基于非集計模型的旅客出行方式選擇行為研究綜述

萬橋

摘 要：基于非集計理論在智能交通研究和應(yīng)用中的重要性，聚焦構(gòu)建旅客出行選擇行為模型的回顧，綜述了目前有關(guān)旅客出行選擇行為的研究現(xiàn)狀。從我國目前交通發(fā)展的實際情況，梳理了影響旅客出行選擇行為的因素，隨后利用隨機效用理論，提出基于非集計理論提出構(gòu)建旅客出行選擇方式模型，該方法常應(yīng)用于預(yù)測交通方式分擔率和交通資源優(yōu)化等。

關(guān)鍵詞：非集計模型;旅客選擇行為;效用理論;客運市場

0 引言

隨著我國經(jīng)濟、科技、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等的快速發(fā)展，城市人口數(shù)量猛增，旅客對交通運輸需求大大增加。我國長途客運市場主要有鐵路、公路、民用航空等組成，由于各個運輸方式都有其各自的技術(shù)特征，因此，旅客對出行數(shù)量和質(zhì)量方面的要求也日益提高。不同運輸方式的技術(shù)經(jīng)濟特征和優(yōu)劣差異不同，使得各客運運輸方式在運輸市場競爭力和市場份額也存在明顯差異。運輸市場中運輸能力富足，旅客出行方式受各種宏觀因素和微觀因素的影響，出于不同的內(nèi)部及外部需求，旅客出行選擇的偏好也不同。城市間運輸需求的快速增長、旅客出行距離的顯著增加以及運輸產(chǎn)品特征的不斷變化，改變了以往綜合運輸通道內(nèi)的客運需求結(jié)構(gòu)。

因此，分析研究旅客出行選擇行為，對交通資源優(yōu)化、綜合交通建設(shè)的合理規(guī)劃等具有重要意義。為了能更好地與我國交通發(fā)展現(xiàn)狀相適應(yīng)，緩解城市交通擁堵，國內(nèi)學(xué)者也相繼提出了一些實踐性較強的預(yù)測旅客出行選擇方式的方法。

1 國內(nèi)外研究概述

1.1 國外研究概述

美國Daniel L. McFadden等人基于概率論和非集合模型理論，提出了“隨機效用模型”的Logit模型，并將模型推入實用階段[1]。從以上國外學(xué)者的研究就可以看出，非集計模型在交通工程領(lǐng)域的開發(fā)研究起源于交通方式選擇，其在交通工程領(lǐng)域最基本的應(yīng)用還是交通方式選擇。

1.2 國內(nèi)研究概述

影響出行選擇的因素有很多，文獻[2-7]是目前國內(nèi)學(xué)者根據(jù)影響旅客出行選擇方式因素從不同角度對國內(nèi)客運市場實際情況做出研究和分析，從城市群客運市場的供需特征、客流構(gòu)成、服務(wù)營銷、交通擁堵等方面出發(fā)，提出了不同競爭環(huán)境下各客運企業(yè)的經(jīng)營策略。

2 旅客出行選擇行為模型

旅客出行是指出于特定目的從出發(fā)地到目的地的旅行過程，包括市內(nèi)出行和市外出行兩部分。旅客根據(jù)自己所處的社會經(jīng)濟環(huán)境給每一個備選項以相應(yīng)的效用，然后依據(jù)效用做出選擇。而社會經(jīng)濟方面的復(fù)雜性導(dǎo)致了旅客狀態(tài)的不確定性，從而影響旅客對出行方式的選擇。

2.1 非集計模型理論

非集計方法認為個人在選擇交通工具時的心理偏好和主要考慮的因素各不相同，在研究出行者對交通方式的選擇行為時，需要引入效用概念，效用是指出行方式對人們出行需求的滿足程度，其大小用效用值來度量。隨機效用理論認為效用值是一個隨機變量，并且由非隨機變化部分和隨機變化兩部分組成，非隨機變化部分主要由運輸方式的技術(shù)經(jīng)濟特性確定，而隨機變化部分因出行者的偏好而不同，是獨立和隨機的，同時假設(shè)它們之間呈線性關(guān)系。非集計模型基本假設(shè)見圖1。

在實現(xiàn)全部的交通活動過程當中，旅客出行在獲取交通信息時可能有誤差，或?qū)煌ㄐ畔⒌牧私庥泻艽蟛煌?，使出行者在不一樣條件不同時刻下對交通出行選取的方式也是不一樣的。這個過程中，旅客其實是列舉出每個方面可能的選擇，根據(jù)自己所處的社會經(jīng)濟環(huán)境給每一個備選項以相應(yīng)的效用，然后依據(jù)效用做出選擇。而社會經(jīng)濟方面的復(fù)雜性導(dǎo)致了旅客狀態(tài)的不確定性，從而影響旅客對出行方式的選擇。

3 結(jié)語

本文對國內(nèi)外研究旅客出行選擇方式現(xiàn)狀進行了分析，隨著交通方式的多樣化發(fā)展，利用隨機效用理論在原有的集計模型基礎(chǔ)上進行改進，旅客出行行為模型由集計向非集計、由整體特性向個體特性以及從社會心理學(xué)視角轉(zhuǎn)變，提高各種運輸方式的服務(wù)水平都提供理論依據(jù)，有一定的實際意義。

非集計模型還存在一些缺點，在后續(xù)的研究將改進模型，變量如何選取，如何將變量與傳統(tǒng)的Logit模型進行整合，減小傳統(tǒng)Logit模型的預(yù)測誤差，以及如何在城市交通實際問題中應(yīng)用等都還有待進一步研究。

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