为国内外研究的热点,特别是在交通运输领域,因为低碳因素对于未来城市内部各种交通方式势必会造成影响,即各种方式分担率的变化.Logit模型是预测城市客运交通分担率的一种比较成熟的方法,文中选择经济性、快速性、方便性、舒适度、安全度、低碳因素6个服务特性建立广义费用函数,结合Logit模型建立各交通方式分担率模型,采用相关调研数据和极大似然估计法,确定模型参数,计算因低碳因素的变化前后的分担率差异,并根据碳交易价格机制计算低碳因素的经济效应.     

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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.     

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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.