太白山国家森林公园游客结构及行为特征研究

基于实地问卷调查资料,通过对太白山国家森林公园的游客结构及其行为特征分析,指出其主体客源为省内大中城市居民,游客年轻化的趋势较明显且以中低收入者为主,旅游活动是以基本层次的旅游观光居优;该旅游景区的自然风光使近80%游客的美感体验得到满足、且游客感应最深的是清新空气、山地气候及森林植被等,相对较差的是宗教文化;此外,四成多的游客对旅游服务质量不满意.针对上述结果,就太白山国家森林公园开拓客流市场、促销定位、促使其可持续旅游业发展提出理性建议.     

延安国家森林公园游客结构及行为特征分析

基于实地考察,对游客的抽样问卷调查,分析了延安国家森林公园客源市场分布,游客年龄、学历、收入、职业,以及出游方式、停留时间、旅游感受等行为特征,提出了延安国家森林公园改善旅游地环境,提高旅游服务质量,拓展客源市场,深度开发延安市"一圣、两河、三黄、四山"旅游产品的可持续发展和战略性举措.     

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.     

基于Logit模型的中国城镇家庭住房产权的影响因素分析

住房制度改革导致了住房自有率增加。根据中国六大城市2000年人口普查资料0.095%抽样数据用Logit模型分析了影响城镇家庭住房产权的因素。表明转型中国城镇家庭住房产权选择受到了制度变迁、地区差异和家庭社会经济特征的影响。     

基于随机系数Logit模型的地铁拥挤度影响参数研究

出行者对车内拥挤度的评价往往不一致,文中利用随机系数Logit模型对拥挤度影响参数进行研究.考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,文中研究加入了出行者对出行舒适性要求这一潜在心理因素,并通过问卷调查的方式进行分析.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,车票价格和车内时间的系数为非随机变量,但车内拥挤度的系数为随机变量,且受到出行者对出行舒适性要求和车内时间的影响,出行者对出行舒适性的要求越高,车内拥挤度对效用的影响越大,随着车内时间的延长,车内拥挤度对效用的影响减小.     

基于面板混合Logit模型的中长途高速客运方式分担率预测

针对高铁和民航在中长途高速客运中的方式分担率变化问题,考虑到不同旅客群体间的异质性及旅客在不同情景下选择的相关性,以旅客性别、年龄、月收入等为基本属性,程前程后费用和时间、旅程费用和时间作为特性变量,建立了面板混合Logit模型。利用NLOGIT软件,基于北京—南京客运通道旅客出行意向调查数据,分别对传统Logit模型、横截面混合Logit模型和面板混合Logit模型进行参数估计。模型估计结果表明,面板混合Logit模型具有更好的行为解释能力和预测精度。基于面板混合Logit模型,使用仿真方法预测了高铁和民航的方式分担率随旅程费用和时间的变化趋势,得到高铁分担率随旅程费用差的增大而增加、随旅程时间差的增大而减小,民航则相反,并且旅程费用差对方式分担率的影响比旅程时间差更加显著。     

Logit模型的推导方法研究

根据随机效用和效用最大化理论,并假设效用函数的随机项服从三重指数分布,给出了Logit模型的两种推导方法.     

基于潜类混合Logit的铁路疏解衔接系统用户细分

铁路疏解衔接系统用户细分是开展枢纽衔接优化的重要环节.将潜在类别模型与非集计混合Logit模型的似然函数进行融合,构建了一种能同时实现用户分类和行为分析的潜类混合Logit用户细分模型;通过在潜在类别中设置衔接方式属性随机偏好参数,实现了相同子市场用户间似而不同的属性偏好表达.依托成都东客站到达旅客的衔接方式选择SP(陈述偏好)调查数据,借助NLogit软件编程对该模型的测试与标定过程进行了说明,并结合标定结果对各衔接方式的市场总体时间弹性和费用弹性进行了计算,提出了相应的管理措施.结果显示,模型将铁路疏解衔接系统用户细分为"公交偏好型"、"私家车偏好型"、"出租车偏好型"、"网约车偏好型"4个子市场,不同子市场间呈现出差异化的市场占有率、属性敏感性和属性偏好程度,验证了潜类混合Logit模型在市场细分中能兼顾外源、内源性细分变量,并具有经济学解释能力强的特点.     

基于巢式Logit的大型赛事观赛人群组合出行决策行为建模

研究大型赛事观赛人群出行行为机理,明确观赛人群出行模式演变规律,可为大型赛事组织优化策略的制定提供理论依据和技术支撑.结合行为调查（Revealed Preference, RP）和意向调查（Stated Preference, SP）,分析大型赛事观赛人群组合出行行为特征,构建了基于巢式Logit模型的观赛人群“出发时间+出行方式”组合决策行为模型,刻画出行时长、出行费用、同伴数量、小汽车拥有量和公共交通使用频率等因素对组合决策选择行为的影响.研究结果表明：构建的巢式Logit模型拟合性和准确性更优,预测精度为80.4%,比多项Logit模型提高了11.2%,可以更细致地刻画观赛人群组合决策选择机理;大型赛事观赛人群同伴数量越多,小汽车拥有量越大,选择小汽车出行的可能性越大,而公共交通使用频率越频繁的观赛人群选择公共交通出行的可能性越大;出行时长与出行费用直接影响着观赛人群所有决策阶段,且出行费用的影响程度更大.研究结果可为大型赛事交通需求管理政策的制定和实施提供技术支撑和参考.     

