摘要：城轨网络规模的扩大使乘客可选的路径增多,但通常乘客只考虑容忍阈值范围内的路径（即有效路径集合生成）,然后从中择优。本文构建的半补偿Mixed Logit模型,基于贝叶斯理论将两个子过程统一,并将偏好系数和阈值参数处理成随机变量以体现乘客的异质性。融合马尔科夫链蒙特卡洛法与数据扩张技术,可内生标定所有参数。基于广州地铁调查数据标定的结果显示,内生标定的出行时间和换乘次数阈值更精准,且所建模型更优。将模型应用于预测广州地铁六号线接入后的换乘量,平均相对误差为5.19%,说明所建模型适应于网络结构变化下的客流预测。

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