（交通运输规划与管理专业论文）城市居民对外出行方式选择研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 交通运输是城市对外联系必不可少的前提条件，是一个城市的基本组成 部分。近年来，随着我国国民经济持续稳定发展，人们的对外出行需求产生 了前所未有的急剧增长，满足社会经济发展对出行的需求，是建设各种交通 方式的根本目的。任何一种交通建设项目，其客运量的大小，主要取决于该 项目所在交通走廊的社会客运量需求和该项目在该地区交通系统中的客流分 担率。一种运输方式的客流分担率，取决于出行者对运输方式的选择行为。 不同的出行者对交通方式的选择将得到不同的决策结果，从而形成社会交通 量在各种交通方式间的分配。为此，论文针对城市对外出行方式选择过程展 开了研究。 、 首先分析了出行者普遍的出行心理与出行行为的特征，认为出行需求在 具有随机性的同时，也具备可控性和规律性。并对旅客的出行行为可能受到 的影响因素进行了分析研究。 其次，论文研究了在考虑两端出行过程的情况下，出行者对城市间通道 上的交通方式的选择问题，并界定了多种城市规模的通道距离阀值。 最后引入广义时间概念，将安全性、舒适度、准时性等通过量化引入非 集计模型，获得了较优的改进模型，并使用该模型分析预测了2 0 2 0 年沪杭通 道杭州端出行方式选择结果。 关键词对外出行；非集计模型；广义时间；客流分担率 西南交通大学硕士研究生学位论文第页 a b s t r a c t t r a n s p o r t a t i o ni st h ee s s e n t i a lp r e c o n d i t i o ni nu r b a ne x t e r n a lt r i pa n dab a s i c c o m p o n e n t o ft h e c i t y i n r e c e n t y e a r s w i t h t h es u s t a i n a b l ea n d s t e a d y d e v e l o p m e n to fo u rn a t i o n a le c o n o m y , r e s i d e n t s t r i pd e m a n dh a du n p r e c e d e n t e d g r o w t h , t h u ss a r i s f y i n gt r a n s p o r t a t i o nd e m a n dr e s u l t i n gf r o ms o c i a la n de c o n o m i c d e v e l o p m e n tb e c o m e st h eb a s i cg o a lo fc o n s t r u c t i n gv a r i o u st r a f f i cm o d e s t h e p a s s e n g e rv o l u m eo fa n yt r a f f i cc o n s t r u c t i n g p f o j e c t sd e p e , n d so nt h es o c i a l p a s s e n g e rt r a n s p o r t a t i o nd e m a n dt ot h et r a f f i cc o r r i d o r sa n dt h es h a r i n gr a t i oo f p a s s e n g e rf l o wi nt h et r a f f i cs y s t e mo ft h i sa r e a t h es h a r i n gr a t i oo fp a s s e n g e r f l o wo fo n et r a n s p o r t a t i o nm o d er e s t sw i t hr e s i d e n t s c h o i c e s t h a td i f f e r e n t t r a v e lm o d ec h o i c e sw i l lb r i n ga b o u td i f f e r e n td e c i s i o n s ，t h ed i s t r i b u t i o np a t t e r n o fs o c i a lt r a f f i cv o l u m ea m o n gt h ev a r i o u st r a f f i cm o d e sc a m ei n t o b e i n g s e q u e n t i a l l y t h e r e f o r e ，t h ep a p e rs t u d i e dt h ec h o o s i n gp r o c e s so ft h eu r b a n e x t e r n a lt r i pm o d e si ns e v e r a la s p e c t so ft h ef o l l o w i n g f i r s t l y , i ti sc o n c l u d e dt h a tt r i pd e m a n di sn o to n l yb yr a n