4 四步驟交通需求預(yù)測(cè)模型(3)交通方式劃分預(yù)測(cè)

1、交通規(guī)劃理論與方法（4） “四步驟”交通需求預(yù)測(cè)模型西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院楊 飛 （博士、講師）交通工程本科課程交通運(yùn)輸學(xué)院主要內(nèi)容交通方式劃分方法影響交通方式選擇的主要因素交通方式劃分研究歷程集計(jì)方法和非集計(jì)方法的概念與對(duì)比交通方式劃分的非集計(jì)模型：Logit模型、Probit模型非集計(jì)結(jié)果的最后集計(jì)化交通方式劃分的集計(jì)模型3 方式劃分預(yù)測(cè)3.1 基本問(wèn)題基本問(wèn)題（1）完成交通分布預(yù)測(cè)后，需要將每?jī)蓚€(gè)小區(qū)之間的分布量按照不同交通方式進(jìn)行區(qū)分（2）方式劃分預(yù)測(cè)就是要確定出給定的預(yù)測(cè)分布量條件下各類交通方式之間的分配比例（3）不同交通方式選擇可能對(duì)交通狀況造成不同程度的壓力3 方式劃分預(yù)測(cè)3.

2、2 交通方式劃分交通方式劃分（1 1）是否機(jī)動(dòng)化）是否機(jī)動(dòng)化（2 2）交通服務(wù)提供者）交通服務(wù)提供者3 方式劃分預(yù)測(cè)3.3 基本概念基本概念（1）交通方式分擔(dān)）交通方式分擔(dān)一個(gè)交通小區(qū)的全部出行中利用各種交通方式的人次占總出行人次的比例（2）方式分擔(dān)交通量）方式分擔(dān)交通量每種交通方式所分配的出行量稱為該交通方式的分擔(dān)量（3）方式劃分率）方式劃分率每種交通方式的分擔(dān)交通量占總出行量的比例3 方式劃分預(yù)測(cè)3.4 交通方式劃分影響因素交通方式劃分影響因素影響交通方式選擇的因素主要包含四類：（1）出行者本身特性）出行者本身特性（2）出行特性）出行特性（3）交通設(shè)施服務(wù)水平）交通設(shè)施服務(wù)水平（4）城市土

3、地開(kāi)發(fā)密度）城市土地開(kāi)發(fā)密度3 方式劃分預(yù)測(cè)3.4 交通方式劃分影響因素交通方式劃分影響因素（1）出行者本身特性）出行者本身特性家庭車輛擁有情況家庭車輛擁有情況：主要指小汽車、自行車、助動(dòng)車、摩托車出行者年齡出行者年齡：不同年齡階段的出行者偏好于不同的交通工具，如老人、小孩偏好于公共交通，而較少騎車收入收入：高收入者偏向于坐出租車，而低收入者偏向于公共交通或騎自行車3 方式劃分預(yù)測(cè)3.4 交通方式劃分影響因素交通方式劃分影響因素（2）出行特性）出行特性出行目的出行目的：上班、上學(xué)偏向于公交車，購(gòu)物、社交等偏向于出租車或私人小汽車出行距離出行距離：出行距離近，偏向于步行和非機(jī)動(dòng)車；出行距離遠(yuǎn)，則

4、傾向于選擇出租車、軌道交通等3 方式劃分預(yù)測(cè)3.4 交通方式劃分影響因素交通方式劃分影響因素（3）交通設(shè)施服務(wù)水平）交通設(shè)施服務(wù)水平費(fèi)用費(fèi)用：對(duì)公共交通，指車票；對(duì)個(gè)人交通，指汽油費(fèi)等時(shí)間時(shí)間：含坐車、等車、換乘步行時(shí)間等舒適度舒適度：包含坐與站的區(qū)別，以及坐椅的舒適程度、站立的寬松程度可靠性可靠性：指車輛到離站的準(zhǔn)時(shí)性，顯然準(zhǔn)時(shí)準(zhǔn)點(diǎn)的軌道交通優(yōu)于一般公共汽車分區(qū)可達(dá)性分區(qū)可達(dá)性：包括兩個(gè)方面，道路密度、公交網(wǎng)密度3 方式劃分預(yù)測(cè)3.4 交通方式劃分影響因素交通方式劃分影響因素（4）城市土地開(kāi)發(fā)密度）城市土地開(kāi)發(fā)密度高密度開(kāi)發(fā)區(qū)域高密度開(kāi)發(fā)區(qū)域：客流密集、出行量較大，公共交通運(yùn)行效益較好，適宜

