基于嵌套Logit选择模型的城市配送自提柜选址-路径问题

为了分析城市配送中顾客选择末端交付方式和配送时间窗的相关性对自提柜选址、时间窗分配与路径规划等运营决策的影响,首先使用嵌套Logit选择模型量化顾客对配送服务选项的选择行为,提出了城市配送两层嵌套Logit选择模型;然后以配送数量最大化和配送成本最小化为目标,建立了自提柜选址-时间窗分配-路径规划集成优化模型;最后采用非支配排序、动态网格和拥挤距离等技术,构建了多目标粒子群优化(MOPSO)算法进行仿真分析,获取了末端交付方式和配送时间窗相关性对运营决策的影响。研究表明:随着送货上门服务尺度因子逐渐增大,顾客需求在不同配送时间窗之间的替代性变小,无论是追求配送成本最小化、还是追求配送数量最大化,获取的最优方案均倾向于提高配送准时性,配送数量逐渐上升;相反,随着自提柜服务尺度因子逐渐增大,不同于送货上门服务,获取的最优方案倾向于降低配送准时性,配送数量逐渐下降。

梯度二元融资结构下中国农村家庭的教育选择——基于嵌套LOGIT模型的实证分析

本文基于嵌套LOGIT模型考察了梯度二元融资结构下中国农村家庭的教育选择问题,研究表明:在影响农村家庭教育选择的因素中,家庭的收入状况、家长的职业技能和受教育水平的提高等对每个阶段的教育选择都产生积极的影响,而其他一些因素,如教育支出增加、财政支持的不足则降低了农村家庭选择更高教育水平的意愿,当前农村教育面临着与城市相比整体差距加大,区域发展不平衡、教育机会不均等等诸多难题,从微观的角度看,只有发挥影响家庭教育选择的积极因素的作用,降低消极因素的作用,才能激励农村家庭提高教育的意愿。

前景理论和灰色关联法下定制公交出行分担率选择模型

为提高公共交通服务水平和定制公交分担率,以定制公交、常规公交、出租车和地铁4种出行方式为对象,考虑乘坐时间、出行费用、便捷性和舒适性4个出行影响因素,基于多项Logit模型构建前景理论和灰色关联相结合的出行选择模型,并以董屿·福建师大地铁站到福州南火车站为例进行研究。结果表明:定制公交、常规公交、出租车和地铁4种出行方式的分担率分别为28.35%、14.63%、23.14%、33.88%,与实际问卷调查的最大误差在5%以内,与运用效用理论计算所得的分担率相比更符合现实情形;定制公交分担率在票价为1元或2元增减时,并没有产生较大变化,而乘坐时间的缩短却使分担率有较大提升。

离散选择实验潜类别logit模型在卫生服务领域的应用与Stata软件的实现

目的简要介绍离散选择实验的设计步骤和潜类别分析模型的基本原理,通过实例演示介绍潜类别logit模型在Stata中的实现过程,为该模型在离散选择实验中的实际应用提供方法学的参考。方法基于广州市艾滋病高危人群选择HIV自检试剂偏好的离散选择实验数据,通过实例演示潜类别logit分析模型的构建过程,并提供相应的Stata命令。结果最终确立了4个类别模型为最优分类,模型估计结果显示4个类别模型中类别1(偏好尿液试剂),类别2(偏好更便宜的血液试剂配套说明书讲解和自行判读结果),类别3(偏好更便宜的尿液试剂),类别4(偏好血液试剂配套视频讲解和专业人员判读结果)的差异具有统计学意义。结论潜类别logit模型用于离散选择实验数据的分析具有简便性与灵活性,但也有其应用的局限性,因此需要进一步结合其他模型来优化分析。

基于Logit原理的出租车载客选择策略研究

针对机场出租车司机排队载客还是空驶返回市区两种选择行为进行分析,研究影响出租车司机决选择策的相关因素机理,基于Logit原理建立出租车和乘客选择决策模型;然后算出两种选择下的出租车司机的收益,通过收益差异得出司机的合理决策,进而采用旅客和司机等待时间最短作为最好乘车效率的主要依据,给出上车点的最佳位置。

多维邻近性与城-城流动人口的流入地选择——基于嵌套Logit模型的实证分析

基于2017年中国流动人口动态监测调查数据,采用嵌套Logit模型分析了地理、制度、信息和知识等多维邻近性对城-城流动人口流入地选择的影响。结果表明:城-城流动人口倾向于流入与户籍地地理相邻、制度相似、信息联系密切以及与自身知识水平相匹配的城市,这在一定程度上缓解人口向工资水平高、就业机会多和公共服务水平好的大城市集聚的趋势;不同维度的邻近性之间存在替代效应,省内流动能够降低距离对流入地选择的负面影响;多维邻近性的影响强度存在群体差异,女性对知识邻近性更加敏感;新生代流动人口对正式制度和信息邻近的城市有更强的偏好,但受知识邻近性的影响较弱;高学历群体更能远距离、跨省迁移并受到城市间互联网信息联系更强的影响;而有过流动经历的劳动力再流动时更能克服地理、文化和知识距离的限制。