d o m ，b u ta l s o c o n t r o l l a b l ea n dr e g u l a rt h r o u g ha n a l y z i n gt h ep r e v a l e n tt r i p m e n t a l i t ya n d c h a r a c t e ro ft r a v e l e r s ，a n dt h ef a c t o r sw h i c hm i g j a ti m p a c to nr e s i d e n t s t r i pa r e a l s ob ei n v o l v e d s e c o n d l y , i ts t u d i e dt h ei s s u eo ft r a v e lm o d ec h o i c ea m o n gi n t e r c i t yp a s s a g e s o nc o n d i t i o no ft a k i n gt h ed u a le n dt r i pc o u r s ei n t oc o n s i d e r a t i o n ，a n dr e g u l a t e d p a s s a g ed i s t a n c et h r e s h o l do fm u l t i p l ee i t ys c a l e f i n a l l y , 衄o p t i m i z e d m o d e lw a so b t a i n e d t h r o u g hi n t r o d u c i n g t h e g e n e r a l i z e d t i m ec o n c e p ti n ，w i t hn u m b e r i n gs u c hf a c t o r sa ss a f e t y , c o m f o r ta n d p u n c t u a l i t yi nt h ed i s a g g r e g a t em o d e l ，a n dt h eo p t i m i z e dm o d e lf u n c t i o n e di n a n a l y z i n g a n d f o r e c a s t i n g t h et r a v e lm o d ec h o i c eb e t w e e n s h a n g h a ia n d h a n g z h o ui nt h ey e a ro f2 0 2 0 k e yw o r d ：e x t e m a lt r i p ；t h ed i s a g g r e g a t em o d e l ；g e n e r a l i z e d - t i m e ；p a s s e n g e r f l o ws h a r i n gr a t i o 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 1 1 研究背景 第1 章绪论 随着交通事业的发展，交通规划的概念也在不断的延伸。 城市交通规划中的交通方式划分，是为了对在未来城市社会经济发展水 平下居民出行对各种交通方式的可能利用情况进行预测。交通方式划分预测 实质上是为了预测各种交通方式究竟会分担到多少客流流量，所以通常也称 交通方式划分预测为交通方式分担率预测。 无疑，合理、客观的交通方式划分预测能够为优化城市未来交通运输方 式结构提供科学的决策依据；此外，由于交通负荷( 或交通流状态) 与交通组 成密切相关，所以交通方式划分预测也有助于从总体上比较真实、客观地把 握未来城市可能产生的交通运输负荷。交通方式划分预测是城市交通规划交 通需求预测的重要组成部分，进行交通规划必不可少的前提，也是保证交通 规划符合未来发展状况的重要条件 在现今的交通需求预测方法中，应用最为广泛的理论是2 0 世纪5 0 年代 形成的四阶段交通需求预测理论。该方法由发生吸引交通量、分布交通量、 交通方式划分以及交通量分配等四个基本阶段组成。3 总体来讲，交通方式划分预测方法可以分为两大类：一类是以统计学为 基础的集计方法，这一类方法一般以交通分区为研究单位，将分区中的个人 或家庭的调查数据进行统计处理，如求平均值、求比例等，再用这些统计值 来标定方式划分模型中的参数。在这一过程中关于个人和家庭的原始资料被 统一处理了，这就是集计方法，得出的模型就是集计模型。但是由于集计模 型在某些方面存在一定的不足，因而传统的集计模型预测方法己无法有效的 应对不断产生的新的交通需求多样化的趋势。在这种背景下，人们开始使用 另一类，以概率论为基础的将个体的原始资料不加任何处理直接用来构造模 型的方法非集计方法来定量分析交通行为，以及由此产生的交通需求。 非集计模型从诞生之日起，就显示了强大的生命力，非集计模型已经成 为了精细交通规划时代的不可或缺的工具。非集计模型理论在我国已经有了 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 一定的研究和应用，相信随着我国交通建设的深入发展，非集计模型的应用 还会有更为广阔的天地。 