基于NL模型的轨道停车换乘行为建模分析

通过对居民停车换乘(P&R)行为进行RP&SP调查,基于随机效用最大化理论,选取个人社会经济属性特征、出行特征、换乘设施服务水平特征作为效用变量,以出发时间和出行方式作为选择肢,构建了出发时间位于上层和出行方式位于下层的Nested Logit模型(NL模型).运用TransCAD对模型参数进行标定与检验,分析结果表明:(1)出行目的是居民出发时间决策的首要因素,其次是出行时间、换乘距离和停车设施供给情况;(2)反映水平一对水平二影响作用大小的包容系数λ的最终标定值为0.503,且通过了t检验,表明出发时间的选择对出行方式选择行为具有显著影响;(3)与传统MNL模型相比,考虑出发时间的NL模型具有更好的统计学特征,精度更高,MNL模型的优度比为0.41,NL模型的优度比为0.50,相差0.09.

适于交通方式划分的NL模型巢式层次结构研究

为准确把握Nested-Logit模型(NL模型)在交通方式划分中的应用,以交通方式巢式层次结构为研究对象,在分析交通方式选择影响因素和各交通方式之间的相关性的基础上,根据人们在选择交通方式过程中首先考虑因素的不同,构造了不同的交通方式巢式层次结构方案,并提出基于拟合优度度量的判断方法优选巢式层次结构方案。根据实例旅客出行调查数据,利用SAS软件对拟合优度度量系列组进行比较分析,分析结果表明:基于拟合优度度量构造的巢式层次结构更能反映交通方式选择的真实性,克服了NL模型层次结构明显的主观判断偏离客观实际的缺陷。

基于NL模型的交通方式划分

方式划分是交通规划理论的重要内容之一,传统的Logit模型忽略了各交通方式之间的相互关联性,在实际应用中导致各交通方式的分担率误差过大。NL模型在传统Logit模型的基础上加以改进,利用分层划分交通方式的原则,将具有相同特性的出行方式划分为一个层次,从而克服了传统Logit模型的IIA特性。通过算例验证,该模型具有较高的预测精度。

基于NL模型的北京公共交通票价对出行方式影响研究

利用SP(stated preference)调查挖掘了更多乘客选择出行方式时关注的因素,对比研究了MNL(multinomial logit)与NL(nest logit)模型机理,构建了更具适用性的交通方式选择NL模型,以北京市为例验证了模型的可靠性。应用模型分别探究了常规公交及地铁票价变化对乘客交通方式选择的影响。结果表明,随着常规公交票价的增加,0～10 km范围内常规公交出行者向私家车转移,10 km以上则会选择地铁出行;而随着地铁票价的增加,地铁出行方式的分担率明显下降,并导致公共交通分担率的下降。通过探究公共交通票价变化对乘客出行方式选择的影响,为北京市公共交通票价调整提出合理建议。

基于NL模型的节假日绿色出行行为研究

针对节假日出行行为的特殊性,利用2014年北京市节假日出行行为调查数据,构建了节假日绿色出行行为Nested Logit模型。通过筛选影响节假日绿色出行行为选择的显著因素,建立了节假日绿色出行行为NL模型的层次结构,分析了模型的参数估计结果。研究结果表明,是否拥有小汽车、是否拥有自行车、居住方式、出行目的、出行距离和出行费用是影响节假日出行方式选择的主要因素,是否拥有小汽车、是否有同伴和出行目是影响节假日绿色出行选择的主要因素。

基于NL模型的机场旅客陆侧交通方式选择行为研究

近年来,随着我国民航运输需求的增长,中国大陆已经有9个超大型机场的年旅客吞吐量突破了4000万人次.机场枢纽的吞吐量能力以及规模变得越来越大,机场陆侧交通也更加复杂和多样.对旅客陆侧交通出行方式选择行为的研究,有助于优化机场陆侧交通的组织与规划,提升公共交通的吸引力.本文以首都国际机场为研究对象,并对机场旅客进行了问卷调查.问卷调查内容包括旅客的个人社会属性信息,出行信息和交通方式选择信息.根据问卷调查结果,本文分析了影响旅客陆侧交通方式选择的因素,并建立了基于NL模型的机场旅客陆侧交通方式选择模型.从模型检验的结果来看,NL模型可以有效的描述场旅客陆侧交通方式选择行为.

