【摘 要】
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为了尽可能满足多样化的出行需求,同时又能照顾到城市经济以及不同出行方式的发展需求,城市交通管理部门需要根据所有出行方式的长期价值贡献来优化其内部结构.为此,一方面基于状态依赖效用函数和Logit模型建立了能反映这种长期收益的动态规划模型,该模型的状态变量是具有Markov性质的方式占比,且引入了前次供给方式来反映其对当前决策的影响;另一方面则利用层次贝叶斯方法中的MCMC算法对供给概率模型中各因素的权重进行了估计,以体现因素权重的差异性.最后,根据新方式动态共乘的占比构造了四种出行方式的市场结构,并计算了
【机 构】
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上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200030
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为了尽可能满足多样化的出行需求,同时又能照顾到城市经济以及不同出行方式的发展需求,城市交通管理部门需要根据所有出行方式的长期价值贡献来优化其内部结构.为此,一方面基于状态依赖效用函数和Logit模型建立了能反映这种长期收益的动态规划模型,该模型的状态变量是具有Markov性质的方式占比,且引入了前次供给方式来反映其对当前决策的影响;另一方面则利用层次贝叶斯方法中的MCMC算法对供给概率模型中各因素的权重进行了估计,以体现因素权重的差异性.最后,根据新方式动态共乘的占比构造了四种出行方式的市场结构,并计算了前次供给为不同方式的状态转移概率矩阵,通过仿真实验展示了最优策略与总收益的关系、期初和期末出行结构的差异、总收益对方式供给概率的影响,以及动态共乘与前次供给和总收益的关系.
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