离散选择模型

摘要： 铁路运输市场的产品具有多样性,旅客的选择行为也具有一定的偏好异质性。为了提高铁路运输企业的营销收入,针对票价浮动策略下的旅客乘车选择行为异质性进行研究。以广珠城际铁路为例,采用SP/RP融合的调查方法获取旅客乘车选择行为数据,构建LatentClass模型和随机参数Logit模型,分别从群体层面和个体层面分析旅客的个人属性和列车属性对旅客选择行为异质性的影响。研究结果表明:1)LatentClass模型将旅客划分为“经济型旅客”和“商务型旅客”,2类旅客对列车票价和运行时间的敏感度差异明显。2)在随机参数Logit模型中,年龄越大、月收入和出行频率越高的旅客,列车票价对其出行效用的影响越小;出行频率越高的旅客,列车运行时间对其出行效用的影响越大。3)“经济型旅客”愿意为列车运行时间减少10 min多支付0.45元,“商务型旅客”愿意为列车运行时间减少10 min多支付23.86元,2类旅客的支付意愿具有显著差异。4)对于随机参数Logit模型,通过考虑个人属性,旅客的支付意愿增加了1.30元,说明考虑旅客个人属性可以体现旅客之间的行为差异性,对旅客支付意愿的体现更加充分。整体而言,旅客的个人属性特征对其选择行为具有较大影响,不同旅客之间的行为异质性较为显著。

摘要： 大力发展文化旅游是我国推动经济高质量发展、满足人民对美好生活需求和提升国家软实力的重要抓手。文章基于Logistic回归模型研究方法,采用意愿式数据分析消费者文化旅游偏好,发现消费者对文化旅游信息的获取较为重视;相比景区推介,来自消费者自身的文化旅游产品评价更能引起共鸣;文化旅游产品偏好呈现出多样化特点;消费者对新型文旅产品普遍较为渴求;大力推进文旅业数字化发展势在必行;消费者对于旅游地的文化底蕴普遍较为看重等。结合影响文化旅游偏好的主要因素,从优化文旅产品体系、完善文旅服务体系、强化文旅营销传播、深化城市文化底蕴等方面提出区域文化旅游优化导向,以期为我国文化与旅游高质量融合发展提供参考与借鉴。

摘要： 为剖析城市居民到达地铁站的交通方式选择行为,利用非集计理论,构建基于出行便捷性的地铁站到达方式选择多项Logit模型。根据上海市智能手机GPS定位数据,运用软件标定模型参数,获取影响出行者到达地铁站选用交通方式的主要出行便捷性因素。结果表明:出行便捷性所包含的方便性、快捷性准则对地铁站到达方式选择的表征是全面的,接驳距离、步行时长等因素对地铁站到达方式的影响是显著的;通过提升常规公交到达准点率和调整费率政策,广泛吸引地铁站周边1500 m以外的出行者,去选择中长距离下出行便捷性更好的常规公交和非机动车到达地铁站;同时健全基础交通设施,为短距离步行者提供便捷的人行通道,为长距离小汽车出行者提供更便捷的停车换乘服务。

摘要： 为更好推进美丽乡村建设,打造更加宜人的乡村旅游环境,以河南省M市L村为例,针对来村游客步行道路环境选择偏好,运用SP法调查游客对步行道路环境的偏好选择,构建离散选择模型,分析L村游客对于步行道路环境的偏好,并研究相关要素的影响程度。研究结果表明,(1)x_(1)(步行环境界面)、x_(2)(遮阳)、x_(3)(有效通行宽度)和x_(6)(是否沿河)对步行道路环境偏好产生正效应,x_(4)(路面是否为水泥混凝土)、x_(5)(绿化隔离)和x_(7)(是否有商铺座椅)对步行道路环境偏好产生负效应,且在0.01、0.05水平上显著影响。(2)男性与女性关于步行环境偏好差异较大。除x_(2)(遮阳情况)外,其他指标均对男性步行道路环境偏好产生显著影响,说明男性对步行环境中的遮阳情况并不敏感;除x_(3)(有效通行宽度)和x_(5)(绿化隔离)外,其他指标均对女性步行道路环境偏好产生显著影响,说明女性对遮阳情况敏感,对道路宽度和绿化隔离情况并不敏感。(3)研究区内步行道路环境整体效果一般,各路段环境情况差异较大。评价等级为“一般”的道路主要集中在L村外围的非主要景观区域和部分支路上,评价等级为“良好”或者“优秀”的道路主要集中在村核心景观区。L村在今后提升改造过程中,要注重模型数据与现实相结合,根据游客的道路环境偏好,多增设绿植、绿荫,适度扩宽道路,提高路面硬化率,并根据不同性别游客的偏好和消费意愿,综合考虑道路所串联的景点,在增加乡野情趣游玩体验的同时做好安全防护,适度增加商铺桌椅,以供游客休息,但不应过多占用通行道路。

