作　　者： ; ;

机构地区： 广州铁路职业技术学院

出　　处： 《广东技术师范学院学报》 2009年第9期16-19,共4页

摘　　要： Logit模型作为一种离散选择模型,被广泛地应用于交通需求预测,其中的交通方式选择是其应用的一个典型。建立logit模型最重要的步骤之一,便是对模型的参数进行标定。logit模型参数估计是极大似然估计,求解参数的算法一般使用NR法(Newton-Raphson)和DGP法(Davidon-Fetcher-Powellmethod),本文尝试采用一种新兴的人工智能算法-蚁群算法,来代替NR法和DGP法对logit模型的参数进行标定。最后结合一实例进行验证,并与NR算法下的结果进行对比,证明蚁群算法解决logit模型参数标定的可行性和合理性。 Logit model,as a discrete choice model,has been used widely in travel demand forcast traffic mode-choice is one of its typical application.One of the most important step to build logit model is to calibrate the model parameters.The estimation of parameter is maximum likehood estimation.Generally,the algorithm use Newton-Raphson method and Davidon-Fetcher-Powell method to work out parameters.This paper tries to use a novel artification intelligence algorithm-ant colony algorithm,to replace the Newton-Raphson...

关 键 词： 蚁群算法 模型 参数标定

领　　域： [交通运输工程]