基于哑变量改进的NL模型在交通方式选择中的应用

论文通过对随机效用理论进行深度剖析,并在原有NL模型的基础上改进,提出了一种基于哑变量改进的NL模型。该模型可重新对效用选择函数的指标进行选取和分类,对于不可量化的性质指标则可以以哑变量赋值的方式注入到效用方程中,该方式能够使回归模型变量解释范围更广,进而达到扩量保质的作用,在面对现实问题的描述时能够起到以一抵多的联合效果。

交通方式划分离散选择模型的比较研究

本文章介绍了MNL、NL、HEV、MNP、MMNL等五种离散选择模型,重点分析了它们各自的理论基础与特点,并应用于交通方式划分案例,对模型参数进行标定。结果表明,NL模型能够较好解决存在于替选方案的相似性问题;MMNL预测误差最小,可靠性最高,较NL、HEV、MNP模型更能解决交通方式选择行为中存在的相似性、异质性问题,是一种对交通方式选择行为预测的有效方法。该研究对交通方式分担率预测问题具有重要的指导意义,因为通过简单选择某个离散选择模型开展研究得出的结论并不一定可靠,应根据模型特点谨慎选择、谨慎应用。

考虑城市内部出行影响的区域客运方式选择行为模型

为解决区域客运方式选择模型中缺少定量考虑市内出行影响的问题,从完整出行链的角度,将区域出行全过程划分为三阶段,区分了区域与市内出行的共性及差异性影响因素.提出包容值的概念,用于描述市内出行对区域出行方式选择影响的综合效用.基于NL模型构建涵盖市内出行作用的区域出行方式选择行为模型,对模型的特性变量进行具体定义,运用NLOGIT软件对模型进行参数标定.最后,将模型应用于成渝通道实例分析中,共回收有效问卷924份.计算结果表明:市内出行主要受出行时耗、费用及是否换乘3个变量影响,考虑了市内出行包容值的改进模型优度比较传统模型提高了0.145,显示模型解释度和精确性有一定提升.

铁路客运枢纽到达旅客离站交通方式选择模型研究

研究铁路到达旅客在枢纽内外部环境影响下的离站交通方式选择问题,是合理配置交通系统资源的关键问题之一.但是目前已有的方式选择模型对服务水平因素的考虑还不足.针对这一问题,首先分析了到达旅客离站交通方式选择机理,并定义服务水平期望作为服务水平因素变量;然后在效用函数中引入服务水平期望变量,建立了改进的离站交通方式选择NL模型;最后根据成都东客站调查数据,通过编程进行模型验证.结果表明,改进的离站交通方式选择NL模型具有较好的精度,但是由于选择数学期望值作为服务水平期望,使得公共交通方式的拟合值比调查值略低.因此在服务水平期望指标值的选取方面有待改进.

特大城市交通走廊通勤客流Nested-Logit模型研究

为了科学分析特大城市交通客运走廊内高峰时段通勤者的出行选择特征,以及交通需求管理措施施行时不同时段、不同方式之间的客流流向规律,研究了走廊内高峰时段通勤者基于出行方式与出发时刻的二维联合选择问题,建立了方式选择枝位于上层而时刻选择枝位于下层的联合选择Nested-Logit模型。其后通过以成都市中心城南北向交通客运走廊为例的通勤者样本数据的分析,采用上述联合选择NL模型进行了高峰时段交通管控措施影响效果的模拟预测,以探究实现客运走廊不同方式、时段内交通流量均衡分布的有效策略与措施。研究结果表明,联合选择NL模型相比一般MNL模型更加合理且具有更优的统计特性,且能够真实反映特大城市交通客运走廊内高峰时段通勤客流的分布情况,模拟施行交通需求管理措施对通勤者的出行选择的影响,为交通客运走廊内各交通方式结构以及运输组织模式的优化提供理论依据与决策支持。

铁路到达旅客离站交通方式选择模型研究

针对常用出行方式选择模型对铁路到达旅客离站交通服务水平需求考虑不足的问题,分析了到达旅客离站交通方式选择机理,定义了服务水平期望作为服务水平因素变量;改进了到达旅客离站交通方式选择模型以及效用函数;根据成都东客站调查数据进行了模型验证。研究表明:服务水平指标参数β取值较低时,部分对于服务水平要求较高的乘客可能会由公共交通方式转向私人交通方式;β取值较高时由于交通信息不对称,乘客不能做出最有利的决策,使得部分公共交通资源没有发挥作用。

基于巢式Logit模型的城市交通结构演化建模与仿真

巢式Logit模型是交通方式选择研究的经典理论之一,通过对居民出行方式对比较分析,结合居民出行方式选择行为习惯,给出多种巢式层次划分方案,通过分析比较并确定将城市交通结构划分为公共交通巢、非机动交通巢和非公共机动交通巢等3个,引入疲劳度系数,结合时间成本和货币成本,构建不同巢的效用函数,结合哈尔滨客运交通结构的现状数据,分析不同单位时间价值量和出行距离条件下,各种出行方式分担率的变化情况,结果表明,该模型可以较好地描述城市交通结构演化特征,为制定交通政策提供理论依据.