摘要： 随着能源市场化改革的有序推进,未来有望建成开放完善、充分竞争的综合能源市场体制。综合能源商作为重要市场主体,如何在综合能源市场体制中合理优化交易策略尚待开展研究。为此,该文计及能源批发与零售两级市场,构建一种具有前瞻性的园区综合能源商市场交易策略及协同优化方法。首先,分析综合能源批发市场及零售市场的运行机制,基于离散选择模型量化了零售价格对市场份额的影响,并构建远期收益函数;其次,计及用户综合需求响应,以综合能源商为领导者,以用户为跟随者,建立基于主从博弈的分布式协同优化模型;接着,论证了Stackelberg均衡解的存在性,并采用改进布谷鸟算法与二次规划相结合的方法进行分布式优化求解;最后,仿真验证了该文所提交易策略及优化模型的可行性与优越性,为未来园区综合能源商的市场交易决策提供指导。

摘要： 随着加强智能网联汽车研发、打造基于移动智能终端技术的服务系统、实现出行即服务、贯彻城市交通拥堵综合治理发展要求的提出,自动驾驶汽车成为了当代社会的热门话题。为探究影响人们对自动驾驶网约车的选择行为因素,本文通过问卷调查的方式,基于最终的 367 份有效问卷。首先,构建结构方程模型(structural equation model,简称 SEM)来刻画态度等潜变量对人们自动驾驶网约车使用意愿的影响;其次,基于混合选择模型(hybrid choice model,简称 HCM)框架,把态度潜变量及其结构关系嵌入离散选择模型(discrete choice model,简称 DCM)从而构建个体方式选择模型;最后,完成模型的参数估计和检验等。研究表明,性别、年龄等人口社会属性对使用意向的影响并不显著。受教育程度较低的出行者,对网约车平台可靠性的认可度更高,对未来自动驾驶网约车使用意向也更为积极。该结果对于交通管理部门、汽车制造厂商和出行服务提供商引导公众使用自动驾驶网约车,促进其良性发展具有借鉴意义。

摘要： 研究交通基础设施如何影响劳动力流动是分析交通设施经济效益的必经过程。从迁移的视角,以城市便利性为中介因素,使用中国劳动力动态调查(CLDS)数据,结合条件Logit模型分析劳动力个体迁移决策过程,探讨高铁对劳动力流动的影响。研究发现:高铁能够通过提升城市便利性有效吸引劳动力流入,但存在区域异质性;高铁能够促使劳动力从小城市流向大城市,但并没有流向一、二线城市;城市高铁的这种吸引对高人力资本、家庭背景良好、对现状不满的年轻劳动力尤为有效。

摘要： 绿道作为绿色基础设施的重要组成部分,为市民创造了开放的线形绿色空间.基于叙述性偏好法(stated-preference method,SP法),从市民游憩需求侧角度出发,通过构造离散选择模型,对市民的绿道游憩偏好需求进行了量化性实证研究.研究结果表明,市民对于环境安静度、自然生态景观、沿线道路绿化、离家距离、公共交通接驳方式的关注度较高,而对于游憩健身设施、历史人文景观的关注程度较低;绿道离家距离越远其负效用增加越明显;绿道多样的交通接驳方式能显著增加绿道的正效用.最后,依据离散选择模型得到的拟合结果对未来成都绿道规划建设提出理性建议.

摘要： 为加快电动汽车的推广使用,基于混合Logit模型,应用在北京市收取的问卷数据开展模型实证研究以分析电动汽车购买意愿.首先,从个人属性、车辆属性、充电基础设施、购车与用车激励政策4方面考虑国内消费者电动汽车购买偏好影响因素,并通过网络问卷调查和陈述性偏好实验(Sated Preference,SP)获取相关数据.然后,分别使用混合Logit模型和多项Logit模型(Multinominal Logit Model,MNL)定量分析各类因素对消费者购置意愿的影响,并对比两种方法的拟合优度,结果显示混合Logit模型有更好的拟合优度,可以避免样本间异质性导致的误差.最后,通过对各类因素的参数估计结果、显著性水平及成分效用值的分析可知:除购买价格外,充电服务设施以及车辆牌照制度对电动汽车购买意愿有较为明显的影响;针对电动汽车的购车财政补贴对电动汽车的购买意愿无显著影响,因此补贴政策效果有限,有待进一步调整;电动汽车牌照的排队等候时长对电动汽车的购买意愿有显著影响,未来可以进一步考虑将传统燃油车的部分牌照配额转移至电动汽车.

