（交通运输规划与管理专业论文）出行行为及特征的实证研究.pdf

摘要 对个体出行行为的研究是进行交通规划、设计与管理的一项不可缺少的基础工作， 通过研究可以发现影响人与车出行的因素，行为模式及变化规律，对交通规划、设计与 管理政策有借鉴价值。 通勤出行是城市居民最基本和最重要的出行，因此本文在陈团生( 2 0 0 8 ) 、杨敏等 人( 2 0 0 9 ) 的研究基础上，利用城市居民出行调查数据，多项l o g i s t i c 与n e s t e dl o 酉t 模型建立居民的出行链模式及出行方式选择模型。本文中的出行链模式选择模型考虑了 出行方式对出行链模式的影响作用，并将通勤出行链模式细分为五类( h w h 、h w h w h 、 h w h + 、h w h w h + 、h w + w h ) 。通过对模型结果的分析，总结了通勤者在出行链模式选择 及出行方式选择中的特征。研究内容对于建立基于活动的交通需求预测模型具有借鉴价 值。 此外，本文开展了对公路使用者的路径选择行为的研究工作。由于我国绝大多数高 速公路与二级公路互相平行，因此在同一个交通走廊上公路运输车辆的出行路线需要驾 驶员做出决策，这就需要对公路使用者的出行特征及出行行为进行研究。本文在对高速 公路及其平行二级公路上车辆调查，以及国内外研究的基础上，分析了出行目的、车型、 车辆归属、货类、出行距离对路径选择的影响作用，对影响车辆路径选择的因素与路径 选择结果进行了相关性分析，并利用二项l o g i s t i e 模型建立了收费公路的路径选择模型。 通过对影响因素与路径选择结果的相关性检验分析及模型结果分析，总结了收费公路走 廊路径选择中的特征。 关键词：出行链模式选择，出行方式选择，路径选择 a b s t r a c t s t u d yo nt h et r a v e lb e h a v i o ri st h eb a s i cw o r ki nt h et r a n s p o r t a t i o np l a n n i n g ，d e s i g na n d m a n a g e m e n t t h r o u g ht h er e s e a r c ho ft h ei n d i v i d u a l s t r a v e lb e h a v i o r s ，w ec a l lf i n dt h ef a c - t o r sw h i c hi n f l u e n c et h ei n d i v i d u a l s t r a v e lb e h a v i o r s ，t h eb e h a v i o rp a r e m sa n dt h er u l e so f t h ev a r i a t i o n ，w h i c hc a nb ea p p l i e di nt h et r a n s p o r t a t i o np l a n n i n g ，d e s i g na n dm a n a g e m e n t c o m m u t i n g t r a v e l sa r et h eb a s i ca n dt h em o s ti m p o r t a n tt r a v e l sf o rt h eu r b a nr e s i d e n t s ， t h u st h i st h e s i sm a d es t u d yo nt h et r i pc h a i np a r e mc h o i c ea n dt h em o d ec h o i c eo ft h ew o r k - i n gt r i pc h a i n sb a s e do nt h em u l t i p l el o g i s t i cm o d e la n dn e s t e dl o g i tm o d e lu s i n gt h e h o u s e h o l ds u r v e yd a t a b a s e do nt h er e s e a r c h e so fc h e nt u a n s h e n g ( 2 0 0 8 ) a n dy a n gm i n ( 2 0 0 9 ) ，t h et r i pc h a i np a t t e r nc h o i c em o d e li nt h i st h e s i sc o n s i d e r e dt h ei n f l u e n c e so fm o d e s o nt h et r i pc h a i np a t t e m ，a n dt h et r i pc h a i np a t t e mw a sd i v i d e di n t of i v ec l a s s e s ( h w h ，h w h w h ， h w h + ，h w h w h + ，h w + w h ) r a t h e rt h a nt w oc l a s s e s ( s i m p l et