交通出行選擇行為理論與模型應(yīng)用分析

趙凱華

（北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044）

交通出行選擇行為理論與模型應(yīng)用分析

趙凱華

（北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044）

從交通出行選擇行為理論與模型的發(fā)展歷程和理論淵源出發(fā)，闡述隨機(jī)效用理論、期望效用理論、累積前景理論、后悔理論及非/半補(bǔ)償模型的基本原理和應(yīng)用現(xiàn)狀，并對(duì)其在決策準(zhǔn)則、決策情景、決策者假設(shè)和決策策略等方面比較分析，指出在應(yīng)用中存在的問題和適用性?；谛в米畲蠡哪Ｐ驮趯?shí)踐中應(yīng)用廣泛，但其理性人假設(shè)和補(bǔ)償形式受到質(zhì)疑，其替代模型在描述和預(yù)測出行選擇行為上有更大潛力，但需進(jìn)行有效性驗(yàn)證。與貝葉斯學(xué)習(xí)、博弈論等結(jié)合描述出行選擇的動(dòng)態(tài)過程、從出行產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)理和決策心理出發(fā)構(gòu)建出行選擇行為模型及大數(shù)據(jù)環(huán)境下的交通出行行為研究將是今后研究的方向。

交通出行；隨機(jī)效用理論；期望效用理論；前景理論；后悔理論；半補(bǔ)償模型；大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)導(dǎo)向

0 引言

出行選擇行為研究是交通問題研究和實(shí)踐的基礎(chǔ)，無論是交通規(guī)劃、日常交通管理，還是制定交通需求管理政策，都需要對(duì)出行者的出行選擇行為和決策方式進(jìn)行深入分析和研究，依此建立合理的出行選擇行為模型，對(duì)出行選擇行為進(jìn)而對(duì)交通需求做出正確的描述與預(yù)測。交通出行選擇行為包括：出行目的地選擇、出發(fā)時(shí)間選擇、出行方式選擇、出行路徑選擇等。在出行過程中，出行活動(dòng)特征屬性、備選方案屬性、出行者社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和行為決策方式會(huì)對(duì)出行選擇行為產(chǎn)生影響。出行選擇通常涉及多個(gè)備選方案、方案有多種屬性、方案各屬性在不同狀態(tài)下結(jié)果不同，是一個(gè)需從多維度考慮的復(fù)雜問題。

出行選擇行為可看作一種經(jīng)濟(jì)行為，可借鑒離散選擇行為（計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)）、個(gè)體決策行為（行為經(jīng)濟(jì)學(xué)）、消費(fèi)者購買決策行為（消費(fèi)者行為學(xué)）和判斷與決策（心理學(xué)）的理論和模型進(jìn)行研究。用于出行選擇行為研究的理論和模型主要包括：隨機(jī)效用理論、期望效用理論、前景理論、后悔理論及非/半補(bǔ)償模型。

1 出行選擇行為理論和模型基本原理及應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 隨機(jī)效用理論

隨機(jī)效用最大化（Random Utility Maximization，RUM）模型（交通運(yùn)輸領(lǐng)域有時(shí)稱為離散選擇模型或非集計(jì)行為模型）是一種概率模型，選擇結(jié)果用每種方案的被選概率表達(dá)，RUM模型在交通運(yùn)輸領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。這類模型假設(shè)決策者能夠做出效用最大化選擇，同時(shí)也考慮決策者有限的認(rèn)知能力，對(duì)效用的感知存在隨機(jī)誤差。

效用可分解為2部分：可觀測部分（稱固定項(xiàng)）和不可觀測部分（稱隨機(jī)項(xiàng)，包含難以觀測到的效用和觀測誤差）。不同的隨機(jī)項(xiàng)分布假設(shè)推導(dǎo)出不同的模型形式，常用的有Probit、MNL（Multinomial Logit）、CL（Conditional Logit）、NL（Nested Logit）和 ML（Mixed Logit）。