摘要： 为缓解城市住区居民生活碳排放的高强度问题,以长沙某住区为例,基于离散选择模型,从住区空间规划、居民的生活行为方式、低碳消费心理、交通能耗标准4个方面研究城市住区居民低碳行为.结果显示:年龄、绿地配置景观绿化设计、商业设施密度、出行方式与主观规范5个变量对低碳行为选择影响显著;通过外部因素结合心理因素分析居民低碳行为的约束因素,能更好模拟出住区内人们的低碳生活方式,为后续人们的低碳行为提供参考.

摘要： 离散选择模型是交通需求预测中交通方式划分的主要工具之一,因不同形式的离散选择模型有其优势和局限性,选择何种具体形式一直是离散选择模型应用的现实问题.对出行交通方式划分预测中五种常用的离散选择模型进行了分类研究,重点分析了各自的理论基础与应用特征并将五类模型应用于一个真实的城际出行交通方式划分预测,比较了各模型的计算结果.结果表明,NL模型能够较好解决存在于替选方案的相似性问题;MMNL预测误差最小,可靠性最高,较NL、HEV、MNP 模型更能解决交通方式选择行为中存在的相似性、异质性的问题,是一种对交通方式选择行为预测的有效方法.研究对交通方式分担率预测问题具有重要的指导意义,表明通过简单选择某个离散选择模型开展研究得出的结论并不一定可靠,应根据模型特点谨慎选择、谨慎应用.

摘要： 通过回顾国内外学者对离散选择模型的研究,并结合筛选理论,运用二元离散选择模型,构建一个有效的简历筛选模型.实证研究结果表明,若招聘者允许的变量显著通过的概率值大于60％,则对能干影响较显著的变量为家庭条件、入行前金融工作年限、年龄、学历、入行时本地人脉资源、性别、兄弟姐妹排行、专业,其中家庭条件水平越差的应聘者的能干概率越高,学历越高应聘者的能干概率也越高,在家中独生子或排行老小的其能干概率越低.此外,通过不同能干概率预测值情况下,计算模型的错判概率来确定其有效性,对简历筛选有一定的指导意义.

摘要： 在机场群都市区,航空旅客的机场选择是航空出行的一个重要决定.首先以京津冀机场群都市区为例,阐述其各个机场运营状况,其次运用离散选择模型对该地区航空旅客的机场选择行为进行模拟,再次用软件SPSS对线性多变量进行回归分析,找出影响航空旅客选择机场的重要因素.

摘要： 本文使用离散选择模型,对飞行时间、机票价格、旅客消费水平、旅行目的这几个因素如何影响旅客面对直飞/转飞目标市场时的选择行为进行了研究.通过使用Binary Logit模型,在调查数据基础上对旅客选择行为进行了建模,确定了各个参数的系数因子,显示出离散选择模型对消费者偏好测量方面的优势.本文的方法和结果可用于航空公司的常旅客计划.

摘要： 交通出行信息服务为解决城市交通问题提供了新的思路。为评估交通出行信息服务的价值，本文引入交通出行信息 服务的价格和延迟时间等特性变量，构建基于随机效用理论的离散选择模型，设计并开展出行者交通出行信息服务使用意向调查获取特性数据，推导及计算出行者交通出行信息服务需求弹性，确定不同条件下出行者交通出行信息服务的支付意愿，进而提出交通出行信息服务差别定价相关策略和方法。

摘要： 经典的居民用水分析由于主要在静态的框架中展开研究，假定居民会自然且立即对用水需求管理政策进行响应，以及通常将居民节水器具的使用作为外生变量而存在分析中的局限性。因此，对居民响应用水需求政策的过程进行分析，并考量居民在选择短期和长期节水行为的重要影响因素，对于水需求管理政策的制定有着重要的政策含义。本研究在文献调研和实际案例的分析基础上建立居民节水行为响应机制的分析框架，并利用离散选择模型对北京市居民节水响应行为的影响因素进行实证分析，得出了影响居民选择各类节水行为的重要影响因素。

摘要： 在道路规划和设计过程中，交通量的预测一般都采用四阶段法。在众多研究者的共同努力下，交通量的分配是研究最为成熟的一个阶段。人们根据不同的交通行为的假设，选择不同的交通抗阻和离散选择模型，推出了不同的交通分配模型，例如全有全无分配模型、按比例分配模型、均衡分配模型等。本文在前人研究的基础上，对不同的交通分配模型进行分析，根据它们不同的机理，阐明了不同分配模型的应用条件。

