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分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择意愿模型
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作者 刘拥华 段瑞坤 +2 位作者 段莉珍 申科 秦雅琴 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第35期15239-15245,共7页
为解决货车司机出行路径选择行为缺少考虑差异化收费政策影响的问题,通过出行费用、出行距离、优惠折扣、收费系数和是否关注差异化收费政策这5个变量刻画差异化收费,通过构建分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择的随机森林(ran... 为解决货车司机出行路径选择行为缺少考虑差异化收费政策影响的问题,通过出行费用、出行距离、优惠折扣、收费系数和是否关注差异化收费政策这5个变量刻画差异化收费,通过构建分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择的随机森林(random forest,RF)模型。以银昆高速(G85)昭通至水富段及麻水线与昭麻二级路问卷调查数据为基础开展实证分析。结果表明:所构建的分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择的RF模型的分类准确率优于AdaBoost(adaptive boosting)模型、GBDT(gradient boosting decision tree)模型和传统Logit模型;整体重要度方面,优惠折扣是影响货车司机出行路径选择最主要的因素(38.56%),出行费用(13.55%)、出行距离(10.06%)及出行时段(7.08%)对意愿结果存在显著影响;同时,部分分路段差异化收费变量对货车司机出行路径选择意愿存在明显的阈值效应。 展开更多
关键词 分路段差异化收费 货车司机出行行为 随机森林模型 机器学习模型 非线性关系
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