r i pc h a i na n dc o m p l e xt r i pc h a i n ) ，n l em o d e lr e s u l t sw e r ea n a l y z e da n dt h et r a v e lc h a r a c t e r i s t i c sa n dt h er u l e si nt h et r i pc h a i n p a t t e r nc h o i c ea n dm o d ec h o i c ew e r es u m m a r i z e d n er e s e a r c hw i l lp l a ya ni m p o r t a n tr o l ei n t h ee s t a b l i s h m e n to ft h ea c t i v i t yb a s e dt r a f f i cd e m a n df o r e c a s t i n gm o d e la n dw i l lh a v er e f e r - e n c ev a l u e sf o rt h et r a v e ld e m a n dm a n a g e m e n tp o l i c ym a k i n ga n di m p l e m e n t a t i o nf o rr e l i e v - i n gt h eu r b a nt r a f f i cj a m s o nt h eo t h e rh a n d ，t h i st h e s i sm a d es t u d yo nt h er o u t ec h o i c eb e h a v i o r so ft h et o l lr o a d u s e r s s i n c en e a r l ya l lo ft h ee x p r e s s w a y si nc h i n aa r ep a r a l l e lt ot h es e c o n d c l a s sh i g h w a y s o nt h es a m et r a f f i cc o r d d o r , t h ed r i v e r sw i nm a k ed e c i s i o n so nt h et r a v e lr o u t e s ，w h i c hw i n n e e dr e s e a r c h e so nt h et r a v e ic h a r a c t e r i s t i c sa n db e h a v i o r so ft h et o l lr o a du s e r s b a s e do nt h e s u r v e yd a t ao nt h ee x p r e s s w a y sa n di t sp a r a l l e lr o a d sa n dt h er e s e a r c h e sa th o m ea n da b r o a d ， t h ef a c t o r sw h i c hi n f l u e n c et h er o u t ec h o i c e sa r ea n a l y z e db yu s i n gt h ec o r r e l a t i o nt e s t s ，a n d t h ef a c t o r sm a i n l yi n c l u d ev e h i c l et y p e ，v e h i c l eo w n e r s h i p ，c a r g ot y p e ，t r i pp u r p o s ea n dt r i p d i s t a n c e t h ec h a r a c t e r i s t i c sa n dr u l e si nt h er o u t ec h o i c eo nt h et o l lr o a dc o r r i d o r sa r es u m r n a r i z e d ，a n dt h er o u t ec h o i c em o d e lo ft h et o l lr o a dc o r r i d o rb a s e do nt h eb i n o m i a ll o g i s t i c m o d e lw a se s t a b l i s h e da sw e l l k e y w o r d s ：t r i pc h a i np a t t e r nc h o i c e ，m o d ec h o i c e ，r o u t ec h o i c e 长安大学硕士学位论文 1 1 研究背景及意义 第一章绪论 交通的目标是有效地运送人和货物，在这个过程中，人流和货流是运转的主体，交 通设施和服务( 交通系统) 是运转的客体。因此，研究人们的出行特征和出行行为规律 是研究交通问题的基础，是进行交通规划、设计、建设与管理的一项不可缺少的基础工 作。 