RUM模型因其理論成熟、應(yīng)用簡便，在各類出行選擇問題上都有較多應(yīng)用，但需根據(jù)問題的具體特點(diǎn)采用適當(dāng)?shù)哪Ｐ托问健?/p>

（1）出發(fā)時(shí)間選項(xiàng)間存在相關(guān)的不可觀測因素，不能滿足Logit模型要求的IIA（Independence from Irrelevant Alternatives）特性，用Logit模型描述出發(fā)時(shí)間選擇問題會(huì)造成偏差，研究者采用其他形式RUM模型。例如：Wen等[1]建立了基于CCNL（Continuous Cross-Nested Logit）的出發(fā)時(shí)間選擇模型，利用RUM易于處理的優(yōu)勢，并認(rèn)識(shí)到時(shí)間的連續(xù)性；Ben-Elia等[2]將ML模型應(yīng)用在出發(fā)時(shí)間選擇中。

（2）目的地選擇在模型構(gòu)建上以MNL和NL為主。例如：Kikuchi等[3]應(yīng)用MCMC算法仿真估計(jì)基于MNL模型的目的地選擇模型；Wu等[4]應(yīng)用NL模型建立旅客出游目的地選擇模型。目的地選擇模型最大的困難是選擇枝過多，選擇枝采用隨機(jī)抽樣或分層抽樣的方法產(chǎn)生。蔡昌俊[5-8]等建立城市軌道交通D站選擇的MNL模型，利用代表個(gè)人法將AFC采集的集計(jì)OD數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為非集計(jì)數(shù)據(jù)，基于WESML方法對(duì)模型進(jìn)行標(biāo)定。

（3）出行方式和路徑選擇是典型的離散選擇，各類RUM模型都有應(yīng)用。例如：Raquel[9]基于RP和SP調(diào)查數(shù)據(jù)建立非集計(jì)模型，分析市郊運(yùn)輸通道內(nèi)旅客出行方式選擇行為；Wen[10]應(yīng)用隱類NL模型分析高鐵通道內(nèi)的出行方式選擇行為；Si等[11]應(yīng)用Logit模型對(duì)城市軌道交通OD間的客流進(jìn)行分配。

1.2 期望效用理論

期望效用理論（Expected Utility Theory，EUT）是一種風(fēng)險(xiǎn)決策條件下（各備選方案將發(fā)生的結(jié)果不確定，但其概率可根據(jù)過去的信息或經(jīng)驗(yàn)做主觀估計(jì)）的規(guī)范化行為理論，即不是要描述人們的實(shí)際行為，而是要解釋在滿足一定理性決策條件下人們將如何表現(xiàn)自己的行為。EUT為理性決策提供一套明確的基本假設(shè)（或公理）：有序性（分為完備性和傳遞性）、連續(xù)性、獨(dú)立性?；谶@4個(gè)公理，EUT認(rèn)為決策者是效用最大化者，即選擇期望效用最大的方案。

備選方案的效用Ui由式（1）給出，它是所有方案可能結(jié)果的效用總和。

Savage[12]在EUT的公理體系基礎(chǔ)上，由直覺的偏好關(guān)系推導(dǎo)出概率測度（主觀概率），從而得到一個(gè)由效用和主觀概率來線性規(guī)范人們行為選擇的主觀期望效用理論（SEU）。

RUM和EUT的決策準(zhǔn)則都是效用最大化，但RUM模型通常不考慮選擇方案結(jié)果客觀上的不確定性，而EUT是一種風(fēng)險(xiǎn)決策理論。在交通出行選擇行為研究中，一般不直接應(yīng)用EUT，而是將其作為non-EUT理論的參照理論。

