改进的Logit多路径分配模型及其求解算法研究
交通路径分配
总结 1、排版较好，建模思路清晰，过程合理，结论明确。 2、速度和车流量如果用反比例函数，操作过程会更简单 点。 3、小标题前的空格最好能保持一致，其他没什么问题。
交通量优化配置的非线性规划模型 摘要 本文针对两点之间的交通量优化配置问题，利用非线性规划建立了最优化行驶方案的模型，使交通流量达到最优化配置以解决部分由流量不均而导致的交通堵塞问题。 问题一中，将车辆的有效行驶路径定义为向右向下行驶的路径，基于此建立有效路径搜索算法并求解得7条有效路径。分别为路径一：1->2->3->4->7->0；路径二：1->2->3->6->7->0；路径三：1->2->3->6->10->0；路径四： 1->2->5->6->7->0；路径五：1->2->5->6->10->0；路径六：1->2->5->9->10->0；路径七：1->8->9->10->0。 问题二中，假设车子单辆行驶且所有有效路径都被利用，首先建立密度与速度、速度与路段车辆数的基本函数，并由此得到各路段行驶时间关于各路段车辆数的模型。按优化方案中要求各条路径行驶时间最短的目标，并且以每条路径耗时相等和各节点总流入车辆数与总流出车辆数相等为约束条件，建立非线性规划模型。 问题三中，基于问题二中建立的模型，根据已知的车辆数条件，并对最大速度、最大车辆密度和路段长度进行合理假设代入模型中，并用MATLAB编程求得近似最优分配方案：路径一1981辆；路径二1000辆；路径三611辆；路径四1379辆；路径五819辆；路径六28辆；路径七4182辆。 在上述模型中，仅考虑了路段单位长度车辆数对速度的影响，而忽略了横向路段宽度对通行速度的影响，且实际生活中有效路径往往不会被同时利用。由此本文又考虑了路段最大车流量，并引入了美国BPR函数，得到路段出行时间关于实际车流量的函数，并以各条路径行驶时间最短为目标，根据用户均衡分配原理，以流量平衡为约束条件，建立一个非线性规划模型，并对路段最大车流量和路段无任何车辆时的行驶时间进行合理假设，运用Lingo软件得到一个近似最优分配方案：路径一2264辆；路径二437辆；路径三357辆；路径四2248辆；路径五325辆；路径六0辆；路径七4369辆。 关键词：非线性规划模型车流量车辆密度用户均衡分配MATLAB Lingo
基于Logit模型的上市公司评级研究
基于Logit模型的上市公司评级研究 摘要：本文选用Altman的ZETA模型中7个变量，利用Logit 模型对我国上市公司进行了评级分类，结论表明Logit模型能够将估计样本中的71.89%的公司进行正确评级分类，而能将预测样本中62.50%的公司进行正确评级分类，Logit 模型对我国上市公司的评级具有一定的效力。 关键词：Logit模型；上市公司；评级 一、引言 我国股票市场和债券市场的扭曲发展不仅使得资本市场的资源配置作用并未得到有效发挥，而且使得股票市场独自承担了所有的市场风险，从而导致了股票市场的巨大波动。然而，引起我国债券市场发展滞后的主要原因之一就是债券评级制度的不成熟。因此，对上市公司能够做出独立且正确的信用评级，不仅可以引导投资者做出正确的投资决策，完善市场结构，还对我国债券市场乃至整个资本市场的健康发展具有重要的意义。 随着资本市场的资本配置作用日益显著，公司的信用评级研究在国内外都有了巨大的发展。Altman（1968）与Altman等（1977）利用多元判别分析（MAD）分别建立了著名的得分模型和第二代信用评分模型，即ZETA模型。Ohlson （1980）将Logit模型引入到公司财务危机预测上来，发现logit模型能够将具有不同财务质量的公司做出有效的分类。李湛和徐一骞（2009）运用Altman的Z 得分模型，检验了2006-2007年由中诚信所作信用评级的34家企业，结果表明我国企业存在众多信用评级相背离的现象。刘瑞霞、张晓丽、陈小燕以及郝艳丽（2008）将多元有序Logit模型应用于我国的信用评级，并选取我国53家上市公司作为样本对Logit模型的适用性进行了检验，但未对结果做出详细的分析。 本文将659家具有五种不同财务质量的公司分为估计样本和测试样本，以Altman的ZETA模型中的7个变量作为本文的解释变量，应用Logit模型对我国上市公司进行信用评级，结论表明Logit模型对我国上市公司具有较好的分辨能力，能够把不同财务质量的上市公司进行有效区分。 二、变量及数据 在大量的实证检验中，由于Altman的ZETA模型具有较高的信用分辨能力，因此，本文直接采用ZETA模型由财务指标构造的的7个变量，分别是：资产收益率、收益稳定性指标、留存收益/总资产、利息保障倍数、资本化率、流动比率和规模。下表是对本文变量的简要说明。 表1 变量说明 对于因变量y，本文从我国A股市场一共选取了659家上市公司，根据其风险属性将这659家公司分成5类不同的风险级别。并且将样本分为估计样本和预
