城市轨道交通接驳方式的选择

3 案例分析
3. 1 样本数据信息 根据北京市 2005年居民出行调查数据 ,随机选取
373次接驳轨道交通的出行 。按性别分 ,男性 160 次 , 女性 213次 ;按接驳方式类型分 ,接驳方式为步行 、自 行车 、公交车和出租车的依次为 92、94、94、93 次 。另 外 ,还选取影响选择行为的 6个社会经济影响因素 ,并 将这些影响因素进行分段 ,具体如表 3所示 。
URBAN RAP ID RA IL TRANS IT 37
都市快轨交通 ·第 20卷 第 4期 2007年 8月
表 4 模型的参数估计结果
接驳 方式
步 行
自 行 车
公 交 车
预测 结果
自变量
β
S. E
W ald
常数项
6. 218
1. 306
22. 6593
接驳距离
- 2. 473
0. 315
分 6段 : ≤50, 51～100, 101 ～200, 201 ～500, 501 ～1 000, > 1 000
自行车数 /辆
实际值 0～1
出行 属性
出行距离 /m
分 6 段 : ≤500, 501 ～1 000, 1 001 ～
1 500, 1 501～2 000, 2 001 ～3 000, 3 001 ～ 5 000, 5 000以上
表 1 轨道交通接驳方式构成
%
交通 方式 前端 后端
步行 自行车 公交车 摩托车 出租车 班车 小汽车 其他
65. 23 4. 62 26. 29 0. 06 1. 06 1. 15 0. 81 0. 78 74. 65 3. 31 20. 09 0. 04 0. 73 0. 45 0. 18 0. 55
L ( 0) = 1 025. 017, L (β) = 509. 833,ρ2 = 0. 503,正确率 70. 5%
注 : 3 表示该因素为显著性因素 。
根据式 (1)及表 4的参数估计结果 ,可以列出接驳 方式选择模型的简化结果如下 :
ln P1 P4
= 61218 - 21473x1 - 01599x2 - 012981x3 +
城市轨道交通接驳方式选择logistic模型城市轨道交通是整个城市交通系统的骨干协调好轨道交通和其他接驳交通方式的关系不仅对缩短人们的出行时间实现门到门的服务提高出行舒适度有重要的意义最终优化城市居民出行结构也有重要的作用轨道交通接驳方式的特点根据北京市2005年的居民出行交通调查轨道交通接驳方式的构成如表所示
p( y = i | x) p( y = J | x)
= ai +
β ik
xk
=V i i = 1, 2, …, J
-
1
k =1
(1) 式中 ai和 βik均是待定参数 , ai 表示第 i类接驳方式的 常数项 ,βik表示第 i类接驳方式相应变量 xk 的系数 , V i 表示第 i类接驳方式对参考类的相对效应 。由式 ( 1 ) 可以得出
理论服务范围大于平均接驳距离 。
2 轨道交通接驳方式的选择模型
2. 1 模型的构建 本文 使 用 MNL 模 型 的 变 形 ———多 元 Logistic 模
3 6 URBAN RAP ID RA IL TRANS IT
城市轨道交通接驳方式的选择
型 ,对轨道交通接驳方式的选择进行分析 。其基本思
都市快轨交通 ·第 20卷 第 4期 2007年 8月
学术探讨
城市轨道交通接驳方式的选择
岳 芳 毛保华 陈团生
(北京交通大学 北京 100044)
摘 要 以北京市第三次居民出行调查数据为基础 , 在考虑影响接驳方式选择的个人 、家庭社会经济属性 的基础上 ,构建城市轨道交通接驳方式选择模型 。利 用模型估计得到参数 ,通过计算事件发生比 ,分析变量 对接驳方式选择的影响程度 。用一个案例 ,阐述接驳 方式选择模型的运用 ,结果表明 :接驳方式选择模型适 用于研究个体的出行决策 ,预测正确率达到 70. 5%。 轨道交通接驳方式研究在实践中的应用 ,对提高城市 轨道交通吸引能力和扩大其影响范围有重要作用 。 关键词 城市轨道交通 接驳方式选择 logistic模型
[5 ],关于步行、
自 行 车 、公 交 车
和出租车正常的
运输速度依次
为 : 4、12、15、35
km / h, 可 以 得 到
主要接驳方式的
服务范围如图 1 所 示 。其 中 , 步