1.3 （累積）前景理論

前景理論（Prospect Theory，PT）是心理學(xué)及行為科學(xué)的研究成果，是描述性行為理論，描述了風(fēng)險(xiǎn)決策條件下有限理性人的實(shí)際行為。PT假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)決策過程分為編輯和評(píng)價(jià)2個(gè)階段。在編輯階段，決策者根據(jù)“參考點(diǎn)”判斷備選方案的可能結(jié)果是“損失”還是“收益”；在評(píng)價(jià)階段，決策者依賴價(jià)值函數(shù)和權(quán)重函數(shù)對(duì)各方案進(jìn)行比較，根據(jù)前景值V最大化原則做出選擇。

式中：w（p）為權(quán)重函數(shù)（主觀概率）；v（x）為價(jià)值函數(shù)；x0為參考點(diǎn)；λ反映損失厭惡程度；α和β分別為收益和損失的邊際遞減敏感度。價(jià)值函數(shù)是經(jīng)驗(yàn)型的，α=β=0.88，λ=2.25，即大多數(shù)人在面臨收益時(shí)是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避、在面臨損失時(shí)是風(fēng)險(xiǎn)追求、對(duì)損失比對(duì)收益更敏感；γ和δ分別為收益和損失時(shí)權(quán)重函數(shù)的曲率，描述主觀概率函數(shù)的變形，二者估計(jì)值為γ=0.61、δ=0.69，反映出人們通常高估小概率、低估大概率。

累積前景理論（Cumulative Prospect Theory，CPT）是Tversky等[13]對(duì)PT的改進(jìn)，修正了PT的權(quán)重函數(shù)（CPT稱為累積權(quán)重函數(shù)π（p）），考慮了方案各可能結(jié)果發(fā)生概率的排序依賴，避免與一階隨機(jī)占優(yōu)的矛盾。

（C）PT在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域應(yīng)用較多，在出行選擇行為建模中的應(yīng)用開始于近十幾年，主要關(guān)注點(diǎn)在于：

（1）（C）PT描述出行選擇行為的適用性。Katsikopoulos等[14]在路徑選擇實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，根據(jù)出行時(shí)間參照值，出行者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度也出現(xiàn)“風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避”和“風(fēng)險(xiǎn)追求”的轉(zhuǎn)變；Avineri等[15]設(shè)計(jì)了路徑選擇實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了出行者的實(shí)際選擇行為與EUT相背離，而與CPT相一致。Ramos等[16]在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上對(duì)比了EUT和PT在描述路徑選擇行為上的潛力，結(jié)果顯示當(dāng)有信息提供時(shí)PT表現(xiàn)更好。

（2）參考點(diǎn)設(shè)置。Jou等[17]假定2個(gè)參考點(diǎn)——最早可接受到達(dá)時(shí)間和工作開始時(shí)間。Avineri等[18]認(rèn)為參考點(diǎn)是出行者對(duì)交通系統(tǒng)不確定性的感知，可設(shè)置為出行時(shí)間的均值；Schul等[19]通過重復(fù)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，出行者會(huì)依據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)持續(xù)更新參考點(diǎn)；Avineri[20]在出行路徑選擇建模中提出模糊參考點(diǎn)的概念。

（3）出行者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度（模型參數(shù)）及參考點(diǎn)設(shè)置的異質(zhì)性。Xu等[21]認(rèn)為CPT模型中的原始參數(shù)未必適合出行選擇行為的描述，根據(jù)SP調(diào)查結(jié)果，估計(jì)了一組價(jià)值函數(shù)參數(shù)，但指出其并非適 用所有路徑選擇行為的一般性參數(shù)。Ramos等[16]根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，在每位出行者采用各自參考點(diǎn)時(shí)對(duì)路徑選擇行為進(jìn)行預(yù)測，與采用統(tǒng)一參考點(diǎn)相比預(yù)測結(jié)果有一定程度提高，表明考慮不同出行者參考點(diǎn)異質(zhì)性的必要性。Zhou等[22]將出行者分類，根據(jù)不同類型出行者的不同風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，對(duì)參數(shù)分類進(jìn)行估計(jì)，認(rèn)為忽視出行者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的異質(zhì)性會(huì)導(dǎo)致無效的預(yù)測。

