【摘 要】
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Nested Logit模型是一种重要的非集计模型,合理准确地对Nested Logit模型进行参数标定对熟悉城市居民出行规律,合理预测交通量,规划城市布局,协调城市交通发展具有十分重要的
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Nested Logit模型是一种重要的非集计模型,合理准确地对Nested Logit模型进行参数标定对熟悉城市居民出行规律,合理预测交通量,规划城市布局,协调城市交通发展具有十分重要的意义。由于现有Nested Logit模型的主要参数估计方法为同时极大似然估计法和序列估计法,但同时极大似然估计法存在计算复杂的缺陷、序列估计法存在一定的估计方差偏差,因此,本论文将Bootstrap方法运用于Nested Logit模型中,旨在减小模型偏差的同时提高参数估计的有效性。本论文首先介绍了Bootstrap方法,包括其基本思想、常见的Bootstrap方法和Bootstrap方法在回归分析方面的应用;然后介绍了基于活动的出行需求理论基础,提出四阶段法忽略个人出行行为特征的局限性和非集计模型可弥补该缺陷,并介绍了非集计模型的效用最大化理论和出行效用函数等基本理论,同时介绍了常用Logit模型;紧接着建立了城市居民出行行为Nested Logit模型,并提出使用R语言进行模型参数标定;最后以2007年日本东京都市圈居民出行调查为数据基础,分别使用Bootstrap法和序列估计法对Nested Logit模型进行参数标定。结果表明,使用Bootstrap法可减小Nested Logit模型偏差并提高参数估计的有效性。
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