新建客運(yùn)專線和既有線客流分擔(dān)率模型研究

葉玉玲， 官湘洋， 王藝詩

(同濟(jì)大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院， 上海 201804)

客流分擔(dān)率預(yù)測即研究各種交通方式在某一出行區(qū)間內(nèi)所承擔(dān)的客流比例，是交通需求預(yù)測的重要組成部分。精確的客流分擔(dān)率預(yù)測能夠?yàn)榻煌ㄒ?guī)劃和相關(guān)政策的制定提供可靠的依據(jù)。

目前Logit模型在客流分擔(dān)率預(yù)測中使用較為普遍。傳統(tǒng)的BL(Binary Logit)模型、MNL(Multinomial Logit)模型以及NL(Nested Logit)模型在標(biāo)定時(shí)并不嚴(yán)格區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)來源及種類，導(dǎo)致有時(shí)數(shù)據(jù)缺失而無法察覺，且不同類型數(shù)據(jù)標(biāo)定模型所得結(jié)論的可信度亦有差異。

為了更真實(shí)地體現(xiàn)旅客出行行為選擇的偏好,應(yīng)該充分利用SP(Stated Preferences意向調(diào)查)和RP(Revealed Preferences行為調(diào)查)兩種調(diào)查數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn),建立兩種數(shù)據(jù)融合的預(yù)測模型。關(guān)宏志[1]對各種Logit模型以及SP和RP調(diào)查都做了詳盡的介紹；Hensher 等[2]提出用Nested Logit 模型建立RP/ SP 融合數(shù)據(jù)的方法，將數(shù)據(jù)分為RP 和SP 兩類,作為上層的兩個(gè)選擇枝,下層為調(diào)查的各種交通方式的RP 和SP 數(shù)據(jù),可以通過同時(shí)推定法或階段推定法實(shí)現(xiàn)模型估計(jì)；同濟(jì)大學(xué)張?zhí)烊坏萚3]對融合RP/SP的ML模型和兩種NL模型分別做出了評估。根據(jù)上述研究成果，本文選擇運(yùn)用效用理論和RP/SP融合的NL模型對滬杭運(yùn)輸通道交通方式進(jìn)行研究。

1 RP/SP融合NL模型

1.1 RP調(diào)查與SP調(diào)查設(shè)計(jì)

對交通流數(shù)據(jù)的獲得有RP和SP兩種調(diào)查方法。RP調(diào)查雖具有可靠性，但由于新建成的客運(yùn)專線尚未開通，該選擇枝在現(xiàn)實(shí)中不存在，故不能得到客運(yùn)專線的觀測數(shù)據(jù)。有關(guān)客運(yùn)專線的選擇要使用SP調(diào)查，但SP調(diào)查是基于假設(shè)的情景，具有誤差較大的特點(diǎn)。利用RP/SP模型將兩類數(shù)據(jù)融合，可以使兩種調(diào)查方式的數(shù)據(jù)互相補(bǔ)充，從而提高模型的真實(shí)性[3]。

本文在RP調(diào)查和SP調(diào)查中主要采集旅客出行的方式選擇、出行時(shí)間以及出行費(fèi)用的情況，并調(diào)查旅客對出行的整體感覺，從而獲得進(jìn)行客流預(yù)測的數(shù)據(jù)資料。

1.2 RP/SP融合數(shù)據(jù)的效用函數(shù)

假設(shè)站在出行者的角度，對所有交通方式的評價(jià)指標(biāo)相同，即各種交通方式的效用函數(shù)形式是相同的。對于每種交通方式，選擇5種服務(wù)屬性，分別是：經(jīng)濟(jì)性、快速性、方便性、舒適性和安全性。服務(wù)屬性變量由于模型標(biāo)定時(shí)使用的數(shù)據(jù)類型不同，有RP與SP之分，對這5個(gè)屬性分別進(jìn)行RP/SP調(diào)查，建立如下效用函數(shù)：

(1)

(2)

