申请/专利权人：四川警察学院;四川轻化工大学

申请日：2022-06-30

公开（公告）日：2022-11-22

公开（公告）号：CN115375079A

主分类号：G06Q10/06

分类号：G06Q10/06;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.09#实质审查的生效;2022.11.22#公开

摘要：本发明提供了一种基于巢式Logit的旅游需求量分布量和运输线路分配量估计方法，构建了旅游出行终点选择的双层树状巢式结构，从而在给定旅游出行起点总量的情况下，对目的地城市内部出行终点进行分类，分别为酒店类和景点类，通过建立变分不等式均衡模型，可以同时得到旅游客流出行需求分布量和运输方式的客流分配量，有助于反映市域内旅游出行分布量与运输方式之间的影响关系，从旅游设施供给和运输工具服务的角度为全域旅游提供技术支持。

主权项：1.一种基于巢式Logit的旅游需求分布量和运输线路分配量估计方法，其特征在于，包括步骤：S1.建立巢式Logit模型，包括步骤：S11.建立旅游运输超级网络，所述的超级网络包含以酒店为终点的酒店类子网络a和以景点为终点的景点类子网络b两部分；所述的酒店类子网络由起始节点、酒店类终点节点以及它们之间所有运输路径构成；所述的景点类子网络由起始节点、景点类终点节点以及它们之间所有运输路径构成；S12.根据旅游运输超级网络建立巢式Logit模型，建立如下约束条件： 表示起始节点总量被两类终点划分的守恒条件；其中，r为起始节点，O为所有起始节点的集合，D为所有终止节点的集合，ω为其中一个OD对，W为所有的OD对的集合，和分别为ω的酒店类子系统的旅游运输需求量和景点类子系统的旅游运输需求量； 表示ω使用酒店类子网络的总需求等于他们之间所有以r为起点为终点的运输量之和；其中，为酒店类终点节点，Sa为酒店类子系统中所有终点节点的集合，Wa为酒店类子系统中所有ω的集合，为酒店类子网络中以r为起点为终点的出行需求量； 表示ω使用景点类子网络的总需求等于他们之间所有以r为起点为终点的运输量之和；其中，为景点类终点节点，Sb为景点类子系统中所有终点节点的集合，Wb为景点类子系统中所有ω的集合，为景点类子网络中以r为起点为终点的出行需求量； 分别表示酒店类子网络和景点类子网络中ω需求量与路径运输量的关系；其中，k为ω的一条运输路径，为酒店类子系统中以r为起点为终点的所有运输路径的集合，为景点类子系统中以r为起点为终点的所有运输路径的集合，fk为运输路径k上的旅游运输量； 表示fk、和的约束条件； 分别表示酒店类子网络和景点类子网络中运输线路的运输量与路径运输量的关系；其中，l为运输网络中的一条运输线路，A和B分别为酒店类子网络和景点类子网络中所有运输线路的集合，δlk为运输线路l与运输路径k的关联关系，若运输线路l在路径k上，则δlk为1，否则为0； 表示酒店类终点的旅游达到量等于路网中所有到达该终点的ω的运输量之和；其中，为酒店类子系统的旅游运输需求量； 表示景点类终点的旅游达到量等于路网中所有到达该终点的ω的运输量之和；其中，为景点类子系统的旅游运输需求量；S13.构建变分不等式模型： 其可行域是其中Ω为上述所有约束条件的集合，Or为起始节点r的出行产生总量，xl为运输线路l上的运输线路流量，和分别为ω的酒店类终点和景点类终点的吸引力测度，为酒店类子网络中以r为起点为终点的吸引力测度，为景点类子网络中以r为起点终点的吸引力测度，α和β为比例参数，满足带“*”的变量为所要求的解，clxl为线路l上的运输费用，为运输线路l的直接费用，主要指票价、通行费等，一般较为固定；θ为旅游者的时间价值单位：元min，为旅游者使用运输线路l的出行时间，包含车内出行时间和候车时间，Nl为运输方式在运输线路l上的运能，即单位时间里可运送的最大旅客数；τ，σ为待标定的参数；S14.利用最优性条件对变分不等式模型进行转换，得到： 其中，和分别为ω的酒店类终点和景点类终点的期望费用，为酒店类子网络中以r为起点为终点的最小费用，为景点类子网络中以r为起点终点的最小费用；S15.对利用最优性条件转换后的式子进行计算处理，得到基于该旅游运输超级网络的巢式Logit模型，如下： 其中，为酒店类子系统中运输路径k上的费用，为景点类子系统中运输路径k上的费用，S2.初始化，根据“零流量”运输线路时间计算ω的运输费用，用巢式Logit模型完成初始终点需求划分和再进行交通分配得到初始运输线路流量置迭代次数n＝1；S3.计算运输费用计算方法如下 S4.在的基础上，在酒店类子网络和景点类子网络中，找出每一起点r到所有终点的最短运输路径，计算其费用和并计算期望费用和S5.计算辅助出行需求量和计算方法如下 S6.将和分别在酒店类子网络和景点类子网络中进行确定性用户均衡分配，得到均衡状态下的辅助运输线路客流量S7.用MSA法更新需求分布量及运输线路分配量； S8.若满足收敛要求，则算法终止，终止时得到的需求分布量和运输线路分配量便是最终的估计值；否则，令n＝n+1，返回至S3继续计算。

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百度查询： 四川警察学院;四川轻化工大学 基于巢式Logit的旅游需求分布量和运输线路分配量估计方法

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