雖然（C）PT作為風(fēng)險(xiǎn)決策條件下的主要替代理論在交通出行選擇行為研究中應(yīng)用較多，但其適用性也受到了一些質(zhì)疑，主要體現(xiàn)在：（C）PT假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)條件下的決策基于客觀概率，而在交通出行環(huán)境中，出行者不知道這些概率，即使提供出行信息，出行者對(duì)其也并非完全依賴；交通行為中的參考點(diǎn)非常不明顯，損失規(guī)避在出行選擇等日常行為中是否也起顯著作用并無明確證據(jù)；出行者的參考點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度參數(shù)存在異質(zhì)性，不同群體這些參數(shù)不同；出行選擇通常是重復(fù)的日常決策，而（C）PT主要只涉及一次決策，不能考慮出行者對(duì)決策結(jié)果的學(xué)習(xí)和行為調(diào)整。

1.4 后悔理論

后悔理論（Regret Theory，RT）認(rèn)為決策者是有限理性的，決策行為受到后悔或欣喜情緒的影響。選擇某方案產(chǎn)生的后悔不僅與自身屬性相關(guān)，也與備選集中的其他方案相關(guān)，方案在不同備選集中的后悔不同，因此不同備選集中的方案間的后悔大小順序可能不同，因此RT在傳遞性上與EUT不同。RT最初作為風(fēng)險(xiǎn)條件下逐對(duì)選擇理論發(fā)展起來，經(jīng)過近些年的發(fā)展，形成期望后悔最小化模型（Expected Regret Minimization，ERM）和隨機(jī)后悔最小化模型（Random Regret Minimization，RRM），可分別用于風(fēng)險(xiǎn)和確定型決策，適合多項(xiàng)選擇集和多屬性的選擇決策。

在出行選擇行為方面，Chorus[23-25]等在后悔函數(shù)中加入誤差項(xiàng)，提出RRM模型，將其應(yīng)用于購物目的地選擇、出行方式、車輛燃油類型選擇等方面的研究，并對(duì)RRM和RUM進(jìn)行比較。欒琨[26-27]等應(yīng)用RRM研究了出行方式和出行路徑選擇行為。

近些年才在出行選擇中引入RT，主要是對(duì)RRM模型的應(yīng)用。RRM中方案的后悔不僅與自身屬性有關(guān)，還取決于其他方案屬性大小，而RUM中方案的效用僅與自身屬性有關(guān)，理論上RRM似乎比RUM更能刻畫出行者的選擇心理及行為，但仍需更多的數(shù)據(jù)驗(yàn)證。此外，RRM模型還能克服RUM模型的IIA特性。

1.5 非/半補(bǔ)償模型

基于效用最大化的規(guī)范性決策模型已在交通出行選擇中廣泛應(yīng)用，假設(shè)決策者補(bǔ)償性地利用所有信息（在對(duì)備選方案進(jìn)行選擇時(shí)，允許方案某一屬性的不良表現(xiàn)可由其他屬性的優(yōu)秀表現(xiàn)補(bǔ)償），采用效用最大化框架。

RUM背后的微觀經(jīng)濟(jì)假設(shè)是個(gè)體的補(bǔ)償型策略，受到一些研究者的質(zhì)疑，他們認(rèn)為非補(bǔ)償策略（不允許屬性間好壞相抵，一個(gè)屬性差的表現(xiàn)通常導(dǎo)致該方案被拋棄）可能更符合實(shí)際。這些非補(bǔ)償策略通常會(huì)為方案各屬性指定切除點(diǎn)（或閾值），高于或低于閾值的方案會(huì)被排除。

研究發(fā)現(xiàn)用非補(bǔ)償策略減少選項(xiàng)數(shù)量，用補(bǔ)償策略評(píng)估剩余選項(xiàng)的證據(jù)。Ben-Akiva等[28]提出松弛補(bǔ)償假設(shè)的2階段半補(bǔ)償模型，顯式地對(duì)選擇集生成過程建模：首先對(duì)每個(gè)個(gè)體生成一個(gè)可行選擇集，然后應(yīng)用補(bǔ)償模型計(jì)算選擇集中每個(gè)選項(xiàng)的被選概率。

