基于Nested Logit模型和蒙特卡罗法的通勤者活动链模拟

为改进传统出行模型难以解析个体活动出行全过程和各阶段前后关联性不足等问题,建立了通勤者个体活动链模拟模型。应用相关性分析等统计学方法研究了2 434个通勤者有效样本的活动选择相关影响因素,以此为基础建立以活动性质和发生时段为分层依据的两阶段Nested Logit模型,并通过蒙特卡罗法模拟通勤者的活动选择行为,结合具体活动类型选择和发生时段生成个体活动链。结果表明,两阶段Nested Logit模型具有较高拟合度和较好的整体性,能够刻画活动性质和发生时段对个体活动出行的双重影响规律,研究成果可为动态模拟个体活动链选择行为提供一种新的途径。