【摘 要】
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为准确地统计和预测城市轨道交通客流,以乘客路径选择行为为研究对象,分析乘客路径选择行为的半补偿性和异质性,将属性切除点引入传统补偿模型框架,在效用函数中增加切除点违
【机 构】
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北京交通大学交通运输学院,北京交通大学轨道交通安全与控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家“十三五”重点研发计划课题（2016YFB1200402）
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为准确地统计和预测城市轨道交通客流,以乘客路径选择行为为研究对象,分析乘客路径选择行为的半补偿性和异质性,将属性切除点引入传统补偿模型框架,在效用函数中增加切除点违反量惩罚项,同时也考虑乘客的偏好异质性,采用随机模型参数,构建半补偿ML路径选择模型。以北京城市轨道交通为例,结合乘客路径选择行为调查数据,采用极大仿真似然法对所建模型进行验证评估,并与补偿型模型进行对比。研究结果显示,半补偿ML路径选择模型对样本数据的拟合效果最优,能够提高模型对路径选择行为的解释力度。
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