基于贝叶斯 Logistic 回归的国内旅客多模式选择行为评估：以中国为例
物理与社会
2019-12-03 v3
摘要
本文研究旅客多模式交通选择行为的影响因素，并提供决策依据与改进策略。通过于2018年3月1日至10日在中国西安市主要交通枢纽开展的综合实地调查收集大量个体层面数据，我们将数据中的21个变量与航空、高铁（HSR）、传统客运列车和长途巴士四种出行模式进行比较。在变量中，经过相关性分析与共线性检验后，12个变量被用作自变量，包括年龄、汽车保有量、购票方式、出行目的、出行距离、票价率、每百公里城际出行时间、安全性、舒适性、准点率、接驳时间与发车时间。采用贝叶斯二项 Logistic 回归（BBL）与贝叶斯多项 Logistic 回归（BMNL）研究出行模式选择与各自变量之间的回归关系。应用受试者工作特征（ROC）曲线分析回归模型的预测性能。结果表明，使用 BMNL 的航空、高铁、客运列车和长途巴士的 ROC 曲线下面积（AUC）分别为 0.9785、0.9263、0.8614 和 0.9025。使用 BBL 的长途巴士 ROC 曲线 AUC 值为 0.8797，表明由贝叶斯 Logistic 回归建立的乘客出行选择模型具有良好的预测能力。贝叶斯 Logistic 回归在交通模式选择中的应用有利于丰富模式选择行为的评估，且本研究结果可为股东与政策制定者在实际中制定交通管理策略提供依据。
引用
@article{arxiv.1908.10913,
title = {Assessment of Multimodal Choice Behavior for Domestic Passengers Using Bayesian Logistic Regressions: A Case Study in China},
author = {Xiaowei Li and Xiaojiao Hu and Junqing Tang and Wei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.10913},
year = {2019}
}
备注
The paper contains serious flaws and has been withdrawn