基于交通出行行為的鄭焦城際公交客流預(yù)測(cè)

豐曉艷，張亞偉

(1. 北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044； 2. 河南理工大學(xué)能源學(xué)院，河南 焦作 454003)

隨著城市群的出現(xiàn)，城際公交作為一種重要的出行方式應(yīng)運(yùn)而生，憑借其自身靈活性、便捷性的特點(diǎn)，在城際客運(yùn)中發(fā)揮著重要作用。然而，城鐵等交通方式的開(kāi)通使城際公交組織規(guī)劃不合理的地方凸顯出來(lái)，導(dǎo)致城際乘客出行行為方式受到影響，城際公交客流量大幅下降。因此，城際公交客流的研究與預(yù)測(cè)對(duì)提高城際公交的運(yùn)營(yíng)管理水平具有必要性。

目前，城際客流預(yù)測(cè)方法研究主要集中在軌道交通領(lǐng)域，毛敏等[1]用客流分配組合模型對(duì)廣州至珠海城際快速軌道交通進(jìn)行了客流預(yù)測(cè)。王慧晶等[2]針對(duì)城市群城際軌道交通特點(diǎn)，采用修正重力模型進(jìn)行客流分布預(yù)測(cè)，以 logit 模型為基礎(chǔ)，研究交通方式劃分與交通分配聯(lián)合模型的競(jìng)爭(zhēng)分配方法。馮冰玉[3]選取新建蘭州至中川城際鐵路為研究對(duì)象，提出了灰色理論與智能算法相結(jié)合的新的組合預(yù)測(cè)研究方法對(duì)客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。對(duì)城際公交的研究主要集中在線網(wǎng)布設(shè)[4]、運(yùn)營(yíng)機(jī)制[5]以及一體化發(fā)展研究[6]等方面，對(duì)城際公交客流預(yù)測(cè)研究較少。但是城際公交是城際間客運(yùn)的一種不可或缺的重要方式，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有至關(guān)重要的作用，對(duì)城際公交進(jìn)行客流預(yù)測(cè)能為其運(yùn)營(yíng)管理和組織優(yōu)化提供理論依據(jù)。因此，本文選取鄭焦城際公交進(jìn)行實(shí)地調(diào)查研究，運(yùn)用灰色模型對(duì)其公交客流進(jìn)行預(yù)測(cè)，為鄭焦城際公交的組織優(yōu)化提供了理論支持。

1 城際乘客出行行為分析

1.1 城際乘客的出行本質(zhì)及過(guò)程

城際乘客出行的定義為：城際間乘客帶著某種出行目的，采用某種交通方式，通過(guò)城際交通線路，從城市群中的一個(gè)城市移動(dòng)到另一城市的過(guò)程[7]。

城際出行過(guò)程分為三階段：城市A市內(nèi)出行；城市A與B之間出行；城市B市內(nèi)出行。

1.2 城際乘客出行需求及心理

出行者的出行需求能夠激發(fā)出行動(dòng)機(jī)，出行動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)出行行為的產(chǎn)生，最后完成出行目標(biāo)結(jié)束整個(gè)出行過(guò)程[8]。因此，出行行為產(chǎn)生的最初動(dòng)力是出行需求，直接動(dòng)力是出行動(dòng)機(jī)，三者關(guān)系如圖1所示。

圖1 出行需求、動(dòng)機(jī)及行為關(guān)系圖Fig.1 Relationship diagram of travel demand, motivation and behavior

廣義上，城際乘客出行心理是指整個(gè)出行過(guò)程中的心理活動(dòng)。乘客的出行心理主要包括共性心理和個(gè)性心理兩方面[9]，圖2是這兩方面的主要內(nèi)容。

