MNP模型参数估计实用方法及其在出行方式预测中的应用

发布时间：2019-02-17 07:55

【摘要】：鉴于SML-GHK方法估计MNP模型参数具有初值敏感性,提出了一种初值点确定与参数估计的实用方法。首先应用贝叶斯方法估计MNP模型参数的初值,再结合基于GHK的模拟极大似然方法估计MNP模型参数,并通过实际算例对该方法进行了验证。结果表明:文中方法实用有效,特别是在小样本情况下效果明显;将基于该方法得到的参数值用于预测,能够较好地再现实际交通分担率;文中方法能够帮助规划师探讨某些交通政策变化时全体出行者对各种出行方式的选择概率的变化.
[Abstract]:In view of the sensitivity of the SML-GHK method to the estimation of MNP model parameters, a practical method for determining the initial value points and estimating the parameters is proposed. First, the Bayesian method is used to estimate the initial values of MNP model parameters, and then the simulated maximum likelihood method based on GHK is used to estimate the MNP model parameters. The results show that the method is practical and effective, especially in the case of small sample, and the parameter value based on this method can be used to predict the actual traffic sharing rate. The method in this paper can help planners to explore the change of the choice probability of various travel modes when some traffic policies change.
【作者单位】： 华南理工大学土木与交通学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51108192,51378222)
【分类号】：U491.1

【共引文献】

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本文编号：2424928