Logit模型在广深铁路客流分担率估算中的应用

客流分担率估算的常用方法有分担率曲线法和函数模型法,通过比选决定采用函数模型法中的Logit模型。从旅客和社会需求的角度,对传统的Logit模型特征函数求解进行改进;以安全性、快捷性、票价水平、舒适度、开行间隔、方便性、服务水平和环境友好性等8个参数确定运输产品的效用值,代替传统的Logit模型求解特征函数值。在市场调查和参考专家建议的基础上,确定8个参数的效用值,利用改进的Logit模型,计算出在广深间旅客运输市场中铁路的需求分担率为46.7%,公路为53.3%。依据1999—2003年广深间实际客流量的变化情况,计算出铁路对总客运需求的满足率为18.8%,城际铁路对城际旅客运输需求的满足率为72.7%。可见,广深铁路还远远不能满足社会的客运需求。因此,铁路四线建设应该加速,运营组织模式应该改进。

基于Logit模型的城市低碳交通分担率研究

随着世界各国能源政策向可持续化方向发展,低碳问题已经成为国内外研究的热点,特别是在交通运输领域,因为低碳因素对于未来城市内部各种交通方式势必会造成影响,即各种方式分担率的变化.Logit模型是预测城市客运交通分担率的一种比较成熟的方法,文中选择经济性、快速性、方便性、舒适度、安全度、低碳因素6个服务特性建立广义费用函数,结合Logit模型建立各交通方式分担率模型,采用相关调研数据和极大似然估计法,确定模型参数,计算因低碳因素的变化前后的分担率差异,并根据碳交易价格机制计算低碳因素的经济效应.

基于Rank Logit模型对城际交通分担率的计算方法研究

城际交通对城市经济发展有显著作用,同样也是交通规划领域一个重要课题.随着高铁的快速发展,城际交通分担率也随之有相应变化.计算分担率的方法很多,其中Rank Logit模型能够充分利用SP调查中乘客对交通工具选择的排序数据,可以获得比其他非集计模型更高精度的特点.本文采集891份有效SP数据并建立Rank Logit模型,对广州—武汉的城际交通分担率展开研究以验证该模型的优点.模型结果从评价指标、参数实际意义和乘客时间价值等方面对比Rank Logit模型和Multinomial Logit模型,证明RL模型拥有更高的模型精度和可靠性.在此基础上本文进一步对武广通道上政策性调整进行了6组敏感性分析,为政府进行交通规划、交通运输政策的制订及修改等提供决策依据,也为铁道部、航空公司等运营部门制定策略提供了理论参考.

基于Influ-Logit模型的兰州至中川铁路货运量分担率研究

铁路货运分担率是指铁路所占有的运输市场份额,也是确定铁路项目投资规模和进行项目经济评价的重要参数。通过市场调查确定货主在选择货物运输方式时主要考虑的影响因素,并建立相应的评价指标体系,应用层次分析法计算出各指标的权重值。利用Influ-Logit模型计算得到兰州至中川铁路货运分担率为43.98%。可见,铁路运输在短距离运输方面处于劣势地位。因此,为了提高兰州至中川铁路的货运分担率,需在铁路运输的时效性和办理程序方面不断进行改进。

基于Logit模型的城际运输通道客运量分担率计算研究

采用二项?Logit?模型对城际运输通道内各种交通方式的分担率进行计算,建立效用函数模型,通过层次分析法结合调查问卷数据确定参数,随后将模型运用到昌九城际运输通道进行实证分析。计算得到该通道内城际铁路和高速公路的客运量分担率分别为?59.01%?和?40.99%,并分析企业收入对影响因素的敏感性,对运输企业提出相关结论和建议。

武汉至广州商品汽车运输方式及基于logit模型的分担率研究

从武汉市商品汽车主要运输方式、武汉市开展商品汽车滚装运输、武汉-广州商品汽车运输需求量及运能分析等方面分析了武汉市商品汽车运输市场状况,在此基础上,运用Logit模型,从经济性、快速性、安全性、方便性、环境影响和运量影响六个方面,对武汉至广州的商品汽车运输方式的分担率进行了测算,结果表明,铁路和水路运输的分担率均呈现上升趋势,而公路运输分担率则大幅下降,此研究可以为商品汽车运输行业的决策者提供参考。