研究發(fā)現(xiàn)，雖然決策者事先指定了切除點(diǎn)，但在決策時(shí)常常違背。對(duì)切除點(diǎn)的違反可能不是導(dǎo)致方案被剔除，而是在效用中加入一個(gè)懲罰。Swait[29]對(duì)傳統(tǒng)補(bǔ)償型效用最大化框架進(jìn)行擴(kuò)展，建立考慮屬性切除點(diǎn)的半補(bǔ)償選擇模型，包含屬性和價(jià)格取值的約束，定義一套屬性和價(jià)格的上下限（或切除點(diǎn)），在效用函數(shù)中對(duì)切除點(diǎn)違反加入線性懲罰項(xiàng)。

在交通選擇行為相關(guān)研究中，Cantillo等[30]將2階段半補(bǔ)償模型應(yīng)用于出行方式選擇；Mart í nez等[31]建立約束MNL模型，即帶懲罰項(xiàng)的半補(bǔ)償模型，表示此模型可應(yīng)用于交通需求和供給選擇。

對(duì)非補(bǔ)償和半補(bǔ)償模型的研究出現(xiàn)較早，但其在出行選擇上的應(yīng)用并不多，主要是因?yàn)槠淠Ｐ洼^復(fù)雜，切除點(diǎn)不易確定，但其確實(shí)更能描述確定條件下實(shí)際的出行選擇過程，需要進(jìn)一步對(duì)其研究，結(jié)合有關(guān)智能算法，使其能夠更加有效地應(yīng)用于出行選擇行為研究中。

2 出行選擇行為理論和模型對(duì)比分析

2.1 理論對(duì)比

出行選擇行為理論、模型分類及特性見表1。

（1）出行選擇行為發(fā)生的決策情景有確定型（備選方案結(jié)果只有1種）和風(fēng)險(xiǎn)型（備選方案結(jié)果有2種以上，各結(jié)果發(fā)生的概率可以估計(jì)）。在確定情景下，適用的模型有RUM、RRM、非/半補(bǔ)償模型；在風(fēng)險(xiǎn)情景下，適用的模型有EUT、（C）PT、ERM。

表1 出行選擇行為理論、模型分類及特性

（2）對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)決策，EUT是基于決策者理性假設(shè)的規(guī)范性決策理論，指導(dǎo)人們應(yīng)如何作出理性決策，在解釋和預(yù)測 決策行為時(shí)會(huì)產(chǎn)生一些悖論。（C）PT和RT是基于決策者有限理性假設(shè)的描述性決策理論，描述人們的實(shí)際行為，可用來預(yù)測決策行為。EUT有一套理性決策的公理體系，（C）PT和RT是對(duì)EUT公理的松弛，前者是獨(dú)立性，后者是傳遞性。

（3）風(fēng)險(xiǎn)決策理論中出行者對(duì)備選方案的結(jié)果不能確定（客觀上也不確定）；而RUM和RRM是概率選擇模型，其中的不確定性（客觀上是確定的）源于出行者的錯(cuò)誤知覺，因出行者的認(rèn)知能力有限而不能精確確定備選方案效用，存在一定誤差。

（4）不管是RUM還是EUT、（C）PT，模型中都保持了加權(quán)求和的形式，都采用了補(bǔ)償式?jīng)Q策策略。而RT模型中，由于備選方案的后悔函數(shù)不僅與自身屬性有關(guān)，也與其他方案屬性有關(guān)，因此是一個(gè)半補(bǔ)償決策過程。

（5）RUM模型是在出行選擇集確定、效用最大化的假設(shè)上提出的，而實(shí)際上出行者未必搜索所有方案，會(huì)在權(quán)衡決策收益和決策成本后選擇滿意方案，半補(bǔ)償模型主要是對(duì)RUM模型完全補(bǔ)償策略的修正。