基于Logit模型的珠三角城际轨道交通与公路客运竞争力研究

随着城际轨道交通的出现,传统的公路客运将会受到前所未有的挑战.在分析影响城际轨道交通和公路客运竞争力的各因素的基础上,采用Logit模型对广州-深圳间城际轨道交通与公路客运的分担率进行研究,并总结两种运输方式各自的优势和劣势,最后对珠三角公路客运的发展提出几点建议.     

基于潜在类别条件Logit模型的机舱座位选择行为

为向旅客推送精细化座位推荐服务,通过潜在类别条件logit模型探究了旅客座位偏好及座位效用差异。首先运用解释结构模型筛选出影响旅客选座的关键因素;其次对旅客及其选择偏好进行RP-SP调查,运用潜在类别条件Logit模型划分旅客类别,进一步探究不同因素对旅客类别的影响程度;最后构建不同类别旅客机舱座位效用函数,根据效用最大化原则判断旅客选择行为。结果表明,旅客在机舱座位选择行为上存在异质性,旅客被划分为三个类别：class1占比38.8%,倾向于选择第一排或紧急通道排的过道位置;class2占比39.8%,倾向于选择靠窗座位;class3占比21.4%,倾向于过道位置。研究将为航空公司进行座位管理及制定座位附加服务费提供理论及决策支持。     

基于Mixed Logit模型的土木系统工程可靠性预测

 将土木工程与系统工程相结合,应用Mixed Logit模型研究了土木系统工程的可靠性。通过对问卷调查数据的SPSS统计与信度分析,确定了影响土木系统工程可靠性的关键因素,建立了相应的Mixed Logit模型,并以多元统计分析软件SAS进行模拟,对土木系统工程的3种典型模式DBB、PMC和EPC进行了可靠性预测。结果显示,DBB模式的可靠性指标为83.69%,而PMC、EPC模式的可靠性指标分别为76.03%和71.39%,表明DBB模式具有较高的可靠性。该预测方法及结果可为土木系统工程的应用研究提供理论依据。     

基于Nested Logit的电动汽车分时租赁选择行为分析

基于用户出行选择调查问卷的样本数据,应用Nested Logit离散选择模型进行回归分析,探究影响用户出行选择的因素,并计算出各种出行方式的分担率及其敏感度。结果表明:使用成本、站点距离、出行里程、驾龄、用户拥有私家车情况以及年龄等因素对用户是否选择电动汽车分时租赁有显著影响;当前电动汽车分时租赁在出行领域的显示性编好(revealed preference,RP)调查分担率为2.36%,使用成本对其敏感度为8.6%,站点距离对其敏感度为43.7%;陈术性编好(stated preference,SP)调查分担率为3.30%,使用成本对其敏感度为8.9%,站点距离对其敏感度为21.1%。     

基于巢式Logit模型的机场吞吐量预测方法

在中小机场吞吐量预测方法中首次引入了巢式Logit模型（NL）。并以无锡机场旅客吞吐量为实例,将预测结果与其他预测方法的结果进行比较,得出了对中小机场进行预测时,使用巢式Logit模型由于综合考虑了机场所在地经济社会的发展现状,机场的服务能力以及周边机场的竞争影响因素,所以预测结果的相对误差较小,并可以从计算过程中得到机场可能的客流量组成和地区客流量走向。     

基于条件Logit模型的定制公交乘客支付意愿研究

近年来,定制公交以“一人一座、一站直达”为主要优势进入公众视野。而目前中国城市定制公交开行线路较少、班次频率低,其吸引力尚缺。基于此,文章以乘客需求为导向,设计多出行情境离散选择试验,构建条件Logit模型,研究通勤、非通勤以及短、中、长距离出行情境下乘客对定制公交的接受意愿及支付意愿。研究发现：在通勤出行中,为缩短最后一公里步行距离,乘客平均支付意愿为6.35元;而在非通勤出行中乘客支付意愿仅为2.89元。就出行距离而言,短距离情境下乘客更关注下车后最后一公里步行距离以及乘车时间;而中长距离情境下,乘客愿意为乘车环境支付更高价格。该研究对于定制公交多元化推广应用具有借鉴参考价值。     

基于贝叶斯Logit模型的死亡事故发生概率分析

为了进一步提高交通安全水平,揭示死亡交通事故发生概率的主要影响因素,通过对2013—2018年淄博市境内伤亡交通事故数据的统计描述与深度解析,采用Logit回归的方法对交通事故死亡发生概率及其影响因素进行分析和描述,建立了贝叶斯Logit事故分析模型;利用极大似然法对模型初始参数进行估计,并基于吉布斯采样的蒙特卡洛马尔科夫链算法对模型参数后验分布进行迭代计算和标定;根据接收者操作特性曲线对模型拟合优度进行评价。研究结果表明:(1)凌晨时段(0:00-7:00)发生死亡事故的概率最高,早高峰时段(7:00-10:00)发生死亡事故的概率是凌晨时段的0.83倍;(2)发生严重的交通事故时,单方事故出现人员死亡的概率是多方事故的2.08倍;(3)雨天出现死亡交通事故的概率是晴天的1.12倍,雪天发生死亡交通事故的概率是晴天的0.34倍,并且死亡事故的发生概率随着能见度的降低而升高。     

电力行业上市公司财务预警Logit模型实证研究

运用因子分析方法,得到反映上市公司经营状况的综合指标,以此为变量建立Logit财务预警模型。模型及参数均通过Wald检验,预报准确率令人满意,对证券投资及企业经营活动监控具有指导意义。     

RP/SP融合数据的Mixed Logit和Nested Logit模型估计对比

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．