研究人们的出行行为是以详细的出行调查数据为基础，自1 9 8 1 年我国开展第一次 城市居民出行调查至今的近三十年的时间里，我国已经有六、七十个城市进行了这项工 作，不仅大城市和特大城市开展了此类调查，而且一部分中小型城市也逐渐认识到掌握 居民出行规律对城市交通规划及交通管理的重要性，主动开展了居民出行调查1 1 1 。这些 调查为研究我国城市居民出行行为积累了数据和资料，并且现有的一些研究结果也正在 逐渐成为一些城市制定交通政策时的参考依据。 目前，我国的城市化进程迅速加快，社会经济、科技、文化的发展日新月异，这些 变化都深刻影响着城市形态的发展以及城市居民的交通出行，我国城市正面对着日趋复 杂严峻的城市交通局面，尤其是工作日的通勤出行及其所带来的交通拥堵是城市管理与 决策者们所面临的主要问题，这就需要以出行者的通勤出行行为研究为基础制定政策、 管理好城市居民日常的交通出行、解决城市的交通拥堵问题。而在通勤出行行为研究中， 通勤出行链模式及出行方式选择反映了出行者一天工作中的活动安排与使用的交通工 具，因此，研究通勤出行链模式及出行方式选择对于建立基于活动的交通需求预测模型 具有重要作用。 此外，我国绝大多数高速公路与低等级的二级公路互相平行，在同一个交通走廊上 公路运输车辆的出行路线有多种选择，需要驾驶员做出决策。收费公路使用者的路径选 择行为将直接影响高速公路、国道、省道及其它一般地方公路的交通流量、公路沿线地 区的经济发展、公路投资的经济及社会效益、公路管养成本等方面，因此我们需要对公 路使用者的路径选择行为进行深入研究，建立路径选择模型预测驾驶员的路径选择结 果。 综上，我们可以看到对通勤出行链模式、出行方式及路径选择行为的研究是十分必 要的，通过研究可以发现影响人们出行的因素，行为模式及变化规律，并可以将其应用 第一章绪论 到交通规划、设计、建设与管理中。 1 2 国内外研究综述 早期的出行行为分析方法，一般是利用聚集的数据，对一个简单、只有几个参数的 模型进行估计，从而达到对个体一些行为特征进行预测的目的。但是，随着人们出行行 为模式、价值观念以及客观条件的改变，影响出行行为各种因素之间的关系日趋复杂， 传统的出行行为分析方法已不能在令人信服的理论框架下清楚解释这些关系，交通规划 者开始探讨新的交通运输规划理论，利用更复杂的模型对个体的出行行为特征进行分 析。1 9 5 9 年l u t e 首次对非集计理论中最典型的l o g i t 模型进行推导，随后m a r s c h s k 和 s u p p e s 等人对l o g i t 模型的理论基础进行了完善，但最初的l o g i t 模型只用于个体对两 种交通方式选择行为的分析，模型的分析焦点主要集中在出行时间及出行费用之间的平 衡分析。1 9 7 4 年m c f a d d e n 对l o g i t 模型及其特性进行完整的论述，逐步形成了非集计 模型的理论体系，其中包括了多项l o g i t 模型( m u l t i n o m i a ll o g rm o d e l ，简称m n l ) 和n e s t e dl o g i t 模型( n e s t e dl o g i tm o d e l ，简称n l ) t 2 1 。 m c f a d d e n 等人在非集计理论方面取得的成果，带动了美国一些学者对非集计理论 的进一步研究。7 0 年代中期，b e n a k i v a ( 1 9 7 3 ) 、l e m m a n 和b e n a k i v a ( 1 9 7 5 ) ，利 用经济学的消费者行为理论，对非集计理论作了进一步完善，其中较为代表的是1 9 8 5 年b e n - a l d v a 出版了( ( d i s c r e t ec h o i c ea n a l y s i s ) ) - - 书。在7 0 年代后期，m a n h e i m 、b e n a k i v a 和l e m m a n 研究小组将非集计模型推向了实用化阶段，非集计的基本思想和理论开始用 于实际交通预测，并得到了不断的改进，出现了物理意义上更丰富和更复杂的改进非集 计模型。例如，c h u ( 1 9 8 1 ，1 9 8 9 ) 开发的p c l ( p a i r e dc o m b i n a t o r i a ll o g i t ) 模型，b u n c h ( 1 9 9 1 ) 开发的m n p ( m u l t i n o m i a lp r o b i t ) 模型，v o v s h a ( 1 9 9 7 ) 年开发的c n l 模型 ( c r o s s e dn e s t e dl o i 酶) 等。 随着非集计理论的不断发展，研究者利用居民出行调查所得到的数据，将非集计模 型应用到个体社会经济属性对出行行为的影响，并取得了大量的成果( b h a t l 9 9 5 ， f o r i n a s h 和k o p p l e m a n1 9 9 3 ，m b e n - a k i v a 和m b i e d a i r e l 9 9 8 等) 。