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基于离散选择模型的交通方式结构优化模型研究交通方式结构优化是指在保障城市交通运输需求的基础上，优化城市交通方式的组合结构，以提高运输效率、减少交通拥堵、降低碳排放等目标。
近年来，随着城市化进程的加快和交通需求的增加，交通方式结构优化成为提升城市交通运输效率的重要途径。
本文基于离散选择模型，对交通方式结构优化进行研究。
首先，本文将建立交通方式选择模型，通过调查问卷等方式收集数据，分析人们选择交通方式的决策因素。
常见的决策因素包括出行时间、出行距离、出行目的、出行成本等。
在此基础上，利用Logit模型等离散选择模型对人们选择不同交通方式的概率进行建模，从而揭示人们在选择交通方式时的偏好和决策规律。
其次，本文将分析不同交通方式的优劣势，包括公共交通、私家车、骑行、步行等。
公共交通具有较高的运输效率和环保性，但受限于运营线路和班次等因素；私家车具有较高的灵活性和便利性，但造成交通拥堵和环境污染；骑行和步行则是环保、健康的选择，但受限于出行距离和气候等因素。
通过比较不同交通方式的优劣势，可以为交通方式结构优化提供理论依据。
然后，本文将构建交通方式结构优化模型，以减少城市交通拥堵、提高交通运输效率、降低碳排放等目标为优化目标。
在建立模型过程中，将考虑城市规划、交通基础设施建设、交通政策调控等因素，对不同交通方式的推广和应用进行模拟和优化。
通过模拟不同交通方式结构的组合方案，找出最优的交通方式结构，从而达到优化城市交通运输的目的。
最后，本文将以城市为案例，进行交通方式结构优化模型的实证研究。
通过收集该城市的交通数据，分析当前交通方式结构的组成和特点，建立该城市的交通方式选择模型，并基于此模型进行交通方式结构的优化。
通过实证研究，验证交通方式结构优化模型的有效性和实用性，为城市交通管理部门提供决策参考。
综上所述，基于离散选择模型的交通方式结构优化模型研究具有重要的理论和实践意义。
通过建立交通方式选择模型、分析交通方式的优劣势、构建交通方式结构优化模型、进行实证研究等步骤，可以为城市交通管理与规划提供科学依据，促进城市交通运输的可持续发展。
第六章 交通方式划分预测§6.1 概 述前面的交通发生预测和交通分布的研究对象大都是人或货物，我们知道，交通预测的目的是为交通设施的规划设计提供定量的规模依据，而交通设施直接承载对象是各种交通工具，而不是人或物。
因为不同的交通工具的承载率不同，就同一批人员出行量而言，对交通工具的不同选择结果将会导致不同的车辆出行量，所以明确交通工具的选择，把以人或吨为单位的出行量转化成以交通工具为单位（车、车皮、集装箱等）的出行量是非常必要的。
我们把出行者对交通工具的选择叫作“交通方式划分（MS —Mode Split ）”。
在大交通而言，方式划分就是指对铁路、公路、航空、水运、管道五种方式的选择，在城市交通而言，就是指对公共交通与个体交通、或机动车与非机动车等的选择。
6.1.1 交通方式划分方法1. 多层或单层划分可以从不同的角度对交通方式进行划分。
从结构层次来看，可分为多层划分和单层划分。
以城市交通的人员出行为例，可作以下划分：（1）多层划分（二者选一）⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧⎩⎨⎧⎩⎨⎧等）轨道交通（地铁、轻轨车）普通公交（公共汽、电公共交通含出租车）小汽车摩托、助动车个人机动交通机动车自行车步行非机动车全方式( （2）单层划分（多者选一）将上述六种基本（最低层）方式——步行、自行车、摩托车（含助动车）、普通公交、轨道交通——作为选择对象。
2. 根据服务提供者划分有时为将了问题简化，或从具体问题的需要出发，也从提供交通方式的直接服务者来划分交通方式。
如以城市交通的人员出行为例，可归结为两种：公交方式——直接服务者是公交公司，非公交方式——直接服务者是道路部门。
我国目前进行的交通方式划分大多采用这种划分办法，简单地，干脆只粗略地分为：公共交通和个人交通两种方式。
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎩⎨⎧⎩⎨⎧出租车车、单位车—步行、自行车、私家—私人交通个人交通轻轨等）城市轨道交通（地铁、公共汽、电车公共交通全方式 6.1.2 影响出行方式选择的因素不同国家或地区因实际情况千差万别，出行者的出行方式选择的比例结构也就不同，也就是说，影响出行方式划分的因素因国家而异。
基于Logit交通方式划分预测方法研究摘要：目的：基于一般的Logit交通方式分化预测法对交通方式分化预测进行研究，提出更加优化的预测模型，并通过实例分析验证其可行性。
方法：主要对影响交通方式选择的因素以及常见的交通方式划分预测模式类型进行了分析，并且分析了一般Logit模型预测方法的缺陷，在基本的Logit模型建立法的基础上进行了简单的改进，通过交通出行中所涉及的出行时间、出行费用等方面的指标作为广义内容函数的构成要素，建立一种更加适用于交通方式划分预测的Logit 模型建立方式。
结果：通过实例分析，杭州市居民出现方式分担率中步行为%，私家车为%，公交车%。
结论：本文改进的Logit模型法能够较为准确地对交通方式划分进行预测。
