基于活動(dòng)的出行生成預(yù)測(cè)方法

馮明兵，李康奇，鄭振通( ．重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院，重慶　400074; ．重慶交通大學(xué)土木工程學(xué)院，重慶　400074)

?

基于活動(dòng)的出行生成預(yù)測(cè)方法

馮明兵1，李康奇1，鄭振通2
( 1．重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院，重慶400074; 2．重慶交通大學(xué)土木工程學(xué)院，重慶400074)

摘要:出行生成預(yù)測(cè)是解決交通問(wèn)題方法的基礎(chǔ)，在四階段法出行生成階段運(yùn)用基于活動(dòng)的方法，以家庭為出行單位，分析家庭成員和家庭整體的出行鏈類(lèi)型，構(gòu)建出行生成預(yù)測(cè)模型。將模型參數(shù)分為家庭屬性、活動(dòng)類(lèi)別和出行鏈特征3大類(lèi)，建立家庭活動(dòng)出行鏈選擇結(jié)果的MNL模型，借助SPSS進(jìn)行Logistic功能標(biāo)定檢驗(yàn)，通過(guò)實(shí)例應(yīng)用說(shuō)明基于活動(dòng)的出行生成預(yù)測(cè)方法在四階段法中的應(yīng)用是可行的。

關(guān)鍵詞:交通規(guī)劃;出行生成預(yù)測(cè);基于活動(dòng)的方法;交通需求管理

隨著交通規(guī)劃理論與實(shí)踐的發(fā)展，用四階段法進(jìn)行交通需求預(yù)測(cè)已經(jīng)逐漸不能適應(yīng)信息化、個(gè)性化的要求［1］。交通規(guī)劃需求的多樣性要求發(fā)展相應(yīng)的交通需求預(yù)測(cè)理論。發(fā)生與吸引交通量的預(yù)測(cè)是交通需求預(yù)測(cè)四階段預(yù)測(cè)中的第一階段，是交通需求分析工作中基本的部分之一。生成交通量、發(fā)生與吸引交通量預(yù)測(cè)精度直接影響以后階段乃至整個(gè)過(guò)程的預(yù)測(cè)精度［2］?，F(xiàn)階段生成交通量的預(yù)測(cè)方法主要有原單位法、增長(zhǎng)率法、聚類(lèi)分析法和函數(shù)法，還有利用研究區(qū)域過(guò)去的交通量或經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等的趨勢(shì)法和回歸分析等方法。生成交通量的預(yù)測(cè)與四階段法一樣存在著只給出最終結(jié)果的數(shù)據(jù)，缺乏活動(dòng)行為分析，以及對(duì)實(shí)際出行中各影響因素變化不敏感的問(wèn)題。20 a來(lái)，我國(guó)城市交通功能的改善主要是通過(guò)超常規(guī)和高強(qiáng)度的投入，側(cè)重于物質(zhì)環(huán)境的建設(shè)［3］，而對(duì)于交通行為派生于活動(dòng)參與的研究才剛剛起步。結(jié)合基于活動(dòng)的出行需求預(yù)測(cè)理論，研究出行生成預(yù)測(cè)方法，更精確地預(yù)測(cè)出行生成，對(duì)于活動(dòng)模型向?qū)嶋H應(yīng)用發(fā)展，豐富交通規(guī)劃理論有著重要的意義。

1出行生成預(yù)測(cè)方法

1．1傳統(tǒng)出行生成預(yù)測(cè)方法

20世紀(jì)60年代末，大多數(shù)運(yùn)輸規(guī)劃關(guān)注的是提供運(yùn)輸能力，且投資集中在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上。為了評(píng)估各種投資結(jié)果，需要模型預(yù)測(cè)投資方案的遠(yuǎn)期影響，這促使基于出行的四階段集計(jì)預(yù)測(cè)法得到廣泛應(yīng)用。隨著運(yùn)輸能力的擴(kuò)充和投資作為主要政策，模型系統(tǒng)的目標(biāo)變?yōu)榇植陬A(yù)測(cè)使用特定基礎(chǔ)設(shè)施的小區(qū)間的交通流，即使用“生成－分布－方式劃分－分配”的預(yù)測(cè)方法。每一步都單獨(dú)進(jìn)行，解決像有多少出行產(chǎn)生、到哪里、選擇哪種方式、走哪條路的問(wèn)題［4］。