但是，对个体每日 从事活动的特性，以及活动和出行行为之间的内在关系的研究却非常少，由于缺乏一个 能够考虑个体时空约束的行为理论框架，阻碍了分析模型的进一步发展h 0 1 。因此，受 到地理学、经济学等学科研究成果的启发，一些学者开始对基于活动和基于出行链的行 为分析方法进行研究。特别是以下几个理论的提出，为新的出行行为分析方法的发展， 2 长安大学硕士学位论文 作出了重要的贡献。 1 9 7 0 年，h 2 i g e r s t r a n d 在欧洲区域科学学会会议中提出了一篇重要的文章( w h a t a b o u tp e o p l ei nr e g i o n a ls c i e n c e ? ) 。h i g e r s t r a n d 认为个体出行时，受到三种限制，包括 能力限$ l j ( c a p a b i l i t yc o n s t r a i n s ) 、联结限带l j ( c o u p l i n gc o n s t r a i n s ) 、权限限$ 1 j ( a u t h o r i t y c o n s t r a i n s ) 。因此，在对个体出行行为分析时，不但要考虑空间轴对个体行为的影响， 而且需要考虑时间轴对个体行为的影响。h a g e r s t r a n d 的观点为基于活动的出行行为分 析方法奠定了重要的基础。v a d a r e v u 和s t o p h e r ( 1 9 9 6 ) 在此基础上将影响个体一日的 活动限制因素更加具体分为环境因素、个体因素、角色因素及资源因素。 1 9 7 4 年，c h a p i n ，f s 在其发表的城市居民活动模式) ) ( h u m a na c t i v i t yp a t t e r n si nt h e c i t y ) 中认为，由于受到基本愿望的驱使，个体为达到某个目的而进行特定的活动，活 动需求即可以被激发，也可以被约束。另外，由于人们是生活在一定的家庭中，共同分 享家庭的资源，许多决定是以家庭为单位作为决定的，家庭特征显著影响个体的活动和 出行。c u l l e n 和g o d e s e n ( 1 9 7 5 ) 将h i i g e r s t r a n d 和c h a p i n ，e s 两人的研究联系起来， 对影响个体出行和活动的一些主要因素进行分析。c u l l e n 和g o d e s e n 强调活动机会对于 理解活动模式的重要性，但其随后的研究没有对此观点展开研究，仅局限于部分个人意 愿对活动的影响。 1 9 7 7 年4 月，在澳大利亚召开的第三次出行行为国际会议中，基于活动 ( a c t i v i t y b a s e d ) 的出行行为分析方法引起广泛的重视，并得到迅速的发展，其研究领 域主要集中在以下几个方面： 1 、由于人们生活方式和活动内容的不同，出行行为也必然会有差异； 2 、出行行为是活动的衍生物，根据这一理论，使得出行行为分析内容更加丰富和 全面； 3 、将以往对交通现象做过度简化的分析方法，转换为考虑复杂、多项的出行行为 的研究。 到了上个世纪8 0 年代，开始利用基于活动的出行行为分析方法，对较简单的出行 需求管理政策的仿真评价。在实践中，也进行了替代了四阶段方法进行出行需求预测的 尝试哺7 1 。许多研究也开始从出行需求是活动的派生需求这一理论出发，对出行行为进 行分析。k i t a m u r a 和k e r m a n s h a h ( 1 9 9 0 ) 以及b h a t 和k o p p e l m a n ( 1 9 9 3 ) 认为，个体 在进行出行决策时，其参与的活动目的对出行行为有着显著的影响，对出行需求的分析， 应将出行视为活动的派生物。因此，在进行出行行为分析时，应以活动为基础进行研究。 第一章绪论 如果说上世纪8 0 年代是非集计模型发展的黄金时代，到了上个世纪9 0 年代，基于 活动的出行行为分析方法取得了重大成就噶1 。其主要原因是在收集出行和活动数据中取 得进展，有力支持了出行行为建模分析，使得基于活动的出行行为分析方法在理论、实 证研究、以及需求分析系统的开发上不断得到发展。就如p a s ( 1 9 9 7 ) 所说，基于活动 的出行行为分析方法取得的进展，很大部分归功于有更多的数据可以利用。 1 9 9 4 年，美国的b o w m a n 和m a r kb r a d l e y 等学者根据p o r t l a n d 地区的具体交通状 况建立了一个日活动计划预测系统，该系统可以预测出行者一天的活动安排、出行目的 地、出行方式、出行时间和中途驻停等一系列居民活动信息。1 9 9 5 到1 9 9 6 年，b e n - a k i v a 和b o w m a n 提出了日活动计划模型，它能模拟个人一天的活动计划，把一天中所有出行 连接起来作为活动链，解决了基于往返行程模型存在的问题 9 1 0 之后在此基础上， b o w m a n 和b e n a k i v a ( 2 0 0 0 ) 利用1 9 9 1 年波士顿地区的出行调查和交通系统服务水平 数据建立了较为完整的具有日活动计划的基于活动的交通需求预测模型的雏形。