基于多层Nested Logit模型的城市居民出行链预测研究

发布时间：2017-08-21 15:26

  本文关键词：基于多层Nested Logit模型的城市居民出行链预测研究

  更多相关文章： 出行行为 MNL模型 NL模型 出行发生 目的地选择 方式选择 Logsum变量

【摘要】：当前,国内外主要利用四阶段法进行出行需求预测,传统四阶段法以集计模型为基础,将小区的出行作为研究对象,研究小区出行总体特征,忽略了个人的出行行为特征。随着社会经济的增长,城市化的扩张,居民出行不断增加,集计模型的四阶段法不再适应当今不断变化的社会需求。基于非集计模型的出行需求预测,以研究出行者个体的出行行为,能比较真实地反映出行者个人的出行选择过程。本文针对四阶段法中出行生成、出行分布和方式划分的不足,提出应用多层Nested Logit模型进行出行链需求预测,结合Nested Logit模型的理论与结构框架,建立出行发生—目的地选择—方式选择的三层NL模型,通过自下而上选择变量进行建模和参数标定与检验,将个人出行选择过程更真实地反映出来,优化出行需求预测模型。本文主要内容包括以下几点：(1)分析传统四阶段法的缺陷,提出非集计联合选择模型的想法,详细介绍了非集计模型的理论基础和常用的Logit模型——MNL模型和NL模型。(2)结合某市的居民出行调查数据,分析城市居民出行行为特征,从出行者个人属性、家庭属性、出行特性等几个方面分析不同影响因素对出行方式、出行次数和出行空间分布产生的影响。(3)对基础理论知识总结的基础上,结合居民出行调查数据,构建居民出行链需求预测模型体系,形成以MNL模型为基础的一个三层NL模型结构,模型体系中包括出行方式选择模型、目的地选择模型和出行发生模型,并详细阐述了NL模型体系的概率表达式、效用函数公式,提出通过Logsum变量将各阶段模型建立联系。(4)对模型体系中各阶段模型的基本原理、影响因素的相关性分析(SPSS软件)、效用函数的设定,以及利用Biogeme软件进行参数标定与检验等做了详细的论述,并对各阶段参数标定的结果进行了解释说明。最后通过计算各出行方式的分担率,检验整个模型体系的合理性。
【关键词】：出行行为 MNL模型 NL模型 出行发生 目的地选择 方式选择 Logsum变量
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.12
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-20
• 1.1 研究背景及意义12-14
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究的意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 国外研究现状14-16
• 1.2.2 国内研究现状16-17
• 1.3 论文的主要内容与结构框架17-20
• 1.3.1 研究的主要内容17-18
• 1.3.2 论文的结构框架18-20
• 2 居民出行需求预测的理论基础20-29
• 2.1 传统四阶段法20-22
• 2.1.1 四阶段法的概述20-21
• 2.1.2 传统四阶段法的缺陷21-22
• 2.2 联合选择模型22-23
• 2.3 非集计模型的基础理论23-25
• 2.3.1 效用最大化理论23
• 2.3.2 出行效用函数23-24
• 2.3.3 选择概率函数及性质24-25
• 2.4 常用LOGIT模型25-28
• 2.4.1 MNL模型25-26
• 2.4.2 NL模型26-28
• 2.5 本章小结28-29
• 3 居民出行调查与出行特性分析29-44
• 3.1 居民出行调查数据来源29
• 3.2 居民出行调查数据结构29-35
• 3.2.1 出行者特性29-32
• 3.2.2 出行特性32-35
• 3.3 居民出行行为分析35-43
• 3.3.1 出行方式35-38
• 3.3.2 出行次数38-41
• 3.3.3 出行空间分布41-43
• 3.4 本章小结43-44
• 4 基于多层NESTED LOGIT居民出行链预测模型的建立44-52
• 4.1 出行链需求预测模型的总体结构44-46
• 4.2 模型中各阶段的连接46-48
• 4.3 建模前的准备48-51
• 4.3.1 软件准备48-49
• 4.3.2 数据准备49-51
• 4.4 本章小结51-52
• 5 居民出行链需求预测模型的案例应用52-78
• 5.1 出行方式选择模型52-60
• 5.1.1 模型介绍52-53
• 5.1.2 影响因素分析53-57
• 5.1.3 模型求解57-60
• 5.1.4 Logsum的计算60
• 5.2 出行目的地选择模型60-69
• 5.2.1 模型介绍60-62
• 5.2.2 影响因素分析62-66
• 5.2.3 模型求解66-68
• 5.2.4 Logsum的计算68-69
• 5.3 出行发生选择模型69-75
• 5.3.1 模型介绍69-70
• 5.3.2 影响因素分析70-73
• 5.3.3 模型求解73-75
• 5.4 模型总结75-77
• 5.5 本章小结77-78
• 6 结论与展望78-81
• 6.1 主要研究成果与结论78-79
• 6.2 展望与进一步研究方向79-81
• 参考文献81-84
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果84-86
• 学位论文数据集86

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本文编号：713664