基于离散多项logit模型的慢行交通分布预测.pptx
基于离散多项logit模型的慢行交通分布预测
汇报人：
2024-01-27
CATALOGUE
目录
引言
离散多项logit模型理论基础
慢行交通分布预测模型构建
实证分析与结果讨论
模型性能评价与比较
结论与展望
01
引言
城市化进程加速，慢行交通成为城市交通重要组成部分
慢行交通分布预测对城市规划、交通管理和政策制定具有重要意义
离散多项logit模型在交通领域具有广泛应用前景
国外研究现状
离散多项logit模型在交通方式选择、交通流分配等方面应用广泛，但针对慢行交通分布预测的研究相对较少。
国内研究现状
近年来，国内学者开始关注慢行交通分布预测研究，但大多采用传统统计方法或简单机器学习算法，预测精度和实用性有待提高。
发展趋势
随着大数据、深度学习等技术的不断发展，离散多项logit模型在慢行交通分布预测中的应用将更加广泛和深入。
基于离散多项logit模型，构建慢行交通分布预测模型，并利用实际数据进行验证和分析。
研究内容
提高慢行交通分布预测的精度和实用性，为城市规划、交通管理和政策制定提供科学依据。
研究目的
采用文献综述、数学建模、实证分析等方法进行研究。具体步骤包括数据收集与预处理、模型构建与求解、模型验证与评估等。
研究方法
02
离散多项logit模型理论基础
03
离散多项logit模型是离散选择模型的一种，适用于选项间存在相互独立且同质的特性。
01
离散选择模型是用于预测在有限个选项中进行选择的概率的模型。
02
在交通领域，离散选择模型常用于预测出行方式选择、路径选择等问题。
1
2
3
多项logit模型是二元logit模型的扩展，用于处理多个选项的情况。
该模型假设选项间的效用差异服从Gumbel分布，从而推导出选择概率的表达式。
多项logit模型的参数通常通过最大似然估计法进行估计。
参数估计
采用最大似然估计法，通过迭代计算使得样本数据的似然函数达到最大值，从而得到参数的估计值。
参数检验
对估计得到的参数进行显著性检验，通常采用t检验或z检验，以判断参数是否显著不为零。
模型检验
通过比较模型的预测结果与实际观测值的差异，评估模型的拟合优度。常用的检验指标包括决定系数、赤池信息准则（AIC）等。
01
02
03
03
慢行交通分布预测模型构建
数据来源
采用交通管理部门提供的慢行交通流量数据，包括步行、自行车等交通方式的流量统计。
数据处理
对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等，确保数据质量和准确性。同时，对数据进行归一化处理，消除量纲影响。
根据研究目的和实际情况，选择影响慢行交通分布的关键因素作为特征变量，如道路类型、交通设施、人口分布等。
特征变量选择
对特征变量进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等，以了解数据的分布情况和特征变量的基本特征。
描述性统计
模型构建
采用离散多项logit模型作为慢行交通分布预测的基本模型。该模型适用于因变量为离散型的情况，能够较好地刻画慢行交通方式的选择行为。
参数设置
在模型构建过程中，需要设置合适的参数以确保模型的准确性和稳定性。包括选择合适的损失函数、优化算法、正则化方法等，以及调整模型的超参数如学习率、迭代次数等。同时，还需要对模型进行交叉验证以评估模型的性能。
04
实证分析与结果讨论
研究区域
选择具有代表性的城市或地区作为研究区域，考虑城市规模、交通状况、慢行交通设施等因素。
数据来源
通过调查问卷、交通观测、GIS数据等途径收集慢行交通出行数据，包括出行起讫点、出行时间、出行方式等。
数据处理
对收集到的数据进行清洗、整理和归纳，提取出用于模型分析的有效信息。
参数估计
采用最大似然估计等方法对模型参数进行估计，得到各影响因素的权重。
结果输出
根据模型计算结果，输出各慢行交通方式的分担率、出行时间、出行距离等预测指标。
离散多项logit模型构建
根据研究目的和数据特点，构建适用于慢行交通分布预测的离散多项logit模型。
预测结果分析
结果解释
政策建议
对模型输出的预测结果进行分析，比较不同慢行交通方式的分担率和时空分布特征。
结合研究区域实际情况，对预测结果进行解释和讨论，探讨慢行交通分布的影响因素和规律。
根据分析结果，提出针对性的政策建议，如优化慢行交通设施布局、提高慢行交通出行品质等，以促进城市慢行交通的可持续发展。
05
模型性能评价与比较
准确率（Accuracy）
预测正确的样本数占总样本数的比例，用于衡量模型整体预测性能。
精确率（Precision）
预测为正样本且实际为正样本的样本数占预测为正样本的样本数的比例，用于衡量模型预测正样本的准确性。
召回率（Recall）
预测为正样本且实际为正样本的样本数占实际为正样本的样本数的比例，用于衡量模型找出正样本的能力。
F1