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基于累积前景理论的购物出行出发时刻选择模型

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摘要

随着经济社会发展，消费需求增加，随之而来的是购物出行交通量增大。非工作日道路交通也出现拥挤状况，交通流与工作日存在差异。因此有必要研究购物出行，为制定非工作目的交通管制措施提供依据。
　　 个体在出行前会根据出行目的、经验和交通信息决定出发时刻，依据的交通信息主要是出行前获得的。随着先进的出行者信息系统逐步建立与应用，出行者将获知更多的交通信息及提炼出更多有效信息来辅助决策。但是，出行者面临的仍然是不确定下的风险决策，因为出行者没法预测出行程途中将发生的事件。
　　 研究不确定下的出行行为有多种理论，其中期望效用理论是最常用于分析不确定或风险决策的理论，它认为人是完全理性的，计算结果同实际决策情况存在较大差距。随机效用理论最早是研究独立不相关的选择，效用建立在选择枝基础上，包括确定和随机两个部分，模型是离散选择的。而前景理论通过实证研究，发现个体在不确定决策时对收益与损失的态度是不同的。本文从多方面对三种理论做了比较，阐述了前景理论的决策优势。
　　 累积前景理论是在前景理论基础上吸收了等级依赖效用理论的思想，建立起整体的累积分类模型取代离散概率，并将模型分为收益情况和损失情况。本文对购物出行的特点进行了分析，在累积前景理论框架下，建立出发时刻选择模型。编辑阶段采用虚参照点，确定了到达时刻与行程时间价值结合的价值函数，推导个人主观概率，计算权重；评价阶段将最大前景值作为决策依据。在建模过程中，用一个参数量化个体对道路拥挤程度的判断，该参数体现个体将经验与信息融合的能力；初步分析了学习机制，借鉴贝叶斯原理，分析出行者对出行结果的学习，以及出发时刻的调整。
　　 最后，通过一个小规模的出行行为调查，进一步分析出行活动，标定参数，计算模型，绘制购物出行出发时刻分布图，并预测购物出行高峰时间及可能的拥挤时间。如果再结合路径选择，就能够得到不同时间的路网交通流量图，为城市规划及交通管理提供更多参考信息。

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