5、采用公共交通出行。例如香港低密度開(kāi)發(fā)區(qū)域低密度開(kāi)發(fā)區(qū)域：客流較為分散，公共交通運(yùn)行效益較差，適宜采用私人交通出行。例如洛杉磯3 方式劃分預(yù)測(cè)3.5 研究歷程研究歷程（1）最早的交通規(guī)劃理論沒(méi)有研究交通方式劃分，只研究交通發(fā)生、交通分布、交通分配（2）1960年代中葉，日本首先提出方式劃分問(wèn)題（3）早期主要從集計(jì)集計(jì)的角度研究該問(wèn)題，1970年代以來(lái)，以McFadden為代表的一批學(xué)者將經(jīng)濟(jì)學(xué)中的效用理論效用理論引用過(guò)來(lái)，并以概率論概率論為理論基礎(chǔ)，從非集計(jì)非集計(jì)的角度對(duì)方式劃分問(wèn)題展開(kāi)了研究3 方式劃分預(yù)測(cè)3.6 集計(jì)方法和非集計(jì)方法集計(jì)方法和非集計(jì)方法（1）集計(jì)方法（）集計(jì)方法（aggreg

6、ate method）以交通小區(qū)交通小區(qū)為研究單位的，將小區(qū)中個(gè)人或家庭的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理統(tǒng)計(jì)處理，如求平均值、求比例等；再用這些統(tǒng)計(jì)值來(lái)標(biāo)定交通發(fā)生、分布、方式劃分模型中的參數(shù)在這個(gè)過(guò)程中關(guān)于個(gè)人和家庭的原始數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)時(shí)被集中處理，即被集計(jì)化，因此被稱為集計(jì)方法，得出的模型稱為集計(jì)模型3 方式劃分預(yù)測(cè)3.6 集計(jì)方法和非集計(jì)方法集計(jì)方法和非集計(jì)方法（2）非集計(jì)方法（）非集計(jì)方法（disaggregate method）發(fā)展背景發(fā)展背景：1960年代，日本提出交通方式劃分的“非集計(jì)模型方法”概念和模型，借用微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的效用理論效用理論，在這個(gè)問(wèn)題上開(kāi)創(chuàng)了交通方式劃分的非集計(jì)模型的研究，至

7、今仍是交通規(guī)劃理論中的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題方法描述方法描述：以個(gè)體個(gè)體為分析對(duì)象，將個(gè)體的原始數(shù)據(jù)不作任何統(tǒng)計(jì)處理直接用來(lái)構(gòu)造模型，充分地利用每個(gè)調(diào)查樣本的數(shù)據(jù)，求出的描述個(gè)體行為的概率值概率值3 方式劃分預(yù)測(cè)3.6 集計(jì)方法和非集計(jì)方法集計(jì)方法和非集計(jì)方法（3）方法特點(diǎn)）方法特點(diǎn)集計(jì)方法集計(jì)方法A. 要求相當(dāng)規(guī)模的樣本容量以保證模型的精度B. 存在信息浪費(fèi)，即在統(tǒng)計(jì)求和過(guò)程中沒(méi)有充分利用各個(gè)個(gè)體（個(gè)人和家庭）的全部調(diào)查數(shù)據(jù)非集計(jì)方法非集計(jì)方法A. 要求的樣本容量較小B. 充分運(yùn)用調(diào)查的個(gè)人數(shù)據(jù)，模型精度較高3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（1）非集計(jì)模型發(fā)展）非集計(jì)模型發(fā)展開(kāi)發(fā)出來(lái)的非集計(jì)

8、模型種類很多。例如，期早提出了Logit模型和Probit模型，這兩種模型都有明顯的不足為彌補(bǔ)其不足提出了多種改進(jìn)的Logit模型通過(guò)討論Logit模型提供建立各類非集計(jì)模型的基礎(chǔ)3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（2）效用理論（）效用理論（Utility Theory）如何在有限的時(shí)間和資金條件下做出選擇？Q1：買一輛新車 VS 修理舊車Q2：買品牌貨品 VS 一般貨品Q3：將收入儲(chǔ)蓄 VS 進(jìn)行投資經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)消費(fèi)選擇行為解釋的基本假定：人們傾向于選擇在他們看來(lái)他們看來(lái)具有最高滿意度的那些物品和服務(wù)，并采用“效用效用”來(lái)描述選擇的可能性3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（2）效

