导读:本文包含了出行时间估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:交通模型,出行时间价值,SP调查,多项Logit模型
出行时间估计论文文献综述
吴焕,彭湖,陈梓星,庄义彬[1]（2019）在《基于SP调查的出行时间价值估计及出行者属性影响分析》一文中研究指出出行时间价值是宏观交通模型的重要参数,其取值准确与否直接影响交通模型的精度。以佛山市顺德区居民出行时间价值调查为例,采用正交实验设计方法设计了SP调查。建立了基于随机效用最大化理论的多项Logit模型,计算了不同拥车和目的的出行时间价值,并用收入法对计算结果进行了校核,验证了模型计算结果的合理性。分析了出行者属性对出行时间价值的影响,得出了拥车、高收入和高学历的出行者出行时间价值更高,对出行时间更加敏感,对费用敏感度降低的结论。研究成果可为中小城市出行时间价值计算和分析提供参考,同时可为出行行为分析、预测和交通需求管理策略评估提供数据支持。(本文来源于《交通与运输》期刊2019年06期）
邵中华,李竹,崔艳[2]（2018）在《多状态马尔科夫链的主干道出行时间估计》一文中研究指出针对目前主干道车辆出行时间估计考虑道路状况随机性,但在时效性和精确性方面有所欠缺,提出一种新的估计方法。以视频检测器为工具,采集车辆在某一区间的行驶时间,计算其平均速度并将该区间的道路划分为叁种状态,考虑到估计的时效性和计算的数据量,利用滑动窗口选取一定量的状态数据加入遗传因子构建转移概率矩阵,获知下一时刻所有出现的状态及其对应的概率,而这些状态对应的出行时间的数学期望就是主干道出行时间的估计值。在山西省临汾市的主干道上,应用浮动车法对模型的准确性和时效性进行验证。实验结果表明模型具有较高的估计精度。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年13期）
何流,段仲渊,丘建栋[3]（2016）在《基于SP调查的出行时间价值估计方法研究》一文中研究指出出行时间价值是出行成本计算的重要依据。为了得到居民在不同拥车水平和出行目的下的出行时间价值,选取时间和费用为观测变量,设计正交SP调查问卷,建立多项Logit模型。选用交通建模软件TransCAD6.0并结合GISDK二次开发工具进行参数估计。以东莞市SP问卷调查数据来验证模型。研究发现,出行时间价值模型估计与通过收入法匡算的结果一致,模型拟合度较高,且分类指标呈现为有车家庭高于无车家庭,弹性出行高于刚性出行。(本文来源于《金陵科技学院学报》期刊2016年02期）
杨利强,黄亮,张宁,石庄彬[4]（2015）在《基于Mixed Logit模型的城市轨道交通出行时间价值估计》一文中研究指出为了科学合理地制定城市轨道交通需求管理政策,从轨道交通出行行为的角度,考虑了出行者的出行目的、时间、费用以及家庭年收入等因素,针对"上班上学"、"娱乐休闲"两种出行目的,以RP(Revealed Preference)调查数据为依托,分别使用时间参数服从均匀分布、正态分布、对数正态分布的Mixed Logit模型估计城市轨道交通出行时间价值。检验结果表明,时间参数服从对数正态分布的模型优于均匀分布和正态分布。其中,"上班上学"出行者的出行时间价值为10.39元/h,"娱乐休闲"出行者的出行时间价值为8.3元/h。通过研究城市轨道交通出行时间价值,可以更加准确地预测城市轨道交通需求管理政策对出行行为的影响。(本文来源于《城市轨道交通研究》期刊2015年05期）
张俊婷,周晶,徐红利,鞠鹏[5]（2014）在《基于离散时间马尔科夫链的主干道出行时间估计模型》一文中研究指出出行时间是评估交通系统运行效率与实施信息诱导的重要依据。在现有研究成果的基础之上,利用视频检测器采集的瞬时车速数据和信号配时数据作为模型的输入数据,应用离散时间马尔科夫链的方法,建立主干道出行时间的估计模型。该模型利用瞬时车速与平均车速的转化关系,估计平均车速,进而估计路段的出行时间;并以平均行程速度的阈值界定路段的拥堵与畅通情况,将各路段是否拥堵定义为主干道系统的状态,构造一个无记忆性的马尔科夫随机过程。最后,将模型应用于江苏省淮安市某主干道上,在交通高峰段与非高峰段,对模型的准确性与有效性进行验证。结果表明,模型的结果具有较高的估计精度。(本文来源于《系统工程》期刊2014年05期）
