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J-GLOBAL ID：201002273451675248   整理番号：10A0389869

連続的な交差入れ子ロジットモデル:定式化および出発時刻選定への応用

The continuous cross-nested logit model: Formulation and application for departure time choice

著者 (3件)： LEMP Jason D. (Cambridge Systematics, 9015 Mountain Ridge Drive, Suite 210, Austin, TX 78759, USA) ,  KOCKELMAN Kara M. (Dep. of Civil, Architectural and Environmental Engineering, The Univ. of Texas at Austin, 6.9 E. Cockrell Jr. Hall ...) ,  DAMIEN Paul (McCombs School of Business, The Univ. of Texas at Austin, USA)
資料名： Transportation Research. Part B. Methodological  (Transportation Research. Part B. Methodological)
巻： 44  号： 5  ページ： 646-661  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： D0725B  ISSN： 0191-2615  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多項ロジット(MNL)のような離散型選択モデルは,輸送に関係した選択現象の広範な配列を捉えることができることが,長らく認められてきた。しかしながら,選択のいくつかは連続的応答変数(たとえば,位置,出発時刻,活動持続時間,車両使用)である。本報は,連続的な交差入れ子ロジット(CCNL)モデルについて紹介する。CCNLモデルは,離散交差入れ子ロジット(CNL)を,連続応答変数に一般化したもので,連続ロジットモデルが,MNLを一般化して発生する様子とよく似ている。このモデルは,定式化され,モデルの一般化した極値(GEV)から得られることが示される。これに加えて,ユーティリティ相関の構造が提示される。モデルのパラメータは,通勤出発時間コンテクストに対して,Bayes推定法とサンフランシスコ湾地区のデータを用いて推定される。経験的な結果は,連続ロジットに非常に似たモデル予測を示唆するが,しかし,これらのデータを用いた標本外挿予測の点で,連続的ロジットを凌駕する。CCNLはまた,よりフレキシブルな選択行動を生ずることを可能にする。最後に簡単な福祉の1例が示され,またいくつかのモデルの拡張が提示される。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ロジットモデル ,  Bayes推定 ,  多項式 ,  文脈 ,  構造 ,  旅行 ,  交通行動 ,  モデリング ,  極値 ,  通勤 ,  利益
準シソーラス用語： コンテクスト ,  通勤トリップ ,  *入れ子構造

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 交差 ,  ロジットモデル ,  定式化 ,  出発時刻 ,  選定 ,  応用