城市軌道交通乘客半補償路徑選擇行為分析理論和方法.pdf

1、隨著新線不斷開通運營，城市軌道交通網(wǎng)絡愈加復雜，OD(Origin-Destination，起訖點)對之間的可行路徑也越來越多，加劇了乘客出行前路徑?jīng)Q策的復雜性。乘客路徑選擇行為分析，作為出行行為分析的重要組成部分，可為乘客提供個性化路徑規(guī)劃服務，也可為城市軌道交通運營管理部門提供換乘量、線路流量和斷面流量等基礎數(shù)據(jù)，以支撐列車運行計劃制定、客流組織與調(diào)控、票務清分、線網(wǎng)優(yōu)化、新線接入對既有線網(wǎng)的影響評價等運營管理業(yè)務的開展。
　

2、　針對在一定的出行目的和選擇環(huán)境下城市軌道交通乘客的路徑選擇過程，本文從挖掘乘客的路徑選擇機理出發(fā)，綜合分析各種影響因素對有效路徑集合生成、最優(yōu)出行路徑選擇的影響，構(gòu)建城市軌道交通乘客路徑選擇模型，分析乘客路徑選擇行為。
　　(1)分析網(wǎng)絡拓撲、運營、調(diào)查和刷卡等建模數(shù)據(jù)的特征，提取乘客路徑選擇行為影響因素。地鐵官網(wǎng)地圖與實際地形圖之間的差異性，使得表征路徑走向?qū)Τ丝吐窂竭x擇行為影響的角度費用的作用愈加突出，本文在傳統(tǒng)角度費用的基

3、礎上，提出了修正的角度費用，以捕捉路徑走向偏離程度對乘客路徑選擇的心理影響。另外，通過對調(diào)查數(shù)據(jù)進行Pareto圖分析，提取了包括乘車時間、換乘次數(shù)、換乘時間、舒適程度等路徑屬性在內(nèi)的乘客路徑選擇行為的主要影響因素。
　　(2)分析乘客對某些因素的容忍限制，揭示有效路徑集合生成過程中的非補償行為，構(gòu)造基于非補償行為的有效路徑集合生成方法，以反映只有滿足一定限制條件的路徑才會被考慮成有效路徑的現(xiàn)實。通過設定路徑容忍度函數(shù)，綜合考慮乘

4、客對出行時間和換乘次數(shù)的容忍，衡量路徑被考慮的程度，揭示非補償行為。為避免將路徑容忍度函數(shù)中的參數(shù)與路徑效用函數(shù)中的其他參數(shù)同時標定的困難，設計了容忍限制調(diào)查方案，并提出了基于調(diào)查數(shù)據(jù)估算路徑容忍度函數(shù)中的參數(shù)的方法，得到了有效的結(jié)果。
　　(3)考慮到有效路徑集合生成和從有效路徑集合中選擇最優(yōu)路徑兩個過程的內(nèi)在關聯(lián)性，本文基于CMNL(Constrained Multinomial Logit)模型將兩個過程關聯(lián)，提出了半補償行

5、為下OD對尺度效應和路徑重復問題的解決方法，構(gòu)造了一階段法的半補償Logit模型，即SCPSL（Scaled Constrained Path Sized Logit）模型，并給出了參數(shù)的外生和內(nèi)生估計方法，既避免了將兩個過程孤立所帶來的參數(shù)估計偏差，又解決了兩階段法面對較大路徑集合時的參數(shù)估計困難的問題。其中，半補償行為是補償與非補償行為的結(jié)合:當屬性值在容忍限制范圍內(nèi)時，某一屬性的劣化可以通過改善其他屬性以保持路徑效用，即補償行為，

6、該行為是從有效路徑集合中選擇最優(yōu)路徑過程的準則;當屬性值超出容忍限制時，無法通過改善其他屬性來保持路徑效用，即非補償行為，該行為是有效路徑集合生成過程的準則。最后，基于該模型的邊際替代關系分析和彈性分析也顯示出路徑選擇行為具有明顯的半補償特性和隨OD對而異的規(guī)律。同時，本文將該模型應用于客流需求預測，即使在新線接入條件下也能得到較高的預測精度。
　　(4)考慮到乘客路徑選擇偏好的差異性，基于SCPSL模型，構(gòu)建了考慮乘客異質(zhì)性的半

7、補償路徑選擇模型。Mixed Logit模型和潛在分類模型是描述乘客選擇偏好異質(zhì)性的最常用方法，但Mixed Logit只注重個體間的差異性，容易忽略乘客的群體特質(zhì)，即某些乘客較其他乘客更為相似性，使得參數(shù)的隨機分布容易出現(xiàn)混合特性;而潛在分類模型假定同一類別下乘客的行為具有一致性，忽略了同一類別下個體間的差異性。因此，分別構(gòu)造了半補償?shù)腗ixed Logit模型和基于潛在分類的半補償Logit模型，進而將兩者進行融合，構(gòu)造了基于潛在分

8、類的半補償Mixed Logit模型。同時，根據(jù)乘客對路徑走向偏離程度的敏感變化率的三種不同心理傾向，構(gòu)造了角度費用的三種表達方式，對應三個潛在類別，且假設每個潛在類別下的參數(shù)都服從于隨機分布，形成了基于潛在分類的半補償Mixed Logit模型(LC-MixedSCPSL)，并設計了將數(shù)據(jù)擴張技術與馬爾科夫鏈蒙特卡洛法相結(jié)合的參數(shù)估算方法，參數(shù)估計結(jié)果顯示融合后的模型效果更優(yōu)。將該模型應用到個性化路徑規(guī)劃服務中，結(jié)果顯示可為不同乘客提

9、供不同的最優(yōu)路徑。
　　(5)考慮城市軌道交通系統(tǒng)中出行時間的隨機波動性，基于SCPSL模型，構(gòu)造了考慮時間可靠性的半補償路徑選擇模型（即均值-標準差SCPSL模型）。其中，考慮出行時間的截斷性，基于進出站走行、等車、乘車、換乘等不同類型時間服從于截斷正態(tài)分布的假設，構(gòu)造了基于刷卡數(shù)據(jù)的分布參數(shù)估算方法。為估算均值-標準差SCPSL模型，分別設計了基于RP(Revealed Preference)調(diào)查和刷卡數(shù)據(jù)的參數(shù)估算方法。RP