该模型 将主要活动模式细分为九种( h w h ，h w h + ，h w + w h ，h w h w h ，h w h w h + ，h s h ， h s h + ，h o h ，h o h + ) 、将次要活动模式按照出行次数和是否受时间约束细分为六种( o ， 1 c ，1 u ，2 + c ，2 + c u ，2 + u ) ，依次建立活动模式类型、主要活动时间、主要活动目的 地与方式、次要活动时间、次要活动目的地与方式的5 层的n l 模型t 1 0 l 。 此外，基于出行链的出行行为分析方法也得到了发展。y u h w al e ee t ，a 1 ( 2 0 0 7 ) 研究了家庭范围内的出行链中的时间使用( 时间分布) 与家庭类型特征之间的关系，结 果显示儿童人口特征、家庭类型特征、年龄特征对出行链中的时间使用有很大的影响 t l l j 。s t e f a a n 与t h e r e s e ( 2 0 0 6 ) 研究了公交方式选择与出行时间和空间因素之间的关系。 对于出行链，多次出行中的使用公交出行时间与使用小汽车出行时间的比值对公交方式 选择影响显著；其中一次出行使用公交不方便，将会影响整个出行链不选择公交方式； 出行链中的最后一次出行不能够由公交提供服务的比例较大t 1 2 1 0x i ny e 、r a mm p e n d y a l a 等( 2 0 0 7 ) 研究了出行方式与出行链的复杂程度之间的关系，将出行方式分为 小汽车与非汽车方式，出行链模式分为简单链与复杂链，结果表明出行链与交通方式的 选择之间存在相互作用，但也具有因果关系，复杂出行链对小汽车的选择具有显著影响 1 4 1 o 近年来，国内学者也在出行行为分析方面进行了大量研究。隽志才、李志瑶等( 2 0 0 5 ) 介绍了国内外基于出行链的出行预测理论发展过程及现有主要模型的优缺点，主要阐述 了国外基于活动链的出行需求模型系统的框架和预测过程，探索了改进出行需求预测方 4 长安大学硕士学位论文 法的途径t l s i 李志瑶( 2 0 0 6 ) 在其博士论文中利用长春市居民日出行调查数据建立了 由活动安排模型、时间选择模型和方式选择模型三层模型组成的基于活动的出行需求预 测模型系统、利用由多个l o g i s t i c 模型组成n l 模型系统的想法计算出主要的子模型连 接参数l o g s u m ，并利用统计软件s p s s 中的m n l 模块完成了各模型的标定、模型验证 以及各模型的连接1 9 1 0 周钱( 2 0 0 8 ) 在其博士论文中分析了家庭内部作用关系、家庭结 构、个人角色和陪同出行等多方面对其成员活动出行的影响和家庭成员之间的相互作用 关系，并在此基础上提出了家庭活动出行决策的模型框架，由家庭活动决策模块、家庭 内部活动分配模块和家庭成员活动出行生成模块三个模块构成，确定了框架内各模块的 结构和影响因素，利用结构方程模型方法进行建模分析，为家庭活动出行行为分析和交 通需求预测提供了数学模型1 1 6 1 0 陈团生( 2 0 0 7 ) 在其博士论文中利用北京市2 0 0 5 年居 民出行调查数据对通勤出行链类型选择( 简单出行链、复杂出行链) 、交通方式选择( 步 行、自行车、公交、小汽车、其他) 与性别、年龄、是否持有驾照、是否持有月票等个 人属性以及家庭收入、家庭车辆情况、家庭人口数、家庭儿童数量等家庭属性之间的影 响关系进行了研究l s l 杨敏、陈学武等( 2 0 0 8 ) 利用上虞市出行调查数据研究了家庭工 作人数、职业、年龄、上下班时间与方式、居住地位置对出行链是否为简单或复杂模式 具有显著影响1 1 7 1 9 随后杨敏、王炜等( 2 0 0 9 ) 将通勤出行模式简化分为四类( h w h ， h w h + ，h w h w h ，h w + w h ) ，继续研究了通勤出行链模式选择与家庭工作人数、家 庭收入、性别、职业、年龄、受教育程度、是否有驾照以及居住地位置之间的影响关系， 研究结果表明，以h w h 为参照，女性及家庭工作人数多的个体较多选择h w h + 模式； 私营及个体职业者、受教育程度高及有驾照的个体较多选择h w + w h 模式；工人、服 务员、职员、年龄在4 0 岁以上、家庭中高收入、居住在中心区的个体较多选择h w h w h 模式1 1 8 1 。 另一方面，从上世纪7 0 年代，学者就开始对出行者的路径选择行为开展研究。 b e n s h o o f , j a ( 1 9 7 0 ) 、m c f a d d e n ，d ( 1 9 7 4 ) 、v a z i r i ，m 与t n l a m ( 1 9 8 3 ) 、b e n a k i v a 等人( 1 9 8 4 ) 、b o v y 等人( 1 9 9 0 ) 的研究表明行程时间仅仅是影响路径选择的众多因素 之一，费用、目的、距离等因素都会对其产生影响1 蟠1 。张杨等人( 2 0 0 7 ) 分析了人 们的择路行为会随出行目的、出行约束时间和对路径的熟悉程度的变化而变化。在调查 的2 3 8 份有效问卷样本中，有8 1 5 的出行者的路径选择情况随出行重要性与约束时间 的改变而变化；有9 8 3 2 的出行者的出行时间选择情况随路径熟悉程度与路径旅行时 间不确定程度的改变而变化1 2 4 1 。