其中：i為選擇集合C中的選擇枝，CRP={i=1為既有鐵路，i=2為公路，i=3為私家車 }，CSP={i=1為既有鐵路，i=2為公路，i=3為私家車，i=4為客運(yùn)專線}；αi為效用函數(shù)中相應(yīng)選擇枝i的固有啞元；Xi1為效用函數(shù)的快速性指標(biāo)，量化為行程時(shí)間(h)；Xi2為效用函數(shù)的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)，量化為票價(jià)/燃油費(fèi)；Xi3為效用函數(shù)的安全性指標(biāo)，量化為事故率(次/年)；Xi4為效用函數(shù)的舒適性指標(biāo)，量化為旅客疲勞恢復(fù)時(shí)間；Xi5為效用函數(shù)的方便性指標(biāo)，量化為發(fā)車時(shí)間間隔(min)；εiRP、εiSP為RP、SP數(shù)據(jù)非顯現(xiàn)化效用的概率項(xiàng)。

1.3 RP/SP融合數(shù)據(jù)的NL模型

RP/SP調(diào)查的基礎(chǔ)是被調(diào)查者在兩種數(shù)據(jù)中對效用函數(shù)中顯現(xiàn)化效用的感知是相同的，反映在函數(shù)中就是選擇枝相同的特征變量的系數(shù)應(yīng)該是相同的。

為了進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，必須要找出兩種數(shù)據(jù)中非顯現(xiàn)化效用概率項(xiàng)之間的聯(lián)系，否則直接融合得到的數(shù)據(jù)是沒有意義的。為了建立這樣的聯(lián)系，我們引入測度系數(shù)對RP/SP的效用函數(shù)進(jìn)行修正，使兩種數(shù)據(jù)中非顯現(xiàn)化效用概率項(xiàng)的方差相等?？梢粤頡P數(shù)據(jù)的測度系數(shù)為1，SP數(shù)據(jù)的測度系數(shù)為β，那么根據(jù)Gumbel分布的性質(zhì)，可以得到：

(3)

利用NL 模型構(gòu)造的RP 與SP 融合數(shù)據(jù)的對數(shù)似然函數(shù)為：

(4)

這樣就將RP與SP數(shù)據(jù)聯(lián)系起來，并建立了融合兩種數(shù)據(jù)的NL模型。求解該模型，就可以得到同時(shí)具備RP調(diào)查和SP調(diào)查優(yōu)點(diǎn)的預(yù)測結(jié)果。

但是，RP/SP兩類數(shù)據(jù)之間以及交通方式分類屬性之間的關(guān)聯(lián)性將產(chǎn)生誤差，交通方式的屬性在數(shù)據(jù)融合中起著重要的作用。如果SP效用函數(shù)中不考慮交通方式屬性所帶來的影響，往往會(huì)造成Logit 模型的IIA問題[2]。因此本文采用既考慮RP與SP數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，又考慮交通方式性質(zhì)的3層NL數(shù)據(jù)融合模型，如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)融合模型選擇樹

考慮RP、SP數(shù)據(jù)融合，使用γ對鐵路的SP進(jìn)行修正；考慮交通方式性質(zhì)，使用β對鐵路效用進(jìn)行修正?？梢缘玫剑?/p>

對RP1選擇枝：

(5)

對SP1選擇枝：

(6)

對RP2選擇枝：

(7)

對SP2、SP3選擇枝：

(8)

融合RP、SP數(shù)據(jù)的極大似然函數(shù)為：

(9)

2 案例分析

2.1 滬杭客運(yùn)專線簡介

本文選擇滬杭客運(yùn)專線，應(yīng)用上述模型，對其運(yùn)營后的客流分擔(dān)率進(jìn)行預(yù)測。滬杭城際客運(yùn)專線連接了上海、杭州以及沿線7個(gè)城市與地區(qū)，于2009年2月26日開工，線路長158.5 km，項(xiàng)目預(yù)估算投資總額為276.3億元。線路建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)為雙線電氣化，設(shè)計(jì)最高行車速度為350 km/h，最小列車發(fā)車間隔為3 min，杭州至上海的最快行程時(shí)間約為38 min。