关键词：Logit模型；交通方式划分；出行费用Abstract：Aim: Based on the general Logit differential forecasting method, this paper proposes a more optimized forecasting model, and analyzes the feasibility of the method. Methods: The factors influencing the choice of traffic modes and the types of common traffic patterns are analyzed, and the shortcomings of the general Logit model forecasting methods are analyzed. Based on the basic Logit model, a simple improvement is made, The Logit model is established by using the indexes of trip time, travel cost and so on, which are more suitable for the prediction of traffic pattern partitioning as the constituent elements of generalized content function. Results: By example analysis, Hangzhou residents in the mode of sharing rate in%, private cars%,% of buses. Conclusion: The improved Logit model method can predict the traffic pattern division more accurately.Key words：Logit model; traffic pattern; travel cost随着我国经济的发展，居民的生活水平日益提高，居民的出行方式逐渐开始发生了巨大的变化。
《多种情形下的动态交通分配演化模型研究》篇一摘要：本文着重探讨在多种情形下动态交通分配演化模型的研究。
我们通过对不同情形下的交通网络特性进行分析，提出一个全面而复杂的模型来模拟动态交通分配过程。
本研究的目标在于提高交通网络的运行效率，优化交通流量的分配，以应对日益增长的城市交通压力。
一、引言随着城市化进程的加速，交通问题日益突出，尤其是在高峰期，道路拥堵、交通流量分配不均等问题日益严重。
为了解决这些问题，我们需要深入研究动态交通分配演化模型。
这种模型可以帮助我们理解交通流量的变化规律，预测未来的交通状况，从而优化交通网络，提高交通效率。
二、动态交通分配演化模型的构建1. 模型的基本假设和参数设定我们的模型基于以下几个基本假设：交通网络是连通的，交通流量的变化受到多种因素的影响，包括时间、地点、天气等。
我们设定一系列参数来描述这些因素，如道路的通行能力、交通流量的变化速率等。
2. 模型的构建过程我们采用多智能体模拟的方法来构建模型。
我们将道路网络中的每一个节点和路段视为一个智能体，每个智能体都有自己的属性和行为。
我们通过模拟这些智能体的交互和变化，来模拟整个交通网络的动态变化过程。
3. 模型的分类和比较我们的模型可以根据不同的情形进行分类，如正常情况下的交通分配模型、拥堵情况下的交通分配模型、恶劣天气下的交通分配模型等。
每一种模型都有其独特的特性和适用范围，我们通过对这些模型的比较和分析，可以更好地理解交通分配的演化过程。
三、多种情形下的动态交通分配演化模型研究1. 正常情况下的交通分配演化在正常情况下，交通流量较为稳定，我们可以使用线性规划等方法进行交通分配。
我们的模型可以模拟这种情况下的交通分配过程，预测未来的交通状况。
2. 拥堵情况下的交通分配演化在拥堵情况下，交通流量分配会发生变化，部分路段会出现拥堵现象。
我们的模型可以模拟这种变化过程，分析拥堵的成因和传播过程，从而为优化交通流量分配提供依据。
第49卷第1期2021年1月同济大学学报（自然科学版）JOURNAL OF TONGJI UNIVERSITY（NATURAL SCIENCE）Vol.49No.1Jan.2021论文拓展介绍基于手机信令数据的居民出行调查扩样模型陈小鸿1，陈先龙1，2，李彩霞2，陈嘉超2（1.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804；2.广州市交通规划研究院信息模型所，广东广州510030）摘要：系统分析了居民出行调查的误差成因，简要介绍了传统加权扩样模型并分析了其局限性，特别是对沉默出行需求揭示不足的缺点。
结合手机信令数据用于出行行为研究的优势及特点，提出了利用手机信令数据进行居民出行调查扩样及对挖掘沉默出行需求的方法。
设计了包含5个主要步骤的居民出行调查样本数据、交通运行监测数据和手机信令数据相结合的扩样模型结构。
以驻点分类技术为基础，建立了基于手机信令数据的出行活动分布模型。
在获取长周期手机信令数据推断人口职住分布的基础上，基于居民出行调查RP（revealed preference）数据对交通方式划分模型参数进行了标定。
从出行目的组成、时间分布和出行距离分布3个方面，对比分析了调查样本、传统加权扩样模型和新模型的计算结果的差异，结果表明新模型在揭示因瞒报、漏报而产生的沉默出行需求方面作用显著。