傳統(tǒng)的出行生成預(yù)測(cè)考慮土地利用與交通的相互關(guān)系，在出行生成率的基礎(chǔ)上按人口經(jīng)濟(jì)、居住面積、土地利用性質(zhì)等權(quán)重分配到各個(gè)交通小區(qū)，出行生成率的確定過(guò)于簡(jiǎn)單，依賴(lài)集計(jì)的方法，缺乏解釋因素。依靠權(quán)重分配到各交通小區(qū)的發(fā)生與吸引交通量對(duì)于政策變量等缺乏靈敏度，漸漸不能滿(mǎn)足目前交通對(duì)于需求管理措施方面的要求。傳統(tǒng)的集計(jì)模型局限性還表現(xiàn)在預(yù)測(cè)過(guò)程數(shù)據(jù)量大、耗時(shí)長(zhǎng)，交通服務(wù)水平變量不協(xié)調(diào)，各階段相對(duì)獨(dú)立，僅關(guān)注單獨(dú)的出行，未考慮各次出行的相互聯(lián)系及約束，忽視了出行是作為活動(dòng)參與愿望的一種派生需求［5］，缺少組成活動(dòng)模式的出行和活動(dòng)的時(shí)空聯(lián)系，沒(méi)有考慮到出行行為的內(nèi)容，只是關(guān)注流的大小和方向，而不是流形成的機(jī)制［6］，無(wú)法體現(xiàn)政策［7］、交通環(huán)境變化對(duì)于居民出行的影響，對(duì)交通需求管理缺乏靈敏度，不能滿(mǎn)足對(duì)規(guī)劃微觀化、細(xì)節(jié)化、動(dòng)態(tài)化的要求。

1．2基于活動(dòng)的出行行為分析方法

交通行為學(xué)的研究對(duì)象是處于交通活動(dòng)過(guò)程這一特定環(huán)境的人的心理和行為。其規(guī)律雖然具有一定的特殊性，但往往是人們?cè)谝话銧顩r下心理活動(dòng)規(guī)律的再現(xiàn)或演變，兩者之間存在著必然的內(nèi)在聯(lián)系。20世紀(jì)七八十年代出現(xiàn)了從微觀層面上關(guān)注個(gè)體決策和選擇過(guò)程的非集計(jì)方法，開(kāi)始從微觀機(jī)制上研究出行方式、出發(fā)時(shí)間以及交通工具類(lèi)型的選擇［8］。文獻(xiàn)［9］提出出行的時(shí)空限制理論，認(rèn)為個(gè)人活動(dòng)存在能力限制、聯(lián)結(jié)限制和權(quán)限限制?；顒?dòng)可定義為個(gè)體為滿(mǎn)足自身或家庭的需要而在某件事情中的實(shí)體參與［10］，即個(gè)人在一個(gè)連續(xù)時(shí)間段內(nèi)因?yàn)槟撤N目的、采用一定的到達(dá)方式和優(yōu)先權(quán)在某個(gè)地點(diǎn)去實(shí)現(xiàn)此目的的過(guò)程。出行是由活動(dòng)產(chǎn)生［11］，人的活動(dòng)是為了滿(mǎn)足一定的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)需求，因此職業(yè)、年齡不同的個(gè)體參與活動(dòng)的特征也不同［12］。引入活動(dòng)概念以后，模型處理的對(duì)象不再是簡(jiǎn)單的出行(物理移動(dòng))，還要考慮個(gè)人和家庭的各類(lèi)決策以及引起出行的原因等等，研究范圍得到了擴(kuò)展［13］。根據(jù)活動(dòng)理論和活動(dòng)計(jì)劃決策體系，個(gè)人社交網(wǎng)絡(luò)、情感支持以及社會(huì)陪伴等因素在活動(dòng)和出行計(jì)劃決策中都是很重要的因素，影響個(gè)人獨(dú)立參與或者在陪伴下出行活動(dòng)的選擇行為［14］。

基于活動(dòng)的出行行為分析方法依據(jù)交通行為學(xué)理論，把出行行為與活動(dòng)聯(lián)系在一起，從個(gè)體行為出發(fā)，將居民的各種出行以鏈的形式進(jìn)行跟蹤分析，描述和解釋日常的出行安排，既考慮影響短期出行需求變化的個(gè)人認(rèn)知因素，也考慮與長(zhǎng)時(shí)間范圍變化有關(guān)的其他社會(huì)需求變化、時(shí)空約束變化、主體社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位變化、技術(shù)和物質(zhì)環(huán)境的變化等有關(guān)因素，剖析交通出行的微觀機(jī)理，研究人們的出行行為特征和選擇特征，進(jìn)一步模擬了復(fù)雜行為過(guò)程。

