基于交叉分层Logit的轨道站点周边居住地和出行方式联合选择模型

从微观角度研究了轨道交通建设对居民居住地选择和通勤出行方式选择的影响,分析了居住在轨道站点周边并选择地铁出行的概率,为解决居住地选择区位间的空间相关性,构建了交叉分层Logit概率估计模型。选取影响因素如个人属性、社会经济属性、出行特性和土地利用属性为联合选择模型影响变量,建立了轨道站点周边居住地和出行方式同时选择模型。利用Biogeme软件,对模型参数进行估计和检验,同时模拟分析了不同影响因素发生变化时引起的居住和出行方式选择概率的变化情况。结果表明,居住地离轨道站点越近的居民越倾向于使用轨道交通出行方式,当小汽车出行时间增加时靠近站点附近的居民越有改乘地铁的趋势。

基于分层Logit模型的交通方式选择行为研究

为了减少传统模型的非相关选择方案相互独立特性引起的预测误差,按照交通方式服务对象的不同,将交通方式划分为公共交通和私人交通两类,具有类似性的出行方式归并为一个层次,采用分层Logit模型的形式,利用北京市实际调查数据对模型进行标定.通过计算得到对方式选择层次1和层次2有影响的离散变量分别为年龄、是否有私家车、支付方式以及年收入、出行目的;连续变量为时间和费用.结果显示模型具有较高的精度.

基于分层Logit模型的车辆换道行为研究

研究分析复杂交通场景中车辆换道行为,揭示车辆运行特性及其规律。基于效用理论方法,以实现驾驶行为决策效用最大化为目标,建立车辆换道分层Logit模型。系统分析影响车辆行为变化的因素,建立各层次参数变量相关模型。仿真分析表明:较一般的车辆行为模型,车辆换道分层Logit模型更能准确地描述实际交通场景中车辆换道的行为决策过程,有效提高车辆运行效率。研究结果为智能车路协同与交互行为、车辆可变限速技术、自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑。

基于一种新效用函数形式的分层Logit模型

令效用函数为代表性效用和随机项的乘积,给出了对应的分层Logit模型的具体表达式。进一步地,令效用函数是两者的和积混合,即代表性效用分解为两部分之和,随机项分解为两部分之积,两者相乘构成选择项的效用函数,推导出选择某方案的边际概率和相应的条件概率,从而大大拓展了分层Logit模型的类型和应用范围。

基于分层贝叶斯的Mixed Logit模型及其应用

文章采用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法构造了基于马尔可夫链的蒙特卡罗仿真方法,研究了基于分层贝叶斯方法的mixed logit模型算法,并通过对城际出行方式选择数据的分析讨论了方法在出行选择分析中的应用。

基于分层logit模型的旅游交通方式选择研究

通过对旅客进行旅游交通方式选择的量化研究,得出各交通方式的选择概率,有利于各旅游地进行规划。首先通过分析过去与现在人们旅游交通工具的选择的不同,得出影响交通工具选择的影响因素。然后根据各个影响因素建立分层logit预测模型,对水平1和水平2进行标定,得出各个影响因素的参数值,从而得到各交通方式的选择概率。再利用该建模对近、中、远3种距离模式进行交通工具选择的预测,最后得到的预测结果与实际情况较为符合,相差的概率在0.05以内。

基于多维数据模型的交叉层关联规则挖掘

多层关联规则是带有一定概念分层的关联规则,它描述了不同抽象级别上数据项之间的关联性,且不同级别上的关联性具有不同的指导意义.但目前已讨论的多层关联规则,大都局限于挖掘同一抽象层上数据项之间的关联,因而,针对这一问题,本文对已有的FP-Tree算法进行扩充和改进,实现了既能挖掘同一抽象层上也能挖掘不同抽象层上数据项之间关联性的多层关联挖掘算法,即交叉层关联规则挖掘算法FP-Tree*.同时,在算法实施之前,还结合多层关联挖掘本身的特点,对现有的数据存储结构进行改进,提出用字符序列对事务项编码的方法,从而简化了大量的数据预处理工作.

Nested Logit模型在交通出行方式选择中的应用

分层logit模型可以用来描述人们的选择行为,就校区之间师生的交通出行方式选择做该模型的应用研究,通过建立Nested Logit模型的选择树,确定选择方案集合为校车、公共汽车以及私家车,通过实际的问卷调查确定效用函数的特性变量为出行时间、出行费用以及职业,运用spss软件对各个参数进行标定,最后集计出各种交通方式的选择概率,结果显示校车的选择概率明显高于公交和私家车.该模型还可以应用于需求量预测、政策评价以及交通服务效益评价,实际应用仍然需要进一步探索和研究.

