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高速铁路旅客出行时间选择Logit模型与分析
被引量:
17
1
作者
张航
赵鹏
+1 位作者
乔珂
宁丽巧
《铁道运输与经济》
北大核心
2017年第1期55-60,共6页
旅客出行时间偏好的选择,对于合理分配高速铁路运输能力、提高综合收益、满足旅客运输需求具有重要意义。建立高速铁路旅客的出行时间选择行为多项Logit模型,确定影响旅客出行时间选择行为的主要影响因素,在此基础上运用贝叶斯MCMC算法...
旅客出行时间偏好的选择,对于合理分配高速铁路运输能力、提高综合收益、满足旅客运输需求具有重要意义。建立高速铁路旅客的出行时间选择行为多项Logit模型,确定影响旅客出行时间选择行为的主要影响因素,在此基础上运用贝叶斯MCMC算法、极大似然法和最小二乘法对模型进行求解。利用沪宁高速铁路客票数据对旅客出行时间选择进行实例分析,结果表明,周五和周日出行的旅客偏向于晚间出行,当日购票的旅客偏向于选择午间和晚间出行,而运用贝叶斯MCMC算法得到的参数精度更高。
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关键词
高速铁路
出行时间
logit
模型
贝叶斯理论
MCMC算法
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职称材料
基于贝叶斯Logit模型的死亡事故发生概率分析
被引量:
3
2
作者
魏福禄
蔡正干
+3 位作者
闫仲荣
李平凡
郭永青
陈龙
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第4期1054-1062,共9页
为了进一步提高交通安全水平,揭示死亡交通事故发生概率的主要影响因素,通过对2013—2018年淄博市境内伤亡交通事故数据的统计描述与深度解析,采用Logit回归的方法对交通事故死亡发生概率及其影响因素进行分析和描述,建立了贝叶斯Logit...
为了进一步提高交通安全水平,揭示死亡交通事故发生概率的主要影响因素,通过对2013—2018年淄博市境内伤亡交通事故数据的统计描述与深度解析,采用Logit回归的方法对交通事故死亡发生概率及其影响因素进行分析和描述,建立了贝叶斯Logit事故分析模型;利用极大似然法对模型初始参数进行估计,并基于吉布斯采样的蒙特卡洛马尔科夫链算法对模型参数后验分布进行迭代计算和标定;根据接收者操作特性曲线对模型拟合优度进行评价。研究结果表明:①凌晨时段(0:00-7:00)发生死亡事故的概率最高,早高峰时段(7:00-10:00)发生死亡事故的概率是凌晨时段的0.83倍;②发生严重的交通事故时,单方事故出现人员死亡的概率是多方事故的2.08倍;③雨天出现死亡交通事故的概率是晴天的1.12倍,雪天发生死亡交通事故的概率是晴天的0.34倍,并且死亡事故的发生概率随着能见度的降低而升高。
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关键词
交通安全
事故风险
贝叶斯
logit
模型
死亡事故
蒙特卡洛马尔科夫链
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职称材料
审计意见决策的贝叶斯有序离散选择分析
被引量:
2
3
作者
鲜文铎
谢赞春
《贵州财经学院学报》
北大核心
2012年第6期99-104,共6页
审计师通过审计意见决策,为会计信息的可信度提供鉴证意见,从而缓解委托人与代理人之间的信息不对称状况、降低代理成本。审计师的意见决策是一个有序离散选择过程。构建一个贝叶斯有序Mixed Logit审计意见决策模型,应用中国上市公司的...
审计师通过审计意见决策,为会计信息的可信度提供鉴证意见,从而缓解委托人与代理人之间的信息不对称状况、降低代理成本。审计师的意见决策是一个有序离散选择过程。构建一个贝叶斯有序Mixed Logit审计意见决策模型,应用中国上市公司的实例数据,通过Gibbs抽样及MCMC模拟对参数进行贝叶斯估计,得到参数的后验统计量及置信区间,可对影响审计意见决策的各因素的作用效应进行系统分析。
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关键词
贝叶斯
有序离散选择
MIXED
logit
模型
审计意见
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职称材料
面向客户偏好异质性的车身产品离散选择模型
被引量:
2
4
作者
徐凯翔
刘海江
潘振华
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期667-672,共6页
基于随机系数mixed logit模型,针对车身产品层次结构,建立面向客户偏好异质性的离散选择模型.根据SP(stated preference)调查所获样本数据和参数先验分布设定,运用马尔可夫链蒙特卡洛模拟方法,对参数进行贝叶斯估计.最后,通过McFadden...
基于随机系数mixed logit模型,针对车身产品层次结构,建立面向客户偏好异质性的离散选择模型.根据SP(stated preference)调查所获样本数据和参数先验分布设定,运用马尔可夫链蒙特卡洛模拟方法,对参数进行贝叶斯估计.最后,通过McFadden的似然比指标检验,证明随机系数mixed logit模型具有更好的拟合优度,更能阐明客户偏好异质性的所在.该建模方法不仅有助于捕获个性化客户需求,还有助于厂商预测潜在客户的多种偏好,从而辅助车身产品的设计开发.