圖2 城際乘客出行選擇的心理Fig.2 The travel choice psychology of intercity passengers

2 鄭焦城際公交乘客出行特征的調(diào)查與分析

2.1 鄭焦城際公交發(fā)展歷程及趨勢(shì)分析

2010年1月2日，鄭焦城際公交雙向開(kāi)通，開(kāi)通后運(yùn)營(yíng)狀況良好，每天乘坐城際公交的人數(shù)約為準(zhǔn)載人數(shù)的2～3倍，大家稱其為“城擠公交”。然而，2015年6月26日鄭焦城鐵的開(kāi)通給鄭焦城際公交帶來(lái)巨大沖擊，鄭焦城際公交客流量遠(yuǎn)不如從前。鄭焦城際公交積極調(diào)整自己的運(yùn)營(yíng)策略來(lái)吸引客流，比如：

(1)保持在票價(jià)和發(fā)車密度上的優(yōu)勢(shì)；

(2)推出個(gè)性化服務(wù)，如預(yù)約包車、預(yù)約旅游班車等特殊服務(wù)。

通過(guò)一些調(diào)整，鄭焦城際公交客流量有所回升，但仍比之前有較大下降。若鄭焦城際公交在接下來(lái)的時(shí)間里安于現(xiàn)狀，不能推出積極有效的激勵(lì)措施，客流量走勢(shì)將不容樂(lè)觀。因此，本文將首先對(duì)鄭焦城際公交乘客的出行行為進(jìn)行調(diào)查分析，得到乘客的出行特征及需求意向，然后在此基礎(chǔ)上為客流預(yù)測(cè)尋求科學(xué)的方法，為鄭焦城際公交的組織優(yōu)化提供參考依據(jù)。

2.2 鄭焦城際公交乘客的出行調(diào)查

本次調(diào)查采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法，在車站以及跟車發(fā)放回收問(wèn)卷，調(diào)查時(shí)間為2016年4月15日、17日、18日和20日4天。

由公式：N=Z2σ2/E2[10]計(jì)算得到合適的樣本量為474份，本次調(diào)查共發(fā)放問(wèn)卷550份，回收541份，經(jīng)過(guò)分析判斷，得到有效樣本486份，大于474，樣本量充足。

2.3 鄭焦城際公交乘客的出行特征

2.3.1 出行信息特征

通過(guò)表1，對(duì)乘客的性別、年齡、職業(yè)及月收入進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)出行群體的男女比例較平均，以中青年、中低收入為主，職業(yè)主要為學(xué)生、工人農(nóng)民、個(gè)體和企業(yè)人員。由圖3發(fā)現(xiàn)出行目的多元化，主要為探親、上學(xué)、旅行和公務(wù)。由表2發(fā)現(xiàn)多次出行占的比重較大，?？捅容^多。

表1 乘客特征統(tǒng)計(jì)表Table 1 Statistical table of passenger characteristics

圖3 出行目的統(tǒng)計(jì)圖Fig.3 Statistical figure of travel purpose

表2 不同出行次數(shù)百分比Table 2 Percentage of different travel times

2.3.2 時(shí)空分布特征

對(duì)乘客的乘車時(shí)段進(jìn)行分析(圖4)，發(fā)現(xiàn)鄭焦城際公交早晚高峰明顯，早高峰為8:00—10:00左右，晚高峰為14:00—16:00左右；跟車調(diào)查時(shí)發(fā)現(xiàn)焦作客運(yùn)總站、武陟、詹店、三全學(xué)院、黃河橋北到鄭州新北站的時(shí)間大概為130、70、45、30、25 min。結(jié)合表3可知鄭焦城際公交的主要上下車站點(diǎn)為焦作客運(yùn)總站、武陟、詹店、三全學(xué)院、黃河橋北和鄭州新北站。

圖4 乘車時(shí)段統(tǒng)計(jì)圖Fig.4 Statistics of travel time interval

表3 不同乘車時(shí)間百分比Table 3 Percentage of different journey time

2.3.3 褒貶特征

由表4發(fā)現(xiàn)，乘客對(duì)鄭焦城際公交滿意的地方主要為乘車及換乘方便、可以直達(dá)以及票價(jià)便宜。由圖5發(fā)現(xiàn)其不滿意的地方為乘車時(shí)間長(zhǎng)、準(zhǔn)時(shí)性不好、乘車環(huán)境及候車環(huán)境差以及服務(wù)及舒適度不夠好。

