基于Logit模型与经验敏感度的学生通勤方式选择行为研究

发布时间：2020-04-18 04:36

【摘要】：学生通勤出行作为城市通勤的重要组成部分,因其具有极强的出行规律性而给城市交通带来了巨大的压力。在这种复杂的出行环境中,学生因身心发展尚不成熟,致使以学生为主体的交通事故频发。同时,面对学生身体素质下降问题,多数人认为优化学生通勤结构,提倡自出出行方式可以促进学生的身体活动和健康。因此研究学生通勤方式选择,对于缓解城市拥堵,改善出行环境和促进学生自主出行具有重要的借鉴意义。本文以学生通勤方式选择行为为研究对象,利用MNL模型和NL模型对比分析,并引入以弹性分析为基础的经验敏感度对预测结果进行评估。首先在借鉴现有研究的基础上,从个人、家庭以及出行三方面确定了学生通勤方式选择的影响因素,并将步行、自行车、公共交通和小汽车四类出行方式划分为自主出行和其他出行,以鞍山市居民出行调查中的学生通勤数据为样本,对样本数据进行描述性统计分析和相关性统计分析,建立学生通勤方式选择的MNL模型和NL模型,利用R语言求解,并借助LL、AIC、BIC、AICc和R2五个指标对模型进行对比评价。其次,建立了包含性别与出行距离、收入与出行距离两个交互项的学生通勤方式选择模型,并利用经验敏感度分析单变量和交互变量对通勤方式的影响。最后根据研究结果提出相应的管理策略。研究发现,NL模型对应的五个指标均要优于MNL模型,因此NL模型具有更好的统计性能,经验敏感度可以对变量中任意数量的变化进行评估。对于不同年级的学生,其通勤结构存在差异,尤其是对自行车通勤方式的选择呈现出“哑铃型”结构。出行距离增加1km和2km时,自行车对应的经验敏感度为31.9%和51.4%,说明距离小幅度增加时能促进自行车的使用。在长距离出行时公共交通和小汽车通勤更具有竞争优势。收入与出行距离存在明显交互作用,随着距离增加,收入的增加会加速步行选择概率下降,促进小汽车选择概率的增加,但高收入家庭中的学生却不符合这一规律。这些发现可能对促进学生的主动出行有意义,并为交通规划和管理提供参考。
【图文】：

树状结构,模型

且具有较高的相关性，在这种情况下使用ＭＮＬ模型会产生较大的误差［４８］。在此基逡逑础上，Ｗｉｌｌｉａｎｓ等人提出了邋Ｎｅｓｔｅｄ邋Ｌｏｇｉｔ模型，并在出行行为分析及其他问题中得逡逑到了广泛的应用。逡逑２．２．３邋Ｎｅｓｔｅｄ邋Ｌｏｇｉｔ邋模型逡逑ＮＬ邋（Ｎｅｓｔｅｄ邋Ｌｏｇｉｔ）模型，，又称为分层Ｌｏｇｉｔ模型或巢式Ｌｏｇｉｔ模型。与ＭＮＬ逡逑模型相比，ＮＬ模型考虑了选择肢间存在的相关性，在模型结构上也更加合理。ＮＬ逡逑模型是一种具有分层嵌套结构的模型，允许存在相关性的选择肢处于相同巢内，逡逑但是不同巢内的选择肢要保持彼此独立，所以在一定程度上克服了邋ＭＮＬ模型的逡逑ＩＩＡ特性。根据选择肢的复杂程度和各选择肢间的关系，可将选择方案分为若干层，逡逑每层代表一个水平。而ＮＬ模型中的每层结构都是由多项Ｌｏｇｉｔ模型构成的，且受逡逑到上层条件概率的约束，下层则成为上层的影响因素。因此，在进行参数标定时，逡逑ＮＬ模型是从下而上，而预测时则是从上向下。逡逑双层ＮＬ模型的一般结构如图所示：逡逑

小提琴,出行距离,男性学生,方式

变量类型的宽度表示该类型样本数据所占的比例，而每一变量的纵向长度表示四逡逑种出行方式所占的比例。逡逑从图３－２中可以看出无论是男性学生还是女性学生通勤选择步行通勤方式的逡逑概率最高，其次是公共交通，然后是自行车，最后是小汽车，说明步行仍然是学逡逑生上下学的主要交通方式，也可能因数据中小学生群体所占比例较高，而小学生逡逑多数会选择离家较近的学校读书。女性学生选择小汽车的比例略低于男性学生，逡逑可能是存在部分男性学生选择打车上学。值得注意的是男性学生选择自行车通勤逡逑的概率略高于女性同学，但步行通勤概率低于女性同学，这可能是因为男性学生逡逑在体力上更具优势，因此更倾向于这种机体运动更强的出行方式。逡逑２３逡逑
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U491

【参考文献】