1 2 国内外研究概况 1 2 1 国外研究概况 国外对交通方式划分预测技术的研究起步于5 0 年代初期，交通方式分 担比例的观点在2 0 世纪5 0 年代后期被用到美国芝加哥都市圈交通规划 ( c a t s ) 中。p u g e t s o u n d 0 1 分类预测模型是美国最先发展起来的交通方式分担 率预测模型之一。由于该模型涉及极其广泛的调查统计和分类工作，因而不 适用于大、中型城市的交通预测，也不适用于城市交通方式结构有很大调整 的场合。后来根据方式选择的基本单位不同，开发了集计模型和非集计模型。 集计模型开发较早，操作相对简单，但计算不精确。为弥补集计模型的不足， 2 0 世纪6 0 年代初开始对非集计模型进行研究。非集计模型以效用最大化理 论为基础，最早的非集计模型研究者主要有w a r n e r ，l e r m a n 等，但他们的 模型与传统的方法相比有明显而严重的缺陷，上世纪7 0 年代，计量经济学家 d a n i e llm c f a d d e n ( 2 0 0 0 年诺贝尔奖获得者) 将经济学中的效用理论引用过 来，提出了“随机效用模型”( r a n d o m u t i l i t y m o d e l 或简称r u m ) 的e o g i t 模 型，并由m o s h eb e n a k i v a 引入交通需求预测领域，他们以概率论为理论基 础，从非集计的角度对方式划分问题展开了研究，将模型推入实用阶段。1 9 7 5 年，d o m e n c i c h 基于最大效用理论提出了离散选择模型，根据所采用的概率 分布函数不同，又分为l o - t i t 模型族和p r o b i t 模型族，l o g i t 模型是非集计 选择模型中最具代表性的，它由于形式简单，较为实用，且具有物理意义明 确且便于计算等优点，因此在实践中被广泛利用。人们一直致力于l o t i t 模 型的改进；p r o b i t 模型虽然克服了这一缺点，但是该模型往往需依赖于极其 复杂的m o n t e c a r l 仿真算法或者多项式c l a r k 求解逼近算法，因而应用受到 了一定的限制。 上述各种模型理论体系虽然比较成熟，但均是基于国外城市交通规划而 建立的，其中一些模型并不一定适宜于国内情况。此外模型定参问题也不可 能照搬照抄，特别是由于中国的运输通道构成及旅客出行选择行为和国外有 较大差别，需要结合实际情况对模型进行改进，因此对模型的构成及定参问 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 题的研究还是相当必要的。 1 2 2 国内研究概况 国内关于客运交通方式划分方面的研究主要包括以下内容。一种是致力 于对m n l 模型的改进，另一种是从方式选择的内在规律进行方式划分预测 模型的建立。例如，东南大学的陈学武，王炜在1 9 9 8 年根据人们对交通方式 选择的内在规律，进行出行方式分类划分，研究主要分为纯体力交通方式、 半机动化交通方式和机动化交通方式三类，再进一步分析计算，从而进行交 通方式预测。除此之外，从本世纪7 0 年代发展起来的基于活动( a c t i v i t y b a s e d ) 的交通需求预测理论，也得到了交通规划研究人员的充分重视。无论是哪种 预测理论，交通方式分担率都是最重要的问题之一，它直接影响到城区人们 的出行效率、可供出行者选择的范围，成为运输规划和政策制定过程中最重 要的因素。因此，建立并利用对这些出行属性敏感的模型是非常重要的，这 些属性影响着个体出行方式选择。 同时，国内对b 匝模型也进行了有针对性的改进。1 9 9 0 年西南交通大 学在广州地铁第一期工程可行性研究的客流预测中，交通方式选择采用效用 比模型和多维l o g i t 模型相结合的模型；1 9 9 0 年清华大学在青岛地铁第一期 工程可行性研究的客流预测中，交通方式选择采用- l c g i t 模型：1 9 9 1 年中国 城市规划设计研究院在沈阳轻轨一期工程可行性研究的客流预测中，方式选 择采用带有交通阻抗时间指数的交通方式划分重力模型；1 9 9 8 年广州市交通 规划研究所在广州市地铁二号线客流预测报告中，将公共交通出行分布矩阵 在包含轨道交通线路的公交网络上进行分配，按多路径和综合时间费用来确 定常规公交和轨道交通的分担率；西南交通大学的刘万明在对相关问题进行 研究时，引入时间价值在旅客中的分布密度，从而得出各种运输工具的市场 分额；同济大学的王正通过方式效用相关描述参数的引入以及出行者交通方 式选择行为的效用解释，建立了广义g i x ，g i t 交通方式划分预测模型及参数 估计算法，将g l o g i t 模型用于桂林市居民出行交通方式选择特征描述。对 于m n l ( m u l t i n o m i a ll o g i tm o d e l ) 和n l ( n e s t e dl o g i t ) 等模型，国内学 者也进行了研究，并分别将其应用于出行方式的选择、出行路径选择、公交 票价制定、停车需求管理、运输产品市场份额的预测、线路客流量预测等多 个领域。 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 总体来说，目前国内对非集计模型，特别是l d 醇模型的改进主要集中 在参数的选取及标定上，且大多只是针对某个特定地区，模型可移植性不强， 而对于通道内的模型应用研究则相对更少。 