静态多路径分配模型程序源代码(C++程序)
静态多路径分配模型程序源代码 #include VI模型解决基于路径的UE交通分配问题 在静态交通流分配问题的研究中，配流原则主要为Wordrop提出的第一、第二原理，满足Wordrop第一原理的交通流状态称为用户均衡（User Equilibrium，简称UE）。静态用户均衡交通分配理论作为现代交通运输系统的重要理论之一，采用变分不等式模型来解决分配问题日益成为国际上的研究热点。文章采用变分不等式模型解决基于路径的UE交通分配问题，最终得到最优的交通配流。 标签：用户最优；变分不等式；交通分配 1 变分不等式的概念 Hartman-Stampacchia变分不等式是指求x*∈k，使得 （1） 其中k∈Rn为一非空闭凸集，F（x）：k→Rn是一连续映射。变分不等式（1）是20世纪60年代中期Hartman、Stampacchia等人在创建变分不等式理论的基础时提出和研究的第一个变分不等式，它在经济数学、对策论、最优化理论及网络平衡模型中有着广泛而重要的应用[1]。 公式（1）与数学规划之间的联系一开始就受到很大重视。当F（x）为一凸函数的梯度时，显然式（1）可以转化为一等价的可微数学规划问题，Carey详细论述了这一关系在经济平衡中的应用。一般非对称情况下式（1）不再有上述意义下的最优化等价表示。 Fukushima 1992年通过引进正则化方法给出了式（1）的一种可微最优化等价表示；T. Larsson和M. Patriksson 1994年又给出了更一般的一类可最优化等价表示，从而从理论上回答了式（1）与可微数学规划之间的关系，并依此给出了相应的式（1）的优化解法。我们发现建立变分不等式与对策规划之间的联系有利于实际问题的模型建立与求解分析[2]。 2 基于路径的UE交通分配 对众所周知的平衡交通网络问题一般有方式来解决，一种是基于网络路径流量，另一种是基于网络路段流量。因此，解决方法可以大致分为两类运行的解空间算法。传统的解决问题方法是基路段的算法，基于路径的方法也有所考虑。我们相信，选择基于路径流量为变量有以下几个原因。一个主要的原因是解决交通分配问题的路径流动空间自动为所有的路由路径提供了平衡流量。基于路段流量的算法，而是需要提供的程序来产生一个平衡路径流量。另一方面，有许多应用程序路径流量的解决方案都需要输入，如始发地/目的地（即O/D）矩阵估计和尾气排放分析。 (2005) 西安交通大学对具有排队的多模式动态交通分配问题及其相关应用进行研究。本文对动态交通分配模型发展进行了介绍和总结，并详细讨论了模型中的路段动态函数、流量传播约束、FIFO等相关特性。 将单一交通模式的点排队路段动态模型扩展到多模式动态路段模型，并且证明了各种模式的路段行程时间函数合乎模式内的FIFO特性，以及在拥挤情况下各模式车辆的速度收敛特性。 将多模式随机动态同时的路径与出发时间选择平衡条件描述为变分不等式问题，提出了两个不同的算法用于求解变分不等式问题： 算法一是基于路段的算法，这个算法给出了基于logit的同时的路径与出发时间选择的随机动态网络配载方法，并证明了这个方法的正确性； 算法二是基于路径的启发式算法。仿真试验验证了模型以及两个算法的有效性。提出了多模式多用户动态交通分配模型，用于评估ATIS对不同模式出行者和交通系统的影响。将每一模式的出行者分为两类：一类是装配ATIS的出行者，另一类是未装配ATIS的出行者。由于所能获得的交通信息质量的差异，他们将遵循不同的动态用户平衡条件。同时，每一种模式出行者在选择路径和出发时间时，不但考虑出行费用和进度延误费用的影响，而且还考虑油耗费用的影响。将多模式多用户动态用户平衡条件描述为统一的变分不等式问题，利用对角化算法计算相应的平衡流量状态，并通过仿真试验验证了模型与算法的有效性。使用nested-logit模型模拟ATIS的市场渗透率与服从率，模型的上层模拟了驾驶小汽车出行者的购买行为(市场渗透率)，底层主要描述了装配ATIS设备的小汽车出行者的服从行为(服从率)。设计了固定点算法计算ATIS的平衡市场渗透率与服从率。