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申请/专利权人：同济大学
申请日：2023-02-01
公开（公告）日：2023-05-30
公开（公告）号：CN116187832A
主分类号：G06Q10/0639
分类号：G06Q10/0639;G06Q50/26;G06F30/20;G06F17/16;G06F17/18;G06F111/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2023.05.30#公开
摘要：本发明提供一种面向超大样本和超多选项的城市活动Logit模型估计方法，通过将城市活动的样本数据统计为相应的矩阵形式，大幅降低模型输入数据量，继而基于数学推导，通过矩阵计算的方式估计相应Logit模型的参数，在保证低内存开销条件下，实现了面向超大样本和超多选项的城市活动Logit模型估计方法。该方法不仅大幅降低了输入数据中的信息重复问题，还解决了普通计算机对于大数据表现出的内存不足以及计算力差的问题。同时，本发明还能大幅提升计算速度，基本上所有计算机都可以快速完成这一任务，因此也具有较高的适用性。
主权项：1.一种面向超大样本和超多选项的城市活动Logit模型估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，收集城市居民任一种城市活动的活动数据，该活动数据包括活动种类、该类活动的空间起讫点观测样本以及与该类活动有关的解释变量；步骤S2，基于所述活动数据，将该类城市活动的目的地选择行为构造为数据矩阵；步骤S3，将所述数据矩阵作为模型输入，基于极大似然估计法估计Logit模型的参数并校验，从而得到估计完成的城市活动Logit模型，应用到相应城市活动的模拟中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种面向超大样本和超多选项的城市活动Logit模型估计方法
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