出行方式选择:神经网络与多项Logit模型的比较研究

摘要

分析了多项Logit模型的固有缺陷和神经网络方法的良好性质,从两种方法的区别和联系入手,构造了用于出行方式分析的多项Logit模型和神经网络模型.并用同一调查数据,分析比较了两种模型对居民出行方式选择的预测效果.研究表明:含有隐层的BP神经网络模型能够描述属性变量之间的非线性关系,对个人出行方式选择行为的描述更准确,具有更好的预测精度.