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1.
RP/SP融合数据的Mixed Logit和Nested Logit模型估计对比   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析了RP/SP(revealed preference/stated preference)融合数据对交通行为研究的重要性,通过实际调查的RP/SP融合数据,对比了用Mixed Logit和Nested Logit模型的估计结果.得出了以下结论:RP/SP融合数据中,有时同类型交通方式的关联性要比RP和SP数据之间的关联性强,应用不同的Nested Logit模型分层方法进行估计对比;Mixed Logit考虑了个体的异质性,假定参数为随机分布,同时体现了RP/SP数据的关联性和同类型交通方式的关联性,能够得到更好的参数估计结果;Mixed Logit模型能更现实地反映不同交通方式使用者对时间和费用敏感性的不同(时间价值的不同),体现小汽车使用者比公共交通使用者具有更高时间价值的现实情况.  相似文献
2.
通过调查上海市公共交通走廊内的乘客出行行为,利用离散选择理论,建立基于RP/SP融合数据的Nested Logit模型。通过模型参数标定、敏感性分析从定性、定量两个角度研究了在城市公交走廊内,来自不同区域的出行者对于公共交通方式的出行行为及影响因素;在此基础上,分析了模型在不同空间范围内的转移适用性;最后,通过算例进行分析和验证。通过研究可知,在城市公交走廊内,影响出行者选择行为的因素不尽相同,其区域差异性不容忽视;其次,不同区域的出行者对于各公交方式的偏好存在较大差异;再次,不同区域的出行者在走廊内选择交通方式时,对于同一影响因素的敏感性有所不同。本文从数据获取、模型建立、标定分析及仿真验证四个步骤逐次展开,提出了针对不同区域出行者在城市公交走廊选择行为的基本方法和必要性,对未来城市公共交通走廊的规划和改进提供新的思路和方向。  相似文献
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