基于意向调查数据的非集计运量预测模型估计的研究.pdf

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1、第卷第期铁道学报5..年月%:3:*74)##3;<:)#47<+文章编号:()基于意向调查数据的非集计运量预测模型估计的研究张喜(北方交通大学自动化系统研究所,北京)摘要:如何利用假设意向调查数据()构造非集计模型,是运量预测研究中的一个重要课题。本文以新运输方式的运量转换率预测模型为研究对象

2、,通过引入假设意向调查误差项构造了新的效用函数模型,并对基于与()组合数据的模型参数估计方法进行了深入探讨,最后利用日本关于磁悬浮列车新交通规划的和调查数据进行了事例分析。关键词:运量预测;意向调查数据;非集计模型中图分类号:文献标识码:(!"#",$%&"!,’(&,)$):*++"

3、,"+",+""&"’"""$","+"-.,,""+()$"&-","&&&&"-!!"&"+".#$"++,-""/+!,$"+$""$""""!-+-!"&0""!.’"$-()$"",-"

4、"&&&&(",$&)$"-"-"$.*!,$$!1"+!$-&%+’"2345.:";""+;"&&&&体在一个可以选择的、选择肢又是相互独立的集合中,引言选择效用最大的选择肢。模型的构造,以随机效用函数理论为基础,多采用计量经济学的多变量离散选择非集计预测模型("&&&&)的开发研模型来描述,对调查得到的数据不进行交通小区统计究始于年代初期。进入6年代以后,美国麻省理等处理而直接用于

5、建立模型。因此,非集计预测模型工学院(2#7)的2*等人在理论研究上取得了具有明显的逻辑性强、时间转移性和地区转移性好、所很大进展,从而带动了美国的2$、’8、需抽样样本数据少、预测精度高、相关因素变量选择余3等人的研究小组将非集计模型研究推向了实用化阶段,现已成为运量预测的重要模型之一,在交通地大等固有特点。所以,非集计预测模型更能够满足运输领域中被广泛利用并取得很大成功。现代交通运输规划的多样化要求,并可方便地对各种非集计预测模型与传统的集计模型不同,它是以交通运输规划、交通政策的效果和利用效益进行评价实际产生交通活动的个体为单位,并明

6、确以个体出行预测,又是有效地分析和理解交通运输活动的重要手[]效用最大化假说为基础,强调作为行为决策单位的个段。在非集计预测模型的研究中,对实际应用模型构收稿日期:;修回日期:作者简介:张喜(9—),男,河北邯郸人,副教授造的研究是非常重要的。基于实绩选择数据()构造非集计模型的研究已有很第期基于意向调查数据的非集计运量预测模型估计的研究多成果,并在实际中广泛应用。以运输网络中新运输方式引入或既有方式改造的(运量变化)效果预测为例,基于数据构模的一般步骤为:首先根据问题需要确定运输方式分

7、担率预测模型(非集计模型)的基本结构(如、、等),选择效用函数的形式和图假设意向问讯变量,然后对出行者正在选择和可能作为备选方案选注:如果建成上图所示新交通运输方式,并按所列服务指标投入运择的现有运输方式的服务指标(时间、运价等)有关的营,在旅行条件(旅行目的、外出地点、携带行李、换乘工具等)完全相同的情况下,与您现在所乘用的交通运输方式相比,您会选择乘用新数据进行收集,并采用最优估计理论的算法对效用交通运输方式吗?会:,否:。函数的参数进行估计,最后通过把引入的新运输方式或改造后的运输方式的时间、运价等新服务指标数据通常,这种假设意向

8、问讯含有很多未知因素,而

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