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时间:2020-03-24
《基于低碳心理潜变量Logit模型的出行方式预测模型.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第34卷第9期公路交通科技Vol.34No.92017年9月JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentSep.2017doi:10.3969/j.issn.1002-0268.2017.09.014基于低碳心理潜变量Logit模型的出行方式预测模型11211陈月霞,陈龙,查奇芬,景鹏,熊晓夏(1.江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013;2.江苏大学财经学院,江苏镇江212013)摘要:为深入解析低碳出行行为机理,提出了将低碳心理变量引入离散选择
2、模型的研究方法。基于计划行为理论考虑低碳出行心理因素,建立了多原因多指标潜变量模型。将潜变量模型预测后的潜变量代入多项Logit模型,构建了带低碳出行心理变量的混合选择模型。以镇江市居民通勤调查样本为研究对象,实证结果表明:相对传统离散选择模型,所建的混合选择模型预测精度整体提高了2.45%;低碳心理变量对于出行方式选择的影响各不相同,低碳出行方式“行为态度”对出行方式选择没有显著性影响,而高碳出行方式“行为态度”对低碳出行有显著性负影响。通过对月收入的敏感性分析检验模型性能,结果显示:随着收入的增长,低碳出行方式占比逐
3、渐降低,其他两种方式占比变化相反,在考虑低碳心理因素后,高碳出行方式占比上升幅度降低。关键词:交通工程;出行方式选择;混合选择模型;计划行为理论;Logit模型;低碳出行+中图分类号:U491.14文献标识码:A文章编号:1002-0268(2017)09-0100-09ATravelModeForecastingModelBasedonLow-carbonPsychologicalLatentVariableLogitModel11211CHENYue-xia,CHENLong,ZHAQi-fen,JINGPeng,X
4、IONGXiao-xia(1.SchoolofAutomobileandTrafficEngineering,JiangsuUniversity,ZhenjiangJiangsu212013,China;2.SchoolofFinance&Economics,JiangsuUniversity,ZhenjiangJiangsu212013,China)Abstract:Forin-depthanalysinglow-carbontravelbehaviormechanism,amethodwithintroducingl
5、ow-carbonpsychologicalvariablesintodiscretechoicemodelisproposed.Consideringthelow-carbontravelpsychologicalfactorsbasedonthetheoryofplannedbehavior,themodelofmultipleindicatorsandmultiplecausesincludinglatentvariablesisestablished.Ahybridselectionmodelwithlow-ca
6、rbontravelpsychologicalvariableswhichintroducesforecastedlatentvariablesintothemultinomialLogitmodelisconstructed.TakingtheinvestigationsamplesofurbanresidentcommutersinZhenjiangCityastheresearchobject,theempiricalresultshowsthat(1)thebuilthybridselectionmodelhas
7、abetterpredictionaccuracy,whichisimprovedby2.45%comparedwiththetraditionaldiscretechoicemodel;(2)theinfluencesoflow-carbonpsychologicalvariablesonthechoiceoftravelmodearedifferent,the“behaviorattitude”oflow-carbontravelmodehasnosignificanteffectontravelmodechoice
8、,whilethe“behaviorattitude”ofhigh-carbonmodehasasignificantnegativeeffectonit.Theperformanceofthemodelistestedbymonthlyincomesensitivityanalysis,itshowsthatwhe
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