并在简单的路网上进行了仿真研究，结果证明算法与模型是正确和有效的。提出了组合模式动态交通分配模型，模型中假设有两类出行者：一类是纯模式出行者，他们自己驾驶小汽车完成一次出行。另一类是组合模式出行者，在其一次出行的第一部分是自己驾驶小汽车完成的，剩余部分是乘公交车完成的。使用nested-logit模型模拟出行者的复杂出行选择行为。将各种不同的选择行为描述为一个变分不等式问题。并给出了启发式算法求解相应的变分不等式问题。最后，利用仿真研究验证了模型与算法的有效性。 交通分配： (2005)所谓交通分配是指按照一定的原则，将各OD (Origin-Destination)对间的出行量分配到具体的交通网络上去，从而得到各路段的交通量，以判断各路段的负荷水平。近半个世纪以来，国内外学者对交通分配问题进行了大量的研究，提出了不少交通流分配模型与软件。总体来看，这些模型可以分为两大类: 平衡分配模型：遵循War drop用户最优(UO, User Optimum)准则或系统最优(SO, System Optimum)准则。它们或者使得个别交通参与者的出行费用最低，或者使得交通网络上所有出行者的总出行费用最低。 非平衡分配模型：运用启发式解法或其他近似解法的分配模型则统称为非平衡分配模型，如全有全无分配模型、容量受限分配模型、多路径概率分配模型、随机分配模型和嫡分配模型等。 静态模型不能反映交通流的时变特性，相反，动态交通分配考虑了交通需求随时间变化和出行费用随交通负荷变化的特性，能够给出瞬间的交通流分布状态。 DTA（Dynamic Traffic Assignment） 所谓动态交通分配, 就是将时变的交通出行合理分配到不同的路径上, 以降低个人的出行费用或系统总费用。动态交通分配是在交通供给状况以及交通需求状况均为已知的条件下, 分析其最优的交通流量分布模式, 从而为交通流管理、动态路径诱导等提供依据。 交通供给状况：网络拓扑结构、网段特性、既定控制策略等。 基于Logit模型的中小企业信贷风险实证分析 【摘要】中小企业普遍存在的“融资难”现象影响了中小企业的发展。文章分析了中小企业的信贷风险，适当选取2013年上市公司为样本，利用SPSS统计软件，运用因子分析方法对中小企业信贷风险指标进行了筛选，构建了基于Logit回归模型的中小企业信贷风险度量模型。实证分析表明，模型具有较高的有效性和准确性，可作为中小企业信贷风险评估的科学依据。 【关键词】中小企业；信贷风险；因子分析；Logit回归模型 一、引言 中小企业在国民经济发展中具有重要地位，在推动技术创新、缓解就业压力、方便群众生活、保持社会稳定等方面发挥着重要作用。但是，相对于大型企业而言，中小企业一般规模较小、员工素质不高、研发投入不足、把握市场能力较弱，在激烈的市场竞争中缺乏应变能力，使商业银行对其设置了严格的融资约束和限制，普遍出现“融资难”的情况，导致经营状况、财务状况越来越差，进一步加剧了中小企业获取资金的难度。为了改善中小企业经营环境，促进中小企业健康发展，中国人民银行先后发布了有关服务中小企业的货币信贷政策和指导意见，加大了对中小企业的信贷支持。工业和信息化部发布的《“十二五”中小企业成长规划》指出，中小企业成长面临着国际和国内经济巨大变革带来的历史机遇和严峻挑战，提出了完善政策、加强金融支持等一系列保障措施。根据中国人民银行发布的《2013年金融机构贷款投向统计报告》，金融机构（含商业银行及农村合作社、城市信用社和外资银行等）全年中小企业贷款余额增加1.63万亿元，占全部企业新增贷款的43.5%；年末小企业贷款余额13.21万亿元，同比增长14.2%。因此，研究中小企业面临的信贷风险，分析其来源和表现形式，科学地度量其风险水平，对于提高中小企业风险控制能力具有重要的理论价值和现实意义。 二、中小企业信贷风险分析 目前，中小企业财务融资和信贷风险主要表现在：融资渠道单一、融资成本较高、信贷支持不够等方面。现有的信贷风险分析的方法和度量模型，大多数针对大型上市公司，并没有一套完全适合我国中小企业信贷风险的评价体系。针对我国中小企业自身的特点，结合我国的经济发展状况和中小企业面临的环境，分析中小企业信贷现状和存在的风险，是建立中小企业信贷风险度量模型的基础。 与大型企业不同，中小企业信贷风险来源广泛，主要是宏观经济风险、金融机构的风险、企业自身的风险等方面。 1.宏观经济风险。宏观政策风险——宏观政策的调整（产业政策调整、信贷政策紧缩及出口退税政策等）可能为中小企业带来不可抗力的市场风险；利率风险——当财政和货币政策较为宽松时，贷款利率降低，融资成本较低，反之会增大企业的融资风险；汇率风险——对涉及进出口、外贸型的中小企业，汇率变动风险也是不可忽略的。 