基于嵌套Logit模型的交通出行选择行为研究

嵌套Logit模型可以用来描述人们的选择行为,以上海市通勤出行为例,就居民通勤方式和出行路径的选择在做该模型的应用研究,通过建立Nested Logit模型的选择树,确定虚拟层选择方案集合为自驾和P&R(Park&Ride)换乘,底层方案选择层集合为路径1、路径2和路径3。运用Stata15.0软件对各个参数进行标定,结果显示P&R使用频率越高的和使用过P&R的人群,更愿意使用P&R的方式出行,开车频率越高,学历越高,收入越高的人群更倾向于选择自驾出行。在自驾出行的线路中,女性驾驶员更偏向选择地面道路行驶,驾龄越高的驾驶员更愿意选择高架道路出行。

互联网金融产品选择行为研究——基于嵌套Logit模型的分析

随着互联网金融的迅速发展,许多产品已通过互联网媒介扩散至一般消费者。为研究互联网金融产品消费者在进行互联网金融产品选择时的影响因素,本文基于扎根理论和效用最大化理论,通过质化研究探索出其重要影响因素,共选取了损失风险、收益、产品口碑、公司信誉等2组13个影响因素,然后引入了嵌套Logit模型构建了消费者互联网金融产品选择模型,并通过调研数据对模型进行了实证验证。实证结果表明,消费者的互联网金融产品选择过程可分为两个阶段,第一阶段为产品类型的选择,收益及损失风险是该阶段产品类型选择的重要影响因素;第二阶段为产品类型下具体产品的选择,产品口碑则为影响消费者选择具体产品的重要因素,这两个阶段之间互相作用并最终影响选择结果。

城市轨道交通运营中断条件下乘客路径选择模型

为研究城市轨道交通运营中断条件下乘客的路径选择行为,首先依据运营中断事件对乘客的不同影响对乘客进行分类,并给出对应的路径选择策略。其次基于出行时间和出行费用2个因素确定了广义时间费用的计算方法。然后分析中断时长对乘客的影响,构建了中断下的乘客参考点的取值原则。最后利用累积前景理论和Nested Logit模型构造了乘客路径选择模型。算例结果表明:模型计算的乘客路径选择概率结果与实际统计结果相对误差不超过10%,具有良好适用性;乘客路径选择行为随中断时长的改变呈现动态变化,短时间中断下乘客路径选择行为变化剧烈,长时间中断下乘客路径选择行为相对稳定;乘客对出行费用的接受度越高,越倾向选择出行时间短的路径;乘客对中断忍耐程度越低,对路径综合价值越敏感。

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.

瓶颈处停车换乘logit随机均衡选择模型

考虑从生活区到工作区有三种交通方式可供选择的情形:一是全程驾车,二是地铁直达,三是在瓶颈处停车再换乘地铁到达目的地.以瓶颈模型为基础,建立了基于logit随机均衡的交通方式选择模型.研究结果表明,设置恰当的地铁票价和停车收费水平,可以实现系统的净收益极大,此外,也存在一种地铁票价策略使地铁的收益最大,但票价水平高于系统净收益极大时的票价水平.算例结果支持了模型分析结论.

利用排序多元Logit模型研究城市居民的居住区位选择

本文将北京、上海、广州、武汉和重庆五城市的居住区位调查数据,利用排序多元Logit模型研究城市居民对居住区位的选择行为进行了实证分析。影响区位选择的因素可归纳为家庭层面和城市层面两部分,前者包括收入、工作地点、对环境的偏好等,后者则包括住房价格、城市扩张程度、郊区市政设施便利程度等,实证结果表明这些因素的影响都是显著的,且符合理论预期。收入较高的群体仍喜好选择距离城市中心偏近的居住区位,郊区基础设施和公共服务设施的不完善是制约其向郊区转移的主要因素。这些实证结论能够对城市发展布局和居住用地的规划开发起到决策支持作用。

基于动态广义费用的客运通道交通方式选择Logit模型

为更科学计算运输通道各种交通方式供给能力的配置量,运用随机效用理论和离散选择模型,建立基于动态广义费用的交通方式选择Logit模型,以郑州-西安客运通道为实例,运用Matlab软件编写程序,进行求解验证.研究表明,交通方式建设成本分摊随分担量变化而变化,并与随机感知系数和出行时间价值一起影响各方式分担率.与现有模型的对比表明,各方式分担率变化幅度与建设成本大小差异并非同向;交通方式选择的广义费用是动态变化的,不能仅仅依据静态的在途时间和票价进行方式分担率计算.该模型既能保证出行者的个体要求又能保障各种交通方式的持续运营,所计算的通道各交通方式分担率更符合实际.

