计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2015年
13期
1-8,100
,共9页
离散选择高阶段Logit模型%快速城市化进程%上海市外围大型居住社区%居民交通方式选择建模与预测%可量化的决策支持
離散選擇高階段Logit模型%快速城市化進程%上海市外圍大型居住社區%居民交通方式選擇建模與預測%可量化的決策支持
리산선택고계단Logit모형%쾌속성시화진정%상해시외위대형거주사구%거민교통방식선택건모여예측%가양화적결책지지
advanced discrete choice Logit models%rapid urbanization process%the large scale residential area on Shanghai city periphery%residents’mode choice model estimation and forecast%support decision making process quantitatively
离散选择Logit系列模型的发展层次顺序是：二项、多项、巢式与交叉巢式、混合Logit（连续及离散潜在种类模型）、嵌入潜在变量的混合选择模型、动态Logit模型。建立高阶段Logit模型算法是当前研究快速城市化进程中居民交通方式选择与预测的最新技术手段。2000年，Daniel M教授，以“对分析离散选择的原理和方法所做出的发展和贡献”获诺贝尔经济学奖。2012—2014年，作者深入学习了离散选择Logit系列模型及标定预测，结合上海城市外围大型居住社区在中国“十二·五”期间，快速城市化进程中的演变，开展了基于高阶段Logit建模算法研究，取得了理想的成果。针对高阶段Logit模型（混合Logit模型、混合选择模型、动态Logit模型）进行了建模、算法、选择概率与消费者剩余预测的理论分析，建立了上海市外围大型居住社区居民交通方式高阶段选择模型。结果显示，6种政策方案中，附近设商业能最大改善出行质量并保证公交优先。高阶段Logit模型理论实际结合后，能很好地发挥其为政策方案决策定量支持之作用。
離散選擇Logit繫列模型的髮展層次順序是：二項、多項、巢式與交扠巢式、混閤Logit（連續及離散潛在種類模型）、嵌入潛在變量的混閤選擇模型、動態Logit模型。建立高階段Logit模型算法是噹前研究快速城市化進程中居民交通方式選擇與預測的最新技術手段。2000年，Daniel M教授，以“對分析離散選擇的原理和方法所做齣的髮展和貢獻”穫諾貝爾經濟學獎。2012—2014年，作者深入學習瞭離散選擇Logit繫列模型及標定預測，結閤上海城市外圍大型居住社區在中國“十二·五”期間，快速城市化進程中的縯變，開展瞭基于高階段Logit建模算法研究，取得瞭理想的成果。針對高階段Logit模型（混閤Logit模型、混閤選擇模型、動態Logit模型）進行瞭建模、算法、選擇概率與消費者剩餘預測的理論分析，建立瞭上海市外圍大型居住社區居民交通方式高階段選擇模型。結果顯示，6種政策方案中，附近設商業能最大改善齣行質量併保證公交優先。高階段Logit模型理論實際結閤後，能很好地髮揮其為政策方案決策定量支持之作用。
리산선택Logit계렬모형적발전층차순서시：이항、다항、소식여교차소식、혼합Logit（련속급리산잠재충류모형）、감입잠재변량적혼합선택모형、동태Logit모형。건립고계단Logit모형산법시당전연구쾌속성시화진정중거민교통방식선택여예측적최신기술수단。2000년，Daniel M교수，이“대분석리산선택적원리화방법소주출적발전화공헌”획낙패이경제학장。2012—2014년，작자심입학습료리산선택Logit계렬모형급표정예측，결합상해성시외위대형거주사구재중국“십이·오”기간，쾌속성시화진정중적연변，개전료기우고계단Logit건모산법연구，취득료이상적성과。침대고계단Logit모형（혼합Logit모형、혼합선택모형、동태Logit모형）진행료건모、산법、선택개솔여소비자잉여예측적이론분석，건립료상해시외위대형거주사구거민교통방식고계단선택모형。결과현시，6충정책방안중，부근설상업능최대개선출행질량병보증공교우선。고계단Logit모형이론실제결합후，능흔호지발휘기위정책방안결책정량지지지작용。
The series of discrete choice Logit models, from basic to advanced are:binominal, multinomial, nested, cross nested, mixed Logit model, latent class model and hybrid choice model with latent variables and dynamic Logit model. Developing and using advanced Logit models is the latest key technique when the residents’mode choice is studied in the rapid urbanization process. As a professor at University of California, Berkeley, Daniel L McFadden contributes to the dis-crete choice theory and method and won the Nobel Economic Prize in 2000. From year 2012 to 2014, the author worked with Joan Walker and Kenneth Train seized the opportunity of learning the series of Logit models in-depth. With theory applying to practice, this paper presents the advanced Logit models and the results in the case of the large scale residential area on Shanghai city periphery in the period of Chinese“the Twelfth Five-Year Plan”and the process of rapid urbanization. With the data from the residents in the large scale residential area on Shanghai city periphery, an advanced Logit mode choice model’s estimation and forecast are developed. Results show that in the six policy scenarios, building retails closer improves the residents’travel quality the most and supports transit priority. Combining theory with practice, advanced Logit model can support policy decision making process quantitatively and excellently.