l e iz h a n g 与d a v i dl e v i n s o n ( 2 0 0 8 ) 研究了路径选择 5 第一章绪论 中的决定因素随出行目的不同的变化情况，采用r a n ko r d e rl o g i t 、m u l t i n o m i a ll o g i t 与线 性回归模型，在不同出行目的情况下，分别对道路周边的景观化程度、商业化程度、舒 适程度、熟悉程度、出行距离、提供的出行信息等影响路径选择的因素进行了参数标定， 并且参数值有所不同。研究结果表明出行时间、对道路的熟悉程度、出行前提供信息对 通勤及事务出行的影响更重要一些，而道路景观对休闲出行、商业化程度对购物出行的 影响更明显些t 2 5 1 0 此外，已有研究表明，时间价值将影响出行者的路径选择行为。d a w s o n 与e v e r a u ( 1 9 7 2 ) 的研究指出路径选择行为中存在“距离效应”，长距离出行者的时间价 值较高于短距离出行者的时间价值，出行距离超过1 5 0 公里时，8 0 的出行将转移到收 费公路上t 2 6 1 0t r e t i v i k ( 1 9 9 2 ) 研究表明出行距离与出行目的改变后，时间价值都会有 所不同，指出长途出行者的时间价值要比短途出行者高出2 0 - - 一，4 0 ，公务出行的时间 价值约为平均工资率的7 5 ，而其他出行目的的时间价值约为平均工资率的4 0 t 2 7 1 。 w a r d m a n ( 1 9 9 8 ) 回顾了英国地区时间价值的研究结果，指出当出行距离增加1 0 时， 时间价值就会增加2 ；通勤出行的时间价值比休闲出行要高出2 6 1 2 8 1 。 目前针对中国收费公路走廊上出行者路径选择行为的已有研究的主要方法为建立 路径选择或出行时间选择的l o g i t 模型，并预测收费变化后的影响结果。胡文友等人 ( 2 0 0 3 ) 利用安徽省沪蓉通道高界段收费站的交通量及收费数据，以随机效用理论建立 效用函数( 其中自变量包括车辆运营费用、行程时间、公路收费) ，应用最大似然估计 方法标定参数、建立路径选择模型，并应用该模型对该通道的收费费率与交通量的变化 情况进行了敏感性分析。认为当收费费率分别上下浮动1 0 、2 0 、3 0 时，高速公路 交通量占通道交通量的比例分别为6 6 5 、6 4 、6 1 5 与7 1 1 、7 3 2 、7 5 3 2 9 1 。 任英伟( 2 0 0 6 ) 将收费高速公路的费率、付费方式、货车所运输的货类、中长途距离类 型、车货重量作为效用函数中的自变量，建立货车出行时间选择的l o g i t 模型，研究了 收费高速公路上设定随高峰或非高峰时间段变化的收费标准之后对货车出行选择的影 响3 0 】。 1 3 现状研究分析与本文研究内容 在出行链模式及出行方式选择方面的研究中，b o w m a n 和b e n a k i v a ( 2 0 0 0 ) 在建 立基于活动的交通需求预测模型时将主要活动模式细分为9 种( h w h ，h m ， h w + w h ，h w h w h ，h w h w h + ，h s h ，h s h + ，h o h ，h o h + ) ，将次要活动模式按 照出行次数和是否受时间约束细分为6 种( 0 ，1 c ，1 u ，2 + c ，2 + c u ，2 + u ) ，共计5 4 6 长安大学硕士学位论文 种活动模式。x i ny e 、r a mm p e n d y a l a 等( 2 0 0 7 ) 在研究出行方式与出行链的复杂程 度之间的关系时将出行方式分为小汽车与非汽车方式，出行链模式分为简单链与复杂 链，结果表明出行链与交通方式的选择之间存在相互作用，但也具有因果关系，复杂出 行链对小汽车的选择具有显著影响。而在对中国城市居民出行链模式选择的研究中，陈 团生( 2 0 0 7 ) 针对上下班出行链模式选择，仅对简单通勤链模式与复杂通勤链模式选择 与个人、家庭属性之间的关系进行了分析研究。杨敏、陈学武等( 2 0 0 8 ) 在对个人与家 庭属性与出行链模式的选择关系研究中也是针对通勤交通，将出行链模式仅分为简单与 复杂两大类进行研究，没有细分各类工作出行的活动模式，随后杨敏、王炜等( 2 0 0 9 ) 将通勤出行模式简化分为四类( h w h ，h w h + ，h w h w h ，h w + w h ) ，继续研究了通 勤出行模式选择与家庭属性及个人属性之间的影响关系，但没有考虑出行方式与出行链 模式选择的相互影响关系。 因此，本文拟在陈团生( 2 0 0 7 ) 、杨敏等人( 2 0 0 8 ，2 0 0 9 ) 的研究基础上，细化通 勤出行链的模式划分，借鉴b o w m a n 和b e n a k i v a ( 2 0 0 0 ) 对通勤活动模式的划分种类， 将通勤出行链模式分为五类( h w h 、h w h w h 、h w h + 、h w h w h + 、h w + w h ) ，并考虑出行方 式选择与出行链模式选择之间的相互影响关系，建立下层为出行方式选择，上层为出行 链模式选择的n e s t e dl o g i t 模型，对出行方式及出行链模式选择行为进行研究，总结出 行链模式及出行方式选择中的特征。 