居民出行的二元logit模型改进及验证

本文探讨了居民出行二元logit模型的改进及其验证方法。在传统的居民出行预测模型中，存在一些局限性，例如难以准确反映个人出行选择的偏好程度。为了解决这一问题，研究者在二元logit模型的基础上进行了创新，引入了随机变量系数β服从对数正态分布的假设。对数正态分布能够更好地反映实际中的不确定性因素，使得模型参数更加灵活和贴近实际。 在居民出行模型中，出行决策通常基于个人属性、家庭特征、土地利用性质等因素，而这些因素都会影响居民的出行选择。传统的集计模型以小区为单位进行研究，可能忽略了小区内部个体属性的差异，而改进后的非集计模型则可以考虑个人选择偏好，更准确地预测居民出行行为。 文章中的二元logit模型假设，居民的出行选择行为可以看作是最大化个人效用的过程。模型参数β代表了影响出行选择的各种变量的系数，而ε代表了个人未观测到的效用部分。通过构建对数正态分布的假设，可以更好地捕捉到居民出行选择的多样性和不确定性。 研究者采用PUMS居民出行调查的前300个数据，利用SAS仿真系统对模型参数进行标定。通过迭代标定过程，得到了改进模型的参数估计。结果表明，改进后的模型具有更高的预测精度，证明了改进模型的有效性。模型参数在改进后的T检验值均位于[-1,1]区间之外，进一步验证了假设的正确性。 在模型改进假设部分，文章提出了可观测变量系数β服从对数正态分布的假设。这一假设可以更精确地反映居民在不同状态下的出行概率。通过对数正态分布的分布密度函数，可以计算出居民出行概率的积分形式，从而实现对居民出行行为的预测。 文章还讨论了模型变量的确定问题。由于居民的出行选择受到多种因素的影响，如年龄、性别、家庭结构、职业等，所以模型变量的选择对于构建有效的预测模型至关重要。模型变量的确定需要基于实际数据的分析，以及对居民出行行为的深刻理解。 在模型标定与验证部分，文章说明了如何使用SAS仿真系统对参数进行标定，以及如何通过T检验验证参数的显著性。此外，文章还对改进前后的模型进行了比较，通过预测结果验证了改进模型的优势。 总体而言，本文通过引入对数正态分布的随机变量系数β，改进了居民出行二元logit模型，提出了一种新的模型参数分布假设。该模型能够更准确地捕捉居民出行选择的多样性和不确定性，提高了居民工作出行预测的准确性。通过大量的数据分析和迭代标定过程，证明了改进后模型的优越性和有效性。这种方法为居民出行预测提供了新的研究思路，有助于提高交通规划的科学性和准确性。