TY -的A2 - Pu,探月盟——王,柯盟——你们鑫盟——甘,程PY - 2022 DA - 2022/06/27 TI -混合多项式Probit模型适应灵活的协方差结构和随机口味变化:一个应用程序到通勤模式选择行为SP - 8686584六世- 2022 AB -本文开发了一种混合多项式Probit与替代错误规范(MMNP)模型和随机系数(泛型变量和个人属性),以适应灵活的协方差结构和口味变化。MMNP模型可以有效地估计多元正态累积分布函数的解析近似,避免缺陷的仿真集成在混合多项logit模型(MMNL)。的整体维度MMNL模型增加随机系数增加,但它只取决于MMNP模型中可用的替代品的数量。仿真实验和实证分析上海通勤者的模式选择行为进行检查MMNP模型的性能。仿真结果和实验结果表明,MMNP模型可以适应灵活的协方差结构和口味变化反映了通过随机系数与通用和个人变量。实证结果表明,MMNP模型执行比传统的离散选择模型,如多项logit、cross-nested logit、MMNL,多项probit模型。随机系数“车载车时间”和“同伴”显示品味异质性和随机参数的可辨识性系数与通用和个人属性。两两之间的正相关性汽车/出租车,巴士/地铁和巴士/公共汽车和地铁。然而,汽车和地铁之间的正相关关系模式可能是唯一的中国城市,上海,因为发达的地铁系统。不平等的误差方差反映异构性问题不明因素通勤模式的工具。 The MMNP model will offer an alternative efficient way to accommodate taste heterogeneity and flexible error covariance structure in discrete choice models. Compared with the MMNL model, the MMNP model can accommodate more random coefficients without increasing computational complexity. SN - 0197-6729 UR - https://doi.org/10.1155/2022/8686584 DO - 10.1155/2022/8686584 JF - Journal of Advanced Transportation PB - Hindawi KW - ER -