Logit模型与神经网络在交通拥挤收费定价中的应用

"基于Logit模型的交通拥挤收费合理定价研究" 本文主要探讨了如何通过Logit模型和BP人工神经网络来实现城市道路交通拥挤收费的合理定价。Logit模型被广泛应用于交通选择行为的研究中，因为它能有效处理离散选择问题，如出行方式的选择。在交通拥挤收费定价中，Logit模型基于个体的效用最大化原则，通过比较不同出行选择的效用来确定最佳定价策略。 然而，Logit模型在确定时效用值时存在一定的局限性，不能完全反映复杂的交通网络和用户行为。因此，文章提出引入BP（Backpropagation）人工神经网络来优化Logit模型的效用值计算过程。BP神经网络是一种有监督的学习算法，能够在大量数据中学习和建立复杂的关系，这使得模型在预测和适应交通需求变化方面更具灵活性和准确性。 交通拥挤收费的目标是实现城市交通的系统最优平衡，既要满足大部分人的出行需求，又要缓解交通拥堵。第一最优拥挤道路使用收费以边际成本为基础，但忽略了网络的复杂性。相比之下，第二最优拥挤道路使用收费考虑了实际的网络约束，如资金和时空限制，以及部分路段的收费。然而，这些理论往往假设单一车辆类型和不可替代的交通方式，而现实情况并非如此。 非集计方法克服了传统集计方法的局限，它不依赖大规模样本和数据的简单统计处理，而是关注个体层面的信息。在本文中，非集计方法与Logit模型结合，为每个个体提供更精确的效用评估，从而更好地估计他们在不同收费策略下的选择行为。 通过Logit模型和BP神经网络的结合应用，可以更精确地估计交通参与者对拥挤收费的敏感度，进而制定出更符合实际情况的收费策略。这种定价策略不仅考虑了交通网络的复杂性，还考虑了不同交通方式之间的替代性和多样化的车辆类型，以期在满足效率和公平性之间找到平衡。 本文的研究为交通拥挤收费提供了理论支持和实用工具，有助于政策制定者制定更加科学、合理的收费政策，以改善城市交通状况，提升道路资源利用率，同时减少交通拥堵现象。通过非集计方法和Logit模型的改进，可以为未来的交通规划和管理提供更为精细和动态的决策依据。