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采用SP（stated preference）与RP（revealed preference）相结合的调查方法,在分析得出车内拥挤程度分级阈值的基础上,通过Binary Logit模型分析得出不同车内拥挤程度下乘客出行选择行为效用函数,计算得到乘客出行时间价值,建立车内拥挤程度与时间价值的函数关系,进而将车内拥挤转化为时间,给出车内拥挤的乘客感知阻抗模型.