表4 不同出行因素百分比Table 4 Percentage of different travel factors

圖5 需要改善的地方統(tǒng)計(jì)圖Fig.5 Statistics of aspects needed improvement

3 鄭焦城際公交客流預(yù)測(cè)

3.1 鄭焦城際公交客流預(yù)測(cè)方法的確定

鄭焦城際公交屬于兩地出行，獲取數(shù)據(jù)不易，此外，鄭焦城際公交沒(méi)有固定站點(diǎn)，乘客可以隨到隨乘，客票信息不完善，因此鄭焦城際公交客流預(yù)測(cè)方法的選取具有局限性。各類客流預(yù)測(cè)方法優(yōu)缺點(diǎn)比較如表5所示。

表5 鄭焦城際公交客流預(yù)測(cè)方法總結(jié)Table 5 Summary of the prediction method for the passenger flow of Zhengzhou-Jiaozuo intercity bus

對(duì)比發(fā)現(xiàn)，灰色模型的限制條件少，通用性強(qiáng)，容易模仿，預(yù)測(cè)精度高[11]。此外，雖然灰色模型樣本需求量較大，但數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單，容易獲取，并且適用于短期及中長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)，因此選用灰色模型對(duì)鄭焦城際公交客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.2 鄭焦城際公交客流的建模及預(yù)測(cè)

3.2.1 灰色模型的建立

(Ⅰ)設(shè)變量的原始數(shù)據(jù)序列如下[12]：

x(0)(k)=[x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)]，

(1)

其中，x(0)(i)>0,i=1,2,3,…,n。

對(duì)原始數(shù)據(jù)序列作一階累加生成，得到x(0)(k)的1-AGO序列x(1)(k)如下：

x(1)(k)=[x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)]，

(2)

(3)

設(shè)z(1)(k)是x(1)(k)的緊鄰均值生成序列如下：

z(1)(k)=[z(1)(1),z(1)(2),…,z(1)(n)]，

(4)

(5)

(Ⅱ)將數(shù)據(jù)帶入微分方程中，寫(xiě)成矩陣形式，可得：

微分方程為：x(0)(k)+az(1)(k)=b。

矩陣形式為：

Y=Hθ，

(6)

在方程中，Y和H為已知量，θ為未知量，可用最小二乘法求得θ的最小二乘解：

(7)

(Ⅲ)由x(1)建立的微分方程如下：

(8)

其解為：

(9)

(Ⅳ)GM(1,1)模型x(0)(k)+az(1)(k)=b的解為：

(10)

(Ⅴ)還原值為[13]：

(11)

3.2.2 原始數(shù)據(jù)的選取及預(yù)測(cè)

GM(1,1)模型對(duì)建模數(shù)據(jù)序列的光滑性要求較高，原始數(shù)據(jù)序列光滑性較好時(shí)，能獲得較好的擬合精度與預(yù)測(cè)精度。選取原始數(shù)據(jù)列時(shí)，數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)不少于4個(gè)才具有可延伸性，當(dāng)數(shù)據(jù)列短且數(shù)據(jù)波動(dòng)較小時(shí)，對(duì)于中長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)效果不佳[14]。結(jié)合鄭焦城際公交的發(fā)展現(xiàn)狀，選取2015年10月至2016年4月鄭焦城際公交7個(gè)月的月客流量數(shù)據(jù)，如表6所示。

表6 鄭焦城際公交原始客流量數(shù)據(jù)表Table 6 Original data table of Zhengzhou-Jiaozuo intercity bus pussenger flow

表7 客流預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表Table 7 Data table of passenger flow forecasting

3.3 鄭焦城際公交組織優(yōu)化策略

通過(guò)對(duì)鄭焦城際公交乘客的調(diào)查，分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以得到?？偷闹饕舷萝囌军c(diǎn)，以及?？偷男枨笠庀?，由此提出組織優(yōu)化策略吸引客流，提高鄭焦城際公交的運(yùn)營(yíng)效益。