2.2 應(yīng)用對(duì)比

（1）傳統(tǒng)交通出行選擇行為模型大多基于效用理論展開。以備選方案的出行時(shí)間、出行費(fèi)用、擁擠度等屬性期望值或確定值構(gòu)建阻抗或效用函數(shù)，出行者依阻抗最小或效用最大原則做出選擇。這種模型用補(bǔ)償策略得到方案評(píng)價(jià)尺度過于單一，且沒有考慮出行者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的轉(zhuǎn)變，有時(shí)未必能夠反映真實(shí)的出行選擇行為。不過有些研究者發(fā)現(xiàn)：當(dāng)選擇方案數(shù)量不多時(shí)，補(bǔ)償型效用理論模型確實(shí)能夠較真實(shí)地反映出行者的選擇過程；當(dāng)決策情景是確定型或不確定條件下人們沒有出行信息時(shí)，效用理論模型對(duì)出行行為的預(yù)測比non-EUT模型表現(xiàn)好。

（2）風(fēng)險(xiǎn)條件下的出行選擇行為，尤其是出行方式和出行路徑選擇，適用（C）PT，但其他出行選擇行為是否適用還缺少足夠證據(jù)。而且當(dāng)前研究考慮的備選方案屬性多基于行程時(shí)間，若考慮其他屬性（如費(fèi)用、舒適性等），也是先將其按補(bǔ)償原則求出綜合阻抗，將確定和不確定屬性轉(zhuǎn)化統(tǒng)一后是否適用（C）PT有待研究，同時(shí)這種情況下的參考點(diǎn)很難確定。另外，（C）PT的應(yīng)用需要給定備選方案各結(jié)果的發(fā)生概率，對(duì)于沒有這種出行信息提供的場景，出行者很難按照（C）PT描述的決策過程行事。

（3）RT是另一種non-EUT理論，雖然源于風(fēng)險(xiǎn)條件下的決策問題，但應(yīng)用較多的是RRM模型，是RT的一種擴(kuò)展，用于確定型決策，適合多項(xiàng)選擇集和多屬性的選擇決策。當(dāng)備選方案可對(duì)比屬性較多且提供各屬性值信息時(shí)，出行者能對(duì)更多的屬性進(jìn)行有效對(duì)比，RRM會(huì)比RUM更有優(yōu)勢。

（4）當(dāng)出行選擇的備選方案集確定且數(shù)量較少時(shí)，適用補(bǔ)償模型；數(shù)量較多時(shí)，出行者會(huì)先用非補(bǔ)償策略篩選出選擇集，再用補(bǔ)償原則評(píng)估選擇集中的方案。但如果備選方案數(shù)量很大，選擇集的形成過程就不夠高效，如在空間選擇的案例中（如出行目的地和位置選擇）。Swait提出的一步式半補(bǔ)償模型省去選擇集的生成過程，但其效用函數(shù)在切除點(diǎn)處不可微，這給計(jì)算過程造成困難。

（5）RUM和RRM模型形式簡單，參數(shù)易估計(jì)；（C）PT至少要5個(gè)模型參數(shù)，還有1個(gè)參考點(diǎn)，且在出行行為中，參考點(diǎn)的確定也沒有統(tǒng)一規(guī)則；半補(bǔ)償模型存在切除點(diǎn)不易確定的問題。

