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音像城市交通出行行为与交通需求管理鲜于建川
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章 绪论第2章 出行行为分析概述 2.1 基于活动的出行行为分析 2.2 离散选择模型 2.2.1 基本设 2.2.2 随机效用理论 2.. GEV模型 2.2.4 Probit模型和Mixed Logit模型 2.2.5 混合选择模型 . 基于风险的持续时间模型 ..1 参数模型 ..2 半参数模型 .. 非参数模型 2.4 受因变模型第3章 出行方式选择行为 3.1 出行方式选择的个体差异 3.2 后悔理论视角下的出行方式选择行为 3.2.1 RRM-MNL模型 3.2.2 模型应用 3.. 模型属 3.3 出行链-出行方式相互影响 3.3.1 出行方式与出行链 3.3.2 RSBP模型 3.3.3 模型应用 3.4 行方式与出行时间选择 3.4.1 离散-连续选择模型 3.4.2 模型应用第4章 出行方式-出行链联合选择 4.1 出行方式和出行链模式选择 4.2 基于Cross-Nested Logit模型的联合选择行为分析 4.2.1 Cross-Nested Logit模型 4.2.2 通勤出行方式和出行链模式联合选择 4.3 基于贝叶斯方法的联合选择行为分析 4.3.1 出行行为分析贝叶斯网络模型构造 4.3.2 基于Bayes网络的联合选择行为分析第5章 出行者时间使用模式研究 5.1 时间使用模式 5.1.1 FLM模型 5.1.2 模型应用 5.2 日出行时间分析 5.3 活动安排模式 5.3.1 CDP模型 5.3.2 模型的应用 5.4 通勤出行时间差异分析 5.4.1 多层线模型 5.4.2 通勤出行时间分析第6章 个体活动-出行选择行为相互影响研究 6.1 活动-出行需求在家庭成员间的分配 6.1.1 SEM模型 6.1.2 模型设定 6.1.3 模型结果分析 6.2 通勤出行长度选择 6.2.1 BOP模型 6.2.2 模型构造及分析 6.3 出行时间相互影响 6.3.1 基于Copula函数的日出行时间模型 6.3.2 模型结果分析 6.4 社会网络视角下的出行选择行为 6.4.1 社会网络及其建模 6.4.2 基于社会网络视角的出行行为研究框架第7章 多日活动-出行行为研究 7.1 活动-出行模式 7.2 多维序列比对 7.3 Panel Effects Regression模型 7.4 多日活动-出行模式 7.4.1 基于多日出行数据的活动-出行变化模式分析 7.4.2 结论及展望第8章 人工智能方法在出行行为分析中的应用 8.1 基于知识的神经网络 8.1.1 基于决策树的KBNN的构造 8.1.2 KBNN在出行行为分析中的应用 8.2 遗传聚类算法 8.2.1 聚类分析 8.2.2 活动模式表达 8.. 中心聚类算法 8.2.4 基于遗传算法和K中心聚类的新算法 8.2.5 分析及结果 8.3 支持向量机 8.3.1 支持向量机模型 8.3.2 建模数据 8.3.3 模型标定第9章 移动互联时代下的出行数据采集和分析技术 9.1 出行调查 9.2 基于智能手机的出行调查 9.2.1 调查方案和调查软件 9.2.2 调查数据处理 9.. 回访调查 9.3 基于智能手机的出行数据采集 9.4 基于移动数据的出行行为分析0章 出行行为分析中的集计预测技术 10.1 个体选择的集计问题 10.2 集计分析思想 10.3 集计分析方法 10.3.1 代表个体法 10.3.2 分类法 10.3.3 统计微分法 10.3.4 直接积分法 10.3.5 样本枚举法参考文献
鲜于建川,女,1976年出生,四川绵阳人,管理学博士。现任上海电机学院商学院副教授、硕士生导师,荷兰埃因霍温理工大学不错访问学者。主要从事运输系统规划与管理、出行行为分析与建模、交通经济与管理政策评价等方面的研究。主持和参与自然科学课题5项、省部级课题4项,在靠前外交通领域专业期刊发表学术30余篇。
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