Logit模型 LOGLINEAR vary (1,2) BY devolve(1,2) data(1,2) /CRITERIA=DELTA(0) /PRINT=ESTIM /DESIGN=vary vary by devolve vary by data . CROSSTABS /TABLES=vary BY devolve BY data /FORMAT= A V ALUE TABLES /CELLS= COUNT . 饱和模型和分层模型 HILOGLINEAR data(1 2) vary(1 2) devolve(1 2) /METHOD=BACKWARD /CRITERIA MAXSTEPS(10) P(.05) ITERATION(20) DELTA(0) /PRINT=ASSOCIATION /DESIGN . try’s data analyze HILOGLINEAR str(1 2) in(1 2) mea(1 2) /METHOD=BACKWARD /CRITERIA MAXSTEPS(10) P(.05) ITERATION(20) DELTA(0) /PRINT=ASSOCIATION /DESIGN . LOGLINEAR str (1,2) BY in(1,2) mea(1,2) /CRITERIA=DELTA(0) /PRINT=ESTIM /DESIGN=str str by in str by mea . CROSSTABS /TABLES=str BY in BY mea /FORMAT= A V ALUE TABLES /CELLS= COUNT . LOGLINEAR ch (1,2) BY stan(1,2) ore(1,2) sit(1,4) /CRITERIA=DELTA(0) /PRINT=ESTIM /DESIGN=ch ch by stan ch by ore ch by sit . 第三章交通量预测 3.1 交通量预测思路及方法 3.1.1 概述 本项目作为省道S202的一段，本段路线起点位于涡阳县石弓镇与淮北交界处，原S202桩号为K78+650，经涡阳县石弓镇、龙山镇，于K104+500进入涡阳县城区规划外环线、于K126+000与原S202重合，后经楚店镇、利辛县张村镇、汝集镇、王人镇，终点在王人镇与阜阳交界处，路线总体呈南北走向，本项目不仅是沟通淮北市、阜阳市及亳州沿线地区纵向联系的经济干线公路，同时也是河南、山东等省南下的重要干线公路。项目的建设对加快涡阳县城镇体系建设、经济发展布局、加强亳州市内部各县市和周边地区的联系发挥着极其重要的作用。 亳州市是安徽省省辖市，位于皖西北边陲，黄淮平原南端，西北与河南省接壤，西南与阜阳市毗连，东与淮北市、蚌埠市相倚，东南与淮南市为邻。亳州市是皖北地区的老工业基地，拥有机械制造、酿酒、卷烟、医药、纺织、食品、化工、建筑建材、印刷等十几大门类。亳州市是全国重要的药材、商品粮、优质棉、优质烟、优质茧生产基地，拥有药材、酿酒、果蔬、烤烟、畜禽、蚕桑等资源和经济优势，地方名特优产品较多。从商城王建都开始，是一座具有三千多年历史的文化古城。1986年撤县建市，同年成为国家历史文化名城。亳州是中国优秀旅游城市。 亳州交通便捷，陆水空均为重要枢纽。 【铁路】亳州市内现有京九铁路、徐阜铁路穿境而过，正在规划的商杭客运专线、郑蚌铁路（淮海铁路）、禹亳铁路也将贯穿亳州。亳州境内现有亳州站、涡阳站和正在规划建设的亳州南站、亳州北站。 【公路】目前，311、105国道和307省道在市内交叉穿过，济广（济南--广州）高速公路，南洛（南京--洛阳）高速公路，许亳（许昌--亳州）高速公路，宿永亳（宿州--永城--亳州）高速公路、济祁（济宁--祁门）高速公路纵贯全境。 【水路】亳州市内河流属淮河水系。主要干流河道有涡河、西淝河、茨淮新河、北淝河、芡河等多条河流，建有亳州大寺港、涡阳港、蒙城港、利辛港等。 【航空】2010年12月17日，合肥骆岗国际机场亳州候机楼正式运营，亳州与合肥骆岗国际机场之间也将采取开“空港快线”的方式，为当地旅客提 基于Logit模型的上市公司财务预警模型研究以及实证分析 【摘要】上市公司是现代公司的最高形式，上市公司的数量和质量直接影响着证券市场的兴衰。在上海和深圳证券交易所上市公司需要连续三年盈利，上市之后如果连续两年亏损，就会被戴上ST的帽子，这标志着上市公司陷入了财务困境。