【摘 要】
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LOGIT模型是基于最大效用原则的离散选择模型。由于其不需要很大的调查样本却同样能提供较准确的分类信息，它在交通方式划分研究上有着广泛的应用前景。论文归纳了LOGIT模型的
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LOGIT模型是基于最大效用原则的离散选择模型。由于其不需要很大的调查样本却同样能提供较准确的分类信息，它在交通方式划分研究上有着广泛的应用前景。论文归纳了LOGIT模型的发展以及主要派生模型，研究并推导了LOGIT模型的标定方法，并围绕其在交通方式划分应用的主题，利用南京市部分区域的仿真调查数据和濮阳市实际调查数据，对模型的计算方法和开发的相应程序进行了验证。在模型验证中发现，要提高模型的精度和命中率，需要对调查数据项目进行有目的的筛选。本文提出的小样本单因素筛选方法可以提高模型的命中率。模型计算结果表明，本文开发的计算程序正确、模型理论合理，具有实用价值。
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