9、用理論（）效用理論（Utility Theory）效用效用：滿意的程度，消費(fèi)者從消費(fèi)一種物品或服務(wù)中得到的主觀上的享受和有用性，經(jīng)濟(jì)學(xué)上可以用以解釋理性的消費(fèi)者如何將其有限的資源分配在能給他們帶來(lái)滿足的各種商品上3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（3）選擇枝的概念（）選擇枝的概念（Alternative）可供選擇的交通方式稱為選擇枝如果一共只有兩個(gè)選擇枝可供選擇，就是一個(gè)二項(xiàng)選擇問(wèn)題，否則就是多項(xiàng)選擇問(wèn)題實(shí)際中較多的是多項(xiàng)選擇問(wèn)題，而且往往不同的出行者可選擇的范圍不同，即有不同的選擇枝集合，如有私家車的人就多了一個(gè)私家車的選擇枝3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（4）非集計(jì)模型

10、兩點(diǎn)假設(shè)）非集計(jì)模型兩點(diǎn)假設(shè)基于人們通常的心理選擇行為進(jìn)行建模假定，這是非集計(jì)模型的基礎(chǔ)：個(gè)人在每次選擇中總選擇效用值最大的選擇枝個(gè)人關(guān)于每個(gè)選擇枝的效用值由個(gè)人自身的特性和選擇枝的特性共同決定在這兩個(gè)基本假定的基礎(chǔ)上借助隨機(jī)效用理論推導(dǎo)非集計(jì)模型3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（4）模型推導(dǎo)）模型推導(dǎo)效用是由選擇枝本身的特性和個(gè)人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特性兩方面的因素決定的，不能對(duì)影響效用的全部因素進(jìn)行量測(cè)，將效用看作隨機(jī)變量： Unjnj=Vnjnj+nj nj Unjnj個(gè)人n關(guān)于選擇枝j的效用 Vnjnj能夠觀測(cè)到的因素構(gòu)成的效用確定項(xiàng) njnj不能夠觀測(cè)到的因素構(gòu)成的效用隨機(jī)項(xiàng)3 方式

11、劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（4）模型推導(dǎo)）模型推導(dǎo)在推導(dǎo)過(guò)程中假設(shè)一共只有兩個(gè)選擇枝，根據(jù)效用理論的基本假定，出行者選擇選擇枝1的概率為3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（4）模型推導(dǎo)）模型推導(dǎo)f12 (y, z)是1和2的聯(lián)合概率密度函數(shù)，如果假定1和2相互獨(dú)立且具有相同的概率分布，其密度函數(shù)為f，則其聯(lián)合分布密度函數(shù)f12(y,z)=f(y)f(z)進(jìn)一步假定1和2都服從Gumbel分布，其概率分布函數(shù)和概率密度函數(shù)分別為：3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（4）模型推導(dǎo)）模型推導(dǎo)3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（4）模型推導(dǎo)）模型推導(dǎo)3 方式劃分預(yù)測(cè)3.

12、7 Logit模型模型（4）模型推導(dǎo)）模型推導(dǎo)選擇枝確定選擇枝確定：如果有多個(gè)選擇枝，由于一般各人根據(jù)自己的實(shí)際情況可選擇的范圍不一定相同，設(shè)個(gè)人n選擇枝的集合為An n，令A(yù)為全體出行者所有可能選擇枝的集合3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（4）模型推導(dǎo)）模型推導(dǎo)選擇枝確定選擇枝確定：統(tǒng)一進(jìn)行表達(dá)，設(shè)每個(gè)人的選擇枝集合都為A，并用J表示A中選擇枝的數(shù)目例如例如A=A=公交車，出租車，小汽車，地鐵公交車，出租車，小汽車，地鐵 ，J= =4如果某個(gè)人n根本不可能選擇選擇枝j，如沒(méi)有摩托車的人不可能采用摩托車出行，就設(shè)Unjnj=一個(gè)明顯小于所有選擇枝效用的值，如-100003 方式劃分預(yù)

