[发明专利]引入共享单车后通勤者出行方式选择建模与分析的方法

权利要求书

1.引入共享单车后通勤者出行方式选择建模与分析的方法，其特征在于包括以下操作步骤：

步骤1、基于混和logit原理构建模型：

以居民出行调查数据的通勤者出行行为为研究对象，定义模型的选择项集合；

步骤2、数据预处理及影响因素变量的选取：

针对居民出行调查数据，需要在每个通勤者的家庭信息、个人信息、出行信息及出行意愿属性中选出影响因素变量，并进行统计及参数随机项分析选择；

步骤3、基于极大似然估计法进行参数估计与模型评价：

基于步骤1中建立的模型结构文件、系统参数文件，基于步骤2中提取的影响因素变量构建的数据样本文件，采用SAS软件，基于极大似然估计法进行参数估计，得到如下参数估计值：β_j表示效用函数X_ij影响单个被调查者选择出行方式j的系数，根据不同因素对应β_j的数值大小及正负，即可确定每种因素对通勤者出行方式选择的影响程度；拟合优度R是为了对模型进行优劣性评价；

步骤4、采用蒙特卡洛方法进行仿真：

首先根据步骤3中的参数估计值结果，利用步骤1中混合logit模型的选择概率公式，计算每个通勤者在不同情况下的出行方式选择概率；然后借助蒙特卡洛方法模拟各因素不同情况下每个出行方式的选择概率；最后对出行方式选择的预测结果进行分析，通过与原有的出行行为比较，获得不同情况下出行方式选择结果的改变情况，为城市交通及共享单车发展政策制定提供参考。

2.根据权利要求1所述的引入共享单车后通勤者出行方式选择建模与分析的方法，其特征在于所述步骤1的具体过程：根据随机效用最大化理论，对个人i而言，选择不同出行方式j的效用函数为U_ij，是由固定效用、随机效用和误差部分组成，随机项ε_ij描述研究者无法观测到的因素对选择出行方式效用的影响，误差项ξ_ij表示选项之间存在的相关性，是为了解决一般logit模型的IIA假设问题，

U_ij＝β_j·X_ij+ε_ij+ξ_ij (1)

其中，X_ij表示影响通勤者在进行出行行为选择的因素的矢量形式，β_j表示变量X_ij影响单个被调查者选择出行方式j的可估计参数的矢量形式；ε_ij表示在居民出行方式选择中不可观测的影响因素的随机组成部分。

3.根据权利要求2所述的引入共享单车后通勤者出行方式选择建模与分析的方法，其特征在于所述步骤1中，不同条件下通勤者选择各出行方式的概率计算方法如下：

其中，表示β和的概率密度函数；β和分别表示描述这个密度函数的均值和方差的参数矢量形式。

4.根据权利要求1所述的引入共享单车后通勤者出行方式选择建模与分析的方法，其特征在于所述步骤3中，采用极大似然估计法对各参数进行估计的计算方法如下：