[發明專利]一種動態結構下考慮群體異質性的出行方式鏈選擇方法

有效

• 申請號: 202110823723.1
• 申請日: 2021-07-21
• 公開（公告）號: CN113656746B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 李大韋;宋玉晨;邱樹榮;任剛;楊敏;劉攀
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F17/11
• 分類號: G06F17/11;G06F17/16;G06F17/18
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 羅運紅

本發明公開了一種動態結構下考慮群體異質性的出行方式鏈選擇方法，包括：(1)計算先驗概率；(2)計算期望效用方程，確定選項特定的價值函數和條件選擇概率函數；(3)計算似然函數；(4)計算后驗概率，更新條件選擇概率；(5)計算效用參數和類型參數；(6)利用期望最大算法迭代優化先驗概率、后驗概率和組合似然函數，達到同時獲得效用參數和類型參數；(7)對步驟(6)效用參數和類型參數進行參數估計。本發明利用EM算法與條件選擇概率算子結合的方法，估計動態離散選擇模型中的兩類參數；通過馬爾科夫鏈的結構建模前后選擇之間相關性，采用有限混合分布假設將群體的選擇異質性分類，從而更好地預測出行者全天出行鏈選擇的模式。

技術領域

本發明涉及出行方式選擇建模領域，特別涉及一種動態結構下考慮群體異質性的出行方式鏈選擇方法。

背景技術

隨著新型出行方式不斷涌現，在傳統的公交、地鐵等交通方式外，共享單車、共享汽車、拼車等出行方式豐富了城市綠色出行水平，隨著城鎮化飛速發展，一二線城市向外快速擴張，使得人們的出行平均距離增加，另外由于不同地區的可達性不同，單一的出行方式常常較難滿足出行者的需求。目前大城市小汽車擁有量仍在上升，小汽車的出行分擔率很高，但受到擁堵、停車收費、停車位少等約束，以小汽車換成其他方式的出行模式呈現上升趨勢；選擇公交出行由于出發點與上車點、下車點與目的地之間仍有可能存在一段距離，使得選擇多模式出行更加明顯。

在這種多模式出行環境下，公眾出行者希望減少出行時間、提高出行的便捷和舒適程度，交通服務企業希望連接更多出行服務商的服務，通過提供優質服務產品獲利，交通運輸管理部門希望借助平臺輔助調控城市出行結構，引導公眾綠色出行比例，為出行者提供良好的服務。因此有必要對人們全天活動的出行方式鏈進行分析，挖掘不同群體的選擇偏好，從而為實現上述目標提供技術支持。

傳統的出行方式選擇主要涉及單模式選擇，即在某些固定場景下僅提供單一出行方式的選項，利用一次出行的數據來標定參數，這種方式顯然不適合多模式出行場景；另外，在一些基于活動的模型中，考慮到了出行方式鏈的建模，一大挑戰是捕捉前后選擇之間的關系。一些簡化的處理方式包括：假設一種主要的出行方式、使用巢式結構將上下層選擇相連、枚舉所有可能的出行方式組合等，但是這些方法，一方面無法考慮選擇的時間動態性，即當前選擇會影響未來的交通方式，未來的交通狀態同樣會影響當前交通方式的選擇；另一方面，沒有考慮不同群體選擇的異質性，人們的偏好極大程度上決定了出行方式鏈的選擇類型。

發明內容

發明目的：針對以上問題，本發明目的是提供一種動態結構下考慮群體異質性的出行方式鏈選擇方法，通過考慮不同群體的異質性進而預測不同出行者的出行選擇方式。

技術方案：本發明的一種動態結構下考慮群體異質性的出行方式鏈選擇方法，包括如下步驟：

(1)利用Logit模型表示每個出行者屬于各個不可觀測類型的先驗概率；

(2)應用貝爾曼最優準則計算出行者屬于不可觀測類型的期望效用方程，優化期望效用方程，確定選項特定的價值函數，利用價值函數確定條件選擇概率函數；

(3)利用條件選擇概率計算出行者每個階段出行選擇的似然函數，然后根據每個階段的似然函數計算得到所有出行者做出連續出行方式選擇的組合似然函數；

(4)根據先驗概率和似然函數計算出行者屬于各個不可觀測類型的后驗概率，利用后驗概率更新條件選擇概率；

(5)通過最大化似然函數計算動態離散選擇模型的效用參數和類型參數；

(6)利用期望最大算法迭代優化先驗概率、后驗概率和組合似然函數，最大化組合似然函數以達到同時獲得效用參數和類型參數；

(7)利用已知數據對步驟(6)最終得到的效用參數和類型參數進行參數估計，利用交叉驗證模型精度。

進一步，所述步驟1先驗概率的表達式為：