本文以沪深A股市场上于2015年被ST和未被ST的上市公司为研究的总体，随机抽取样本90个，并结合公司的财务数据，尤其是代表公司经营状况的动态指标，来预测企业在未来一年内是否会有财务危机，给公司的财务人员预警，同时也有利于投资者判断一家公司的发展状况，做出合理决策。 【关键字】上市公司财务预警Logit模型 一、引言 (2) 1.1财务预警模型的研究背景 (2) 1.2财务预警模型的研究概况 (2) 1.3本文的创新之处 (2) 二、Logit模型简介 (2) 三、样本和财务指标的确定 (3) 3.1样本采集 (3) 3.2财务指标的初步选择 (3) 四、财务预警模型的实证分析 (4) 4.1案例处理摘要 (4) 4.2模型汇总 (4) 4.3Hosmer-Lemeshow检验结果 (5) 4.4预测分类结果 (5) 4.5逐步回归过程 (7) 4.6不在方程中的统计变量 (9) 4.7预测概率直方图 (9) 五、模型的改进和对上市公司风险防范的建议 (11) 5.1模型的改进 (11) 5.2对上市公司的建议 (11) 参考文献 (12) 一、引言 1.1财务预警模型的研究背景 现代企业从创业到发展，都在追求一个目标——上市。而在我国的股票市场上，公司上市需要最近三年连续盈利，上市后的公司要接受社会的监督，定期公布财务报告以及其他信息，因此我们可以很容易得到上市公司的财务指标，相比通过经验来判断公司的财务状况，财务指标是量化的，更容易分析。 一个公司的财务指标一定程度上反映了该公司的财务状况，从财务状况我们可以看出该公司的经营管理情况以及发展情况，如果一个公司财务发生了危机，那么整个公司的现状也令人担忧。因此，正确的预测企业财务危机将有助于保护投资者和债权人的权益、有助于经营者防范财务危机、有助于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场的风险，所以建立企业财务危机预警模型具有重要意义。 各种不同的原因共同导致了公司的财务危机，既有企业内部的原因，也有企业外部不可控制的原因。以下我们归纳归属于企业自身的原因： 1.公司管理者盲目追求扩张，决策缺乏科学性。 2.企业筹资方式不当，资本结构不合理 3.企业内控制度不完善，公司治理结构不合理。 如果企业不对其存在的问题作出快速的反映，在不断创新和变革的时代，最终会走向破产，因此财务预警能够在公司财务危机发生前进行预测，避免其陷入财务困境。 1.2财务预警模型的研究概况 对上市公司的财务预测和预警的常用模型是上市公司信用风险度量，我国关于财务风险预警分析的研究起步较晚，而国外开始相关领域的研究比较早，已有企业将财务风险预警模型投入实际运用中。信用风险的度量和管理的探索大致可分为三个阶段；第一个阶段是1970年以前，主要分析工具有5C分析法、LAPP 法、五级分类法，大多数金融机构基本上是依据银行专家的经验和主管分析来评估信用风险。第二个阶段是建立于基于财务报表的信用评级模型，主要有Logit 模型、线性比率模型、Probit模型、判别分析模型等。第三个阶段是进入20世纪90年代以来，西方若干商业银行以风险价值为基础，开始运用数学工具、现代金融理论来定量研究信用风险，建立了以违约概率、预期损失率为核心指标的度量模型。 1.3本文的创新之处 我国财务预警模型处于发展初期，复杂的财务预警模型在实践中运用较少。简单而又实用的预警模型应属Logit模型，多数学者已对Logit模型进行了实证分析，肯定了Logit模型有较好的预测能力。本文拟对Logit模型在上市公司财务危机预警分析与评估应用方面进行研究，避开大多数研究者选取的盈利指标等静态指标，以与上市公司经营状况有关的财务指标为变量（包括两个动态指标）通过实证分析验证改进结果。 二、Logit模型简介 Logit方法采用logistic回归建立一个非线性模型，其曲线是s型或倒s 型。因变量的取值在O～1之间，回归方程为： 基于logistic模型的2014年影响中国各省城市化水平的 经济地理因素分析 摘要：本文利用2013年中国31个省份的数据，从经济与地理位置两个因素出发，运用logistic回归的方法在SPSS软件上进行分析。结果显示：中国城市化发展水平不仅与经济密切相关，而且与其地理位置也有很大的关系，地区间城市化发展水平差距较明显，城市化各方面的因素水平发展不平衡。 关键词：logistic模型，城市化水平，SPSS软件 目录 一、引言 (3) 二、Logistic模型 (3) 1. 