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1. 居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的交叉巢式Logit模型

杨励雅, 李娟

北京大学学报自然科学版 2017, 53 (4): 722-730. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.066

摘要（1197）

HTML （19）

PDF（pc）（10110KB）（459）

为刻画出行链、出行方式与出发时间的联合选择行为, 选取出行耗时、出行费用及个人与家庭属性等作为效用变量, 以出行链选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项, 构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型, 为方便对比, 同时构建3种结构的传统NL模型。利用2010年北京市居民工作出行的小样本调查数据, 对模型参数进行估计和检验, 并进行弹性分析, 分析效用变量的改变对备选方案选择概率的影响。参数估计结果表明, 交叉巢式Logit模型具有比NL模型更优的统计学特征, 并发现当效用变量改变时, 选择者最先变更其出发时间, 然后是出行方式, 最后才考虑改变其出行链结构。直接和交叉弹性分析表明, 与简单链的小汽车出行者相比, 复杂链的小汽车出行者对出行时间与出行费用的敏感性较低。研究结果可以为制定和评价交通需求管理政策提供依据。

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2. 考虑偏好差异与备选方案相关性的居民出行方式选择模型

杨励雅,赵鹏军

北京大学学报（自然科学版）

摘要（610）

PDF（pc）（438KB）（453）

为克服传统logit模型的IIA缺陷, 构建合适的居民出行方式选择模型。尝试结合广义极值模型与潜在类别模型, 选取出行费用、出行时间、停车费用及等待时间等作为方式选择效用变量, 选取个人收入、出行目的与出行距离作为类属函数变量, 构建一种区分潜在类别的配对巢式logit模型, 该模型能同时刻画备选方式之间的相关性以及出行者的偏好差异。利用2005年北京市第三次居民出行调查数据, 对模型参数进行估计和检验。参数估计结果表明: 1) 相较于传统MNL模型与不区分潜在类别的配对巢式logit模型, 区分潜在类别的配对巢式logit模型具有更优的统计学特征; 2) 对出行费用敏感的出行者比例大于对出行时间敏感的出行者比例, 提供交通服务时, 降低费用将比缩短时间更为有效。

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3. 基于网络广义极值模型的居住地和通勤方式同时选择模型研究

李霞,邵春福,曲天书,杨励雅,王江峰

北京大学学报（自然科学版）

摘要（715）

基于随机效用最大化理论, 选取个人属性、社会经济属性、出行特性和土地利用属性因素为联合选择模型影响变量, 以居住地区位选择集合和通勤出行方式选择集合的组合作为模型的选择项, 构建居住和出行方式联合选择的网络广义极值模型, 刻画日益增长的交通拥堵情况的影响变化及其在不同的就业地模式下对居住再选址和出行方式转变的潜在影响, 从微观角度研究居住就业与城市通勤交通出行关系。利用 Biogeme 软件, 对模型参数进行估计和检验, 同时对模型进行弹性分析, 分析不同影响因素的变化引起的方式选择概率的变化。结果表明, 相比郊区的通勤者, 中心区的通勤者对出行时间的增加更为敏感, 更易于改变出行方式和居住区位, 以抵消交通拥挤引起的负效用。

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