基于Logit模型分析高铁降速对客流分担率的影响

本文通过应用Logit模型分析了影响旅客运输的效用值,如安全性、运价、旅行速度、舒适度、服务水平等,针对高铁降速前后研究高速铁路与其航空运输方式的市场竞争力。以武广高速铁路为例,分析了武广高速铁路降速后对航空运输方式客运分担率的影响,最终来评价降速的可行性。

大尺度空间下基于改进效用函数的货运量分担率研究

针对欠发达地区大尺度空间内综合交通运输结构优化问题,以货运量分担率为切入点,综合考虑各货运方式的差异性,应用变异系数法对各影响指标进行赋权,构建了改进效用函数的Influ-Logit模型。以尼日利亚为例分析该区域内公路、铁路、水路运输的货运量分担率,结果显示其公路、铁路、水路的最优货运量分担比例为6∶3∶1。研究表明模型在基础数据匮乏条件下能够合理优化大尺度区域的货运量分配,为欠发达区域的物流系统规划和优化提供理论依据。

基于Logit模型的兰渝运输通道客流分担率估计

兰渝通道是一条连接西南西北地区的重要运输通道,目前通道内的运输线路尚未完全形成,通道内客流分担率的准确估计对各运输方式的协调发展至关重要,因此有必要对未来通道内的客流分担率进行研究.选取Logit模型,采用运输产品效用值代替传统的用多元线性回归求解的特征函数值,对兰渝铁路开通运营前后,兰州与重庆之间两种运输方式的客流分担率分别进行了估计.结果显示通道初步形成后,铁路运输产品的客流分担率提高了18.2%,其客流运输总量提高到61.5%.

基于改进Logit模型的昌赣通道客流分担率预测

为研究高铁修建后对客运通道内其余客运方式分担比率的影响,以昌赣通道为例,在经典的MNL模型基础上引入环境特征和气候特征,从而构建基于改进Logit模型的昌赣通道客流分担率预测模型,并计算了通道内各客运方式的分担比率。

基于BP神经网络的历史街区交通分担率研究

为提高历史文化街区的交通规划手段,利用出行者特征,出行特征、交通特征与交通工具特征等属性作为BP(Back-Propagation)神经网络输入层数据,建立一套基于传统贝叶斯正则化算法(Bayesian Regularization)的出行方式选择模型。通过对珠海市6个历史文化街区的实证分析,发现基于传统BP神经网络的样本训练后预测值准确率高,各地区交通分担率对比的总体平均误差约为1.02%,与实地调查的实测值基本吻合。研究结果表明基于传统BP神经网络的交通预测模型在历史街区中的应用有效,能为历史街区交通规划作出一定理论支持。

物流无人机运输市场分担率预测模型研究

针对物流无人机运输市场分担率预测问题,考虑安全性、快速性、经济性、便捷性、准时性、服务质量等运输方式选择影响因素及消费者个人属性特征,在效用函数中增加随机因子建立随机Logit模型,利用计算机仿真和随机抽样法分析物流无人机运输市场分担率。研究表明,文中提出的模型预测物流无人机市场占比为39%,便捷性对效用函数的贡献率最高,运输时间和费用是影响消费者选择运输方式的最重要因素。

运用Logit模型预测成渝通道客流分担率

成渝通道是一条各种运输方式发育完善竞争激烈的客运通道，本文的目的是预测通道内各交通方式的客流分担率。Logit模型是预测运输通道上各种交通方式客流分担率的一种比较成熟的方法，本文通过研究成渝通道客运市场的规律，设置经济性、快速、方便性、舒适性、安全性五个属性，建立广义出行费用函数来改进Logit模型。并运用2005年的客流分担率结果对模型进行检验调整。最后运用模型预测了遂渝高速公路开通后，成渝铁路，成渝城际铁路、航空和高速公路的客流分担率。结果表明2008年以后城际铁路将分担2／3的客流，新高速公路承担1／3的客流。