基本概念 (3) 2. 统计原理 (4) （1）logit变换 (4) （2）Logistic回归模型 (4) （3）统计检验 (4) 三、基于logistic模型的我国各省城市化水平影响因素实证分析 (5) 1．数据来源与说明 (5) 2．模型检验 (5) 3．模型的建立与预测 (6) 四、结论 (7) 参考文献 (8) 一、引言 城市化的定义众多，本文参照《中华人民共和国国家标准城市规划术语》，认为城市化是“人类生产与生活方式由农村型向城市型转化的历史过程，主要表现为农村人口转化为城市人口及城市不断发展完善的过程。”城市化是一个系统的动态过程，包含了人口、经济、社会、城市建设等各方面变化的影响。它是经济发展和社会进步的必然结果，反过来也推动了经济的发展和社会的进步。 中国大陆的城市化进程在不同的时期具有不同的特点，总的来看城市化水平普遍较低，并已成为制约国家经济、社会和谐发展的主要原因之一。因而，各地区普遍把推进城市化进程作为经济、社会发展战略的一项重要目标选择。当前中国大陆已经进入了城市化水平的持续上升发展时期，此时对这样一个过程实施有效、客观、科学、动态的监测，从而及时发现并解决城市化进程中出现的难题，就必须加强对中国大陆城市化水平质与量等方面的考察和研究。这对于我们这样一个人口众多、区域经济发展不平衡的国家尤为重要。 本文不仅分析影响城市化水平的经济因素，还加入了地理位置对其城市化发展的影响。由于地理因素数据不是数值型变量，因此我们引用logistic回归方法对其进行建模。 二、Logistic模型 1.基本概念 Logistic回归分析就是针对因变量是定型变量的回归分析，这与一般的回归分析不同。在实际生活中，我们会经常遇到因变量是定型 华中科技大学研究生课程考试答题本 考生姓名陈菀荣 考生学号M201673159 系、年级交通运输工程系、研一 类别科学硕士 考试科目交通流理论 考试日期2017 年 1 月10日 交通流分配模型综述 摘要：近些年，交通流分配模型已经广泛应用到了交通运输工程的各个领域，并且在交通规划中起到了很重要的作用。本文对交通流分配模型研究现状进行了综述，并分别对静态交通流分配模型、动态分配模型以及公交网络进行了阐述和讨论。同时对相关的交通仿真还有网络优化问题研究现状进行了探讨。最后结合自身学习经验做出了一些评价和总结。 关键词：交通流分配；模型；公交网络 0引言 随着经济和科技的发展，城市化进程日益加快，城市也因此被赋予更多的工程，慢慢聚集大量的人口。而人口数量的增加而直接带来的城市出行量增加，不管是机动车出行还是非机动车出行量都相较以前增加了很多，从而引发了一系列的交通问题。因为在城市整体规划中，交通规划已经成为了十分突出的问题。在整个交通规划过程中，交通分配在其中占有很重要的地位，为相关公交路线，具体道路宽度规划等都有很大作用。 1交通流分配及研究进程 1.1交通流分配简介 由于连接OD之间的道路有很多条，如何将OD交通量正确合理的分配到O 和D之间的各条路线上，是交通流分配模型要解决的首要问题。交通流分配是城市交通规划的一个重要组成部分也是OD量推算的基础。交通流分配模型分为均衡模型和非均衡模型。 1.2交通流模型研究进程 以往关于交通流分配模型的研究多是基于出行者路径偏好的，主要有以Wardrop第一和第二原则为分配依据建立的交通分配模型，Wardrop第一原则假定所有出行者独立做出令自己出行时间最小的决策，最终达到纳什均衡的状态，此时的流量为用户最优解，在这种状态下，同一个起始点时间所有有流路径的通行时间相等，并且大于无流路径的通行时间；Wardrop第二原则假定存在一个中央组织者协调所有出行者的路径选择行为，使得所有出行者的总出行时间最小，对应的状态称为系统最优，此时分布的流量称为系统最优流。 交通流分配模型最早要追述到Beckmann等[1]于1956年首先提出了满足 浅析基于logit模型的旅客出行选择行为摘要：通过分析铁路客流构成和旅客列车分类，将铁路旅客乘车选择行为的影响因素归结为旅客主体特性、列车特性和随机因素。采用随机效用理论建立铁路旅客乘车选择行为非集计模型，给出个体旅客对列车选择概率的多项logit模型，并通过影响因素选择及参数标定等设定求解方法。 