精细化交叉口数据模型的建模方法

针对现阶段交通网络数据模型对交叉口处物理几何形态以及交通组织渠化描述不足的现状,提出了一种面向精细化交叉口的路网数据模型,从物理、逻辑和几何三个层面对交叉口的逻辑拓扑、标线规则等信息进行描述,以支持交通分析的计算需求;同时,提出了一种基于物理拓扑和逻辑拓扑采用基于要素的线性参考技术,构建交叉口几何拓扑的建模方法;最后对平面交叉口进行建模实验。实验结果表明该方法能够有效地支持精细化交叉口几何数据的自动生成。

农户宅基地退出方式差异及其影响因素研究——基于分层模型的分析

农户宅基地退出方式选择受到多尺度因素的综合影响。基于河南部分地区的农户及其村级变量的调研数据,采用交叉列联表和广义分层线性模型,对农户宅基地退出方式选择的影响因素进行实证分析。研究发现,农户个体及其村级特征影响其宅基地退出方式;农民的教育程度、主要职业及家庭年总收入对农户宅基地退出方式选择具有显著正向作用,年龄具有负向作用;村级特征中,村到最近城镇距离显著弱化教育程度对农户宅基地退出方式选择的正向影响。需完善农民教育培训、提高置换补偿标准等相关政策及保障体系,促进具有进城意愿和条件的农户完全退出宅基地,提高不完全退出宅基地农户的生活保障水平。

多层LOGIT模型的理论分析研究

合理有效地调整城市各种交通方式分担率以改变城市交通结构已经成为解决城市交通拥堵的有效方法。非集计模型的发展促进了交通方式分担的较大进步,对个人交通行为的分析研究是交通需求预测的一种比较重要的方法。在简述非集计模型发展的基础上,重点推导NL模型以及运用TransCAD对NL模型的参数进行标定,为非集计模型的应用和提高其操作性提供了思路。

一种居住区位和通勤交通方式的组合选择模型

为了研究通勤交通方式对就业者选择居住区位的影响,基于交叉分层的Logit模型建立了居住区位和通勤交通方式的组合选择模型。以不同通勤距离为半径作居住区位选择环域集,以通勤交通方式和居住区位的两两组合为模型选择项集合,以就业者社会经济属性、居住成本、通勤成本为特征变量建立概率选择模型。根据调查数据,采用阶段计算法对特征变量和模型参数进行标定和检验。测试结果表明:通勤时间、通勤费用和居住成本与选择项关系密切;收入较高且拥有小汽车的就业者对于居住区位选择的灵活性较大。

信号交叉口人行横道处的行人可接受间隙研究

在我国城市交叉口,大量行人与机动车的冲突导致了交叉口运行效率的下降,解决冲突问题是改善交叉口运行的一个重要方面。本文从信号交叉口处行人和机动车的冲突类型入手,利用Logit模型来描述行人选择间隙的行为。利用Track系统采集数据,标定车头时距、行人等待时间以及行人数量对行人选择间隙行为的影响系数。最后,通过对模型的检验和验证,证明该模型具有较好拟合度和预测精度。

交通出行方式离散选择模型的效用随机项结构研究综述

多项Logit模型效用随机项独立同分布的假定为多项Logit模型带来IIA属性,降低了多项Logit模型的行为解释能力。以多项Logit模型的基本假定为基础,以开发能够真实反映不同选择肢效用随机项的异方差性和相关性的效用随机项结构为目标,逐步放松多项Logit模型效用随机项独立同分布的刚性假定,系统综述了不独立同分布、独立不同分布、不独立不同分布的效用随机项结构的拓展。

考虑出行者选择偏好的出行方式选择模型

构建合理的出行方式选择模型是精确预测出行结构的关键.在现实出行条件中,不同出行者对于不同交通方式存在固有选择偏好,从而表现出一种非完全理性的出行方式选择行为.为进一步提高出行方式选择模型的预测结果精度,提出了一种考虑理性决策和固有选择偏好共同影响的出行方式选择模型.双因素共同作用决定出行者的出行方式选择结果,两者的影响权重与出行者对于备选方案的心理参考值有关.备选方案的特征变量数值与心理参考值差值绝对值较小时,选择行为更多地受到固有偏好的影响,反之,则更多地受到理性决策的影响.分析对比结果表明,所提出模型在出行方式选择结果的预测命中率上优于以完全理性决策为前提的传统分层Logit模型的预测结果.

