文献综述（或调研报告）：
（一）国外研究现状
20世纪50年代，随着西方国家私人小汽车的发展和郊区化的扩张，交通需求预测逐步发展。1962年美国芝加哥市交通规划研究中正式提出“四阶段”交通预测模型。从研究交通方式划分模型的基本单位出发，交通方式划分方法主要分为集计和非集计两类，前者将每个人的出行按照交通小区进行统计分析，得到以交通小区为单位的集计数据，后者以个人为分析单位，对个人出行数据进行分析。集计模型由于其清晰的思路和模型结构、简单的数据收集和处理，一直是交通规划的主要方法，被广泛应用于工程实践中，现如今该交通需求预测理论体系已经成熟，并相继开发出多种交通需求预测软件。20世纪60年代日本学者提出了“转移曲线方法”，该方法是目前国外较为广泛应用的交通方式分担预测方法，但并不适用于我国交通方式众多、影响因素复杂的情况。
非集计模型的研究最早始于20世纪60年代，其中Logit模型是非集计模型的典型代表，1959年Luce首次推导了Logit模型，随后Marschak等人从理论层面对Logit模型进行了研究[1]。20世纪70年代，计量经济学家McFadden等学者引用经济学中的效用理论研究居民交通方式选择行为，从非集计数据交通对分担率预测问题进行了研究，提出了随机效用模型。Ben-Akiva（1985）等人分析整理了以往的研究成果，详细介绍了非集计模型的基本概念，提出了预测离散选择模型的基本方法，指出方式分担可以从研究出行者或旅客整体转为研究出行者个体，进而将非集计模型推向了实用化阶段[2]。随后，非集计模型得到了广泛应用，广大学者针对非集计模型的局限性也提出了较多改进：
Gerken J.（1991）提出改进的广义 Logit 模型，该模型能够对出行效用相关的特征更好的描述，同时比传统的多项Logit模型更加灵活[3]。Saad.N.Aljarad 和 William.R.Black（1995）在对沙特阿拉伯——巴林通道内运输方式选择研究时采用了非集计模型，证明了非集计模型相对于集计模型的优越性[4]。 David.A.Hensher（1996） 以悉尼——堪培拉运输通道为研究对象，建立方式划分预测非集计模型，对引入高速铁路后的通道内的客运市场结构进行研究[5]。Mandel（1997） 等人运用非集计方式选择模型，分析城际旅客对于高速铁路的需求并进行预测，建立了 Box-Cox Logit 模型[6]。随着非集计方法在工程实践中的不断应用，非集计方法不断成熟发展，逐步形成了自己的理论体系，在模型种类、预测方法上不断创新。Wen和Koppelman（1998）阐述了NL模型的基础理论，以效用最大化理论为基础，建立了不同出行方式的NL模型[7]。Reyes和Hensher（2000）使用了NL模型分析了个体出行时出行方式选择行为的影响因素，此后，伴随着计算机技术的发展，一些改进的非集计模型相继出现，如Mixed Logit模型、MNP模型、PCL模型等[8]。
（二）国内研究现状
非集计模型理论被介绍到我国至少不晚于20世纪90年代初期，2004年，关宏志在《非集计模型-交通行为分析的工具》一书中详细介绍了非集计模型所依托的效用理论，介绍了BL模型、MNL模型及NL模型的建模原理和参数标定方法。何宇强等（2006）研究了基于Logit模型的客运专线客流划分预测模型，基于极大似然法标定模型参数，并结合北京-太原间高速客运专线进行实例分析[9]。朱顺应等（2008）利用非集计模型结合RP和SP调查数据，研究城市轨道群交通客流分担率的求解，结合长株潭城际轨道交通进行了实际预测。张天然、杨东援（2008）等分析了RP/SP融合数据对交通行为研究的重要性，对比了Mixed Logit和Nested Logit模型的估计结果[10]。姚丽亚（2010）等基于NL模型，构建了双层的交通方式选择模型，以北京市实际调查数据进行参数标定，模型显示出较好的精度[11]。刘强、陆化普等（2011）建立运输通道交通方式三层选择模型，并以京沪通道客运方式选择为例，标定模型参数[12]。陈俊励（2011）等以北京市第三次居民出行调查数据为例，构建了基于时间的交通方式选择模型，定量分析了出行者的属性特征对于公交出行方式选择行为的影响程度[13]。沈犁（2016）等建立了特大城市交通走廊通勤客流的二维联合选择NL模型，以成都市数据为例，将联合选择NL模型与MNL模型对比，论证了联合选择NL模型的优越性[14]。
（三） 小结
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