基于潜在类分析的城市异质出行群体识别研究

来源 :北京交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jamesleehp1111

【摘要】

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异质出行群体的合理划分是提升出行需求预测准确性和实施主动式交通管理的关键,针对目前城市多方式出行群体划分研究的不足,在分析出行习惯与偏好差异影响因素的基础上,提出

【作者】

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范爱华陈旭梅

【机构】

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北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,许昌学院智能交通学院

【出处】

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北京交通大学学报

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

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城市交通出行异质性潜在类分析异质出行群体识别揭示性偏好调查 urban transportation travel heterogeneity late

【基金项目】

：

国家自然科学基金(71871013),河南省交通运输厅科技计划项目(2019G-2-8)

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异质出行群体的合理划分是提升出行需求预测准确性和实施主动式交通管理的关键,针对目前城市多方式出行群体划分研究的不足,在分析出行习惯与偏好差异影响因素的基础上,提出基于潜在类分析(Latent Class Cluster Analysis,LCCA)的城市异质出行群体识别方法.以北京市为例,应用揭示性偏好调查进行基础数据收集,运用Mplus软件编程实现LCCA模型估计.模型将出行者划分为三类异质出行群体,群体1:低出行+方式均衡组(20.4%),群体2:中高出行+小汽车偏好组(30.3%),群体3:高出行+

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