基于随机系数Logit模型的地铁拥挤度影响参数研究

摘要：

出行者对车内拥挤度的评价往往不一致,文中利用随机系数Logit模型对拥挤度影响参数进行研究.考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,文中研究加入了出行者对出行舒适性要求这一潜在心理因素,并通过问卷调查的方式进行分析.研究表明:随机系数Logit模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度;随机系数Logit模型的效用函数中,车票价格和车内时间的系数为非随机变量,但车内拥挤度的系数为随机变量,且受到出行者对出行舒适性要求和车内时间的影响,出行者对出行舒适性的要求越高,车内拥挤度对效用的影响越大,随着车内时间的延长,车内拥挤度对效用的影响减小.

关键词：拥挤度、出行选择行为、出行舒适性、随机系数Logit模型

所属期刊栏目：47

分类号：U121(城市交通运输)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51578247

在线出版日期：2019-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：61-66,75