【摘 要】
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实际调查RP数据(Revealed preference Data)具有可靠性,而意向调查SP数据(Stated preference Data)具有灵活性。为了更好地将两类数据结合起来对新的交通方式进行预测,以长株
【机 构】
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武汉理工大学交通学院,武汉理工大学ITS研究中心
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实际调查RP数据(Revealed preference Data)具有可靠性,而意向调查SP数据(Stated preference Data)具有灵活性。为了更好地将两类数据结合起来对新的交通方式进行预测,以长株潭城际轨道交通方式划分为例,介绍了数据的调查方法,利用正交设计法对SP调查表格进行了设计。分别建立基于RP和SP数据的Logit模型,鉴于RP与SP模型中随机项的差异性,通过引入SP比例参数,构造RP/SP联合数据模型,并利用3种模型对未来的交通方式分担量进行了预测,最后对预测结果进行了比较分析。实例结果表明,基于RP/SP联合数据的logit模型能够平衡两类数据之间的误差相互影响,并能够得到更为合理的交通方式划分预测结果。
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