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关键词
偏好异质性
MIXED
logit
模型
贝叶斯估计
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职称材料
题名
高速铁路旅客出行时间选择Logit模型与分析
被引量:
17
1
作者
张航
赵鹏
乔珂
宁丽巧
机构
北京交通大学交通运输学院
北京交通大学国家轨道交通技术教育与服务中心
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2017年第1期55-60,共6页
基金
国家自然科学基金(U1434207)
中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2015X006-G)
文摘
旅客出行时间偏好的选择,对于合理分配高速铁路运输能力、提高综合收益、满足旅客运输需求具有重要意义。建立高速铁路旅客的出行时间选择行为多项Logit模型,确定影响旅客出行时间选择行为的主要影响因素,在此基础上运用贝叶斯MCMC算法、极大似然法和最小二乘法对模型进行求解。利用沪宁高速铁路客票数据对旅客出行时间选择进行实例分析,结果表明,周五和周日出行的旅客偏向于晚间出行,当日购票的旅客偏向于选择午间和晚间出行,而运用贝叶斯MCMC算法得到的参数精度更高。
关键词
高速铁路
出行时间
logit
模型
贝叶斯理论
MCMC算法
Keywords
High-Speed Railway
Travel Time
logit
model
bayesian
Theory
MCMC Algorithm
分类号
U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于贝叶斯Logit模型的死亡事故发生概率分析
被引量:
3
2
作者
魏福禄
蔡正干
闫仲荣
李平凡
郭永青
陈龙
机构
山东理工大学交通与车辆工程学院
东南大学交通学院
淄博市公安局交通警察支队事故处理科
公安部交通管理科学研究所
出处
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第4期1054-1062,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71901134)
江苏省博士后科研资助计划项目(2018K118C)。
文摘
为了进一步提高交通安全水平,揭示死亡交通事故发生概率的主要影响因素,通过对2013—2018年淄博市境内伤亡交通事故数据的统计描述与深度解析,采用Logit回归的方法对交通事故死亡发生概率及其影响因素进行分析和描述,建立了贝叶斯Logit事故分析模型;利用极大似然法对模型初始参数进行估计,并基于吉布斯采样的蒙特卡洛马尔科夫链算法对模型参数后验分布进行迭代计算和标定;根据接收者操作特性曲线对模型拟合优度进行评价。研究结果表明:①凌晨时段(0:00-7:00)发生死亡事故的概率最高,早高峰时段(7:00-10:00)发生死亡事故的概率是凌晨时段的0.83倍;②发生严重的交通事故时,单方事故出现人员死亡的概率是多方事故的2.08倍;③雨天出现死亡交通事故的概率是晴天的1.12倍,雪天发生死亡交通事故的概率是晴天的0.34倍,并且死亡事故的发生概率随着能见度的降低而升高。
关键词
交通安全
事故风险
贝叶斯
logit
模型
死亡事故
蒙特卡洛马尔科夫链
Keywords
traffic safety
accident risk
bayesian logit model
fatal traffic accidents
Monte Carlo Markov chain
分类号
TU473.1 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
审计意见决策的贝叶斯有序离散选择分析
被引量:
2
3
作者
鲜文铎
谢赞春
机构
电子科技大学
出处
《贵州财经学院学报》
北大核心
2012年第6期99-104,共6页
基金
教育部人文社会科学研究西部和边疆地区项目<基于随机参数离散选择方法的财务困境预测研究>(10XJC630011)的阶段性成果(项目主持人:鲜文铎)
文摘
审计师通过审计意见决策,为会计信息的可信度提供鉴证意见,从而缓解委托人与代理人之间的信息不对称状况、降低代理成本。审计师的意见决策是一个有序离散选择过程。构建一个贝叶斯有序Mixed Logit审计意见决策模型,应用中国上市公司的实例数据,通过Gibbs抽样及MCMC模拟对参数进行贝叶斯估计,得到参数的后验统计量及置信区间,可对影响审计意见决策的各因素的作用效应进行系统分析。
关键词
贝叶斯
有序离散选择
MIXED
logit
模型
审计意见
Keywords
bayesian
Ordinal Discreet Choice
Mixed
logit
model
Audit Opinion
分类号
F239.1 [经济管理—会计学]
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职称材料
题名
面向客户偏好异质性的车身产品离散选择模型
被引量:
2
4
作者
徐凯翔
刘海江
潘振华
机构
同济大学机械与能源工程学院
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期667-672,共6页
基金
上海汽车工业科技发展基金(1517)
上海市科委科技创新行动计划(15111103402)
文摘
基于随机系数mixed logit模型,针对车身产品层次结构,建立面向客户偏好异质性的离散选择模型.根据SP(stated preference)调查所获样本数据和参数先验分布设定,运用马尔可夫链蒙特卡洛模拟方法,对参数进行贝叶斯估计.最后,通过McFadden的似然比指标检验,证明随机系数mixed logit模型具有更好的拟合优度,更能阐明客户偏好异质性的所在.该建模方法不仅有助于捕获个性化客户需求,还有助于厂商预测潜在客户的多种偏好,从而辅助车身产品的设计开发.
关键词
偏好异质性
MIXED
logit
模型
贝叶斯估计
Keywords
preference heterogeneity
mixed
logit
model
bayesian
estimaton
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高速铁路旅客出行时间选择Logit模型与分析
张航
赵鹏
乔珂
宁丽巧
《铁道运输与经济》
北大核心
2017
17
在线阅读
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职称材料
2
基于贝叶斯Logit模型的死亡事故发生概率分析
魏福禄
蔡正干
闫仲荣
李平凡
郭永青
陈龙
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
审计意见决策的贝叶斯有序离散选择分析
鲜文铎
谢赞春
《贵州财经学院学报》
北大核心
2012
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
面向客户偏好异质性的车身产品离散选择模型
徐凯翔
刘海江
潘振华
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
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职称材料
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