1 3 研究的目标、主要内容和技术路线 1 3 1 研究的目标 本文将从城市对外出行特点出发，参考国内外交通方式选择预测方法， 在分析比较现有非集计模型优缺点的基础上，对现有模型进行有针对性的改 进。 本文将研究分析在考虑全程决策的情况下的分段决策问题，即在考虑两 端出行过程的情况下研究出行者对城市间通道上的交通方式的选择问题，同 时将考虑多种城市规模及通道距离对通道运输方式选择的影响问题。 同时，在利用非集计模型建立预测模型时，本文将在分析现有模型参数 在使用中的局限性的基础上，通过比较论证的方式，研究分析建立区别于现 有模型参数的改进参数，将其引入模型，以获得改进模型。 1 3 2 研究的主要内容 ( 1 ) 旅客对外出行行为及出行方式选择分析。 ( 2 ) 对比现有交通方式选择预测方法采用广义费用的方式，引入广义时 间概念，比较分析两种模型参数标定的优缺点。 ( 3 ) 模型设置时引入安全性、舒适度等影响因素。 ( 4 ) 对比现有交通方式选择预测方法，研究在考虑两端出行过程的情况 下，出行者对城市间通道上的交通方式的选择问题。 ( 5 ) 选取具代表性交通通道作为实例，分析本研究的实用价值。 1 3 3 研究的技术路线 本文遵循由宏观至微观、定性与定量、实地调查与理论研究相结合的研 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 究方法，尽量采用推理、比较与实证相结合的研究手段。在理论研究方面， 大量收集国内外有关科研成果的合理、有用和科学成分，在对真实数据进行 处理、研究的基础上，应用系统论、系统工程的思想，进行合理的抽象、推 理，建立理论、方法和模型体系。在研究过程中不断检验，并与传统模型比 较。 对于本论文所需的数据主要来源于作者参加的相关课题研究。这些数据 的调查方法切实可行，数据真实可用，为论文所从事的研究提供了详实、可 靠的基础资料。 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 第2 章非集计模型理论基础 在传统的交通规划或交通需求预测中，通常将目标地区或群体划分成若 干小区或群体等特定的集合体，然后以这些小区或群体为基本单位，展开问 题的讨论，集计模型就是将每个人的交通活动按交通小区进行统计处理、分 析，从而得到以交通小区为分析单位的模型。与之相对应，以实际产生交通 活动的个人为单位，对调查得到的数据不进行按交通小区统计等处理而直接 用于建立的模型称为非集计模型。非集计模型作为替代、补充集计模型的手 段，正从研究阶段迅速转向应用阶段，越来越多的被应用到了交通工程实践 当中。由于非集计模型具有许多集计模型无法比拟的优点，因而本文将其作 为本次研究应用的工具，下文将对其理论基础做一简要介绍。 2 1 非集计模型概述 2 1 1 非集计模型的产生原因 自从上世纪5 0 年代，美国的底特律进行底特律大都市圈交通规划 ( d m 加r s ) 调查以来，通过大量的调查、研究及实践，以居民出行调查为基 础的、分四个阶段进行的交通需求预测方法得到了广泛的应用。 随着计算机技术的进步，以四阶段预测方法为基础的计算机软件包相继 开发，其中比较著名的有美国联邦交通局的u t p s 、澳大利亚的p r a n s p e t 、 等等。然而，随着广泛应用，四阶段预测方法本身的问题日益显露出来 ( 1 ) 预测需要大量的数据和时间 通常，为了确保预测的精度，集计预测法需要有详尽的o d 表。为了得 到o d 表，就需要进行大规模的0 d 调查。同时，处理这些调查数据需要花 费大量的时间和费用，而且，运用这些数据建立的集计模型难以对多个替代 方案进行讨论。以日本为例，在日本进行居民出行调查，从调查到提出规划 方案的评价报告，标准时间为3 年，且每次最多能提出5 6 个规划方案。 ( 2 ) 数据集计产生的问题 出行通常是以每一个人或每一辆车作为基本的计量单位。出行者的交通 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 行为受到交通方式的属性( 价格、所需时间、舒适性等) 、出行者个人属性( 年 龄、职业、收入等) 以及其他多种因素的影响。如果将交通调查数据进行集 计处理，由于集计方法的原因，这些信息将会产生变化，数据交换的许多信 息可能丢失或扭曲，从而导致集计后的数据与实际状态之间产生偏差。以下， 通过一个简单的例子来说明由于数据集计而产生的偏差。 对小区a 和小区b 进行调查，统计户均出行次数，并整理结果如图2 1 所示。由图2 1 可以发现：各区的户均出行次数与户均收入成正比，这个结 果显然与我们的常识 图2 - 1 出行次数调查分布图 但是，如果用各小区的平均值建立和出行次数的关系，就会发生两者呈 现出负相关的现象，如图2 2 所示。这种由于采用了集计数据( 算术平均值) 而引出了与事实完全不同结果的现象被称为生态学相关( e c o l o g i c a l c o r r e l a t i o n ) 。由此，可以看出，数据集计后的确可能有与实际状况不相符的 情况发生。 户 i l 白 出 行 坎 教 户均收 图2 2 生态学相关图 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 2 1 2 非集计模型的特性 非集计模型具有十分鲜明的特色和广大的适用范围。非集计模型之所以 受到如此的重视，是由其特性决定的。