居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的交叉巢式Logit模型

发布时间：2018-01-15 09:24

本文关键词：居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的交叉巢式Logit模型　出处：《北京大学学报(自然科学版)》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为刻画出行链、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取出行耗时、出行费用及个人与家庭属性等作为效用变量,以出行链选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统NL模型。利用2010年北京市居民工作出行的小样本调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变对备选方案选择概率的影响。参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL模型更优的统计学特征,并发现当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其出行链结构。直接和交叉弹性分析表明,与简单链的小汽车出行者相比,复杂链的小汽车出行者对出行时间与出行费用的敏感性较低。研究结果可以为制定和评价交通需求管理政策提供依据。
[Abstract]:To characterize the travel chain, and travel mode choice behavior and the departure time, the selection of travel time, travel expenses and personal and family property such as utility variables to trip chain choice sets, sub set and departure time set travel mode choice combination as a model selection, based on the generalized extreme value (GEV) cross nested Logit model theory, in order to facilitate comparison, while building the traditional NL model of the 3 structures. Using small sample survey data of 2010 in Beijing residents travel to work, to estimate and test the parameters of the model, and the elastic analysis, the influence of probability analysis of utility variables change to alternative choice. The parameter estimation results, cross nested Logit model with statistical features is better than NL model, and found that when the utility variable changes, select the first change in the departure time, and then travel. Finally, consider changing structure of the trip chain. The direct and cross elasticity analysis showed that compared with the simple chain car traveler, complex chain car low sensitivity of passengers to travel time and travel cost. The research results can provide the basis for policy tube for the formulation and evaluation of traffic demand.

【作者单位】：中国人民大学公共管理学院;北京交通大学交通运输学院;
【基金】：国家自然科学基金(71473259,51308038) 中国人民大学“统筹支持一流大学和一流学科建设”项目资助
【分类号】：U491
【正文快照】： 把握居民出行规律是准确预测交通需求的前提。随着活动范围的不断扩大以及时间资源的稀缺性,居民倾向于将一天中的多个出行链接起来,构成出行链[1 2]。由于出行链包含大量时间、空间、方式及活动类型信息,与传统的基于单次出行的分析相比,基于出行链的分析能更真实地刻画居民

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