Modal Split是使用某种交通工具的旅客百分比或使用这种交通工具的旅行次数。在货物运输中,这可以用质量来衡量。模态分离是出行需求建模的第三阶段。由该问题生成的行程矩阵被分成若干个矩阵,每个矩阵代表一个节点。
下图是出行需求建模流程图
情态分裂情态的类型
1)行程末端模态溢出模型
模式选择模型在人群上的应用导致出行按模式划分,因此模式划分建模。在过去(特别是在美国),个人特征被认为是模式选择的最重要决定因素,并试图在旅行产生后立即应用模式分裂模型。这样可以保留个体的不同特征,并用于估计模态分裂。在这个层次上,没有任何迹象表明这些旅行可能去哪里,这些模型中省略了旅行和模式的特征。这种方法与一种规划观点是一致的,即随着收入的增长,个人会购买汽车,并希望使用它们。这一时期的模式分割模型将模式的选择与收入、住宅密度、汽车保有量和合理的公共交通的可用性等特征联系起来。这些短途旅行是准确的,特别是在一个地区有公共交通工具的情况下。这些模型被认为是失败主义的,因为根据这些旅行结束模型,旅行成本或使用的模式的任何变化都不会对模式分裂产生影响。
2)行程换乘模式:拆分模式
模态分割模型在欧洲是后分布模型。这些是在重力或其他分布模型之后应用的模型。这种方法的好处是便于将旅行的特点和可用于进行这些旅行的替代模式纳入其中。早期的模型通常包括一个或两个特征的旅程(在车辆行驶时间)。这些模型的一个重要限制是,它们只能用于具有可供选择的旅行者的旅行矩阵。这就意味着有车可用的人的矩阵,尽管模式分割也可以应用于不同的公共交通方式之间的选择。
3)聚集和非聚集模型
如果模式选择基于区域和跨区域信息,则模式选择可能是聚合的。如果它们是基于家庭或个人数据,则可以称为分类。
因此,这就是模态分割的定义及其概述。
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