与集计模型相比较，非集计模型具有 如下的特性： 、 ( 1 ) 高效、低成本 非集计模型直接应用调查数据进行分析，不会产生由于数据集计而造成 的数据丢失同时，由于构建模型所需样本较少，用较少的样本即可标定出 模型的系数，因而可以大大节省调查的成本和时间。 ( 2 ) 建模方便、操作简单 与集计模型相比，非集计模型结构较为简单，建模较为方便。 ( 3 ) 可同时包含多个变量 非集计模型可以选用多个与个人决策相关的因素作为自变量：从而可以 对多种交通规划、交通政策进行效果评价。 ( 4 ) 模型具有移植性 由于非集计模型是根据选择行为建立的，因此，从原理上讲，只要社会 经济属性相同，模型就可以移植。 通过下表，我们可以更加明确非集计模型和集计模型两者的区别。 表2 - 1 非集计模型与集计模型之比较嘲 比较项目非集计模型集计模型 调查单位每个出行每个出行 分析单位个人( 家庭)小区 说明变量个人选择( 离散量) 小区集计数据( 连续量) 被说明变量个人数据分小区数据 预测方法极大似然估计 回归分析等 适用水平任意 小区 政策表现个人的说明变量值的变化 小区代表值的变化 出行频率发生、吸引 目的地选择分布交通流 交通现象描述 交通方式选择交通方式划分 路径选择 交通分配 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 2 1 3 非集计模型的集计问题 非集计模型是根据非集计数据构筑而成的。但在现实规划中需要的几乎 都是诸如某地区的汽车保有量、某区间的各交通方式的乘客比率之类的集计 值。理论上讲，这些集计值可以通过所有的个人数据求得，但由于不能得到 所有的个人数据的未来预测值，所以，这类数据的集计并非易事。这就使集 计产生问题，这就是非集计模型的集计问题。 集计模型是使用将个别数据集计后的数据构筑模型。与此不同的是，非 集计模型使用个别人的出行数据建立模型，而在预测时集计化。因此，与集 计模型相比，非集计模型的集计问题并不十分突出。在过去的应用实例中， 也没有发现由于非集计模型的集计误差，使得非集计模型的预测精度低于集 计模型的预测精度的事例。1 。 2 。2 效用理论 非集计模型是以消费者在选择时追求。效用( u t i l i t y ) ”最大化这一假设 作为理论基础的”1 。在经济学中，对于效用一词的定义没有统一的标准，简 单地说，效用是指商品或劳务满足人的欲望或需要的能力。一种商品或劳务 是否具有效用，具有多大效用，取决于它能否满足和在多大程度上满足人的 欲望和需要。非集计模型在对交通问题进行分析时，借用了经济学中关于效 用的概念，将出行者的选择行为视为和消费者具有相类似的原理，从而将效 用理论应用于交通问题中。在此，对经济学中的效用理论做一简单的介绍。 2 2 1 效用公理与效用准则 偏好是消费者选择的基础，消费者的偏好是消费者根据自己的意愿对可 能消费的商品组合进行的排列。当消费者表达他的价值观之后，不一定都是 理想的( 即找到与价值观一致的效用函数) 。只有当消费者的价值观符合一组 公理的条件时，才存在与消费者价值观一致的效用函数。这组条件就是所谓 的理性行为公理“”。 公理1 ：( 成对一可比性) ：如果尸1 ，p 2 q ，则或者p 1 p 2 ，或者p 1 见，巳 p 3 ，则必有p 1 p 3 。 上述几条公理的意义是：公理1 保证了p 中所有元素都可以成对比较， 没有不可比较的元素。公理2 保证了p 中所有元素都可以按一定的优先关系 排列次序，如果有些元素无差异，则它们可以排列在同一位置上。 现代经济学在风险决策问题上有一著名的理论模型即“预期效用模型”。 该模型由冯纽曼和摩根斯坦以及萨维奇等人继承1 8 世纪数学家丹尼尔? 贝 努利对“圣彼德堡悖论”的解答并进行严格的公理化而形成的“。该模型 的基本内涵是：风险情况下最终结果的效用水平是通过决策主体对各种可能 出现的结果的加权估价后获得的，决策者谋求的是加权估价后形成的预期效 用的最大化。这一过程与决策者的风险态度密不可分，决策者的风险偏好程 度可用预期效用函数的线性无差异曲线的斜率来表示，即斜率愈大风险偏好 程度愈高，斜率愈小，偏好程度愈低。 效用是后果价值的量化。在不确定情况下，无论决策人采取什么决策， 他都会遇到事先不能完全预料的后果，因此他要承担一定的风险，而各个决 策者对冒风险的态度往往不相同。所以在进行定量的决策之前，必须确定所 有后果的效用按照理性行为公理，决策人应当选择期望效用最大的决策作 为最优决策。 根据v a nn e u m a n n j 和m o r g e n s t e m 0 的理论，如果决策者对某一决策问 题各种后果的偏好模式是合乎理性的，即满足一定的理性行为公理，则他对 后果的偏好模式就可以用效用函数去表示，而且他采取某一决策时的效用就 是以下的期望效用： 三 “ v ( c j ) - 罗p # 球( c j ，0 f ) ，f - 1 , 2 m ( 2 - 1 ) 镯 上式中的u ( c i ，0 j ) 是状态为8 j 时采取方案c i 的效用，而p 日。是后果( c i ，o i ) 发生的概率。 由以上分析可知，采用期望效用准则一般分为四步：第一步构成决策问 题。这一步要为决策问题提供决策( 即产生方案或行动) 和标定目标；第二步 确定各种决策可能的后果并设定各种后果发生的概率；第三步确定决策人的 偏好，并对效用赋值；第四步评价和比较决策。