2基于活動(dòng)的出行生成預(yù)測(cè)模型

2．1家庭類(lèi)型

人的屬性之一是社會(huì)性，而家庭是社會(huì)的組織單元，家庭與每個(gè)人的關(guān)系也最為密切，個(gè)人的經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)與家庭密不可分，交通行為同樣伴隨著家庭特征。家庭對(duì)個(gè)人活動(dòng)影響明顯，假如家庭有嬰兒，父母的活動(dòng)可能不會(huì)很自由;一般情況下認(rèn)為年輕夫婦家庭等已婚家庭的活動(dòng)類(lèi)型、次數(shù)相對(duì)較多。家庭成員之間存在相互影響，這種影響不僅改變活動(dòng)參與，同時(shí)改變交通出行，在生活方式相同的情況下，比如家長(zhǎng)中的一方下班后參與娛樂(lè)活動(dòng)，那么另一方參與娛樂(lè)活動(dòng)的可能性較大。除了家庭成員的職業(yè)之外，家庭生活方式也對(duì)活動(dòng)的需求和偏好產(chǎn)生影響，活動(dòng)決策一般由家庭的長(zhǎng)期生活、工作習(xí)慣決定，也可以由家庭臨時(shí)計(jì)劃等決定，比如家庭車(chē)輛的安排，由家庭分工以及任務(wù)分配決定的不同活動(dòng)共同構(gòu)成了相互關(guān)聯(lián)的家庭活動(dòng)需要。

家庭特征包括個(gè)體家庭特征和整體家庭特征。個(gè)體家庭特征比如家庭規(guī)模、家庭工作人數(shù)、家庭學(xué)齡前兒童數(shù)、家庭年收入、小汽車(chē)擁有等計(jì)數(shù)變量，以及單身與已婚家庭、年輕與老年夫婦家庭、受教育高低家庭等定性變量。整體的家庭特征如同統(tǒng)計(jì)學(xué)所展示的群體某種分布的規(guī)律。通常研究中考慮的核心家庭是指僅有父母和子女組成的家庭，在中國(guó)核心家庭占據(jù)了家庭類(lèi)型的絕大多數(shù)。

不同類(lèi)型家庭活動(dòng)出行模式存在差別，因此對(duì)出行生成量的貢獻(xiàn)不同。傳統(tǒng)以個(gè)人作為基本出行單位的出行生成模型分類(lèi)單位過(guò)小，而且家庭的影響無(wú)法顧及，以人均出行次數(shù)計(jì)算誤差很大，而且誤差不易控制。家庭的屬性相對(duì)固定，將家庭作為基本出行單元，包含家庭成員日?；顒?dòng)之間資源共享、任務(wù)分配、共同參與等一系列相互影響關(guān)系，對(duì)于交通出行生成預(yù)測(cè)精度的提高具有重要意義。

2．2活動(dòng)類(lèi)型

需求是生理、心理及社會(huì)要求在人腦中的反映，是行為發(fā)生的基本動(dòng)力。出行者在出行前第1步要做的是確認(rèn)自身是否有出行的需要，即活動(dòng)。通勤出行在城市居民出行中占很大的比例，因?yàn)樯鐣?huì)生產(chǎn)活動(dòng)是最主要的活動(dòng)。國(guó)外通常將活動(dòng)類(lèi)型分為生存型活動(dòng)、維持型活動(dòng)以及休閑活動(dòng)。這種分類(lèi)基于從某一固定地點(diǎn)(通常是家)出發(fā)，因?yàn)楦黝?lèi)活動(dòng)的出行鏈均包含返程回家出行，因此不再單獨(dú)劃分返程回家活動(dòng)。本文認(rèn)為活動(dòng)可以劃分為強(qiáng)制型活動(dòng)和非強(qiáng)制型活動(dòng)。即上班、上學(xué)等活動(dòng)彈性較小，歸結(jié)為強(qiáng)制型活動(dòng)，購(gòu)物、娛樂(lè)等活動(dòng)雖必要但不缺乏彈性，因此歸結(jié)為非強(qiáng)制型活動(dòng)。

2．3出行鏈類(lèi)型

出行生成是從土地利用到出行這一過(guò)程中的一種過(guò)渡產(chǎn)物，如用地建造住宅或商場(chǎng)等就會(huì)有出行生成，接著就會(huì)有出行行為的開(kāi)始。將家庭每個(gè)成員的日活動(dòng)出行作為一個(gè)出行鏈分析，則家庭整體的日常工作、學(xué)習(xí)和生活等的出行，可由每個(gè)成員的活動(dòng)出行鏈的組合得到。單個(gè)家庭成員基本出行連類(lèi)型如表1所示。

