基于潜在类别-Logit模型的共享自动驾驶汽车使用意向

摘要：

自动驾驶技术和共享经济融合产生的共享自动驾驶汽车(SAV)可为人们提供优质的出行服务.为探究出行者选择SAV的行为特性,对受访者的社会经济属性、历史出行特性、行为态度特征进行调查,并采用正交试验设计出行方式选择意向调查问卷,收集到311份有效数据.为充分考虑个体异质性,利用潜在类别分析探究SAV使用者的潜在类别,并将所得潜在类别作为变量融入离散选择Logit模型,建立SAV使用意向的潜在类别-Logit模型.结合多项或混合Logit模型以及划分的3个潜在类别,根据4个合理的模型标定的性别、交通模式、SAV使用人群类型、等待时间等59个变量的参数,识别SAV使用意向的显著性影响因素,并采用7个拟合优度指标评价多项Logit、混合Logit、潜在类别-Logit等8个模型.利用边际效应分析,探讨出行方式属性对SAV使用意向的具体影响.结果表明:涉及3个潜在类别的离散选择Logit模型具有更强的解释性,这3个潜在类别可分别描述为冲动的积极创新者、矛盾的保守创新者和理智的保守使用者;不同潜在类别人群的显著性因素存在明显差异,SAV使用人群类型是不同潜在类别人群共有的显著性因素,其中SAV创新者在各个模型中的显著性水平值均小于0.1;潜在类别-Logit模型的第1类和第2类预测正确率比其他Logit模型分别高出5.9％～28.3％和5.4％～18.5％,可以更好地解释出行者对SAV的使用意向;出行等待时间对出行者选择SAV的影响最大;当SAV选择概率接近于0.5时,轻微降低SAV人均出行费用最易引起选择私人小汽车的出行者转而选择SAV.

关键词：智能交通、共享自动驾驶汽车、使用意向、潜在类别-Logit模型

所属期刊栏目：40

分类号：U489(其他道路运输工具)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费项目

在线出版日期：2022-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：135-144