这一步是在以上三步的基础 上去选择决策人最满意的决策。评价决策的依据是计算各种决策的期望效用。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 1 页 按照理性行为公理决策者应当选择期望效用最大的决策作为最优决策。 2 2 2 出行者效用函数 效用理论虽然产生于经济决策研究，但其同样可以服务于交通出行行为 分析领域。非集计模型正是这一理论在交通领域使用的成果。 非集计模型是基于如下2 个假设建立的。 ( 1 ) 出行者是交通行为意志决定的最基本单位。一即，何时出行、一使用何 种方式出行、选择哪条出行路线等问题的最小决策单位是出行者自身。 ( 2 ) 根据效用理论，出行者在特定的选择条件下，选择其所认知到的选 择方案中效用最大的方案。同时应当注意到，选择某方案的效用会因该方案 本身所具有的特性( 如该交通方式所需时间、花费费用等) 、出行者的特性( 出 行目的、收入等) 等因素而不同。 根据上述理论，如果假设某出行者u 的选择方案的集合为a n ，选择其中 的方案j 的效用为u j 。，则该出行者n 从a n 中选择方案i 的条件为： u l u 。，f - ，j 4( 2 2 ) 目前，为大部分研究者所接受的决策理论是由m a n s k i 于1 9 7 7 年首先提 出的随机效用理论( r a n d o mu t i l i t yt h e o r y ) ，即在出行个体和选择肢群既定的情 况下，以效用来描述各选择肢的吸引程度。基于如下的原因，我们有理由认 为用随机效用理论描述交通行为是合理的，并且由此得到的模型也是合理的。 ( 1 ) 由于获取信息的非完整性，在很多时候出行者并未获得可选择方案 的详细信息。有时即使向出行者提供了正确的信息，在不同的时刻，出行者 对这些信息的认知也未必相同。因此，对于这些信息所采取的行为方式也不 尽相同。 ( 2 ) 出行者的行为未必总是服从于合理性的选择原则。 ( 3 ) 选择方案的特性以及其他影响因素中有些部分难以测定，有些因素 相互关系结构过于复杂或测定的数据存在误差，因此难以将这些因素列入函 数。故由于随机函数项的存在，则可以使对效用函数的描述大大简化。 随机效用理论认为效用是一个随机变量，每个出行者个体都会选择效用 最高的选择肢。由此，出行者n 选择方案i 的概率耽可以写为如下的形式： 己- p r o b ( u 自 u m ；f - ，爿。)( 2 - 3 ) 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 2 页 该式子正是导出多项l o g i t ( m u l t i n o m i a ll o g i t ，m n l ) 模型的基础函数。 2 3 常见的模型形式 如果假定出行者的效用由确定项和随机项两部分构成，即： - + ( 2 - 4 ) 其中：y 0 是指建模者可以精确测量和描述的部分，为确定项。如行驶时 间、等车时间等。e i a 则是指建模者无法预知的部分；+ 为随机项，在建模中根 据实际情况取舍。 删舢二嚣黧裂焉叱妒刖舢p 5 ，一只( 如sf h + ( 一y 二) ，w u 4 ) 、 假设e l ，e 2 ，e 3 ，c ，满足某种联合分布，( ) - ，( ，2 ，岛，s 。) 则： 圪- c ，0 ( 2 - 6 ) 这便是随机效用理论所确定的在选择肢群中某一选择枝肢被选中的概 率，可以看出随机效用函数理论并不指明哪一肢会被选中，而只是说明每一 肢被选中的可能性有多大。根据，如) 的形式不同，便可得到不同的模型系 统“2 3 。 如果假设每一个随机项岛服从多元正态分布，则该类模型被称为p r o b i t 模型： 只。去甑n 2 2 矽( 2 - 7 ) 式中：m 两种方式特性的线性函数值的差 p r o b i t 模型的优点是选择方式之间无须相互独立。该模型对于两种方式之 间的选择是适用的，而应用于多方式的选择则相对较难。 而当随机项e i 独立且同分布( i n d e p e n d e n ta n di d e n t i c a l l yd i s t r i b u t e d ) “”， 则该类模型被称为m n l 模型： ，( ) - ，( ，2 ，3 ，。) 一ll 占( 。) ( 2 - 8 ) m n l 模型具有i m ( i n d e p e n d e n c ef o r mi r r e l e v a n ta l t e r n a t i o n ) 特性。所 谓i i a 特性，是指任意2 个选择肢的选择概率的比与其他选择肢的状态无关。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 3 页 1 1 a 特性源于各e i 在各选择肢间相互独立的假设。 但是，当选择肢之间存在相似性而仍然直接使用r o g i t 模型的话，就会过 高评价具有相似性的选择肢群，而造成错误地标定模型参数，导致预测出现 偏差。 为了解决由于i l a 特性造成的m n l 模型的问题，又出现了许多改进模型。 其中以n l ( n e s t e d l o 西t ，树状分对数) 模型操作性能最好、最简洁。 有时交通方式划分或分类并非唯一，有些交通类型中包含多种实际的组 成方式。