【摘 要】
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交通行为模型广泛应用于城市出行需求分析等领域。传统行为模型的参数设置通常依赖经验判断,模型预测精度缺乏大样本验证手段。本文以重庆市解放碑-观音桥组团通道出行行为为研究对象,融合手机信令数据、AFC数据和问卷调查数据,构建随机参数分别为正态分布、均匀分布和γ分布的混合Logit模型,将手机信令数据与AFC数据分析结果作为分担率标杆数据进行模型精度对比,其识别的组团间全天轨道出行分担率为37.13%,
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交通行为模型广泛应用于城市出行需求分析等领域。传统行为模型的参数设置通常依赖经验判断,模型预测精度缺乏大样本验证手段。本文以重庆市解放碑-观音桥组团通道出行行为为研究对象,融合手机信令数据、AFC数据和问卷调查数据,构建随机参数分别为正态分布、均匀分布和γ分布的混合Logit模型,将手机信令数据与AFC数据分析结果作为分担率标杆数据进行模型精度对比,其识别的组团间全天轨道出行分担率为37.13%,当混合Logit随机参数为正态分布时,模型预测的分担率为39.5%,预测精度最高。研究表明,利用手机信令数据等多源数据分析校验传统行为模型精度,定量分析并优选最佳的参数分布形式具有实际意义,能够对提高传统行为模型的预测精度提供借鉴。
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