10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2018.11.21
城市轨道交通乘客半补偿路径选择模型研究
为准确地统计和预测城市轨道交通客流,以乘客路径选择行为为研究对象,分析乘客路径选择行为的半补偿性和异质性,将属性切除点引入传统补偿模型框架,在效用函数中增加切除点违反量惩罚项,同时也考虑乘客的偏好异质性,采用随机模型参数,构建半补偿ML路径选择模型.以北京城市轨道交通为例,结合乘客路径选择行为调查数据,采用极大仿真似然法对所建模型进行验证评估,并与补偿型模型进行对比.研究结果显示,半补偿ML路径选择模型对样本数据的拟合效果最优,能够提高模型对路径选择行为的解释力度.
城市轨道交通、路径选择、非补偿、Mixed Logit、异质性
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U293.5;F530(铁路运输管理工程)
国家“十三五”重点研发计划课题2016YFB1200402
2018-12-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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110-115