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首页> 外文期刊>Transportation Research Procedia >Utilization of Reproducing Kernel Hilbert Spaces in Dynamic Discrete Choice Models: An Application to the High-speed Railway Timetabling Problem
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Utilization of Reproducing Kernel Hilbert Spaces in Dynamic Discrete Choice Models: An Application to the High-speed Railway Timetabling Problem

机译：动态离散选择模型中再生核希尔伯特空间的利用：在高速铁路时标问题中的应用

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This paper introduces a generalized nested logit model that results from combining discrete and continuous response variables. Reproducing Kernel Hilbert Spaces are used to define the (dynamic) systematic utilities, allowing correlations between alternatives close together on the continuous spectrum, and reconciliation mechanisms between both types of response variables are established. The seminal motivation of this model is the passenger-centric train timetabling problem. For this reason, the discussion in this paper focuses on a high-speed railway (HSR) demand-forecasting model.The model proposes a maximum likelihood approach to estimating the parameters, and a Monte Carlo simulation study is conducted to test the proposed methodology.
机译：本文介绍了一种广义的嵌套logit模型，该模型是将离散和连续响应变量组合而成的。再现内核希尔伯特空间用于定义（动态）系统效用，允许在连续频谱上靠得很近的替代方案之间建立相关性，并在两种类型的响应变量之间建立调节机制。该模型的主要动机是以旅客为中心的火车时间表问题。因此，本文的讨论集中在高速铁路（HSR）需求预测模型上，该模型提出了一种最大似然方法来估计参数，并进行了蒙特卡罗仿真研究以验证所提出的方法。

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