若将全方式作为根结点，具体实际的交通方式作为叶子结点，其余 中间层结点为集合类型的划分结点，则交通方式划分便表达成了一个多层深 度( 2 ) 的多叉树结构“”。存在父子关系的每二层多叉子树都是m n l 模型， n l 模型就是由多个按树状分层嵌套的m n l 模型组成，每个子m n l 称为子 巢。交通方式的不同逻辑划分会产生不同的n l 模型，模型可表达为多层条 件概率形式： 只弓丑。访。毋。诱( 2 - 9 ) oj_ 其中v i 是i 选择项可观测到的效用值，0 ( 0 ，1 ) 是结构参数，也是从树 型结构根部往叶子结点做选择是的概率。如果节点的系数是1 ，表示这个选 择项与别的选择项无关，并且能够直接往顶部再做一次选择。如果每个节点 的系数都是1 ，则n l 模型退化为m n l 模型。对任意选择项的选择的概率都 是在其选择路径上各个节点的概率的乘积。0 的取值和子巢内选择项的数目 有关。 n l 模型是对m n l 的直接改进，由于各种方式之间明确了逻辑关系，子 巢内交通方式选择概率由结构系数控制，因此它有效地缓解了i i a 问题。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 4 页 第3 章出行方式选择分析 行为科学告诉我们，人们的行为选择通常是受心理要求支配的，交通行 为是受人们的交通需求心理支配的。几乎所有的交通出行者，多是从自己方 便的角度来理解交通和选择出行方式的，其目的无非是省时省力，减少在途 时间和体力消耗。人们对理想的出行方式的要求是独立、快速和舒适。所谓 独立，是指其交通运动不受限制，可以凭个人意志来决定走向，这是个体交 通所具有的特点，小汽车等就是独立交通的典型方式；所谓快速，是指在最 短的时间内到达目的地，出行方式和出行路线都可以根据自己的条件选择； 所谓舒适，是指人们在出行中到达目的地时体力消耗最少。因为对出行方式 有这种理想要求，人们在出行时就会对各种交通方式进行权衡，以获取最大 的心理满足作为决策的依据。一般来说，交通出行者一手握着金钱，一手握 着时间，在选取出行方式时，他总会在这两者中进行权衡，要么以金钱获取 时间，要么以时间赢得金钱，当然其他一些环境因素也会对交通方式的选择 产生一定的影响。当对某种交通方式表现出一定的期望值后，如果这种期望 值一时不能满足自己的需求，一旦突破一定限度，出行者就会愿意付出某种 代价来谋求另外的交通方式以平衡自己的心理卿。 3 1 出行需求的特性 出行需求是指人与物的流动需求，其在确定的时段内是相对稳定的，它 受交通供给条件、社会经济水平、生产力布局与资源分布、城市规模、用地 模式与布局形态、人的活动等的影响皤”。一般情况下，出行需求不是一种最 终需求，而是属于派生需求，人们的出行都是为了实现一定的目的，出行只 是一种实现个人目的的手段。 3 1 1 出行需求的随机性及可控性 出行需求的随机性与可控性在涉及需求自身的属性问题的同时，也涉及 到交通运输系统的属性问题。 交通运输系统作为一个复杂巨系统，它的一个基本属性特征是组成这个 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 5 页 系统的各个功能子系统之间既互相依存又互相制约，而每一个子系统又有其 相对的独立性。各个功能子系统既有自己特殊的内部功能结构，有自己的内 在运行机制，同时又以其它子系统为自己存在和运转的外部环境，彼此相互 依存、相互制约。 交通运输系统除了其本身内在的这种复杂的功能结构关系之外，它的运 行状况还与其外部环境状况( 社会的其它功能系统) 也有密切的相互制约关 系。城市发展规模、形态、功能结构、土地使用布局、社会经济形态与总体 发展水平、城市运行管理体制与政策法规交通政策等因素，无一不影响制 约着交通运输系统的运行状况。另一面，它们又无一不受到交通运输系统发 展状况的反向制约。 交通运输系统是一个开放的系统。系统的开放性是指运行的环境系统( 外 部因素的介入) 及运行过程的不确定性。使用该系统的任何一个用户通常都 可以不经事先申请或约定，随时随地进入系统，以满足其服务需求。 正是由于交通运输系统的高度开放性，也就决定了它的一个基本属性特 征高度随机性。 所谓系统的随机性主要指两方面：一方面是介入系统的服务对象，其介 入时间、地点、方式以及介入系统的持续时间都是随机的，无法事先确知； 另一方面，影响系统自身运行状况的某些外部因素( 如：天气及各种意外事 件等) 的介入也是随机的。 如上所述，出行需求的随机性在很大程度上是由交通运输系统的开放性 所决定的。但是，出行需求的产生与发展并非是毫无规律的，是无法控制的， 它在体现随机性的同时也体现出了一定的可控性。 人们出行的生成总量与人口( 包括常驻人口、暂住人口及流动人口) 总 量及出行频率成正比。而出行频率( 每天、每人平均出行次数) 则是由各种 不同目的( 工作、学习、购物、休闲活动、社交及商务等) 的出行需求所决 定的。在这些诸多目的的出行需求中，有些称之为“必要的出行”，即非特殊 情况下是不可或缺的出行，如工作出行、学习( 上学) 出行。而有些则是“非 完全必要的出行”，即这类出行并非每天都需要，但也可能一天之内重复多次 ( 例如：购物、休闲活动、社交等) 。对于特定人群来说，“必要的出行”( 亦 称为“基本出行”) 频率很少受外界条件( 包括自身生活条件) 影响。相反， “非完全必要的出行”( 亦称为“非基本出行”) 则受外界条件及自身生活状 况的影响相对较大。