13、測(cè)3.7 Logit模型模型（4）模型推導(dǎo)）模型推導(dǎo)同理可得多項(xiàng)Logit模型，即MNL（Multi-nomial Logit），某人選擇選擇枝j的概率為3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（5）確定效用值）確定效用值V V計(jì)算概率Pi i的關(guān)鍵就是要求出其中的效用確定項(xiàng)Vj（jA）A. A. 常用簡(jiǎn)化方法常用簡(jiǎn)化方法對(duì)城市交通出行的交通方式，定義效用確定項(xiàng)Vj為費(fèi)用/收入、車內(nèi)時(shí)間、步行時(shí)間這三個(gè)可量測(cè)值的線性組合：3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（5）確定效用值）確定效用值V VA. A. 常用簡(jiǎn)化方法常用簡(jiǎn)化方法Xjcjc、Xjtjt、Xjojo分別表示選擇枝j的費(fèi)用/收

14、入之比、選擇枝j的車內(nèi)時(shí)間、車外時(shí)間 c c、t t、o o分別表示相應(yīng)的參數(shù)j0為常數(shù)項(xiàng)（j=1，2，J）注意：不同的選擇枝的常數(shù)項(xiàng)不同，因此這里共有J個(gè)常數(shù)項(xiàng)（J為全體選擇枝的數(shù)目）3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（5）確定效用值）確定效用值V VB. B. 全面綜合考慮方法全面綜合考慮方法效用確定項(xiàng)Vj j取為個(gè)人特性和選擇枝的特性的線性函數(shù)Xj j=（Xj1j1， XjKjK）是個(gè)人和選擇枝的特性向量 =（1 1，K K）是待標(biāo)定的參數(shù)向量常數(shù)項(xiàng)問(wèn)題？常數(shù)項(xiàng)問(wèn)題？3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（5）確定效用值）確定效用值V VB. B. 全面綜合考慮方法全面綜合考

15、慮方法選擇枝特性變量可分為：選擇枝固有常數(shù)項(xiàng)0-1變量、選擇枝固有變量和共通變量或部分共通變量特性變量確定實(shí)例特性變量確定實(shí)例例：設(shè)選擇枝集合中共有三個(gè)選擇枝：A=j=1（自行車），j=2（公共汽車），j=3（出租車），嘗試定義特性變量3 方式劃分預(yù)測(cè)3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（5）確定效用值）確定效用值V VB. B. 全面綜合考慮方法全面綜合考慮方法-特性變量確定原則特性變量確定原則 對(duì)定性的特性變量全部采用01值 選擇枝常數(shù)項(xiàng)變量的數(shù)目應(yīng)為集合A中選擇枝數(shù)J減去減去1（解釋） 每項(xiàng)個(gè)人特性應(yīng)該對(duì)應(yīng)（J-1）個(gè)變量（解釋） 某個(gè)選擇枝獨(dú)有的特性變量（如：有否自行車、小汽車油

16、耗等）可只用于相應(yīng)的選擇枝3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（6）參數(shù)標(biāo)定）參數(shù)標(biāo)定共有（K+1）參數(shù)：b，1 1,K K需要標(biāo)定。將b乘入和號(hào)內(nèi)，并將(bk k)看作一個(gè)整體，仍用k k表示（這時(shí)相當(dāng)于b=1），只需標(biāo)定K個(gè)參數(shù)，不會(huì)影響標(biāo)定結(jié)果。模型變?yōu)椋? 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（6）參數(shù)標(biāo)定）參數(shù)標(biāo)定采用極大似然法極大似然法進(jìn)行標(biāo)定3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（6）參數(shù)標(biāo)定）參數(shù)標(biāo)定3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（6）參數(shù)標(biāo)定）參數(shù)標(biāo)定L是的凹函數(shù)，只要當(dāng)L對(duì)的導(dǎo)數(shù)向量為0時(shí)，L才能達(dá)到最大值在推導(dǎo)中，為的簡(jiǎn)便起見(jiàn)，設(shè)K=1，即假定效用只與一個(gè)特性有關(guān)（如：費(fèi)用），似然函數(shù)簡(jiǎn)化為3 方式劃分預(yù)測(cè)3.7 Logit模型模型（6）參數(shù)標(biāo)定）參數(shù)標(biāo)定3 方式劃分預(yù)測(cè)3.9 應(yīng)