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2017-04-23 发布于湖北
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基于Dogit模型考虑路径偏好的日常出行行为研究

第16卷第6期交通运输系统工程与信息 Vol.16 No.6 2016 年 12 月 Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology December 2016 1009-6744(2016 06-0228-08 U491 A 文章编号：）中图分类号: 文献标志码: 基于Dogit模型考虑路径偏好的日常出行行为研究田丽君*1，江晓岚 1，刘天亮 2，赵永翔 1 (1. 350116 2. 100191 福州大学经济与管理学院，福州；北京航空航天大学经济管理学院，北京）摘要：出行个体每日的路径选择，不仅与路径的感知出行时间有关，还受到出行个体自身偏好、习惯等因素的影响.本文基于Dogit模型，在传统的日常路径选择模型中加入路径偏好动态更新规则，并给出三种感知出行时间学习模式，对比分析了个体路径偏好对日常路径流量演化轨迹的影响.算例结果表明，与静态 Dogit 模型相比，Logit 模型会因忽略个体路径偏好而高估路径之间的差异性，且总是会高估“优势”路径的流量，低估“劣势”路径的流量.当个体路径偏好动态更新时，其均衡流量结果介于Logit模型和初始参数相同的静态Dogit模型之间. 关键词：城市交通；路径偏好；Dogit模型；日常出行；动态演化 Day-to-day Route Choice Behavior Considering Route Preference in a Dogit Model TIAN Li-jun1，JIANG Xiao-lan1，LIU Tian-liang2，ZHAO Yong-xiang1 (1. School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China; 2. School of Economics and Management, Beihang University, Beijing 100191, China) Abstract： Individuals’daily route choice results, is not only related to the perceived route travel time, but also the individuals’personal preference, travel inertia and other factors. In this paper, a dynamic-updating