关键词：铁路旅客运输；乘车选择行为；影响因素；logit模型abstract: through the analysis of railway passenger traffic composition and classification of passenger trains, railway passengers’ choice behavior will choose the influence factors of subject characteristics, boil down to the passenger train characteristics and random factors. using the random utility theory, a railway passengers’ choice behavior choice disaggregate model given individual passengers on the train choose a number of probability logit model, and through the influence factors such as parameters calibration set choice and the solving method. keywords: railway passenger transportation; bus choice behavior; influencing factors; logit model 中图分类号：f530.32 文献标识码：a 文章编号： 对旅客出行选择行为的研究，向来是铁路运输组织研究的重要 第31卷第2期铁 道 学 报Vol.31 No.2 2009年4月J OU RNAL OF T H E CHINA RA IL WA Y SOCIET Y April2009 文章编号:100128360(2009)022******* 基于多路径的城市轨道交通网络 客流分布模型及算法研究 徐瑞华, 罗 钦, 高 鹏 (同济大学交通运输工程学院,上海 201804) 摘 要:城市轨道交通网络形成之后,为实施“一票换乘”需建立轨道交通自动售检票清算管理中心,进行客流 信息统计和票务收入清分,而清分的核心在于解决客流在网络上的分布问题。本文结合城市轨道交通系统的基 本特性,提出一种考虑乘客多路径出行选择的客流概率分布模型,并设计基于深度优先的路径搜索算法。该模型 既体现了乘客出行阻抗最小化的选择心理,又反映了路径多样化的实际情况,具有较强的实用性。最后通过北京 轨道交通网络实际客流数据验证模型和算法的有效性。 关键词:城市轨道交通;客流分布;多路径分配;出行阻抗;K短路搜索 中图分类号:U121 文献标志码:A doi:10.3969/j.issn.100128360.2009.02.020 P assenger Flow Distribution Model and Algorithm for U rban R ail T ransit N et w ork B ased on Multi2route Choice XU Rui2hua, L UO Qin, GAO Peng (School of Traffic and Transportation Engineering,Tongji University,Shanghai201804,China) Abstract:Under t he condition of urban rail t ransit network operation wit h one2ticket t ransfer,t he A FC Clear2 ing Center(ACC)needs to be established to solve t he problems of passenger volume statistics and ticket fare clearing,t he core of which lies in dist ribution of passenger flow.Thus,t he paper p ut s forward a passenger flow dist ribution model for urban rail t ransit network considering multi2route choice,which meet s t he passen2 ger’s p sychology of minimum cost and also reflect s t he fact of pat h2selecting multiplicity,and t hen