3.3.1 鄭焦城際公交乘客出行意向分析

3.3.1.1 出行次數(shù)和乘車時(shí)間對(duì)應(yīng)分析

由于鄭焦城際公交隨到隨乘，固定站點(diǎn)之外也有乘客乘車，因此以固定站點(diǎn)劃分乘車時(shí)間，用乘車時(shí)間代替站點(diǎn)位置。對(duì)應(yīng)分析結(jié)果如表8及圖6所示?？梢钥闯隹ǚ街?5.713、P<0.05，因此出行次數(shù)與乘車時(shí)間有明顯相關(guān)關(guān)系。3次以下的偶然乘客與乘車時(shí)間相關(guān)性不大，站點(diǎn)不定；出行次數(shù)在15次以上的?？停麄兊恼军c(diǎn)集中在詹店到鄭州之間。

表8 統(tǒng)計(jì)量匯總表Table 8 Summary table of statistics

★表示出行次數(shù)，★1為小于3次，★2為3～5次，★3為5～7次，★4為7～10次，★5為10～15次，★6為大于15次。○表示乘車時(shí)間(min), ○1為小于30 min,○2為30～60 min,○3為60～90 min,○4為90～120 min, ○5為120～140 min,○6為大于140 min。圖6 出行次數(shù)和乘車時(shí)間對(duì)應(yīng)分析圖Fig.6 Chart of correspondence analysis between travel times and time of travel

3.3.1.2 出行次數(shù)和需要改善的地方交叉分析

由表9看出，偶爾乘坐城際公交的乘客最不滿意的地方為速度、服務(wù)及舒適度；而經(jīng)常乘坐城際公交的乘客最不滿意的是速度與準(zhǔn)時(shí)性。因此鄭焦城際公交必須采取措施提高速度減少乘車時(shí)間，其次要提高服務(wù)及舒適度來(lái)吸引新的客流，按點(diǎn)發(fā)車來(lái)減少?？偷牧魇?。

表9 出行次數(shù)和需要改善的地方交叉分析表Table 9 Table of cross analysis between travel times and aspects needed improvement

3.3.2 組織優(yōu)化策略

通過(guò)對(duì)鄭焦城際公交常客的調(diào)查分析，現(xiàn)提出優(yōu)化策略如下。

(1)減少乘車時(shí)間

根據(jù)?？偷纳舷萝囌军c(diǎn)分布情況，在附近設(shè)置直達(dá)車。跟車時(shí)發(fā)現(xiàn)，從焦作到武陟基本沒(méi)有上下車乘客，而走普通路線時(shí)，這段路需要一個(gè)小時(shí)，因此可以將運(yùn)行車輛分成焦作到鄭州走高速以及武陟到鄭州走普線兩種，這樣既載運(yùn)了主要站點(diǎn)的乘客也減少了乘車時(shí)間。

(2)改善乘車及候車環(huán)境

當(dāng)客流量不多時(shí)，可以減少車內(nèi)的部分座椅來(lái)增加乘車空間；定期清洗車內(nèi)座椅套，保持乘車環(huán)境干凈整潔；注意車內(nèi)通風(fēng)換氣保持車內(nèi)空氣清新；定期對(duì)城際公交車做養(yǎng)護(hù)維修或者選擇性能較好的車來(lái)減少震動(dòng)，提高坐車舒適性。此外，也應(yīng)該在較集中的候車點(diǎn)搭建候車棚，擺放候車椅，提高候車設(shè)施建設(shè)來(lái)給乘客提供一個(gè)輕松舒適的候車環(huán)境。

(3)提高服務(wù)及舒適度

工作人員也要改善服務(wù)態(tài)度，對(duì)上下車乘客多些耐心。對(duì)前來(lái)詢問(wèn)的乘客做到有問(wèn)必答、態(tài)度友善等。積極改善乘車環(huán)境來(lái)提高乘車的舒適度。