基于改进C-Logit模型的三峡翻坝运输分担率研究

三峡枢纽船舶积压日益严重,翻坝是解决三峡枢纽船舶积压的有效策略.结合三峡枢纽翻坝运输路径特点,选取能改善传统Logit模型IIA和IID弊端的改进C-Logit模型为基础模型,引入考虑时间成本和翻坝补贴在内的广义货运费用概念,构建三峡翻坝运输分担率模型.在此模型基础上研究并分析重庆至上海集装箱和商品车翻坝运输分担率和其翻坝补贴之间的量化关系.分析表明,翻坝补贴措施能有效地增加翻坝运输分担率,在各应急等级下,每提供100元/TEU或100元/车的翻坝补贴就能实现集装箱约6.2%或商品车约21.2%的转移率.

基于Logit模型的京石通道客流分担率预测

在考虑经济性、快速性、便捷性、舒适性、安全性、准时性6个影响因素的基础上,构建效用函数,建立基于多项Logit的客流分担率模型,并对京石通道内旅客进行RP和SP问卷调查,通过问卷调查的数据确定模型参数,然后对影响因素效用值进行无量纲化处理,预测京石通道内不同月收入旅客的高速公路、普通铁路、城际铁路、高速铁路四种运输方式分担率。最后分析不同月收入旅客对影响因素的敏感性和四种运输方式的分担率的变化。

基于Influ-Logit模型的综合运输方式货运量分担率研究——以四川省为例

各交通运输方式的货运量分担率可用于判断地区运输结构与运输资源配置的合理性。首先,建立运输方式选择中考虑的影响因素指标,并运用层次分析法求出各指标的权重。其次,基于经济学中效用值与效用函数理论,确定影响因素指标的相对效用值,进而根据指标权重和相对效用值确定不同运输方式的效用函数值。再次,采用Influ-Logit模型对地区理想状态下的货运量分担率进行预测,同时根据实际数据确定实际货运量分担率,进而求出货运需求满足率。最后,结合《四川统计年鉴—2015》中交通运输行业相关数据,运用上述方法计算该省铁路、公路、水路、民航运输的货运量分担率,结果依次为21.75%,33.56%,23.39%,23.81%,对应的货运需求满足率分别为20.87%,268.56%,22.66%,0.13%,可知四川省运输结构与运输资源分配不合理,仍有较大的改善与优化空间。

基于Logit模型的成灌市域铁路客流分担率的估算

成灌市域铁路(成都—都江堰)方便了人们的日常出行,针对成都—都江堰市域铁路与高速公路大巴之间的客流分担率估算研究。基于二项Logit模型,考虑并选取经济性、在途时间、候车时间、舒适性、安全性5个影响因素,建立效用函数模型,通过实际调查与数据统计、处理,确定上述5个因素的效用值,并进行无量纲化处理。最后得出成都—都江堰市域铁路与高速公路大巴之间的客流分担率。研究结果有助于对现有成灌市域铁路的列车开行方案进行评价,使市域铁路的运输能力与出行需求相匹配。

考虑碳排放影响的中长途客流分担率预测模型

在绿色可持续的发展理念下,为了研究碳排放这一因素对各种交通方式中长途客流分担率的影响,选取经济性费用、快捷性费用、舒适性费用、准时性费用和碳排放费用五个因素,构建了出行广义费用模型。同时考虑新建线路客流诱增的情况,利用Logit(MNL)模型构建了考虑碳排放影响的客流分担率预测模型。

“碳中和”视域下城市客运枢纽旅客疏散方式分担率模型研究——以常州市为例

为响应国家“碳中和”发展战略,为研究城市客运枢纽旅客疏散行为中各种交通方式的分担率,以常州北站为例,引入随机效用理论,考虑距离、收入、时间、费用、方便性、舒适性6种因素对方式选择的影响,构建了大型客运枢纽旅客疏散的分担率模型。

通道货运分担率预测的LOGIT模型特性变量选取

文章基于效用函数理论和Logit模型,结合影响通道内各种运输方式选择的影响因素分析,以及各种运输方式的特性,认为通道内影响货运分担率预测的特型变量选取了安全性、快速性、用户成本、方便性、准时性以及货物价值6个特型变量,并分析了各个特性变量的的取值标定方法。