表1單個(gè)家庭成員基本出行鏈類(lèi)型

家庭整體活動(dòng)出行鏈類(lèi)型編號(hào)為1～15，分別表示出行鏈類(lèi)型A，B，C，D，A+B，A+C，A+D，B+C，……，A+B+C+D。由于選擇結(jié)果分類(lèi)太多，根據(jù)建模實(shí)際需要，將家庭整體活動(dòng)出行鏈選擇結(jié)果相應(yīng)地?fù)Q算成每個(gè)家庭出行總次數(shù)后再分類(lèi)。在基本出行鏈類(lèi)型中，hwh的長(zhǎng)度只能為2，hwhwh的長(zhǎng)度只能為4，而hwh+的長(zhǎng)度可以為3或3以上，hwhwh+的長(zhǎng)度可以為5或5以上。選擇結(jié)果分類(lèi)見(jiàn)表2。

表2選擇結(jié)果分類(lèi)表

2．4 MNL模型

MNL模型的一般式為:

式中: Pin為MNL的選擇概率; Vin為出行者n選擇方案i的效用函數(shù)確定部分; Vjn為出行者n選擇方案j的效用函數(shù)確定部分; Jn為選擇方案的數(shù)量; n為出行者。

令Xink為影響個(gè)體n選擇方案i的第k種因素，通常，效用函數(shù)最簡(jiǎn)單而且最常用的形式為Vin與Xink呈線(xiàn)性關(guān)系，其形式為

式中: K為影響選擇方案的因素總數(shù);θ為效用轉(zhuǎn)換參數(shù); An為選擇方案集合。

此時(shí)，Pin為:

式中Xinj為影響個(gè)體n選擇方案i的第j種因素。

在MNL模型的變形模型logistic中，有

式中: Pi為選擇方案i的概率; PI為指定參照類(lèi)的選擇方案概率;αi為第i種選擇方案的常數(shù)項(xiàng);βik為相應(yīng)的變量系數(shù); xik為選擇方案i的第k個(gè)變量。

由于∑Ii=1Pi=1，所以有

3模型應(yīng)用

在模型中將特性變量共分為活動(dòng)屬性變量、出行屬性變量和家庭屬性變量3大類(lèi)。具體情況見(jiàn)表3。

表3活動(dòng)出行鏈選擇變量

將選擇結(jié)果類(lèi)別以及影響變量代入式( 1)，指定參照類(lèi)，應(yīng)用SPSS軟件［15］標(biāo)定式( 1)的模型后，得到各選擇結(jié)果相應(yīng)影響變量系數(shù)，進(jìn)而得到效用函數(shù)。根據(jù)調(diào)查區(qū)域變量數(shù)據(jù)及式( 2)～( 3)計(jì)算得到家庭選擇概率。由于模型直接計(jì)算的結(jié)果是非集計(jì)的，因此對(duì)每種選擇結(jié)果的概率集計(jì)處理，比如求平均值得到區(qū)域家庭選擇結(jié)果平均概率。然后將獲得的每種選擇結(jié)果概率乘以區(qū)域家庭總數(shù)和每種選擇結(jié)果的平均出行次數(shù)即得到該區(qū)域出行生成量。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，當(dāng)選擇出行鏈1、2、3、4時(shí)，出行次數(shù)分別為3. 826、7. 079、10. 757、15. 176次。規(guī)劃區(qū)域共有家庭26 328戶(hù)，選擇結(jié)果概率集計(jì)處理后分別為0. 050、0. 431、0. 499、0. 020，得到規(guī)劃區(qū)域出行生成量為23. 467 8萬(wàn)人次。實(shí)際規(guī)劃區(qū)域總?cè)丝?3 986人，人均日出行次數(shù)為2. 3～3. 1次，區(qū)域出行生成量19. 316 8～26. 035 7萬(wàn)人次。很明顯，模型預(yù)測(cè)的規(guī)劃區(qū)域出行生成量為23. 467 8萬(wàn)人次在實(shí)際規(guī)劃范圍內(nèi)，表明模型預(yù)測(cè)結(jié)果是正確的。

4　結(jié)語(yǔ)

以家庭為出行單位，選取活動(dòng)、家庭以及出行3方面影響參數(shù)，合理劃分選擇結(jié)果，計(jì)算家庭選擇結(jié)果概率，進(jìn)而得到出行生成量。基于活動(dòng)的出行生成預(yù)測(cè)方法，從出行者的角度解釋活動(dòng)出行的產(chǎn)生，能夠滿(mǎn)足交通規(guī)劃面臨的細(xì)微、靈敏、動(dòng)態(tài)性的需求。