(4)提高準(zhǔn)時(shí)性

由于工作日期間鄭焦城際公交的需求量不是很大，滿載率較低，如果按時(shí)發(fā)車可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效益較差。因此，鄭焦城際公交可以改換小型公交車或者聯(lián)合面包商務(wù)車，在需求量小時(shí)，采用這兩種車型，務(wù)必做到準(zhǔn)時(shí)發(fā)車。此外，鄭焦城際公交也可以在此基礎(chǔ)上將發(fā)車間隔稍微增大，但是也必須做到準(zhǔn)時(shí)發(fā)車，讓乘客清楚知道發(fā)車時(shí)間及到達(dá)時(shí)間。

(5)做好新措施的宣傳工作

當(dāng)鄭焦城際公交推出新措施時(shí)，必須做好宣傳工作，讓乘客清楚知道鄭焦城際公交做出的變化，只有這樣，新的措施才會(huì)奏效，才會(huì)吸引更多客流，使客流量快速增長(zhǎng)。

4 結(jié)論

本文在對(duì)鄭焦城際公交乘客出行特征及意向進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用灰色模型對(duì)其客流進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的精度為96.02%，較好地滿足了精度要求。該研究對(duì)把握鄭焦城際公交基于現(xiàn)狀的以及改善后的客流走勢(shì)提供了有效手段，也對(duì)判斷鄭焦城際公交決策的正確性提供了理論支持。

本文主要運(yùn)用灰色模型對(duì)鄭焦城際公交客流進(jìn)行短期預(yù)測(cè)，得到較為理想的結(jié)果，較好地反映了鄭焦城鐵的開(kāi)通對(duì)鄭焦城際公交運(yùn)營(yíng)的短期影響。今后可進(jìn)一步對(duì)中長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分析研究，來(lái)探索鄭焦城際公交客流的未來(lái)走勢(shì)。

[1]毛敏,張錦,周厚文. 廣州至珠海城際快速軌道交通客流預(yù)測(cè)[J]. 西南交通大學(xué)學(xué)報(bào),2004,39(2):195-198.

[2]王慧晶,曹堯謙. 城市群城際軌道客流預(yù)測(cè)方法研究[J]. 鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào),2015,12(6):1520-1525.

[3]馮冰玉. 基于灰色理論與智能算法的鐵路客運(yùn)量預(yù)測(cè)組合模型研究[D]. 蘭州：蘭州交通大學(xué),2016.

[4]付戰(zhàn)軍. 城際公交線網(wǎng)布設(shè)研究[D]. 天津：天津大學(xué),2014.

[5]唐彬,寧振華,李強(qiáng),等. 城際公交效果評(píng)估及運(yùn)營(yíng)機(jī)制研究[J]. 交通節(jié)能與環(huán)保,2014 (5):80-83.

[6]喬錦錦. 京津冀城際公交一體化發(fā)展研究[J]. 中國(guó)管理信息化,2016,19(14):216.

[7]陳馥利. 城市群城際間居民出行行為特征研究[D]. 西安：長(zhǎng)安大學(xué), 2010.

[8]DOMENCICH T A,McFADDEN D. Urban travel demand: A behavioral analysis.[M].[S.l.]:North-Holland Publishing Co., 1975.

[9]魏薇. 基于城際旅客出行行為的客流敏感性分析[D]. 西安：長(zhǎng)安大學(xué), 2015.

[10]李建. 基于京津城際客運(yùn)專線乘客二次選擇的滿意度調(diào)查分析[D]. 北京：清華大學(xué), 2014.

[11]帥斌, 張玥, 張永超. 我國(guó)市郊鐵路客流特征分析及需求預(yù)測(cè)[J]. 鐵道工程學(xué)報(bào), 2014, 31(1):20-23.

[12]李凱. 灰色預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用[D]. 荊州：長(zhǎng)江大學(xué), 2012.

[13]LI L, ZHAO Q H. Application of grey model in forecasting the port of Qinhuangdao'sthroughput[EB/OL].[2017-03-04].https://www.computer.org/csdl/proceedings/ssme/2009/3729/00/3729a057-abs.html.

[14]王忠桃. 灰色預(yù)測(cè)模型相關(guān)技術(shù)研究[D]. 成都：西南交通大學(xué), 2008.