第七章_交通方式划分

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U j Vj +j
假定有2种可选方式。个人n选择方式1是因为方 式1的效用U1大于方式２的效用U2，即
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3.根据方式选择步骤分类
（1）二者择一法 把交通方式的选择分为两步的方法
徒步 徒步，自行车 全交通 方式
徒步以外 公共运输工具
自行车
个人运输工具
汽车
摩托车
公共汽车
铁路 （2）多项选择法 用包含各种方式的选择率公式一次求出选择率的方法。 方法简单，但正确提取方式选择的要素十分困难。
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1.多元方式划分（Multi-Choice Method）
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随机效用理论：
理论基础: Travel behavior analysis --TBA – to observe the individual behavior in real/virtual market
观测现实/虚拟市场的个人行为
– to understand the decision making process
回家
71.68 1.44 12.46 14.41
合计
46.19 1.27 15.85 36.64
步行、自行 39.21 车、摩托 其它 合计
0.00 100.00
0.00 100.00
0.04 100.00
0.13 100.00
0.01 100.00
0.05 100.00
各种交通方式的合理出行距离
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与出行时间相关的因素： 如等车时间、车内时间、换乘时间等； 与出行费用相关的因素： 如运费、燃料费、票价等； 与交通设施是否完备相关的因素： 如是否有停车场、停车费用等；
此外，还有一些定性因素，如： 交通设施的舒适性和方便性； 交通工具的可靠性和规律性； 交通工具的安全性。 好的方式选择模型应该包括上述重要特征。
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表7.4-1
集计分析与非集计分析的区别
集计分析 非集计分析 调查单位 各次出行 各次出行 分析单位 交通小区 个人（或家庭） 因变量 小区统计值（连续量） 个人的选择（离散量） 自变量 各小区的数据 每个人的数据 预测方法 回归分析等 最大似然法 适用范围水平 预测交通小区 任意 政策的体现 交 通 小 区 代 表 值 的 变 个人变量值的变化 化 交 通 现 象 的 把 握 出行的发生于吸引 出行频度 方法 出行分布 目的地选择 交通方式划分 交通方式选择 路径分配 路径选择
机动 qij 水上 qij
ij
货车 qij 出租车 qij
ij
5
O
D
1
2
…...
j
…...
n
合计
1
O1 O2
2
…...
i
…...
qij
Oi
…...
m
…...
Om D1 D2
合计
…...
Dj
…...
Dn
T
O
D
1
2
…...
j
…...
n
合计
1
O1 O2
2
…...
i
…...
…...
m
…...
Om D1 D2
合计
…...
Dj
…...
Dn
T
O
D
1
2
…...
j
…...
n
合计
1
O1 O2
2
…...
i
…...
qij
航空
Oi
…...
m
…...
Om D1 D2
合计
…...
Dj
…...
Dn
T
基本概念：
1.方式划分/分担（modal split):一个地区（ Zone)的全部出行数中利用各种交通方式的人所 占的比例叫做交通方式的分担。 2.划分交通量：每种交通方式所分担的量叫做该 交通方式的划分交通量。 3.划分率：划分交通量在全部交通量中所占的比 例。
上学
21.49 3.97 2.52 72.00 0.02 100.00
自由
10.40 3.66 21.70 64.18 0.05 100.00
业务
11.18 1.82 48.81 37.92 0.27 100.00
回家
20.85 3.36 23.22 52.52 0.05
合计
19.83 3.28 25.81 51.01 0.07
车 1.64 车 0.55 车 1.92 车 15.59 行 24.91 它 0.24 计 100
表7.2-2 日本大阪都市圈不同出行目的的交通方式利用情况 交通方式 城市铁路 公共汽车 小汽车 步行、自行 车、摩托 其他 合计 上班
37.78 3.36 32.33 26.50 0.03 100.00
在法律、社会、物理和约束下，始终谋求效用最大化。
There is disturbance related to “uncertaLeabharlann Baidunty”. 干扰与非确定性有关
Decision making process：决策过程
Generation of alternatives & choice set 替代方案的
了解决策过程
– to describe the process in a simplified/generalized model
利用简化/一般化模型描述决策过程
– to forecast the changes in behavior based on the model
基于模型预测行为的变化
“Random utility theory” is a key concept of TBA. 随机效用理论是TBA的关键理念。 随机效用理论： Individuals belong to a homogeneous population 各个体属于同类母集合 Individual’s choice set is predetermined 各个体的选择集事先给定 Individuals act rationally and possess perfect Information 各个体的行为理性、把握完备信息
划分率1.0
方式1 方式3
0.0
一次计算可以预测各种交通方式的划分率， 但随着自变量的增加，模型变复杂。
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2.二元方式划分(Binary Choice Method)
划分率1.0
非随机型 方式 1 方式2 随机 性线性模型
1.0
该种方式一般多被采用。
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第4节 交通方式划分模型
• 1.全域模型（macrocosm model ）考虑对象区域整体 的交通方式划分情况，常用于宏观交通规划 • 2.出行端点方式选择模型（trip end model）在研究总 量后即探讨分担率的方法 （即在出行生成预测后即进行方式划分） • 3.出行互换方式选择模型（trip interchange model） 在出行分布后进行方式划分（目前较多采用的方法）
