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摘要：本发明公开了一种基于NestedLogit模型的全天多模式出行链的选择建模方法，该方法包括旅客全天出行数据采集、旅客家庭身份信息获取、全天出行链分类、出行方式选择集制约值设置、旅客选择出行方式影响因素判定和全天出行链生成的六大步骤。本发明通过采集旅客一天完整出行数据及个人社会经济属性，分析个人全天出行特征，对旅客全天出行链选择偏好进行离散选择建模分析，以隐式选择集生成方法，降低选择集数量过大对个人选择误差影响，并将该选择集生成模式嵌入传统NestedLogit模型，得到不同旅客一天所有出行方式选择时的影响因素，通过计算出的出行链选择模型，进行个性化的出行方案推荐。

主权项：1.一种基于NestedLogit模型的全天多模式出行链的选择建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、对N名旅客特定一天的出行数据进行采集，得到旅客一天的完整出行链；步骤二、对N名旅客中有效出行的旅客采集其家庭身份信息属性信息；步骤三、根据步骤一和步骤二采集的信息对有效出行旅客的全天出行链进行分类；步骤四、对每种出行链分别设置出行链选择集制约值；步骤五、采用步骤四中设置的制约值生成出行链的隐式选择集，并将隐式选择集嵌入到NestedLogit模型中，采用极大似然法计算出旅客选择出行方式的影响因素及相应属性参数、模型尺度参数、隐式选择集的约束变量参数；从而得到NestedLogit模型的效用函数，生成出行链选择模型；步骤六、在出行链选择模型中输入与步骤五中求出的影响因素对应的变量值，得到出行链选择的最优建议结果；步骤一中，第i名旅客第j次的出行为出行次数j的取值范围为大于2的整数；采集的出行数据包括出行方式出行距离出行费用出行时间出行目的和出行同乘人数其中，第i名旅客第j次出行的出行方式的取值范围是1-4，表示旅客i第j次出行的出行方式为步行，表示旅客i第j次出行的出行方式为骑行，表示旅客i第j次出行的出行方式为驾车出行，表示旅客i第j次出行的出行方式为公交出行；第i名旅客第j次出行的出行距离为k与出行方式对应，k取值范围为1-4，表示旅客i第j次出行在步行情况下的出行距离，表示旅客i第j次出行在骑行情况下的出行距离，表示旅客i第j次出行在驾车情况下的出行距离，表示旅客i第j次出行在公交情况下的出行距离；其中，衍生变量为乘公交前后且包括公交换乘阶段的步行距离，为公交运行距离，第i名旅客第j次出行的出行费用为表示旅客i第j次出行在步行情况下的出行费用，取0；表示旅客i第j次出行在骑行情况下的出行费用，表示旅客i第j次出行在驾车情况下的出行费用，表示旅客i第j次出行在公交情况下的出行费用；第i名旅客第j次出行的出行时间为表示旅客i第j次出行在步行情况下的出行时间，表示旅客i第j次出行在骑行情况下的出行时间，表示旅客i第j次出行在驾车情况下的出行时间，表示旅客i第j次出行在公交情况下的出行时间，其中，衍生变量为乘公交前后且包括公交换乘阶段的步行时间，为公交运行时间，第i名旅客第j次出行的出行目的的取值范围是1-4，表示旅客i第j次出行的出行目的为上班上学，表示旅客i第j次出行的出行目的为回家，表示旅客i第j次出行的出行目的为餐饮购物娱乐，表示旅客i第j次出行的出行目的为其它；第i名旅客第j次出行的出行同乘人数为表示旅客结伴出行的人数；步骤二中，采集旅客信息包括年龄Ai、性别Gi、职业Oi、月均收入Ii、是否有固定工作地点Fi和是否有驾照同时家庭有汽车Li，第i名旅客的个人特性为Yi；其中，第i名旅客年龄Ai的取值范围为1-5，Ai＝1表示旅客年龄小于等于15岁，Ai＝2表示旅客年龄16岁到30岁，Ai＝3表示旅客年龄31岁到45岁，Ai＝4表示旅客年龄46岁到60岁，Ai＝5表示旅客年龄大于等于61岁；第i名旅客性别Gi的取值范围为1-2，Gi＝1表示旅客为男性，Gi＝2表示旅客为女性；第i名旅客职业Oi的取值范围为1-5，Oi＝1表示旅客为学生，Oi＝2表示旅客为政府及企事业单位员工，Oi＝3表示旅客为个体工商户，Oi＝4表示旅客为离退休人员，Oi＝5表示旅客职业为其它；第i名旅客月均收入Ii的取值范围为1-5，Ii＝1表示旅客月均收入小于四千元，Ii＝2表示旅客月均收入为四千到六千元，Ii＝3表示旅客月均收入为六千到八千元，Ii＝4表示旅客月均收入为八千到一万元，Ii＝5表示旅客月均收入大于一万元；第i名旅客是否有固定工作地点Fi的取值范围为1-3，Fi＝1表示旅客有除家庭外的固定工作地点，Fi＝2表示旅客为自由职业或无固定工作地点，Fi＝3表示旅客在家上班或在小区工作；第i名旅客是否有驾照同时家庭有汽车Li的取值范围为1-2，Li＝1表示旅客有驾照且家庭有汽车，Li＝2表示旅客没有驾照或家庭没有汽车。

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百度查询： 东南大学 一种基于Nested Logit模型的全天多模式出行链的选择建模方法