Logit模型在个体选择行为中的研究演进

本文从效用最大化的观点出发,给出了Logit模型的推导。然后基于Logit模型设定中过于严格的假设,陈述了Logit模型的主要局限,即Logit模型能够处理行为主体的系统偏好差异而不能够分析随机偏好差异,选择概率关于无关替代物的独立性以及随机效用的跨期误差项不具有相关性,以及为了克服这些局限和反映复杂选择行为的Logit模型的推广形式。

基于混合Logit模型的饶甬运输链选择行为分析

以上饶和宁波之间公路和铁路两条集装箱运输链为研究对象,分析了铁路运输链时间和费用构成.然后选取准时性、运输链总时间、运输链总费用和安全性为效用函数特性变量建立了多项Logit模型和混合Logit模型.结果表明,时间和费用对运输方式选择起到了关键作用,并且铁路分担率对于费用的变化较为敏感.在不同假设场景下对公铁分担率进行了分析,对改善铁路服务水平所带来的分担率提升进行了定量计算.最后考虑到铁路时间和费用构成中存在的压缩空间,从运输链总时间、总费用和列车运行组织三方面提出了海铁联运发展对策.

基于家庭属性和Nested Logit模型的学生出行选择特性分析

运用非集计模型中Nested Logit模型的理论与方法,以中小学生出行方式选择行为为对象,研究个人属性、家庭属性和出行特性对学生出行方式选择的影响。模型分上下两层,上层为公共交通和私人交通方式的选择,下层为小汽车、摩托车、自行车及步行交通方式的选择;利用SPSS软件对模型进行标定和检验,分析各因素对学生出行选择的影响。结果表明:家庭收入对于上下层交通方式选择影响大,收入高的家庭,学生出行更倾向于选择私人交通方式;是否拥有公交卡对上层交通方式影响最明显,当学生拥有公交卡时,其选择公共交通方式是私人方式的38倍;家庭交通工具拥有量和是否有人接送是下层交通方式选择的主要因素,家庭小汽车数量增加或有人接送时,学生出行选择小汽车的概率增加。

巢式Logit模型在交通方式选择行为中的应用

研究基于离散选择理论的巢式Logit模型(NL)及其在交通方式选择行为中的应用.较传统多项Logit模型(MNL)而言,NL放宽了IIA限制,具有更好的解释能力,并提出一套便于实际操作的应用方法,最后编写程序并以算例说明整个应用操作的流程.

特大城市居民出行方式选择行为的混合Logit模型

为缓解交通供需冲突、改善居民出行结构模式,基于随机效用最大化理论,以特大城市南京为例,明确了影响出行方式选择行为的多重变量;通过建立混合logit(Mixed logit,ML)数理模型分析了家庭特征、个人属性、出行信息、居民出行OD位置4者的相互作用机理,并分析解读了ML模型输出的统计回归结果。研究结果表明:当时间要求性不高时,慢行方式的竞争性能得以凸显,但随着出行时间的增加,这种优势效用会逐步减弱;而在市郊、长距离行程中,公共交通(含地铁)或小汽车出行方式对旅客吸引力更大。

基于Logit模型的航班延误后乘客行为选择研究

目前中国航班延误现象较为普遍,航班延误后乘客行为和心理研究是航班延误现象研究的重要组成部分。现有研究相对较少,对于航班延误后乘客行为选择的研究尚未出现。为了研究乘客在航班延误后行为选择的影响因素,采用调查法,并结合Logit模型,发现自费与否、出行人数、对航空公司品牌看重程度和航班延误告知与否4个因素对于航班延误后乘客行为选择的影响最为显著。同时,结合分析结果,为航空公司制定经营战略提供参考。

Logit模型在市场营销定量研究中的应用——消费者对家电品牌选择的实证分析

市场营销的定量研究以及如何开启消费者的行为黑箱,一直以来都是国外市场营销研究者们长期并将继续深入探讨的核心主题。在此过程当中,Logit模型是他们比较青睐和广泛采用的一类研究工具。通过对Logit模型的原理的介绍,以及将这一模型用于国内消费者对某一家电品牌选择的实证研究,从而表明Logit模型能够用于分析市场营销研究中的诸多问题,并且能够揭示出更多有用的量化信息,而这对于市场营销的学术研究和市场营销管理的实践都无疑是大有裨益的。