关键词：居民出行调查；扩样；加权扩样；手机信令数据；沉默出行需求；驻点分类中图分类号：U491文献标志码：A Sample Expansion Model of Household Travel Survey Using Cellphone Data CHEN Xiaohong1，CHEN Xianlong1，2，LI Caixia2，CHEN Jiachao2（1.Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education，Tongji University，Shanghai201804，China；rmation and Modelling Department，Guangzhou Transport Planning and Research Institute，Guangzhou510030，China）Abstract：In this paper，the causes of errors in household travel surveys were analyzed，the traditional weighted sample expansion model was introduced，and its limitations，especially the lack of unreported trip records were bining the advantages and characteristics of the research method using cellphone data on travel behaviors，a novel model of using cellphone data to expand the sample of household travel surveys and mining unreported trip records was proposed.A sample expansion model was designed including five steps，combining the household travel survey data，traffic operation monitoring data，and cellphone data.Based on the stationary point classification technology，a travel behavior distribution model based on cellphone data was established.The parameters of the model split model were calibrated based on the revealed preference data of household travel surveys.The difference between the results of the survey sample，the traditional weighted sample expansion model，and the proposed model was analyzed from the aspects of travel purpose composition，time of day，and travel distance distribution.The results show that the model proposed reveals the unreported trip record caused by false reports and omissions.Key words：household travel survey；sample expansion；weighted sample expansion；cellphone data；unreported trip record；stationary point classification居民出行调查（household travel survey，HTS）是对城市居民家庭属性、个人特征、出行日志活动和意愿等的专项调查，是交通模型开发与城市交通需求中长期的预测基础。
– 90 –2020年11月 第36卷第6期（总第212期 ）Nov.2020, V olume 36No.6 (Serial No.212)收稿日期：2020-07-06作者简介：陈先龙（1978-），男，汉族，安徽省当涂县人，教授级高级工程师，博士研究生，主要研究方向：交通模型及交通大数据开发与应用。
大样本与小样本巢式Logit 模型标定比较陈先龙1,2（1. 同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804；2. 广州市交通规划研究院信息模型所，广州 510030） 摘要：为了辨识不同软件标定巢式Logit 模型参数差异，选择最适宜的软件。
回顾了典型交通方式划分模型巢式Logit 模型结构和标定方法，基于经典小样本数据集Travelmode 和大样本广州基家工作出行数据集，分别使用商业软件SAS、STATA、NLOGIT 和开源软件R、Biogeme 对所设计的Nested Logit 模型参数进行了标定。
