基于有限理性的出行方式选择模型

发布时间：2017-09-27 06:21

  本文关键词：基于有限理性的出行方式选择模型

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【摘要】：城市交通拥堵经常发生在早晚的通勤出行中,解决这个问题的一种有效途径是调整出行方式结构,鼓励居民乘公共交通出行,同时限制道路上的小汽车数量。尽管交通规划与管理部门知道该如何去发展和调控,但是政策措施的制定从来都不是简单的事情,居民的出行决策行为、出行的环境和道路交通系统是联系在一起的,所以需要研究居民的出行方式选择行为,为交通需求管理提供数据支撑和借鉴价值。现实中出行者是有限理性的,因为交通环境带有不确定性和风险性,并且决策时不可能获取到完全的出行信息,所以应该利用符合有限理性条件的累积前景理论和随机效用理论进行研究。而以往应用前景理论的研究均是将模型建立为集计形式,将决策者只分为几大类,可是随机效用理论的模型是离散形式,所以本文突破了传统思路,建立了决策者个人的累积前景理论的方式选择模型。首先引入以下两个风险因素,一是在某些道路上对私家车征收交通拥堵费,二是部分小汽车出行者转移到公共交通,使车厢的拥挤度增加。然后,分别建立基于累积前景理论和Mixed Logit模型的方式选择模型,变量中包括不可直接观测的变量——疲劳度,假设在风险条件下出行,决策者可以乘小汽车选择收费道路或不收费道路,也可以乘公共交通,可能会遇到拥挤度变大和不变的情况。之后,进行问卷调查设计和数据统计分析,调查内容满足以上两类模型的求解要求。最后将出行者分为有私家车和无私家车两类,先利用累积前景理论模型求出基于个人的小汽车和公共交通的前景值,得到两种方式的选择概率;然后估计Mixed Logit模型的参数值,确定各方式的分担率;通过对比风险情境下两类模型预测结果和SP调查结果,发现:对有私家车出行者的预测,SP调查和累积前景结果相近,Mixed Logit模型则偏差较大,而各方法对无私家车的出行者的预测结果非常一致。说明在准时性要求高的通勤出行中,Mixed Logit模型没有很好的体现出决策者规避时间风险的行为,也就是说决策者应偏向于公共交通,但是却没能在预测结果中凸显出来;而累积前景理论模型的改进效果比较好,适用于风险情景,但是增加了调查设计的难度。
【关键词】：通勤方式选择 有限理性 累积前景理论 随机效用理论
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-18
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究目的及意义9-10
• 1.3 研究综述10-15
• 1.3.1 基于随机效用理论的出行选择行为研究10-13
• 1.3.2 基于前景理论的出行选择行为研究13-15
• 1.4 研究内容15-16
• 1.5 论文结构与技术路线16-18
• 1.5.1 论文结构16-17
• 1.5.2 技术路线17-18
• 第2章 出行方式选择影响因素与研究理论18-30
• 2.1 一般出行方式选择影响因素18-20
• 2.2 风险因素分析20-23
• 2.2.1 交通拥堵收费20-21
• 2.2.2 公共交通拥挤度21-23
• 2.3 研究理论23-28
• 2.3.1 累积前景理论23-26
• 2.3.2 随机效用理论26-27
• 2.3.3 理论对比27-28
• 2.4 本章小结28-30
• 第3章 基于有限理性的方式选择模型30-40
• 3.1 基于累积前景理论的方式选择模型30-35
• 3.1.1 模型的结构与原理30-32
• 3.1.2 感知广义出行成本32-33
• 3.1.3 参考点的设定33-35
• 3.2 基于Mixed Logit的方式选择模型35-38
• 3.2.1 模型概述35-36
• 3.2.2 选择肢的效用函数36-38
• 3.3 本章小结38-40
• 第4章 调查设计与数据分析40-50
• 4.1 调查设计40-43
• 4.1.1 样本量与调查方法40-41
• 4.1.2 调查内容41-42
• 4.1.3 问卷设计42-43
• 4.2 数据筛选与统计分析43-49
• 4.2.1 数据筛选的标准43-44
• 4.2.2 统计分析44-49
• 4.3 本章小结49-50
• 第5章 算例分析50-66
• 5.1 参考点与感知广义出行成本50-56
• 5.1.1 期望时间成本50-51
• 5.1.2 一般疲劳度51-53
• 5.1.3 参考点值53-54
• 5.1.4 感知广义出行成本54-56
• 5.2 前景值的求解结果56-58
• 5.3 Mixed Logit模型的求解58-62
• 5.3.1 参数估计58-60
• 5.3.2 检验模型拟合精度60
• 5.3.3 预测结果60-62
• 5.4 对比分析两类模型的预测结果62-64
• 5.5 本章小结64-66
• 第6章 结论与展望66-68
• 6.1 研究结论与创新点66-67
• 6.2 展望67-68
• 参考文献68-73
• 致谢73-74
• 附录74-75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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3 张安英;孙全欣;韦伟;胡智敏;;动态路阻下的出行时间预测和路径选择模型[J];公路与汽运;2014年02期

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7 徐f，

本文编号：928102