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 6 页 相对于出行量的稳定性而言，出行时空分布的变化则比较活跃。经济结 构与土地使用布局的调整对出行的空间分布影响很大。出行时间分布的改变 相对容易，上下班作息时间的调整、商业服务设施营业时间的调整以及运输 作业时间的调整都会明显改变出行在一天中不同时段的分布状况。 通过以上的分析，我们可以得出如下结论：作为出行需求的一个主要方 面人的出行，的确存在一定的随机性( 不确定性) ，但在一定的时期内， 对于一个确定的环境来说，也有相当程度的稳定性，其变化在总体上是滞缓 的，而且有较强的规律性。出行变化的规律性主要表现在其总量及时空分布 与外部环境因素以及某些社会组织管理方式与管理措施( 如工作休息时间、 运输作业组织等) 之间存在比较稳定的对应关系。随着这些因素的改变，出 行量及出行分布相应呈现出正向或反向的变化o ”。正是由于出行所具有的规 律性，才为我们进行预测提供了可能。 3 1 2 多因素作用下的出行需求趋变 尽管出行需求在短时期会体现出一定的稳定性，但从一个较长的时期来 看，由于外部环境及自身特性的改变，出行需求则表现出了有一定规律的趋 变的情形。 3 1 2 1 城市化进程导致出行需求的变化 城市的聚集效应决定了城市的规模将大幅度扩展，而这种持续聚集效应 所导致的持续扩展将使城市的出行需求在量与质上都将发生巨大变化。同时， 产业结构调整及城市土地使用布局的改变也将会使交通源在大幅度增加的同 时变的更加分散，以及由于出行源的增加及向中心区以外地区扩散，使居民 出行距离明显增加，客运车辆和货运车辆的出行距离也随之相应增加。 同时，城市化还将导致多极化城市群体系的建立。这种城市群体系的生 成与进一步发育不仅将会使城市出行需求量大幅度增长，更重要的影响在于 将会使城市出行需求发生“质”的改变。城市对外出行需求的地位将由以往 的从属次要位置跃升到更加重要的位置。 应当注意到城市对外出行需求与城市内部出行需求存在相互制约的关 系。城市对外交通是以城市内部交通为依托的，其可达性要求在很大程度上 要依靠市内交通来满足。 除了城市化的因素之外，社会经济形态、消费水平以及消费方式的变化 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 7 页 同样也会促使出行需求发生“量”与“质”的改变。未来城市出行需求变化 可归结为以下几点： ( 1 ) “量”的扩充 1 ) 人1 3 出行总量及出行距离增加； 2 ) 各类运输枢纽集散量及道路负荷迅猛增长，城市出入口及出入通道的 “瓶颈”现象会更加突出。 ( 2 ) “质”的改变 主要是指出行时间与空间分布及主导流向身暾变。 1 ) 时效性及可达性要求更加严格； 2 ) 出行需求的多层次差异性更为突出( 不同目的、不同区域的出行或流 动对时效性、私密性、舒适性及可靠性有不同的标准要求) ； 3 ) 城市对外出行需求在功能地位上跃升到更加重要的位置，对城市内部 出行需求产生连带影响。 上述几点将对交通运输方式的多元化、运输能力及运输组织等提出更加 灵活性的要求 3 1 2 2 以环境及资源合理利用为前提的理性化需求模式将成为一种新的趋势 人类社会发展到今天，在有关经济发展与保护环境、以及经济发展与有 效利用资源问题上经历了痛苦的抉择，终于认识到，必须努力寻求一条人口、 经济、社会、环境和资源相互协调的可持续发展的道路。 基于这样的认识，人们在未来对于出行需求将会变得愈来愈理智。未来 城市出行需求将会朝着有利于环境保护、有利于资源合理利用的方向发展。 这种变化趋势主要表现在： ( 1 ) 人们将逐步改变社会交往习惯，充分利用现代通信联络手段( 互联 网及可视电话等) ，尽可能减少“非完全必要”出行。 ( 2 ) 人类对自然资源的索取将会变得更加节制，尤其是能源消耗和废弃 物的排放将尽可能控制在最低限度。 ( 3 ) 人们对出行方式、出行时间及出行路线的选择都会更加理智：既有 利于自己( 时间、精力与费用的付出最少) ，也有利于社会( 环境保护、出行 社会成本的节省及资源消耗节省) 。人们的出行将更多的选择清洁、低能耗的 公共交通系统，选择非拥堵的路线和区域出行口“。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 8 页 3 2 出行方式选择心理分析 行为科学告诉我们，人们的行为选择通常是受心理要求支配的，交通行 为是受人们的交通需求心理支配的。心理学理论指出，需求产生动机，动机 在环境条件满足的情况下导致行为的产生，同时，在行为的整个过程中又伴 随着各种各样的心理活动，这些心理活动直接影响行为的结果啪1 。 ( 1 ) 影响出行者出行心理活动的因素 使出行活动成为现实的出行者，是作为社会中个体的人与运输系统相结 合的那部分人群，这些人因出行这一共同行为集合在一起，形成一个临时的 群体。在出行者群体中，每一出行者既表现出个性心理特征和倾向，又表现 出共性心理特征和倾向以及群体的心理特征和倾向。出行者这一特定的群体， 在出行中所表现出的一切心理活动，以及在心理活动支配下产生的一切行为 结果，受多种因素的影响，这些因素主要包括： 1 ) 环境因素 人生活在一定的环境之中，离不开环境的影响和制约。人生存的环境可 划分为自然环境、社会环境和经济环境等方面。受环境因素的影响，形成了 一个民族、一个地区特有的生活习惯、