基于贝叶斯方法的出行方式混合选择模型研究

发布时间：2021-03-23 17:14

　　自改革开放以来,随着我国大力发展经济和推进城市化水平,交通拥堵及环境污染问题日益严重,人们出行效率低下,从而阻碍城市和经济发展。为了讨论出行方式选择问题,本文以认知心理学和行为理论为框架,引入出行者环境偏好心理这一潜在变量构建结构方程模型和离散选择模型相结合的混合选择模型,并利用贝叶斯方法对模型中的未知参数进行估计,从而对出行者出行行为进行理论的分析和应用的研究。本文具体内容如下:第一章介绍出行方式选择问题的研究背景及现状;第二章介绍相关理论基础,其中主要包含贝叶斯定理、马尔科夫链蒙特卡洛方法（Metropolis-Hasting和Gibbs抽样方法）、近似贝叶斯计算的基本思想和拒绝算法;第三章为模型的简介和构建,其中包括通过采用Likert5级量表设计出行方式问卷收集样本,基于潜山市样本数据的具体信息引入环境偏好潜在变量构建混合选择模型,并提出应用于该模型的马尔科夫链蒙特卡洛算法和近似贝叶斯算法;第四章基于提出的算法利用数据对模型进行参数估计,分析结果并将两种方法进行比较;第五章为总结及展望。实证结果表明环境偏好心理这一潜在变量对居民出行方式选择意向有影响;女性、18-40岁之间、大... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

HCM框架

3混合选择模型13图3.2受访者基本信息、出行方式选择相关分布及所在街道情况分析Fig3.2Thebasicinformationoftherespondents,thedistributionofthechoiceoftravelmodeandtheanalysisofthestreet图3.2（d）为受访者日常出行主要交通类型，从图中可以看出他们大多都是使用WB类型的出行方式；图3.2（e）为受访者选择WB类出行方式的主要原因，可以看出选择WB方式出行的主要原因是步行、自行车、电动车非常方便且属于

3 混合选择模型 考虑的出行方式混合选择模型设置如图 3.3 所示。图 3.3 中绘制了完整的结构和测量方程，以及解释变量与模型之间的关系。其中，个人基本属性、测量指标变量与 EP 潜在变量之间的线性关系分别由（3.2）式和（3.4）式表示，（3.3）式表示 EP 潜在变量和备选项属性共同作用在效用函数上，效用函数与选择指标之间的关系由（3.5）式表示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑定制出行的儿童通学方式选择行为研究[J]. 郝京京,张玲,吴小龙,杨晓泉,刘澜.  交通运输系统工程与信息. 2020(01)
[2]结构概率损伤识别的改进近似贝叶斯计算[J]. 方圣恩,陈杉,董照亮.  振动工程学报. 2019(02)
[3]基于结构方程模型的不同规模城市居民出行方式选择影响因素的关联性分析[J]. 刘宇峰,钱一之,胡大伟,王来军,李露,马壮林.  长安大学学报(自然科学版). 2018(05)
[4]基于混合选择模型的汽车共享选择行为研究[J]. 鞠鹏,周晶,徐红利,张俊婷.  交通运输系统工程与信息. 2017(02)
[5]考虑心理潜变量的出行方式选择行为模型[J]. 景鹏,隽志才,查奇芬.  中国公路学报. 2014(11)
[6]基于结构方程的节假日居民出行和活动关联性建模分析[J]. 李霞,邵春福,孙壮志,姚广铮,董春娇.  交通运输系统工程与信息. 2008(06)

博士论文
[1]基于充电选择行为的电动汽车充电设施布局优化研究[D]. 潘龙.北京交通大学 2019



本文编号：3096133