通过对比模型参数、预测结果正确率和出行方式结构预测结果发现，对于小样本数据集，SAS 和NLOGIT 标定结果最优，R 和STATA 次之且基本一致，最后为Biogeme；对于大样本数据集，NLOGIT 具有最佳的表现，其次为SAS、STATA 和R，最后为Biogeme。
研究表明，在Nested Logit 模型标定方面，无论小样本数据集和大样本数据集，商业软件NLOGIT 均是最佳选择，R 则为开源软件的首选。
关键词：交通方式划分；巢式Logit 模型；大样本；小样本；模型标定；开源软件中图分类号：U491 文献标志码：A 文章编号：1671-3400(2020)06-0090-06Comparison of Nested Logit Model Calibration on SmallSample Datasets and Big Sample DatasetsCHEN Xianlong 1,2(1. Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China; 2. Information and modelling department, Guangzhou Transport Planning and Research Institute, Guangzhou 510030, China)Abstract: It will help users to make appropriate choice by identifying the differences of nested logit model calibration for different software. The model structure and calibration method of the Nested Logit model were reviewed in this paper. Based on the classic small sample datasets Travelmode and the big sample Guangzhou home-based work travel datasets, the Nested Logit model parameters were calibrated by commercial software SAS, STATA, NLOGIT and open source software R, Biogeme. Comparing with model parameters, prediction accuracy and mode split result shows that SAS and NLOGIT have the best performance for small sample dataset, the secondary is R and STATA with the same result, and finally Biogeme; NLOGIT has the best performance for large sample datasets , followed by SAS, STATA and R, and finally Biogeme. This study shows that NLOGIT is the best commercial software to calibrate Nested Logit model on either small sample datasets or large sample datasets, and R is the first choice of open source software.Keyword: Mode split; Nested Logit model; Big sample; Small sample; Model calibration; Open-source software元Logit 模型（multinomial logit ，MNL ）在选项的独立无关性[1-2]（independence from irrelevant alternatives ，IIA ）及因个体的社会属性不同所带来的感知的差异等方面的局限而广泛应用于离散选择行为研究。
交通流动性分析中的模型比较在当今社会，交通系统的高效运行对于经济发展、社会进步以及人们的日常生活都具有至关重要的意义。
而要实现对交通流动性的深入理解和有效管理，就离不开各种模型的应用。
不同的交通模型在分析交通流动性方面各有特点和优势，对它们进行比较和研究能够为交通规划和决策提供有力的支持。
交通流动性是一个复杂的概念，它涉及到交通流量、速度、密度、拥堵程度以及出行时间等多个方面。
为了对其进行准确的量化和分析，研究者们开发了众多的模型，如宏观交通模型、中观交通模型和微观交通模型。
宏观交通模型通常以整个交通系统为研究对象，关注的是交通流量在较大区域内的总体分布和变化趋势。
这类模型的优势在于能够快速处理大规模的数据，并且对长期的交通规划和政策制定具有较好的指导作用。
例如，四阶段模型就是一种常见的宏观交通模型，它将交通需求预测分为出行生成、出行分布、方式划分和交通分配四个阶段。
