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基于Gamma混合模型的出租车落客行为
1
作者
杨方宜
杨荣根
+1 位作者
李伟兵
何向东
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期589-598,共10页
为了更好地理解枢纽送站坪出租车落客行为,提高落客区域通行效率,提出基于Gamma混合模型的出租车落客决策模型.应用精确的出租车轨迹数据,将出租车停车时间分解为主动停车时间、被迫停车时间和落客时间,基于被迫停车时间分析构建等待耐...
为了更好地理解枢纽送站坪出租车落客行为,提高落客区域通行效率,提出基于Gamma混合模型的出租车落客决策模型.应用精确的出租车轨迹数据,将出租车停车时间分解为主动停车时间、被迫停车时间和落客时间,基于被迫停车时间分析构建等待耐性混合分布模型,模型验证结果与真实数据相吻合.在此基础上,以潜在乘客耐心分布、停车位置、期望停车位和行程时间为落客决策模型的核心指标,提取相关因子为解释变量,以是否落客为被解释变量,构建二元面板Logit模型,并对模型进行检验.结果表明,乘客耐心对车辆落客起着决定性的作用,落客决策模型预测准确率超过81%,表明该模型能够较好地预测出租车落客行为,为研究缓堵策略提供基础.
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关键词
客
运枢纽
落
客
区域
Gamma混合模型
落客决策
面板数据模型
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题名
基于Gamma混合模型的出租车落客行为
1
作者
杨方宜
杨荣根
李伟兵
何向东
机构
金陵科技学院智能科学与控制工程学院
南京理工大学机械工程学院
浙江好易点智能科技有限公司
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期589-598,共10页
基金
江苏省高等学校自然科学基金资助项目(22KJD580003)
金陵科技学院博士科研启动基金资助项目(jit-b-202113)
金陵科技学院科研基金孵化资助项目(jit-fhxm-202105)。
文摘
为了更好地理解枢纽送站坪出租车落客行为,提高落客区域通行效率,提出基于Gamma混合模型的出租车落客决策模型.应用精确的出租车轨迹数据,将出租车停车时间分解为主动停车时间、被迫停车时间和落客时间,基于被迫停车时间分析构建等待耐性混合分布模型,模型验证结果与真实数据相吻合.在此基础上,以潜在乘客耐心分布、停车位置、期望停车位和行程时间为落客决策模型的核心指标,提取相关因子为解释变量,以是否落客为被解释变量,构建二元面板Logit模型,并对模型进行检验.结果表明,乘客耐心对车辆落客起着决定性的作用,落客决策模型预测准确率超过81%,表明该模型能够较好地预测出租车落客行为,为研究缓堵策略提供基础.
关键词
客
运枢纽
落
客
区域
Gamma混合模型
落客决策
面板数据模型
Keywords
passenger terminal
passenger drop-off area
Gamma hybrid model
drop-off decision
panel data model
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于Gamma混合模型的出租车落客行为
杨方宜
杨荣根
李伟兵
何向东
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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