[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在审

专利信息
申请号: 201910145410.8 申请日: 2019-02-27
公开(公告)号: CN110070255A 公开(公告)日: 2019-07-30
发明(设计)人: 曾思萌;刘英舜;徐筱筱;叶正军;马灵玲 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/30
代理公司: 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 代理人: 张学彪
地址: 210094 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开一种引入共享单车后通勤者出行方式选择建模与分析的方法,属于城市交通出行分析领域,包括以下步骤:1、基于混合logit原理构建模型;2、居民出行调查数据预处理及影响因素变量选择;3、基于极大似然估计进行参数估计及模型评价;4、采用蒙特卡洛方法进行仿真,模拟不同出行目的下居民出行方式选择结果。本发明可用于分析通勤者出行方式选择,可为城市交通及共享单车发展政策制定提供参考。
搜索关键词: 出行方式 出行 城市交通 建模 共享 分析 预处理 极大似然估计 变量选择 参数估计 调查数据 模型评价 选择结果 影响因素 原理构建 政策制定 引入 可用 居民 参考
【主权项】:
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:βj表示效用函数Xij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βj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。
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