离散选择高阶段Logit模型的建模与预测——以上海城市外围大型居住社区为例

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离散选择Logit系列模型的发展层次顺序是:二项、多项、巢式与交叉巢式、混合Logit(连续及离散潜在种类模型)、嵌入潜在变量的混合选择模型、动态Logit模型。建立高阶段Logit模型算法是当前研究快速城市化进程中居民交通方式选择与预测的最新技术手段。2000年,Daniel M教授,以"对分析离散选择的原理和方法所做出的发展和贡献"获诺贝尔经济学奖。2012—2014年,作者深入学习了离散选择Logit系列模型及标定预测,结合上海城市外围大型居住社区在中国"十二·五"期间,快速城市化进程中的演变,开展了基于高阶段Logit建模算法研究,取得了理想的成果。针对高阶段Logit模型(混合Logit模型、混合选择模型、动态Logit模型)进行了建模、算法、选择概率与消费者剩余预测的理论分析,建立了上海市外围大型居住社区居民交通方式高阶段选择模型。结果显示,6种政策方案中,附近设商业能最大改善出行质量并保证公交优先。高阶段Logit模型理论实际结合后,能很好地发挥其为政策方案决策定量支持之作用。
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