图 1 主要接驳方式的距离分析
行的服务范围在 0. 7 km 以内 , 自行车的服务范围在
3 km 以内 ,公交车的服务范围在 6 ～6. 5 km,出租车的 服务范围在 10 km 以内 。除步行外 ,其余接驳方式的
J
J-1
K
∑ ∑ ∑ Pi =PJ 1 +
exp ai +
β ik
xk
(2)
i =1
i =1
k =1
J
∑ 根据接驳方式概率之和满 足 Pi = 1, 结合 式 i =1
( 2) ,得出第 i类接驳方式的概率为
K
∑ exp ai +
β ik
xk
Pi =
J-1
k =1 K
i = 1, 2, …, J - 1
3. 2 模型参数确定 设出租车为参考类 ,以其他方式与参考类进行对
比 ,建立 3个非集计模型 。利用 SPSS软件 ,对 Logistic 接驳方式选择模型进行模拟仿真 ,得到参数估计结果 如表 4所示 。其中 ,β表示自变量的回归系数 , S. E 表 示回归系数的标准误 , W ald用来对回归系数进行检验 (W ald = (β/ S. E) 2 ) ,是对总体回归系数是否为 0 进行 统计学检验 , L ( 0)为模型中只含有常数项时的似然值 , L (β) 为当 前 模型 的 似 然 值 ,ρ2 为 伪 决 定 系 数 (ρ2 = L ( 0) /L (β) ) ,用来表示模型的拟合效果 ,值越小说明 拟合效果越好 。当自由度为 1、置信度 a = 0. 05的条件 下 , W ald临界值为 3. 841,即如果 W ald > 3. 841,说明 自变量和因变量显著相关 ,但是 W ald < 3. 841,也不能 说明完全不相关 。所以 ,把 W ald > 3. 841 的 ,认为显著 相关 ; W ald略小于 3. 841 的 , 认为变量对结果也有影 响 ,但是影响程度较小 。
收稿日期 : 2007 203 227 作者简介 : 岳芳 ,女 , 在读硕士研究生 , 05121239 @ b jtu. e d u. c n 基金项目 : 教育部新世纪优秀人才支持计划项目 (N C ET205 20094 )
国家重点基础研究发展计划项目 ( 2006CB 705500 )
1. 1 各接驳方式的时间分析
路是 :在建模时 ,首先设定一个参考类 (比如第 J 类 ,该
参考类为选择集合中的某项选择枝 ) ,然后以其他选择
枝与参考类进行对比 ,建立 J - 1个非集计模型 。
假设可供出行者选择的接驳方式集合为 A = ( 1,
2, …, J ) , 则出行者选择第 i类接驳方式的非集计模
型为 :
k
∑ ln
概率 ,概率最大的交通方式即为被选择的接驳方式。
3. 3 接驳方式选择的影响因素分析 为了便于分析各种因素对接驳方式选择行为的影
到各主要接 表 2 主要接驳方式的平均时耗和距离
驳方式的平
交通方式
步行 自行车 公交车 出租车
均接驳时耗
平均接驳时耗 /m in 10. 02 13. 59 24. 91
和接驳距离
平均接驳距离 / km 0. 614 1. 892 5. 064
如表 2所示。
16. 50 4. 441
根 据 文 献
5. 3863 0. 162
接驳距离
0. 844
0. 152
30. 773
性别
- 0. 998
0. 396
6. 3513
年龄
- 0. 072
0. 149
0. 235
家庭月收入
- 0. 819
0. 189
18. 743
自行车数量
0. 176
0. 194
0. 821
月交通费
- 0. 299
0. 18
2. 7633
表 3 接驳方式选择的影响变量
个人 属性
性别 年龄 /岁
男性 = 1,女性 = 0
分 5段 : ≤25, 26 ～35, 36 ～45, 46 ～ 55, > 55
出行者 特征
家庭 属性
月收入 /元
月交通费 /元
分 5段 : < 1 500, 1 501～2 500, 2 501～3 500, 3 501～5 500, > 5 501
城市轨道交通是整个城市交通系统的骨干 ,协调 好轨道交通和其他接驳交通方式的关系 ,不仅对缩短 人们的出行时间 ,实现“门到门 ”的服务 ,提高出行舒适 度有重要的意义 ,而且对提高城市轨道交通的吸引能 力 ,扩大其服务范围 ,从而刺激轨道交通的发展 ,最终 优化城市居民出行结构也有重要的作用 [1～3 ] 。
