本文關鍵詞：基于Dogit模型考慮路徑偏好的日常出行行為研究

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【摘要】：出行個體每日的路徑選擇,不僅與路徑的感知出行時間有關,還受到出行個體自身偏好、習慣等因素的影響.本文基于Dogit模型,在傳統(tǒng)的日常路徑選擇模型中加入路徑偏好動態(tài)更新規(guī)則,并給出三種感知出行時間學習模式,對比分析了個體路徑偏好對日常路徑流量演化軌跡的影響.算例結果表明,與靜態(tài)Dogit模型相比,Logit模型會因忽略個體路徑偏好而高估路徑之間的差異性,且總是會高估"優(yōu)勢"路徑的流量,低估"劣勢"路徑的流量.當個體路徑偏好動態(tài)更新時,其均衡流量結果介于Logit模型和初始參數相同的靜態(tài)Dogit模型之間.
【作者單位】： 福州大學經濟與管理學院;北京航空航天大學經濟管理學院;
【關鍵詞】： 城市交通 路徑偏好 Dogit模型 日常出行 動態(tài)演化
【基金】：國家自然科學基金(71271001,71301028,71303051,71671044) 福建省杰出青年科學基金(2016J06017)~~
【分類號】：U491
【正文快照】： 0引言城市居民日常通勤出行和生活出行是城市交通的主要來源,如何清晰地刻畫出行個體的日常路徑選擇決策行為一直都是交通領域關注的研究熱點[1-2].在日復一日的擇路過程中,出行者的感知出行時間會隨著出行經歷動態(tài)更新變化,是影響路徑選擇和出行流量演化軌跡的重要因素[3].此，

本文編號：847046