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第2节
交通方式划分的影响因素
（1） 交通特性 （2）出行者的特征 （3） 出行特征 （4）交通设施的特征
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1.是否拥有小汽车或者可以利用小汽车 2.是否有驾驶执照 3.家庭结构(年轻夫妇、有儿女家庭、退 休家庭、单身家庭等) 4.出行者的家庭总收入 5.其他决定因素，如工作、送孩子上学 时对小汽车的使用需要 6.住宅区人口密度
？问题：用什么途径来综合反映上
述因素的特征。
第三节
交通方式划分过程
划分率预测体系的分类
1.根据交通方式选择特性进行分类 （1）一阶段划分率模型
不分为固定阶层和选择阶层，而是一起来考虑。 （2）二阶段划分率模型 分固定阶层和选择阶层，不考虑地区间的交通 服务水平。
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OD交通量 个人属性
小汽车利用 者固定阶层
交通手段选 择可能者
公共交通利用 者固定阶层
小汽车利用者
公共汽车利用者
二阶段划分交通量预测框架
2.根据方式选择的基本单位进行分类
（1）集计模型 以交通小区为单位将利用者的方式选择集 计起来进行说明的模型。 （2）非集计模型 以个人为单位构造模型来确定各交通方式 的选择概率，然后再将每个人的方式选择结 果集计起来，预测划分交通量的模型。
100.00 100.00
表7.2-3 日本大阪市中心区不同出行目的的交通方式利用情况 交通方式 城市铁路 公共汽车 小汽车 上班
40.03 2.02 18.74
上学
31.55 1.66 1.29 65.50
自由
22.31 1.25 8.26 68.15
业务
23.26 0.87 26.64 49.10
表7.2-1 不同出行目的的交通方式利用情况(哈尔滨，2000年)
交通方式 公共汽车 单位班车 小 汽 出 租 摩 托 自 行 步 其 合 上班 46.37 8.79 上学 24.94 2.60 0.11 0.22 0.76 15.99 55.18 0.22 100 自由 20.26 0.54 0.73 4.42 2.53 12.85 58.38 0.29 100 业务 22.87 10.88 7.93 11.11 1.36 6.35 39.50 0.00 100 回家 37.01 6.58 1.55 1.42 1.83 14.99 36.34 0.28 100 合计 36.28 6.36 1.60 1.76 1.84 14.69 37.21 0.27 100
q
j
ij
Oi Dj
q
i m
ij
m q ij qij
q
p
mp ij
q q
m ij
m ij
出行互换方式选择模型 优点： 便于考虑出行特征和 可用出行方式的特 征。 缺点： 难以考虑出行者的特 征，因为它们已被集 计到出行矩阵中。
出行终点方式选择模型 优点： • 能够考虑个体的特 征，比如收入、汽车 拥有量等。 难于考虑交通方式服 务水平
铁路运输 公路运输
水运运输
航空运输 管道运输
4
城市交通规划的方式选择： ①单独开车出行 ②乘公共汽车出行 ③乘地铁出行 ④乘出租车出行 ⑤骑自行车出行 ⑥骑摩托车出行 ⑦合乘出行 ⑧步行出行
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铁路 qij 公路 交通方式： qij 航空 1.城际间 qij qij 铁路、公路、航空、水运、管道； 水运 qij 管道 qij 2.城市范围 道路（行人、非机动车、摩托车、出租、公共电 轨道 qij 摩托车 qij 行人 汽车、客车、货车等） 轿车 q ij 轨道（地铁、轻轨等） qij 非机动 qij qij 水运 q q公共电汽车
（与其它并行公路相比）
o 表示与时间比为1.0等价的点
距离比
美国底特律高速公路划分率曲线
（与其它并行公路相比）
线性模型
这是函数模型中最早开发出来的模型。 它把影响交通方式分担的各种要素用线性函 数的形式表现，从而推求交通方式分担率。 但用这种方法求出的分担率Pi无法保证分担 率必须满足（0，1）之间的条件。 为 了 解 决 这 个 问 题 开 发 了 Logit 模 型 和Probit模型。
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两种出行方式选择模型的比较： 出行生成 出行分布 方式划分 出行生成 方式划分 出行分布 交通流分配
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互 换
交通流分配
O D
i i j
j
T
m m O O , O i i i Oi Pm m m D D , D j j j D j Pm m m q O ij i j m m q D ij j i m m
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缺点： •
出行互换方式选择模型计算方法
方式划分率计算方法： 划分率曲线法（转移曲线法） 函数模型法：
线性模型 Logit模型 Probit模型
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分担率曲线法
日本广岛公交与小客车的划分率
日本广岛轨道与公共电汽车的划分率
时 间 差 （ 分 ）
距离差（英里）
美国加利福尼亚高速公路划分率曲线
产生和选择集 – 个体环境、交通服务
Evaluation of attributes of alternatives 替代方案的
归类评价 – 替代方案归类的认识 – 效用评价
Choice 选择
– 随机效用的优化: RUM Implementation 交通工具 – 出行行为
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utility
=
systematic
第7章
交通方式划分 (Modal Split)
主要内容: 第1节 概述 第2节 交通方式划分的影响因素 第3节 交通方式划分过程 第4节 交通方式划分模型
1
第1节 概述
在20世纪60年代中叶，由日本学者首先提出方式 划分问题。
目的： 预测各小区之间各种出行方式的比例和大小。
3
综合运输规划的方式选择：
qij
铁路
Oi
…...
m
…...
Om D1 D2
合计
…...
Dj
…...
Dn
T
O
D
1
2
…...
j
…...
n
合计
1
O1 O2
2
…...
i
…...
qij
公路
Oi
…...
m
…...
Om D1 D2
合计
…...
Dj
…...
Dn
T
O
D
1
2
…...
j
…...
n
合计
1
O1 O2
2
…...
i
…...
qij
水运
Oi