考虑健康信念的游客分时预约行为分析

为探索新冠肺炎疫情背景下景区分时预约策略、游客健康信念和风险预防行为之间的关系,需考虑健康信念,分析疫情防控期间游客分时预约行为机理。采用意愿调查法获取旅游信息、健康信念、分时预约行为意向数据,分析各预约时段余票比例和门票预售期等信息对游客分时预约行为的影响。基于Nested Logit(NL)模型,建立考虑健康信念的游客游玩日期-时段预约选择联合模型,并进行敏感性分析。结果表明:预约信息、健康信念对游客预约节假日或非节假日游玩有显著影响;票价、各预约时段余票比例和健康信念对游客游玩时段预约选择行为有显著影响。游客感知新冠的严重性由1上升至5时,选择节假日出行的概率由30.46%下降至12.28%。研究可为景区分时预约策略的制定提供参考依据。

基于非集计模型的铁路通道内客运专线分担率模型

客运专线网的逐步建成加剧了运输方式间的竞争,影响着不同方式客流分担率的变化。为充分发挥铁路通道的整体运输能力,论文基于出行效用最大化行为假说,确定了影响乘客出行方式选择的特性变量及相应的取值方法,选择客运专线和既有线作为铁路通道内居民的出行方式,建立了交通方式选择二肢Logit模型。作者用非集计模型将乘客的出行时间、出行目的、出行距离和票价等个人特性引入模型,提高了模型的实用性。通过交通规划软件——TransCAD标定模型参数,得到了不同出行距离下铁路通道内客运专线和既有线的客流分担率,证明在一定距离范围内客运专线的客流分担率与开行距离呈正相关,从而给出了铁路通道内客运专线开行的优势距离范围的建议。

多层logit模型在TransCAD上的实现

概括地介绍了NL模型,并探讨了NL模型的关键问题——关于确定上下层结点的效用关联,重点分析了它在T ransCAD上的实现过程及注意要点,并结合一实例阐述了NL模型在TransCAD中参数估计和应用的步骤。

基于Nested Logit模型的城市轨道交通网络票价制定方法

利用水平为2的Nested Logit模型建立离散选择模型,定量分析城市轨道交通的分担率。考虑乘客出行的便捷性因素,建立各交通方式的广义出行费用函数。在此基础上,提出了城市轨道交通网络化运营平均票价计算方法。最后给出重庆规划轨道交通1、2、3、6号线票价建议方案。

基于巢式Logit模型的交通方式选择行为研究

与传统的多项Logit模型(MNL)相比,基于离散选择理论的巢式Logit模型(NL)放宽了IIA限制,具有更好的解释能力。文中介绍了NL模型的原理及公式推导,并将其应用于交通方式选择行为中,通过实例,建立交通方式选择模型,利用SAS软件对其进行求解和分析,得到出行者对各种交通方式的选择概率。

城市居民出行方式与休闲地点联合选择模型——以邯郸市为例

针对邯郸市商业圈及其相关交通规划工作,根据邯郸市居民对于市区4个主要休闲地点选择和出行方式选择的意愿调查,利用NL模型建立休闲地点和出行方式的联合选择模型,对影响出行者选择4个休闲地点的出行方式的显著性因素进行比较分析.并针对公交车和公共自行车出行方式及4个休闲地点选择进行弹性分析,得到不同影响因素对公交车和公共自行车分担率及4个休闲地点的选择概率的影响程度,其结论可为邯郸市相关部门进行购物地点附近设施管理、道路规划、公交规划、公共自行车规划及相关政策制定提供依据.

基于出行行为分析的地铁通勤票价折扣研究

针对当前城市交通拥堵问题,对轨道交通票价的合理设定进行研究,以提升公共交通吸引力和缓解财政压力.首先,基于正交设计法设计问卷并开展意向调查(Stated Preference,SP),构建基于巢式Logit(Nested Logit,NL)模型的通勤者出行方式选择模型;其次,通过分析通勤通道内地面公交、地铁接驳公交以及地铁等公交票价对小汽车和出租车的分担率的交叉弹性,选用地铁票价作为优惠对象;再次,基于Pareto最优理论,以公共交通分担率和公共交通票务收入的双提升为目标,构建变动需求下的通勤地铁票价折扣模型;最后,以天通苑-北京五环内市辖区通勤通道为例,采用非支配排序算法(Non-dominated Sorting Algorithms,NSA)确定地铁票价的合理折扣范围.研究结果表明:当地铁票价的优惠幅度介于7%~13%之间时,可实现Pareto最优态,当地铁票价的优惠幅度为13%时,通勤通道地铁及地面公交分担率的最大涨幅为6.1%.