基于活動(dòng)的交通需求預(yù)測(cè)模型是國(guó)外正在研究的熱點(diǎn)，尚處于理論探討階段，實(shí)際使用的模型以及相關(guān)基礎(chǔ)理論的研究成果尚欠缺。基于活動(dòng)的方法在出行生成預(yù)測(cè)中不僅能夠模擬活動(dòng)出行鏈選擇行為，而且通過(guò)與離散選擇模型相結(jié)合能夠處理定量問(wèn)題。通常，定量結(jié)果的獲取需經(jīng)過(guò)集計(jì)處理，處理方法應(yīng)認(rèn)真研究。

參考文獻(xiàn):

［1］邵春福．交通規(guī)劃原理［M］．北京:中國(guó)鐵道出版社，2013．

［2］劉燦齊．現(xiàn)代交通規(guī)劃學(xué)［M］．北京:人民交通出版社，2001．

［3］潘海嘯．中國(guó)城市機(jī)動(dòng)性20年發(fā)展的回顧［J］．國(guó)外城市規(guī)劃，2005，20( 3) : 41－45．

［4］MANOJ Malayath，ASHISH Verma．Activity based travel demand models as a tool for evaluating sustainable transportation policies［J］．Research in Transportation Economics，2013( 38) : 45－66．

［5］MCNALL Y，MICHAEL G，RINDT Craig．The activity-based approach［M］．Kidington，the United Kingdom: Elsevier，2001．

［6］MARWA El-Sayed El-Bany，MOHAMED Maher Shahin，IBRAHIM Hassan Hashim，et al．Policy sensitive mode choice analysis of Port-Said City，Egypt［J］．Alexandria Engineering Journal，2014，53( 4) : 891－901．

［7］易漢文．出行預(yù)測(cè)方法從出行模型到行為模型的變革［J］．城市交通，2007，5( 1) : 72－79．

［8］AKSHAY V，JOAN L W．Preference endogeneity in discrete choice models［J］．Transportation Research Part B，2014( 64) : 90－105．

［9］HAGERSTRAND T．What about people in regional science［C］．Paper of the Regional Science Association，1970，24: 7－21．

［10］KITAMURAR Chenc．Micro-simulation of daily activity-travel patterns for travel demand forecasting［J］．Transportation，2000，27( 1) : 25－51．

［11］GORAN Jovicic．Activity based travel demand model: a literature study［R］．Danmark: Danish Transport Research Institute，2001．

［12］XIAO J D，MOSHE E B，JOHN L B，et al．Moving from trip-based to activity-based measures of accessibility［J］．Transportation Research Part A，2006( 40) : 163－180．

［13］ELAHEH K，HARRY T．Incorporating traveler response to pricing policies in comprehensive activity-based models of transport demand: literature review and conceptualisation［J］．Procedia Social and Behavioral Sciences，2011( 20) : 594－603．

［14］LIN Tao，WANG Donggen．Social networks and joint/solo activity-travel behavior［J］．Transportation Research Part A，2014( 68) : 18－31．

［15］黃潤(rùn)龍．?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析: SPSS原理及應(yīng)用［M］．北京:高等教育出版社，2010．

(責(zé)任編輯:楊秀紅)

Study on Method of Trip Generation Forecast Based on Activity

FENG Mingbing1，LI Kangqi1，ZHENG Zhentong2
( 1．Transportation＆Traffic School，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China;
2．School of Civil Engineering＆Architecture，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China)

Abstract:The base of solving traffic problems is the trip generation forecast，which is based on the activitybased approach in four-step methods．Taking household as travel unit，this paper analyzes the types of travel chains of household members and household units and establishes a trip generation forecast model．The paper establishes the MNL model of household activity travel chain selection based on the model parameters，which are divided into household nature，activity types and travel features，and then inspects logistic functions by means of SPSS．It shows that the activity-based approach of trip generation forecast can be used in practical application of the four-step methods．

Key words:traffic planning; trip generation forecast; activity-based approach; travel demand management

作者簡(jiǎn)介:馮明兵( 1989—)，男，河南光山人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榻煌ㄟ\(yùn)輸規(guī)劃與管理．

收稿日期:2015－04－10

DOI:10．3969/j．issn．1672－0032．2015．02．007

文章編號(hào):1672－0032( 2015) 02－0036－05

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

中圖分類(lèi)號(hào):U491