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共享自动驾驶汽车选择行为分析:一种潜在分类方法( Choice Behavior Analysis for Shared Autonomous Vehicles: A Latent Class Approach )
RH Yao M Long WY Qi
自动化技术和共享经济给交通带来了变化，比如共享自动驾驶汽车（SAVs）的出现。本文结合潜在类模型(LCM)和离散选择模型(DCM)提出了一个模式选择模型，分析了SAVs的选择行为，并识别了影响SAVs偏好的因素。进行了陈述性偏好调查，获得了四个方面的数据。将前三个方面的数据作为显化变量，利用线性回归模型将被调查者分为四类。利用多项式logit(MNL)和混合logit(MIXL)模型对这四类进行了校正。估计结果表明，所提出的潜在类方法在解释能力上优于传统的MNL模型，并且每个类的影响因素是不同的。结果表明，不同类型的学生对SAVs的偏好不同，不同模式的学生对SAVs的偏好也不同。
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