2.2 旅客選擇行為調(diào)查

為了了解影響交通方式選擇的因素，需進(jìn)行交通調(diào)查。交通調(diào)查采用問卷調(diào)查的方法，在運(yùn)輸通道內(nèi)選取主要的鐵路車站、公路客運(yùn)站等客流集散點(diǎn)進(jìn)行抽樣調(diào)查。對不同性別、不同年齡、不同職業(yè)、不同收入水平以及不同出行目的等各種層次結(jié)構(gòu)的旅客進(jìn)行了問卷調(diào)查。其中RP和SP調(diào)查各500份。通過對回收的問卷進(jìn)行分析，我們歸納出影響旅客出行行為選擇的主要因素是行駛時(shí)間、票價(jià)、安全性、舒適程度、發(fā)車頻率、旅客年齡、旅客家庭收入等，其中行駛時(shí)間與票價(jià)的影響最為顯著。

2.3 模型標(biāo)定及滬杭客流分擔(dān)預(yù)測

以調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立如前所述的NL3模型，利用Matlab求解極大似然函數(shù)的極小值點(diǎn)，得到出行效用函數(shù)參數(shù)，并應(yīng)用Spss16.0軟件進(jìn)行t檢驗(yàn)[4],結(jié)果如表1所示。

表1 模型估計(jì)結(jié)果

以上參數(shù)符號符合邏輯，并能較好地還原調(diào)查數(shù)據(jù)，t檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在0.05的顯著性水平上，各解釋性變量參數(shù)的t值絕對值大于1.96，滿足顯著性。

假設(shè)客運(yùn)專線運(yùn)行時(shí)間為38 min，票價(jià)為100元，發(fā)車時(shí)間間隔為5 min，則預(yù)測其開通后滬杭通道內(nèi)客流分擔(dān)結(jié)果如表2所示。

表2 客流分擔(dān)率結(jié)果

從以上預(yù)測結(jié)果可見，滬杭客運(yùn)專線開通后，交通結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生很大變化：客運(yùn)專線對滬杭通道旅客具有強(qiáng)大的吸引力，將承擔(dān)通道內(nèi)的大部分客流，既有鐵路和公路客流將大幅向客運(yùn)專線轉(zhuǎn)移，公路大巴的班次也可以適當(dāng)?shù)販p少，主要以為短距離客流提供方便的運(yùn)輸服務(wù)為主。

客運(yùn)專線在分流既有線旅客列車時(shí)，應(yīng)該兼顧既有線能力和客運(yùn)專線能力的利用情況，使兩條線路的能力負(fù)荷能夠較好的匹配，均衡合理的利用兩條線路的能力，滿足旅客的運(yùn)輸需求。

3 結(jié) 語

SP/RP融合數(shù)據(jù)的NL模型既利用了SP調(diào)查數(shù)據(jù)對參數(shù)估計(jì)進(jìn)行補(bǔ)充，又修正了其誤差和隨機(jī)錯(cuò)誤，較真實(shí)地反映旅客的出行選擇行為偏好。

本文采用SP/RP融合數(shù)據(jù)的3層NL模型標(biāo)定滬杭信道旅客的出行效用函數(shù)，并對滬杭客運(yùn)專線開通后的滬杭交通走廊方式分擔(dān)進(jìn)行了預(yù)測和分析。得出結(jié)論：運(yùn)行時(shí)間是影響交通方式客流分擔(dān)率的最關(guān)鍵因素，因此無論是通過新建城際客運(yùn)專線，還是升級改造既有鐵路，提高旅客列車的運(yùn)行速度是未來鐵路發(fā)展的必然趨勢；同時(shí)也應(yīng)考慮票價(jià)對分擔(dān)率的影響，制定合理客運(yùn)專線票價(jià)，實(shí)現(xiàn)信道內(nèi)各交通方式的合理分擔(dān)和綜合交通系統(tǒng)服務(wù)水平的提高。

[1] 關(guān)宏志.非集計(jì)模型——交通行為分析的工具[M].北京:人民交通出版社,2004.

[2] Hensher D A, Bradley M. Using stated response data to enrich revealed preference discrete choice models[J]. Marketing Letters, 1993,4(2),139-151.

[3] 張?zhí)烊?楊東媛,趙婭麗,等.RP/SP融合數(shù)據(jù)的Mixed_Logit和Nested_Logit模型估計(jì)對比[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,36(8):1073-1078.

[4] 薛 薇.基于SPSS的數(shù)據(jù)分析[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2006.