p roposes an algorit hm for available pat h searching based on dept h2first in t he grap h t heory.Finally t he model and algorit hm are verified wit h t he data f rom t he Beijing urban rail t ransit network. K ey w ords:urban rail transit;passenger flow dist ribution;multi2route assignment;t ravel co st;K shortest pat hs search 客流作为网络化运营的基础,其大小和分布特征是合理制定网络运营计划、提高各线路运营协调性、发挥系统的整体能力和综合效益的关键。目前我国许多城市如上海、北京、广州等,轨道交通系统已经实施“一票换乘”,即乘客可以以一张票跨越多条线路到达目的站,无需在换乘站再次购票和刷卡,然而在这种条件下,乘客的出行路径无法准确确定。因此,这些城市相应成立了轨道交通自动售检票清算管理中心(ACC),根据自动售检票(A FC)系统上传的进、出站客流,通收稿日期:2008211205;修回日期:2008212229 作者简介:徐瑞华(1963—),男,江苏苏州人,教授,博士。 E2m ail:rhxu@https://www.360docs.net/doc/4718014423.html, 过科学合理的清分方法和原则,进行客流信息的统计和数据共享,并基于客运周转量实现票款收入在不同线路运营商之间的结算和划拨[1,6],而清分的核心在于解决客流在网络上的分布问题。本文结合我国主要城市轨道交通网络化运营的实际背景,建立一种基于多路径概率选择的客流分布模型。在充分考虑乘客出行路径选择基本特点和影响因素的基础上,重点对轨道交通OD间有效路径确定及其客流概率分配进行理论建模和算法设计,并根据提出的模型和算法给出当前北京城市轨道交通运营网络的客流分布计算结果。 第3章港口集卡路径成本优化模型 3.1港口集卡作业模式分析 3.1.1面向“作业路”的传统集卡作业模式 目前，我国大部分港口采用龙门吊装卸工艺，其中岸桥、集卡、龙门吊是完成集装箱装卸的主要机械设备，岸桥负责对到港的船舶进行装卸作业，龙门吊对堆场的集装箱进行进出场作业，集卡衔接码头前沿岸桥和后方堆场龙门吊的之间工作，是港口集装箱进口、出口、转堆作业过程中的重要运输设备，其主要在岸桥与堆场之间及堆场各箱区之间作水平运输。这些集装箱装卸设备只有相互协调、相互配合才能够保证集装箱装卸作业的顺利进行，否则会出现装卸设备等待现象和拥堵现象，降低设备资源的利用率和港口的物流能力。 但大部分港口目前仍采用传统的集卡作业模式，即面向“作业路”的集卡作业模式。该模式可描述为：港口工作人员根据装卸集装箱的业务量配置岸桥，且按照一定的比例为每台岸桥分配一定数量的集卡，从而形成由几辆集卡所组成的一组固定集卡为某一台特定的岸桥服务。在整个集装箱的装卸作业过程中，集卡在预先设定的固定路线上行驶，岸桥、集卡和龙门吊形成固定作业线路运载集装箱。在集装箱的进口作业中，首先由岸桥将船舶上需进口的集装箱放到等待卸船的空集卡上，然后装载进口集装箱的集卡沿固定路线行驶，并到指定的堆场箱区卸下集装箱，最后空车行驶到岸桥下等待下一个卸船作业。同样在装船作业中，首先龙门吊将堆场箱区内的出口集装箱放在空集卡上，然后由集卡运输出口集装箱行驶到岸桥下等待装船作业，装船结束后集卡再空载行驶到堆场箱区进行下一个装船作业[56, 70]。 一般面向“作业路”的集卡作业模式会根据岸桥的配置数量安排需要服务的集卡数量，通常一台岸桥需要配置5~6辆集卡，则所需集卡的总数量为装船和卸船岸桥总数的5倍或6倍[82]。这种面向“作业路”的传统集卡作业模式下司机操作简单、便于管理、沿固定作业路线不易出错，但是随着信息技术的进步、港口物流业的发展，这一模式逐渐暴露出缺点，阻碍港口物流效率的提高。其存在的弊端表现在以下几个方面： 首先，如果某条作业路上集卡对岸桥的配置量是个已知的固定值，若集卡配置量少可能会导致岸桥等待集卡的现象，降低码头前沿的作业效率；相反，若集卡配置量过多又会产生资源的浪费、资源利用率低下；此作业路下可能会出现集VI模型解决基于路径的UE交通分配问题
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