在收费公路使用者的路径选择研究方面，从已有的研究来看，出行行为涉及面广、 范围大，出行时间、费用、出行距离、出行目的、出行的约束时间、运输货类、对路线 的熟悉程度、提供的出行信息等诸多因素都将影响出行者的路径选择行为，并且对不同 的出行者、甚至是同一出行者在不同的出行目的、出行距离的情况下产生不同的路径选 择结果。对路径选择行为的已有研究方法主要分为两大类。一类为应用非集计模型，例 如建立各种路径选择的l o g i t 与p r o b i t 模型2 5 ，2 9 ，3 0 ，3 1 ，3 4 1 、选取影响因素作为自变量、标 定模型中的参数；另一类为利用相关性检验、回归分析或结构方程模型方法讲，3 2 3 3 ，3 5 1 对影响因素与行为之间的关系进行研究。 在出行过程中由于私人付费与单位付费的情况会导致对费用的敏感程度不同，这将 影响路径选择行为，因此本文在对收费公路走廊上的择路行为研究中拟增加车辆归属这 个因素。此外，由于交通管理政策在各类公路上有所不同，不同货车车型、不同货类在 出行时会受其影响，因此我们同样需要在择路行为中增加考虑这两个因素。本文拟采用 相关性分析与l o g i s t i c 模型的方法研究出行目的、车型、车辆归属、出行距离、货类对 7 第一章绪论 收费公路使用者路径选择的影响作用，总结路径选择中的特征。 本文的研究内容共分为五章，分别为： 第一章绪论。本章首先论述本文的研究背景及意义，接着对国内外出行行为相关 研究、非集计模型和交通需求预测模型等方面的研究进行综述，对现状研究进行分析、 总结、归纳存在的不足之处，最后介绍本文的主要研究内容及方法。 第二章出行行为的影响因素与分析方法。本章首先总结了已有文献研究中影响出 行行为的因素，接着对研究出行行为的常用理论方法及数学模型进行介绍，最后确定本 文拟采用的数学模型。 第三章出行链模式与出行方式选择行为研究。本章利用多项l o g i s t i c 模型建立了 个人的出行方式选择模型与出行链模式选择模型，并进行参数标定与检验，最后分析了 不同影响因素变化时出行链模式及出行方式选择的变化情况，总结了出行链模式及出行 方式选择中的特征。 第四章收费公路使用者路径选择行为研究。本章首先分析了收费公路走廊上车辆 的出行特征，接着对影响因素与路径选择结果进行了相关性分析，阐述了因素对路径选 择的影响作用及原因，建立二项l o g i s t i c 模型，标定参数量化各个因素的影响效果，进 一步分析了不同影响因素变化时路径选择的变化情况，并总结了路径选择中的特征。 第五章结论与展望。本章对本文所作的研究工作进行总结，并展望未来需要进一 步研究的内容。 8 长安大学硕士学位论文 第二章出行行为的影响因素与分析方法 2 1 出行行为的影响因素 2 1 1 个人出行链模式选择的影响因素分析 b o w m a n 与b e n - a k i v a ( 2 0 0 0 ) 在建立基于活动的交通预测模型中将年龄、出行费 用、出行时间、出行距离、家庭收入作为影响出行链模式选择的因素。x i ny e 、r a mm p e n d y a l a 等( 2 0 0 7 ) 在研究出行方式与出行链的复杂程度之间的关系时将出行方式作为 出行链模式选择的影响因素。宗芳、隽志才等( 2 0 0 7 ) 在建立基于活动的日计划模型中 将性别、职业、有无驾照、是否单身、年龄、家庭月收入、家庭是中是否有六岁以下儿 童、家庭中的车辆情况作为影响活动模式的因素 3 1 1 。周钱、李一等( 2 0 0 8 ) 在对出行 链的类型与数量的研究中将性别、年龄、个人收入、家庭人口总数量、家庭车辆数量作 为其影响因素 3 2 1 0 杨敏、王炜等( 2 0 0 9 ) 在研究通勤出行链模式选择行为的研究中将 家庭工作人数、家庭年总收入、性别、职业、年龄、居住位置、受教育程度作为其影响 因素。姚广铮、孙壮志等( 2 0 0 8 ) 在节假日出行活动模式的研究中将性别、是否本地游 客、家庭车辆情况、职业、年龄、有无驾照、教育程度作为其影响因素 3 3 1 。 从已有研究文献来看，出行链模式选择行为可以归纳为受到个人属性、家庭属性、 出行特征三大方面的影响。其中，个人属性包括性别、年龄、职业、有无驾照、个人收 入、教育程度、有无月票等因素；家庭属性包括家庭收入、家庭车辆情况、家庭人口情 况、居住位置等因素；出行特征包括出行方式等因素。 2 1 2 个人出行方式选择的影响因素分析 b o w m a n 与b e n - a k i v a ( 2 0 0 0 ) 在建立基于活动的交通预测模型中将年龄、出行费 用、出行时间、出行距离、家庭收入、家庭车辆情况作为影响出行方式选择的因素。s t e f a a n v a n d ew a l l e 等( 2 0 0 6 ) 将等车时间、步行时间和出行的空间分布作为使用公交方式出行 的影响因素。x i ny e 等( 2 0 0 7 ) 将出行链模式作为小汽车和非小汽车方式选择的因素， 研究了出行链模式与出行方式之间的关系，指出他们之间存在相互作用，但也具有因果 关系，复杂出行链模式对于选择小汽车的出行方式的影响较为显著。