信号交叉口个体行人与群体行人过街闯红灯行为分析

行人过街闯红灯行为受道路、交通及行人自身等因素影响,为深入挖掘行人过街闯红灯行为规律,随机调查了1 157名过街行人,包含当时的道路、车流状况,如人行道长度、行人相位信号时长、行人穿越车流时的车头时距等。个体行人过街闯红灯行为与群体行人存在显著差异,利用显著性检验,判定个体行人闯红灯的显著影响因素为车流的车头时距与行人等待时间,群体行人闯红灯的显著影响因素为行人数量与行人群中最长行人等待时间。根据所得显著影响因素,建立了个体行人与群体行人闯灯率的Logit模型,结果显示:等待时间对个体行人与群体行人闯灯率的影响并无差异,当等待时间达到46 s时,个体行人与群体行人闯灯率曲线均达到拐点,此时行人违章率增加最快;当群体行人数量达到4人时,最容易激发行人群的集体闯灯行为。结论为交叉口信号配时及行人违法闯红灯的管理提供的了参考。

基于CNL的轨道站点停车换乘选择行为分析

研究轨道站点停车换乘选择行为,分析出行者选择停车换乘出行的影响因素,可进一步改善设施运营状况与优化设施配置。选取南京市轨道站点作为研究对象,通过采集轨道站点停车换乘设施的使用情况,从个人属性、出行属性及停车换乘意向3个方面对设施使用者的停车换乘选择行为进行调查。分析停车换乘选择行为的影响因素并选取9项特征变量,考虑出行者换乘方式、时间、距离,选择换乘便捷度和换乘次数进一步分析出行者停车换乘选择行为。分别以换乘便捷度和换乘次数为上层巢构建交叉巢式Logit模型,对比分析不同情况下出行者选择停车换乘出行的影响因素差异,揭示特征变量对站点选择和出行方式选择的影响。研究结果表明:换乘便捷度和换乘次数为CNL模型上层巢的参数结果存在差异,以换乘便捷度为CNL模型上层巢的结果中,收入、出行目的和停车时间的参数绝对值较大,分别为0.467,0.359,0.454;以换乘次数为CNL模型上层巢的结果中,绝对值较大的则是收入、出行目的和出行次数,分别为0.550,0.579,0.642,对比发现收入和出行目的对出行者选择停车换乘的影响较大。由模型中下层选择枝对上层巢的隶属度估计值可以发现,换乘便捷度适度增加或换乘次数适度减少的情形下,“停车换乘(P&R)”出行方式的选择枝隶属度最高,分别为0.399,0.464,出行者会更倾向于选择停车换乘。以换乘便捷度和换乘次数为上层巢构建的CNL模型较巢式Logit模型和多项Logit模型精度提升约10%,在不同换乘便捷度和换乘次数情况下出行者对不同影响因素具有差异化敏感程度。

乳腺癌5年生存预测模型的建立及验证

目的建立乳腺癌5年生存预测模型并加以验证。方法利用数据挖掘技术进行数据预处理,分别建立乳腺癌5年生存预测Logistic模型和Nave Bayes模型,10折分层交叉验证法对模型性能进行测试。结果Logistic模型准确度为0.8855±0.0015,ROC曲线下面积(AUC_(Roc))为0.8060±0.0227;Nave Bayes模型准确度为0.8422±0.0026,AUC_(Roc)为0.7090±0.0514。结论对于乳腺癌的生存预测,Logistic模型优于Nave Bayes模型。

道路交叉口单车事故严重程度影响因素分析

为了研究影响交叉口单车事故严重程度的因素,以英国10 258起交叉口单车碰撞事故为研究对象,构建了一种离散选择模型——多项式Logit模型,选取车辆属性、驾驶员特征、道路条件及环境等因素共25个自变量,分析轻伤事故、重伤事故以及死亡事故的影响因素。利用最大似然法估计模型参数,并通过拟合优度检验及无关独立性(IIA)检验,检验结果显示模型拟合度较好。研究结果表明:在0. 1的显著性水平下,事故是否发生在周末、事故是否发生在高峰期、路段类型、交叉口类型、交叉口控制方式、行人过街控制、光线条件、天气情况、道路表面环境、车辆类型、车辆行驶意图、侧滑、翻车情况、车道发生碰撞、非车道碰撞物、车辆受伤部位、驾驶员性别、发动机排量、燃料类型、车辆行驶年龄等19个自变量影响单车碰撞事故的严重程度。研究结果有助于交通管理者采取合适的策略降低交叉口单车事故严重程度。

城市道路信号交叉口行人过街行为分析及管控研究

信号交叉口作为城市道路的重要组成部分,是行人和车辆汇聚、疏散的重要场所,当行人和车辆之间发生冲突时,很容易导致交通事故,而违反交通信号是导致交通事故最多的行人违法行为。国内学者从不同角度对行人过街行为进行研究,比如对西安市三个交叉口数据进行分析并构建行人过街交通模型、研究城市道路无信号控制路段行人过街行为倾向、通过SP调查对交叉口行人过街行为进行分析并构建行人过街危险度和行为安全性评价等。为进一步了解行人过街行为的影响因素,本文对河南省内重点路口行人过街行为展开调查研究,通过重点路口调查、编制RP/SP混合问卷的方式获取数据,对行人过街行为进行分析,了解行人过街特性,分析行人违法过街的心理倾向,构建广义线性回归Logit模型,分析影响行人非理性过街而产生违法行为的显著影响因素,并结合河南省行人过街行为的特点,提出相应改进措施,以期达到减少行人过街违法行为、提高交叉口通行能力、保障行人出行安全之目标,供参考。