3 結(jié)論與展望

綜上所述，以效用最大化理論為基礎(chǔ)的EUT和RUM模型在出行選擇行為分析上有著廣泛應(yīng)用，但其理性人假設(shè)和補(bǔ)償型的模型形式受到心理學(xué)、行為科學(xué)和交通領(lǐng)域研究者的質(zhì)疑，出現(xiàn)了一些替代理論和模型，如（C）PT、RT、半補(bǔ)償模型。PT和RT在理論上描述出行行為很有潛力，但用于出行行為建模的研究還剛起步，其有效性有待驗(yàn)證；出行信息供給不足時(shí)，出行者的選擇行為未必能夠被其捕獲。半補(bǔ)償模型雖能更為真實(shí)地描述出行選擇行為過程，但由于其模型標(biāo)定復(fù)雜、切除點(diǎn)難確定，實(shí)際應(yīng)用中也受到限制。隨著數(shù)據(jù)采集手段的進(jìn)步及出行信息提供量的加大，這些非效用最大化模型對(duì)出行選擇行為的描述和預(yù)測會(huì)更有效，其應(yīng)用價(jià)值更大。實(shí)際應(yīng)用中需根據(jù)問題的具體特點(diǎn)和模型特性進(jìn)行比選，確定適當(dāng)模型。

基于介紹的基礎(chǔ)理論和模型，在具體研究中還可從以下3方面考慮，將不同領(lǐng)域的理論和方法相結(jié)合，以更客觀、精確地描述和預(yù)測出行選擇行為。

（1）出行選擇也是一個(gè)動(dòng)態(tài)、重復(fù)的行為過程，出行者會(huì)根據(jù)交通管理者提供的或自己搜索到的出行信息，以及每次的出行體驗(yàn)，在途或逐日調(diào)整自己的選擇行為，這需要將出行選擇理論與貝葉斯學(xué)習(xí)、博弈論、計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)等相結(jié)合，以真實(shí)描述和預(yù)測出行者的選擇行為。

（2）傳統(tǒng)出行選擇行為模型中，通常僅考慮客觀、可測量的出行方案屬性和出行者經(jīng)濟(jì)社會(huì)屬性，未考慮出行者態(tài)度、認(rèn)知等主觀因素對(duì)決策過程的影響，單純追求行為結(jié)果，而對(duì)行為的內(nèi)在機(jī)理研究較少。從出行產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)理和決策心理過程出發(fā)，考慮影響出行選擇的心理因素潛變量和其他顯性變量，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程或計(jì)劃行為理論等深入理解和研究出行行為，構(gòu)建潛變量和顯變量的整合模型，提高傳統(tǒng)出行選擇模型的解釋能力和精度，也是今后研究的一個(gè)方向。

（3）隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)和物聯(lián)網(wǎng)能夠提供大量交通出行數(shù)據(jù)（如IC卡數(shù)據(jù)、手機(jī)GPS數(shù)據(jù)、汽車導(dǎo)航數(shù)據(jù)等），大數(shù)據(jù)環(huán)境下的交通出行行為研究將成為該領(lǐng)域發(fā)展的前沿?zé)狳c(diǎn)，以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的出行選擇行為建模將是一個(gè)重要命題。

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責(zé)任編輯 高紅義

Traveling Habits and Preference Theories and Model Application

ZHAO Kaihua（Beijing Jiaotong University，School of Traff c and Transportation，Beijing 100044，China）

The origins and development of travelling habits and preference theories and model are presented; random utility theory, expected utility theory, prospect theory, regret theory and the principle and current application of non/semi-compensation model are elaborated, which are compared in terms of decision principle, decision scenario, decision-maker assumption and decision strategy, etc. and the problems in application and adaptability are clarified. The models based on utility maximization are currently widely used, while their rational man supposition and the type of compensation are questioned. Its substitute models have more potential in description and forecast of travelling habits and behaviors, while they need to be more effectively validated. Bayesian Learning, game theory and other theories are adopted to describe the dynamic process of travelling. Establishing the travelling habits forecast model from the aspect of deep factor driving the traveling and the decision-making psychology and studying the travelling habits and behaviors based on big data would be the future trend.

travelling preference pattern；random utility theory；expected utility theory；prospect theory；regret theory；semi-compensation model；big data；data-oriented

U29-3

A

1001-683X（2017）02-0055-07

10.19549/j.issn.1001-683x.2017.02.055

2016-11-02

軌道交通控制與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主課題（RCS2016ZT008）

趙凱華（1985—），女，博士研究生。E-mail：09114203@bjtu.edu.cn