摘要： 机动车尾气排放造成的空气污染对人体健康的危害逐渐被医学界证实.城市居民选择交通工具以及出行路线时,道路机动车尾气污染会影响其选择行为.文中通过居民出行问卷调查证实部分出行者会采取规避行为降低机动车尾气污染对个人健康的危害,建立表征出行者与污染气体接触程度的曝露指教模型,通过数据拟合建立增量时间转化模型,以出行时间增加值的形式定量得到机动车尾气污染对居民出行的影响程度,对离散选择模型的效用函数进行了修正,并给出了算例.

摘要： Logit离散选择模型具有结构简单、使用方便的特点,在经济、交通等领域得到了广泛的应用。但是Logit模型的随机项独立、同分布假设限制了其应用的进一步拓展。围绕上述问题,在保留Logit模型优良特性的同时,很多学者对Logit模型的改进工作做了大量研究。本文通过G(y)函数的引入,研究了Logit模型的改进机理,以及Multinomial Logit(MNL)模型、Nested Logit(NL)模型、Cross-Nested Logit(CNL)模型之间的内在联系,体现了CNL模型处理离散选择问题的理论优势。最后通过工程案例比较了三种模型的优缺点,结果表明CNL模型对出行方式选择行为的描述较MNL、NL模型更符合实际情况。

摘要： 本申请涉及一种数据离散化模型训练方法和装置、数据离散方法、计算机设备和存储介质，该训练方法包括：获取离散训练数据和离散区间数；将离散训练数据输入编码神经网络，生成与离散区间数相同数量的高斯参数；基于高斯参数生成与离散训练数据对应的隐层变量；将隐层变量输入解码神经网络，得到还原数据；根据离散训练数据和还原数据调整编码神经网络和解码神经网络的参数，并返回将离散训练数据输入编码神经网络，生成与离散区间数相同数量的高斯参数的步骤，直至满足预设迭代结束条件；将编码神经网络最终生成的高斯参数作为各离散区间的特征。通过该方法获得非连续的散区间，以实现数据非线性离散，避免大数据因线性离散而造成的数据丢失问题。

摘要： 本申请涉及一种数据离散化模型训练方法和装置、数据离散方法、计算机设备和存储介质，该训练方法包括：获取离散训练数据和离散区间数；将离散训练数据输入编码神经网络，生成与离散区间数相同数量的高斯参数；基于高斯参数生成与离散训练数据对应的隐层变量；将隐层变量输入解码神经网络，得到还原数据；根据离散训练数据和还原数据调整编码神经网络和解码神经网络的参数，并返回将离散训练数据输入编码神经网络，生成与离散区间数相同数量的高斯参数的步骤，直至满足预设迭代结束条件；将编码神经网络最终生成的高斯参数作为各离散区间的特征。通过该方法获得非连续的散区间，以实现数据非线性离散，避免大数据因线性离散而造成的数据丢失问题。

摘要： 本发明涉及一种间距可控的三维多孔骨支架离散模型的构建方法。其构建步骤为：对所选真实松质骨进行扫描，以获得真实骨微观孔隙尺寸参数；按此参数构建三维骨支架实体模型；然后把实体模型转化为由三角面片表示的STL格式模型；接着对三角面片表示的STL格式模型进行三角网格细分，获得更精细的三角网格模型；接着对所得模型计算包围盒，并用八叉树法对包围盒按指定参数进行网格划分，得到离散体素模型；接着判断离散体素的位置，并对不同位置的离散体素标记；最后按三轴坐标系依次输出三维骨支架的离散模型。本构建方法在构建过程中，采用八叉树可以对模型按指定离散距离进行网格划分，离散精度的可以通过八叉树划分的次数控制，解决了以往CT扫描间距固定而无法进一步提高精度的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于非对称离散选择模型的路径选择方法，考虑了路径选择建模中选择概率随效用函数不均匀变化的现象。非对称离散选择模型包括互补双对数模型、Scobit模型和非均匀Logit模型等均具有闭合形式的选择概率函数。在进行路径选择建模时，根据出行者选择集内路径确定非对称离散选择模型的表达式，采用极大似然法进行模型估计，最终根据所得参数值大小和显著性，分析出行者对路径属性的感知与偏好。经GPS轨迹数据的检验，非对称模型的拟合效果优于传统的Logit模型，验证了该路径选择方法的有效性。本发明能更好地描述实际出行行为，解释了路径选择建模中的类别不平衡现象，在优化道路资源分配方面具有积极意义。

