本文關(guān)鍵詞：基于有限理性的出行方式選擇模型

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【摘要】：城市交通擁堵經(jīng)常發(fā)生在早晚的通勤出行中,解決這個(gè)問(wèn)題的一種有效途徑是調(diào)整出行方式結(jié)構(gòu),鼓勵(lì)居民乘公共交通出行,同時(shí)限制道路上的小汽車數(shù)量。盡管交通規(guī)劃與管理部門知道該如何去發(fā)展和調(diào)控,但是政策措施的制定從來(lái)都不是簡(jiǎn)單的事情,居民的出行決策行為、出行的環(huán)境和道路交通系統(tǒng)是聯(lián)系在一起的,所以需要研究居民的出行方式選擇行為,為交通需求管理提供數(shù)據(jù)支撐和借鑒價(jià)值�，F(xiàn)實(shí)中出行者是有限理性的,因?yàn)榻煌ōh(huán)境帶有不確定性和風(fēng)險(xiǎn)性,并且決策時(shí)不可能獲取到完全的出行信息,所以應(yīng)該利用符合有限理性條件的累積前景理論和隨機(jī)效用理論進(jìn)行研究。而以往應(yīng)用前景理論的研究均是將模型建立為集計(jì)形式,將決策者只分為幾大類,可是隨機(jī)效用理論的模型是離散形式,所以本文突破了傳統(tǒng)思路,建立了決策者個(gè)人的累積前景理論的方式選擇模型。首先引入以下兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素,一是在某些道路上對(duì)私家車征收交通擁堵費(fèi),二是部分小汽車出行者轉(zhuǎn)移到公共交通,使車廂的擁擠度增加。然后,分別建立基于累積前景理論和Mixed Logit模型的方式選擇模型,變量中包括不可直接觀測(cè)的變量——疲勞度,假設(shè)在風(fēng)險(xiǎn)條件下出行,決策者可以乘小汽車選擇收費(fèi)道路或不收費(fèi)道路,也可以乘公共交通,可能會(huì)遇到擁擠度變大和不變的情況。之后,進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,調(diào)查內(nèi)容滿足以上兩類模型的求解要求。最后將出行者分為有私家車和無(wú)私家車兩類,先利用累積前景理論模型求出基于個(gè)人的小汽車和公共交通的前景值,得到兩種方式的選擇概率;然后估計(jì)Mixed Logit模型的參數(shù)值,確定各方式的分擔(dān)率;通過(guò)對(duì)比風(fēng)險(xiǎn)情境下兩類模型預(yù)測(cè)結(jié)果和SP調(diào)查結(jié)果,發(fā)現(xiàn):對(duì)有私家車出行者的預(yù)測(cè),SP調(diào)查和累積前景結(jié)果相近,Mixed Logit模型則偏差較大,而各方法對(duì)無(wú)私家車的出行者的預(yù)測(cè)結(jié)果非常一致。說(shuō)明在準(zhǔn)時(shí)性要求高的通勤出行中,Mixed Logit模型沒有很好的體現(xiàn)出決策者規(guī)避時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)的行為,也就是說(shuō)決策者應(yīng)偏向于公共交通,但是卻沒能在預(yù)測(cè)結(jié)果中凸顯出來(lái);而累積前景理論模型的改進(jìn)效果比較好,適用于風(fēng)險(xiǎn)情景,但是增加了調(diào)查設(shè)計(jì)的難度。
【關(guān)鍵詞】：通勤方式選擇 有限理性 累積前景理論 隨機(jī)效用理論
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U491
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-18
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究目的及意義9-10
• 1.3 研究綜述10-15
• 1.3.1 基于隨機(jī)效用理論的出行選擇行為研究10-13
• 1.3.2 基于前景理論的出行選擇行為研究13-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)與技術(shù)路線16-18
• 1.5.1 論文結(jié)構(gòu)16-17
• 1.5.2 技術(shù)路線17-18
• 第2章 出行方式選擇影響因素與研究理論18-30
• 2.1 一般出行方式選擇影響因素18-20
• 2.2 風(fēng)險(xiǎn)因素分析20-23
• 2.2.1 交通擁堵收費(fèi)20-21
• 2.2.2 公共交通擁擠度21-23
• 2.3 研究理論23-28
• 2.3.1 累積前景理論23-26
• 2.3.2 隨機(jī)效用理論26-27
• 2.3.3 理論對(duì)比27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-30
• 第3章 基于有限理性的方式選擇模型30-40
• 3.1 基于累積前景理論的方式選擇模型30-35
• 3.1.1 模型的結(jié)構(gòu)與原理30-32
• 3.1.2 感知廣義出行成本32-33
• 3.1.3 參考點(diǎn)的設(shè)定33-35
• 3.2 基于Mixed Logit的方式選擇模型35-38
• 3.2.1 模型概述35-36
• 3.2.2 選擇肢的效用函數(shù)36-38
• 3.3 本章小結(jié)38-40
• 第4章 調(diào)查設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析40-50
• 4.1 調(diào)查設(shè)計(jì)40-43
• 4.1.1 樣本量與調(diào)查方法40-41
• 4.1.2 調(diào)查內(nèi)容41-42
• 4.1.3 問(wèn)卷設(shè)計(jì)42-43
• 4.2 數(shù)據(jù)篩選與統(tǒng)計(jì)分析43-49
• 4.2.1 數(shù)據(jù)篩選的標(biāo)準(zhǔn)43-44
• 4.2.2 統(tǒng)計(jì)分析44-49
• 4.3 本章小結(jié)49-50
• 第5章 算例分析50-66
• 5.1 參考點(diǎn)與感知廣義出行成本50-56
• 5.1.1 期望時(shí)間成本50-51
• 5.1.2 一般疲勞度51-53
• 5.1.3 參考點(diǎn)值53-54
• 5.1.4 感知廣義出行成本54-56
• 5.2 前景值的求解結(jié)果56-58
• 5.3 Mixed Logit模型的求解58-62
• 5.3.1 參數(shù)估計(jì)58-60
• 5.3.2 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合精度60
• 5.3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果60-62
• 5.4 對(duì)比分析兩類模型的預(yù)測(cè)結(jié)果62-64
• 5.5 本章小結(jié)64-66
• 第6章 結(jié)論與展望66-68
• 6.1 研究結(jié)論與創(chuàng)新點(diǎn)66-67
• 6.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 致謝73-74
• 附錄74-75

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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7 徐f，

本文編號(hào)：928102