Logit模型在城市交通需求预测中的应用
需积分: 50 168 浏览量
更新于2024-08-10
收藏 359KB PDF 举报
"本资源主要探讨了城市交通需求中的客流预测方法,特别是针对城市轨道交通的客流预测。文中提到了三种模型:分担率曲线法、线性回归模型和logit模型。此外,还概述了城市交通需求的基本特性,如普遍存在性、复杂多样性、时空集散性和政策决定性。"
在城市交通需求预测中,首先介绍的分担率曲线法是一种早期的方法,它基于个人出行调查数据,通过绘制交通方式选择曲线来估算地区间交通方式的分担率。虽然操作简便,但由于精度较低,目前已被更精确的模型取代。
线性回归模型是另一种常用的方法,它可以用于预测起点或终点分区的交通方式出行产生量或吸引量。模型中的因变量与一系列自变量(如距离、时间等)有关,通过回归分析确定影响交通方式选择的权重。然而,线性模型得出的分担率可能超出0到1的范围,这不符合实际情况。
为了解决这个问题,logit模型被提出。logit模型通过非集计模型计集化使用,确保了分担率的限制条件(0≤Pi≤1)。模型利用交通方式的服务水平(如旅行时间和费用)来计算每个交通方式的效用函数,进而确定分担率。这种方法能更好地反映实际选择行为。
城市交通需求的基本特性包括:
1. 普遍存在性:城市居民和流动人口的出行需求普遍且频繁,无论是在宏观还是微观区域。
2. 复杂多样性:由于出行目的和构成的不同,导致了多样化的运输方向、范围和强度。
3. 时空集散性:客流在一天中的分布具有明显的规律性,如早晚高峰期和低谷期。
4. 政策决定性:城市交通政策对各种运输方式的发展有重大影响,如人口政策和机动车政策。
这些特性对城市轨道交通的规划、建设和运营具有指导意义,需要在客流预测时充分考虑。通过对这些模型和特性理解,可以更准确地预测和满足城市交通需求,优化公共交通服务。
2014-11-18 上传
2020-02-04 上传
2021-06-01 上传
2021-04-03 上传
2021-06-08 上传
点击了解资源详情
2023-06-13 上传
2023-04-24 上传
2023-06-09 上传
勃斯李
- 粉丝: 50
- 资源: 3917
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手