01637x5 - 01343x6
ln P2 P4
= 41752 - 01676x1 - 01635x4 + 11152x5 - 01414x6
ln P3 P4
= 01844x1 - 01998x2 - 01189x4 - 01299x6
P1 + P2 + P3 + P4 = 1 式中 , x1、x2、x3、x4、x5、x6 依次表示接驳距离、性别 、年龄 、 家庭月收入、自行车数量和月交通费; P1、P2、P3、P4 分别 表示选择接驳方式为步行 、自行车 、公交车和出租车的
1 轨道交通接驳方式的特点
根据北京市 2005年的居民出行交通调查 ,轨道交通 接驳方式的构成如表 1所示。其中 ,轨道交通乘客进站 前使用最多的交通方式是步行 ,其次是公交车 ,分别占 到 66. 26%和 26. 17% ;轨道交通乘客出站后使用最多的 交通方式也是步行 ,其次是公交车 ,分别占到 74. 65%和 20. 09%。可见 ,加强轨道交通接驳研究 ,协调好与城市 其他交通方式的接驳关系具有重要意义 。
∑ ∑ 1 +
exp ai +
β ik
xk
i =1
k =1
(3) 第 J 类接驳方式的概率为
PJ =
J-1
1
K
(4)
∑ ∑ 1 +
exp ai +
β ik
xk
i =1
k =1
2. 2 模型的参数标定
由式 (3)和式 ( 4 ) , 可以得出第 i类 ( i = 1, 2, …,
J - 1)接驳方式和第 J 类接驳方式的概率依次为 : P1n ,
0
否则 ,δin = 0。
假设有 N 名出行者 ,此时出行者 1, 2, …, n…, N 的
N
J
∏∏ 同时选择概率为 L =
δБайду номын сангаас
P in in
,则对数似然函数为
n =1 i =1
N
J
∑∑ L3 =
δ in
lnPin
(6)
n =1 i =1
式中
P
如公式
in
(3)和
( 4)所示 。
求解对数似然函数 L3 极大时的估计值 ,就可以对 选择模型的参数进行标定 。通过标定的参数 ,可以定 量地分析某个或多个变量变化对出行者选择接驳方式 的影响 。
61. 8243
性别
- 0. 599
0. 496
1. 4583
年龄
0. 298
0. 206
2. 0883
家庭月收入
- 0. 006
0. 237
0. 001
自行车数量
0. 637
0. 258
6. 0783
月交通费 常数项
- 0. 343 4. 752
0. 208 1. 002
2. 7263 22. 4943
P2n , …, PJn。在实际中 ,出行者一次只能选择一种接驳
方式
,因此
δ 1n
,δ2n
,
…,δJn同时实现的概率为
… ∏ … δ δ
P P 1n
2n
1n 2n
δ
P = Jn Jn
δ
P in in
i = 1, 2,
,J
(5)
i:A
式中 δ in
=
1,当个体 n选择第 i类接驳方式时 ,δin = 1;
接驳距离
- 0. 676
0. 131
26. 5573
性别
- 0. 212
0. 401
0. 278
年龄
- 0. 065
0. 158
0. 167
家庭月收入
- 0. 635
0. 197
10. 3963
自行车数量
1. 152
0. 204
31. 8823
月交通费 常数项
- 0. 414 - 0. 468
0. 178 1. 164
内的约占 55% ,为出租车的接驳时耗在 5～15 m in的约
占 55% 。可见 ,约 85%以上轨道交通乘客的接驳时耗
在 20 m in以内 。所以从接驳时耗上来看 ,出行者表现
出明显的以轨道交通出行为主的特征 。
1. 2 各接驳方式的距离分析 根据北京市 2005年的居民出行调查数据 ,计算得
根据北京市 2005年的居民出行调查数据 ,按照接
驳方式类型 ,计算得出各主要接驳方式在一定时间内
的乘客比例分别为 :接驳方式为步行的接驳时耗在
10 m in 内的约 占 75% , 为 自 行 车 的 接 驳 时 耗 在 5 ～
15 m in 的约占 65% ,为公交车的接驳时耗在 20 m in以