宗芳，隽志才( 2 0 0 7 ) 认为一般影响城市居民出行方式选择的因素可分为出行者特性、出行特性和交通工具3 个方面，在方式选择模型中将性别、年龄、收入、家庭中儿童数量、家庭中的拥有车辆 情况以及出行时间、出行链模式、等车与步行时间作为影响方式选择的自变量 3 8 1 。 9 第二章出行行为的影响因素与分析方法 b e n j a m i ng a r d e n ( 2 0 0 9 ) 认为通勤出行的方式选择行为受习惯的影响很大t 4 0 l , 张峻屹 等( 2 0 0 8 ) 的研究结果表明缅甸仰光市居民未来收入增加与公共交通服务水平提高后， 小汽车的使用将增加t 4 1 1 陈征等( 2 0 0 6 ) 分析了性别、年龄、出行距离对苏州居民通 勤出行方式选择的影响作用1 4 2 1 0 鲜于建川等( 2 0 0 8 ) 在研究出行方式选择中将年龄、 性别、收入、教育程度出行时间作为影响因素1 4 3 1 。 综上，从已有文献的研究中，我们可以看到，影响出行方式的主要因素包括家庭的 车辆情况、家庭收入情况、个人的年龄、性别、出行距离、等车与步行时间、出行链模 式等因素。 2 1 3 公路使用者路径选择的影响因素分析 b e n s h o o f , j a ( 1 9 7 0 ) 、m c f a d d e n , d ( 1 9 7 4 ) 、v a z i r i ，m 与t n l a m ( 1 9 8 3 ) 、b e n m k i v a 等人( 1 9 8 4 ) 、b o v y 等人( 1 9 9 0 ) 将行程时间、费用、目的、距离列为影响路径 选择的因素。张杨等( 2 0 0 7 ) 认为出行目的、出行约束时间和对路径的熟悉程度是路径 选择行为的影响因素。l e iz h a n g 与d a v i dl e v i n s o n ( 2 0 0 8 ) 将出行目的、道路周边的景 观化程度、商业化程度、舒适程度、熟悉程度、出行距离、提供的出行信息等因素作为 影响路径选择的因素。d a w s o n 与e v e r a l l ( 1 9 7 2 ) 研究了出行距离对路径选择行为的影 响情况。t r e t i v i k ( 1 9 9 2 ) 在路径选择行为的研究中将出行距离与出行目的列为其影响因 素。胡文友等人( 2 0 0 3 ) 将车辆运营费用、行程时间、公路收费作为路径选择的影响因 素。任英伟( 2 0 0 6 ) 将高速公路的收费费率、付费方式、货车所运输的货类、中长途距 离、车货重量作为货车出行时间选择的影响因素。 在收费公路使用者的路径选择研究方面，从已有的研究来看，出行时间、费用、出 行距离、出行目的、出行的约束时间、运输货类、对路线的熟悉程度、提供的出行信息 等诸多因素都将影响出行者的路径选择行为，并且对不同的出行者、甚至是同一出行者 在不同的出行目的、出行距离的情况下，都会产生不同的路径选择结果。 2 2 出行行为研究的常用方法 2 2 1 效用函数及效用最大化理论3 4 1 非集计模型的理论基础是消费者在选择时追求“效用( u t i l i t y ) 最大化这一假说， 所谓效用最大化是指个人在面对一个可以选择的、各选择肢相互独立的集合时，会选择 他认为对自己来说效用最大的选择分肢。在经济学中，效用的定义有很多种，简单来说， 1 0 长安大学硕士学位论文 效用是指消费者从消费选择中获得的愉快，或者需求得到的满足。在交通问题中，出行 者的选择行为和消费者消费选择具有相类似的原理。非集计模型是基于以下两个假设建 立的。 ( 1 ) 出行者是交通行为意志决定的最基本单位。即，出行者是决定何时出行、用 何种方式出行、选择哪条出行路线等决策的最小单位。 ( 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 ( a l t e r n a t i v e ) 中效用最大的方案。并且，选择某方案的效用因该方案所具有的特性( 如： 该交通方式的费用，所需时间等) 、出行者的特性( 如：年龄、性别、职业等) 等因素 而异。 根据上述理论，如果假设某出行者”的选择方案的集合为4 ，选择其中的方案的 效用为u 加，则该出行者，z 从4 ，中选择方案f 的条件为： ，二 u 加，f _ ，歹4 ( 2 - - 1 ) 随机效用理论同时认为效用是一个随机变量。随机效用理论通常将效用函数u 分为 随机变化的部分( 固定项( 函数) ) 和随机变化部分( 概率项( 函数) ) 两大部分，并假 设他们两者之间呈线性关系。 因此如果假设出行者刀选择方案i 的效用为，则可以用式( 2 - - 2 ) 表示： = 吃+ ( 2 2 ) 式中：圪出行者疗选择方案i 的效用函数中的固定项； 出行者行选择方案f 的效用函数中的概率项。 这时，根据效用最大化理论，出行者甩选择方案f 的概率乞可以写为如下形式： 昂= p r o b ( u m ；f 歹，j 4 ) = p r o b ( v m + + ；f ，a n ) ( 2 - - 3 ) 其中，o 己1 ，圪= l 。 f e 2 2 2 多项分对数模型( m u l t i n o m i a ll