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基于分层Logistic回归模型的高速公路货车差异化收费策略.docx

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基于分层Logistic回归模型的高速公路货车差异化收费策略

基于分层Logistic回归模型的高速公路货车差异化收费策略（1）．．4

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

理论基础与文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1分层Logistic回归模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2高速公路货车收费策略分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3差异化收费理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.4相关研究综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

数据来源与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1数据采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2数据清洗与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3数据描述性统计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

分层Logistic回归模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2变量选择与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.3模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

差异化收费策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1收费策略制定原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2分层标准设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3费率结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实证分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.1模型评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.2模型参数估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.3策略实施效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.1案例选择与数据收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

7.2案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

7.3结果讨论与启示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

政策建议与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

8.1政策建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

8.2研究限制与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

8.3研究贡献与价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

基于分层Logistic回归模型的高速公路货车差异化收费策略（2）．33

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

二、研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

三、理论基础与相关文献综述．．．．．．．．．．．．．

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