陈旭梅,刘巧仙,杜光[6]（2011）在《基于SP调查的城市公共交通出行时间价值估计》一文中研究指出城市公共交通乘客出行成本的量化研究,对于科学合理地评价公共交通系统的社会效益意义重大,而出行时间价值是进行乘客出行成本估计的一个重要环节.本文以北京市市区居民SP调查数据为依托,通过分析公共交通出行时间价值的影响因素,选取Logit模型为基础模型,引入"出行者收入"作为模型新增变量,并针对工作商务、社会娱乐两种出行目的在不同换乘情况下出行时间价值模型进行参数标定,建立了基于SP调查数据的改进型时间价值求解模型,并计算得到北京市公共交通出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的换乘时间价值、候车时间价值以及运行时间价值.研究发现,工作商务出行目的出行时间价值普遍高于社会娱乐的出行时间价值,出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的候车时间价值,大于换乘时间价值以及运行时间价值,并且有换乘情况下的候车时间价值大于无换乘情况下的候车时间价值.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2011年04期）
符韦苇,靳文舟,林福成[7]（2010）在《基于MNL模型的城市公共交通出行时间价值估计》一文中研究指出在进行公共交通换乘行为变化敏感度分析以及公交票价的制定过程中,均需将出行时间和费用联系起来考虑,出行时间价值是联系出行时间和费用的纽带.本文首先分析了基于随机效用最大化理论的Multinomial Logit(MNL)方式选择模型的基本思想,用MNL方式选择模型的简化模型对出行时间价值进行了量化.接着以北京市为例,考虑出行者的出行时间、费用以及收入等因素,估算出了北京市各种收入群所对应的出行时间价值.然后通过对选择公共交通出行者属性的分析,加权平均各种收入群对应的出行时间价值,最终估计出了北京市城市公共交通的出行时间价值.估算结果符合北京市的实际情况.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2010年02期）
俞礼军,徐建闽[8]（2008）在《出行时间价值最大熵分布估计模型》一文中研究指出为提高使用时间价值数据拟合其统计分布的精度,将最大熵原理分别与低阶(≤6)经典矩和概率加权矩相结合,建立了时间价值低阶经典矩与概率加权矩统计分布函数模型。仿真结果表明:在大样本量下,利用经典矩与概率加权矩对参数估计的精度相当,在小样本量下(<30),采用概率加权矩估计参数的相对误差在10%~35%之间,而采用经典矩估计参数的相对误差在20%~80%之间。可见利用概率加权矩克服了经典矩模型在小样本量下参数估计的大偏差问题,且利用其可以准确地预测交通方式分担率与分析交通定价政策对交通行为的影响。(本文来源于《交通运输工程学报》期刊2008年01期）
出行时间估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对目前主干道车辆出行时间估计考虑道路状况随机性,但在时效性和精确性方面有所欠缺,提出一种新的估计方法。以视频检测器为工具,采集车辆在某一区间的行驶时间,计算其平均速度并将该区间的道路划分为叁种状态,考虑到估计的时效性和计算的数据量,利用滑动窗口选取一定量的状态数据加入遗传因子构建转移概率矩阵,获知下一时刻所有出现的状态及其对应的概率,而这些状态对应的出行时间的数学期望就是主干道出行时间的估计值。在山西省临汾市的主干道上,应用浮动车法对模型的准确性和时效性进行验证。实验结果表明模型具有较高的估计精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
出行时间估计论文参考文献
[1].吴焕,彭湖,陈梓星,庄义彬.基于SP调查的出行时间价值估计及出行者属性影响分析[J].交通与运输.2019
[2].邵中华,李竹,崔艳.多状态马尔科夫链的主干道出行时间估计[J].现代电子技术.2018
[3].何流,段仲渊,丘建栋.基于SP调查的出行时间价值估计方法研究[J].金陵科技学院学报.2016
[4].杨利强,黄亮,张宁,石庄彬.基于MixedLogit模型的城市轨道交通出行时间价值估计[J].城市轨道交通研究.2015
[5].张俊婷,周晶,徐红利,鞠鹏.基于离散时间马尔科夫链的主干道出行时间估计模型[J].系统工程.2014
[6].陈旭梅,刘巧仙,杜光.基于SP调查的城市公共交通出行时间价值估计[J].交通运输系统工程与信息.2011
[7].符韦苇,靳文舟,林福成.基于MNL模型的城市公共交通出行时间价值估计[J].交通运输系统工程与信息.2010
[8].俞礼军,徐建闽.出行时间价值最大熵分布估计模型[J].交通运输工程学报.2008