RP/SP融合数据的Mixed Logit和Nested Logit模型估计对比

分析了RP/SP(revealed preference/stated preference)融合数据对交通行为研究的重要性,通过实际调查的RP/SP融合数据,对比了用Mixed Logit和Nested Logit模型的估计结果.得出了以下结论:RP/SP融合数据中,有时同类型交通方式的关联性要比RP和SP数据之间的关联性强,应用不同的Nested Logit模型分层方法进行估计对比;Mixed Logit考虑了个体的异质性,假定参数为随机分布,同时体现了RP/SP数据的关联性和同类型交通方式的关联性,能够得到更好的参数估计结果;Mixed Logit模型能更现实地反映不同交通方式使用者对时间和费用敏感性的不同(时间价值的不同),体现小汽车使用者比公共交通使用者具有更高时间价值的现实情况.

RP/SP数据的Nested Logit同构融合

在RP/SP融合分析中,当部分选项有一定相似性时,常用Nested Logit(NL)框架构建RP或SP子模型;但既有研究中,2个子模型往往采用不同的阶层结构,导致对行为机制的认识缺乏统一性、不同层次误差项对应关系不明确、无法正确描述SP选择的阶层性等问题。本文针对RP-NL/SP-NL的同构融合框架,提出分层考虑误差项测度、引入融合系数修正SP效用函数的融合方法,以北京市新设快速路公交专用道为对象进行问卷调查,标定和对比3种RP-NL/SP-NL模型及RP、SP单独模型的结果。研究表明:分层考虑SP与RP的误差项关系,可以更清晰地揭示SP数据的阶层结构,真实表现SP的选择机制,也有利于减小误差项的影响,提高变量对SP选择行为的解释能力。

基于多源问卷数据融合的公铁货运方式选择模型研究

为更好地制定柔性的价格政策引导货主选择铁路运输,进一步促进“公转铁”在白货市场的实施,基于多源问卷数据融合方法精细化研究货物运输方式选择偏好。设计货运方式选择偏好RP/SP(Revealed-Preference/Stated-Preference)问卷,基于问卷数据构建离散选择模型,分析各因素对运输方式选择的影响,探究铁路白货货运时间价值,进而针对影响因素的分析结果提出“公转铁”相关的政策建议。为克服SP调查中的选择偏好误差,采用NL(Nested-Logit)模型中的巢式结构将RP/SP数据进行融合,以RP数据为基准利用平衡系数对SP数据进行修正。模型结果表明:基于RP/SP数据融合的离散选择模型具有更好的模型精度;除了传统的运输时间、运输费用外,货运企业在使用铁路运输时看重先运后付的结算方式和上门取货的短驳方式;南部地区的集装箱货运时间价值为每日692.98元/箱,高于华北地区。文章提出的方法与标定的模型参数能够为铁路货运价格政策制定提供参考。

基于多区域人群的上海公交走廊出行行为

基于上海市公共交通走廊内的乘客出行调查,利用离散选择理论,建立了现状调查/假设意愿调查(RP/SP)融合数据的Nested Logit模型.通过模型参数标定、敏感性分析从定性、定量两个角度研究了在城市公交走廊内,来自不同区域的出行者对于公共交通方式的出行行为及影响因素;在此基础上,分析了模型在不同空间范围内的转移适用性;最后,通过算例进行分析和验证.通过研究可知,在城市公交走廊内,影响出行者选择行为的因素不尽相同,其区域差异性不容忽视;其次,不同区域的出行者对于各公交方式的偏好存在较大差异;再次,不同区域的出行者在走廊内选择交通方式时,对于同一影响因素的敏感性有所不同.从数据获取、模型建立、标定分析及仿真验证四个步骤逐次展开,提出了针对不同区域出行者在城市公交走廊选择行为的基本方法和必要性,对未来城市公共交通走廊的规划和改进提供新的思路和方向.

考虑惯性效应的货运方式选择行为模型

基于沪宁沿线城市的托运人调查数据,构建考虑惯性效应的混合Logit模型,采用RP/SP融合方法进行参数估计.结果表明:公路托运人选择货运方式存在显著的惯性效应,考虑惯性效应的模型具有更好的数据拟合效果和行为解释能力;不同需求特征群体存在显著的惯性效应差异,货主、轻泡货物和中短运距货物表现出更强的坚持选择公路倾向;忽视公路托运人惯性效应,会错估改善铁路运输时间和费用后的“公转铁”潜力,表现为将高估铁路分担率的费用弹性和低估铁路分担率的时间弹性.