通过对人口、土地利用等因素的分析，预测未来的交通需求，并将其分配到道路网络上。
然而，宏观模型由于其简化的假设和较低的分辨率，往往难以准确捕捉局部交通现象和个体出行行为。
中观交通模型则处于宏观和微观之间，它在一定程度上兼顾了系统的整体性和个体的差异性。
例如，基于细胞传输模型的中观模型，可以模拟交通流在路段和交叉口之间的传播和演变。
中观模型能够提供比宏观模型更详细的交通信息，但对于微观层面的车辆交互和驾驶行为的描述仍相对有限。
微观交通模型则侧重于对个体车辆和驾驶员的行为进行细致的模拟。
例如，车辆跟驰模型和元胞自动机模型能够模拟车辆之间的跟驰、换道等行为，以及在交叉口的通行规则。
微观模型能够提供非常精确的交通流细节，但计算复杂度较高，通常适用于较小范围的交通场景分析。
在实际应用中，选择合适的交通模型取决于具体的研究问题和需求。
如果是进行城市或区域的长期交通规划，宏观模型可能是首选，因为它能够在较大的空间尺度上提供总体的交通趋势和需求预测。
适应新形势的大城市停车需求预测方法
甘勇华;陈先龙
【期刊名称】《土木工程与管理学报》
【年(卷),期】2012(029)001
【摘要】目前我国已探讨出多种停车需求预测方法,这些方法的前提条件和适用范围各有不同,并且我国大城市交通形势又出现了小汽车进入家庭速度加快,交通拥堵日益突出,轨道交通建设进入黄金时代等新的情况。
针对这些新形式,提出了宏观和中观停车需求预测方法,宏观层次为考虑车辆出行吸引和车辆使用率的总体停车需求预测,弥补了以往未考虑未出行车辆停车需求的不足;中观层面为考虑公交可达性和多种性质建筑综合开发共享停车需求预测,可减少配建停车泊位,提高停车泊位利用率。
进行实例分析,丰富和扩展了交通规划模型技术,为我国大城市开展停车交通研究提供参考。
【总页数】5页(P85-88,92)
【作者】甘勇华;陈先龙
【作者单位】广州市交通规划研究所,广东广州510030
【正文语种】中文
【中图分类】U491.14
【相关文献】
1.适应新形势的大城市停车需求预测方法 [J], 甘勇华;陈先龙
2.城市综合体共享停车需求预测方法 [J], 骆豪;邓建华
3.公共停车场停车需求预测方法研究 [J], 聂紫龙
4.基于路内路外停车关系优化模型的公共停车需求预测方法 [J], 刘中游
5.基于粒子群和LSTM模型的变区间短时停车需求预测方法 [J], 刘东辉;肖雪;张珏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
四阶段交通预测模型基础数据设计
陈先龙
【期刊名称】《城市公共交通》
【年(卷),期】2008(000)003
【摘要】基础数据是交通模型的根本,一个好的基础数据库也是交通模型可靠性的有力保障.本文分析了建立四阶段交通规划模型的数据需求,并对其来源进行了分析,提出了最基本的交通模型数据库结构.
【总页数】3页(P30-32)
【作者】陈先龙
【作者单位】广州市交通规划研究所
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1
【相关文献】
1.环境噪声预测模型CNOSSOS-EU之道路交通噪声源强预测模型简介 [J], 周鑫;卢力;胡笑浒;
2.建立在现有模型基础上的轨道交通客流预测模型及其校核 [J], 佘世英;李建忠;郑猛
3.综合交通基础理论与基础平台建设——"交通7+1论坛"第十二次会议暨北京交通大学中国综合交通研究中心成立会议纪实 [J], 张国伍
4.装备制造企业ERP基础数据设计和实施 [J], 吕政
5.流程行业ERP系统的基础数据设计 [J], 胡燕;洪跃山
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基于成本迭代与需求迭代的四阶段交通模型双重反馈算法研究陈先龙;邹志云
【期刊名称】《石家庄铁道大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2014(000)002
【摘要】四阶段交通模型作为最流行的交通需求预测模型理论，其计算结果存在不一致性的缺陷，反馈算法被引入模型结构中来解决不一致性的问题。
研究提出了成本迭代与需求迭代的双重迭代反馈算法，并使用案例比较了它与既有反馈算法的差异。
研究结果表明：成本迭代＋需求迭代的双重迭代模型结构能够在不影响预测结果的前提下减少迭代次数和系统运行时间，收敛过程更加稳定且能够适用于不同规格的交通网络。
【总页数】5页(P66-69,74)
【作者】陈先龙;邹志云
【作者单位】广州市交通规划研究所，广东广州 510030; 华中科技大学土木工程与力学学院，湖北武汉 430074;华中科技大学土木工程与力学学院，湖北武汉430074
【正文语种】中文
【中图分类】U491
【相关文献】
1.基于成本迭代与需求迭代的四阶段交通模型双重反馈算法研究 [J], 陈先龙;邹志云;
2.基于时间需求迭代和排队模型的开放式实时系统可调度性分析算法研究 [J], 牛云;戴冠中;梁亚琳
3.基于非迭代与迭代法联合估计的七参数坐标转换方法研究 [J], 谭骏祥;李少达;杨容浩
4.基于反馈迭代算法的航空通信系统信道估计算法研究 [J], 张建康; 赵悠悠; 尚应博; 穆晓敏
5.基于块迭代的判决反馈均衡算法研究 [J], 陈安全;杨培消
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