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基于潜在类别-Logit模型的共享自动驾驶汽车使用意向
| 题名： | 基于潜在类别-Logit模型的共享自动驾驶汽车使用意向 |
| 作者： | 姚荣涵;龙梦;张文松;祁文彦 |
| 作者单位： | 大连理工大学交通运输学院 |
| 关键词： | 智能交通;共享自动驾驶汽车;使用意向;潜在类别-Logit模型 |
| 摘要： | 自动驾驶技术和共享经济融合产生的共享自动驾驶汽车(SAV)可为人们提供优质的出行服务。为探究出行者选择SAV的行为特性，对受访者的社会经济属性、历史出行特性、行为态度特征进行调查，并采用正交试验设计出行方式选择意向调查问卷，收集到311份有效数据。为充分考虑个体异质性，利用潜在类别分析探究SAV使用者的潜在类别，并将所得潜在类别作为变量融入离散选择Logit模型，建立SAV使用意向的潜在类别-Logit模型。结合多项或混合Logit模型以及划分的3个潜在类别，根据4个合理的模型标定的性别、交通模式、SAV使用人群类型、等待时间等59个变量的参数，识别SAV使用意向的显著性影响因素，并采用7个拟合优度指标评价多项Logit、混合Logit、潜在类别-Logit等8个模型。利用边际效应分析，探讨出行方式属性对SAV使用意向的具体影响。结果表明:涉及3个潜在类别的离散选择Logit模型具有更强的解释性，这3个潜在类别可分别描述为冲动的积极创新者、矛盾的保守创新者和理智的保守使用者；不同潜在类别人群的显著性因素存在明显差异，SAV使用人群类型是不同潜在类别人群共有的显著性因素，其中SAV创新者在各个模型中的显著性水平值均小于0.1；潜在类别-Logit模型的第1类和第2类预测正确率比其他Logit模型分别高出5.9%～28.3%和5，4%～18.5%，可以更好地解释出行者对SAV的使用意向；出行等待时间对出行者选择SAV的影响最大；当SAV选择概率接近于0.5时，轻微降低SAV人均出行费用最易引起选择私人小汽车的出行者转而选择SAVo |
| 期刊名称： | 交通信息与安全 |
| 出版日期： | 202202 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 135-144 |
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