摘要： 本发明涉及一种基于多智能体离散选择模型城市动态微观仿真方法，该方法以多智能体为中心，结合地理信息系统，利用城市环境数据，作为影响城市居民对家庭住址选择以及土地开发利用的影响因素，将这些影响因素带入MNL模型的效用函数计算出居民对家庭住址选择的选择概率以及土地价格，从而可以模拟城市人口动态、城市土地利用变化。本发明的有益效果在于：1、可方便地探索不同土地利用政策下城镇土地利用发展情景，能够为城镇土地规划提供有用的决策依据。2、该仿真方法能够适应于目前我国经济发展和城市建设规划的需求，拥有很好的市场前景。3、该仿真方法可以对新推出的土地规划政策的可行性进行很好地评估，尽量减少土地资源的浪费。

摘要： 本发明公开了一种基于非对称离散选择模型的路径选择方法，考虑了路径选择建模中选择概率随效用函数不均匀变化的现象。非对称离散选择模型包括互补双对数模型、Scobit模型和非均匀Logit模型等均具有闭合形式的选择概率函数。在进行路径选择建模时，根据出行者选择集内路径确定非对称离散选择模型的表达式，采用极大似然法进行模型估计，最终根据所得参数值大小和显著性，分析出行者对路径属性的感知与偏好。经GPS轨迹数据的检验，非对称模型的拟合效果优于传统的Logit模型，验证了该路径选择方法的有效性。本发明能更好地描述实际出行行为，解释了路径选择建模中的类别不平衡现象，在优化道路资源分配方面具有积极意义。

摘要： 本发明提供的一种基于离散选择模型的预约管理建议生成方法，基于离散模型构建预约管理建议生成模型，分析预约机制改变和游客出行行为改变之间的量化关系，能够定量地反映调整预约机制对景区客流在数量、时间分布和到达方式等方面的影响；增加了个人基础信息因素，与预约机制相结合，分析游客的出行行为的改变，确保对游客的出行行为与预约机制的关系分析更贴近实际情况，得到的调整建议更具建设性；基于本发明技术方案得到景区的调整预约机制提供参考和建议，有效降低景区生成预约机制时对管理人员经验的依赖程度。

摘要： 本发明公开了一种基于离散选择模型的犯罪者作案地识别方法，主要应用于公共安全和犯罪地理的技术领域。该方法融合了警情数据和抓捕数据、POI数据和手机信令数据等多源时空数据，基于离散选择模型原理，增加人群流动环境、犯罪防控环境等数据对犯罪者作案地的量化模型进行了精度优化。相比基本模型，全模型对犯罪者作案地选择的拟合精度提高了8.63％。此方法还通过效应函数和概率函数来计算犯罪者对作案地社区的预期效应以及犯罪者作案地选择的概率，从而准确识别出犯罪者对作案地选择的偏好。采用本发明提供的实施例，能够实现对犯罪者作案地选择精准识别，提高了识别的有效性和准确性，并对警务防控具有重要的参考作用。

摘要： 本发明公开一种基于离散选择模型的标准井筛选可视分析方法，包括：利用自适应蓝噪声采样模型保持标准井的总体空间分布；设计基于动态规划算法的多尺度地层匹配模型，从不同属性的角度度量测井的相似程度；集成专家用户的先验知识，设计基于离散选择模型的标准井筛选方法，最大化属性相似度与标准井之间的效用；设计迭代交互式的标准井筛选方法，支持用户根据先验知识更改标准井，迭代式地更新离散选择模型，优化标准井筛选过程和结果。本发明在综合考虑测井空间分布及多维属性信息的基础上，实现可视分析驱动的有监督标准井筛选，所获得的标准井能够极大限度地代表周围测井，有利于后续地层智能匹配精度和效率的提升。

摘要： 本发明涉及一种基于多智能体离散选择模型城市动态微观仿真方法，该方法以多智能体为中心，结合地理信息系统，利用城市环境数据，作为影响城市居民对家庭住址选择以及土地开发利用的影响因素，将这些影响因素带入MNL模型的效用函数计算出居民对家庭住址选择的选择概率以及土地价格，从而可以模拟城市人口动态、城市土地利用变化。本发明的有益效果在于：1、可方便地探索不同土地利用政策下城镇土地利用发展情景，能够为城镇土地规划提供有用的决策依据。2、该仿真方法能够适应于目前我国经济发展和城市建设规划的需求，拥有很好的市场前景。3、该仿真方法可以对新推出的土地规划政策的可行性进行很好地评估，尽量减少土地资源的浪费。