葉玉玲， 官湘洋， 王藝詩

(同濟大學 交通運輸工程學院， 上海 201804)

客流分擔率預測即研究各種交通方式在某一出行區(qū)間內(nèi)所承擔的客流比例，是交通需求預測的重要組成部分。精確的客流分擔率預測能夠為交通規(guī)劃和相關(guān)政策的制定提供可靠的依據(jù)。

目前Logit模型在客流分擔率預測中使用較為普遍。傳統(tǒng)的BL(Binary Logit)模型、MNL(Multinomial Logit)模型以及NL(Nested Logit)模型在標定時并不嚴格區(qū)分數(shù)據(jù)來源及種類，導致有時數(shù)據(jù)缺失而無法察覺，且不同類型數(shù)據(jù)標定模型所得結(jié)論的可信度亦有差異。

為了更真實地體現(xiàn)旅客出行行為選擇的偏好,應該充分利用SP(Stated Preferences意向調(diào)查)和RP(Revealed Preferences行為調(diào)查)兩種調(diào)查數(shù)據(jù)的優(yōu)點,建立兩種數(shù)據(jù)融合的預測模型。關(guān)宏志[1]對各種Logit模型以及SP和RP調(diào)查都做了詳盡的介紹；Hensher 等[2]提出用Nested Logit 模型建立RP/ SP 融合數(shù)據(jù)的方法，將數(shù)據(jù)分為RP 和SP 兩類,作為上層的兩個選擇枝,下層為調(diào)查的各種交通方式的RP 和SP 數(shù)據(jù),可以通過同時推定法或階段推定法實現(xiàn)模型估計；同濟大學張?zhí)烊坏萚3]對融合RP/SP的ML模型和兩種NL模型分別做出了評估。根據(jù)上述研究成果，本文選擇運用效用理論和RP/SP融合的NL模型對滬杭運輸通道交通方式進行研究。

1 RP/SP融合NL模型

1.1 RP調(diào)查與SP調(diào)查設計

對交通流數(shù)據(jù)的獲得有RP和SP兩種調(diào)查方法。RP調(diào)查雖具有可靠性，但由于新建成的客運專線尚未開通，該選擇枝在現(xiàn)實中不存在，故不能得到客運專線的觀測數(shù)據(jù)。有關(guān)客運專線的選擇要使用SP調(diào)查，但SP調(diào)查是基于假設的情景，具有誤差較大的特點。利用RP/SP模型將兩類數(shù)據(jù)融合，可以使兩種調(diào)查方式的數(shù)據(jù)互相補充，從而提高模型的真實性[3]。

本文在RP調(diào)查和SP調(diào)查中主要采集旅客出行的方式選擇、出行時間以及出行費用的情況，并調(diào)查旅客對出行的整體感覺，從而獲得進行客流預測的數(shù)據(jù)資料。

1.2 RP/SP融合數(shù)據(jù)的效用函數(shù)

假設站在出行者的角度，對所有交通方式的評價指標相同，即各種交通方式的效用函數(shù)形式是相同的。對于每種交通方式，選擇5種服務屬性，分別是：經(jīng)濟性、快速性、方便性、舒適性和安全性。服務屬性變量由于模型標定時使用的數(shù)據(jù)類型不同，有RP與SP之分，對這5個屬性分別進行RP/SP調(diào)查，建立如下效用函數(shù)：

(1)

(2)

其中：i為選擇集合C中的選擇枝，CRP={i=1為既有鐵路，i=2為公路，i=3為私家車 }，CSP={i=1為既有鐵路，i=2為公路，i=3為私家車，i=4為客運專線}；αi為效用函數(shù)中相應選擇枝i的固有啞元；Xi1為效用函數(shù)的快速性指標，量化為行程時間(h)；Xi2為效用函數(shù)的經(jīng)濟性指標，量化為票價/燃油費；Xi3為效用函數(shù)的安全性指標，量化為事故率(次/年)；Xi4為效用函數(shù)的舒適性指標，量化為旅客疲勞恢復時間；Xi5為效用函數(shù)的方便性指標，量化為發(fā)車時間間隔(min)；εiRP、εiSP為RP、SP數(shù)據(jù)非顯現(xiàn)化效用的概率項。

1.3 RP/SP融合數(shù)據(jù)的NL模型

RP/SP調(diào)查的基礎是被調(diào)查者在兩種數(shù)據(jù)中對效用函數(shù)中顯現(xiàn)化效用的感知是相同的，反映在函數(shù)中就是選擇枝相同的特征變量的系數(shù)應該是相同的。

為了進行數(shù)據(jù)融合，必須要找出兩種數(shù)據(jù)中非顯現(xiàn)化效用概率項之間的聯(lián)系，否則直接融合得到的數(shù)據(jù)是沒有意義的。為了建立這樣的聯(lián)系，我們引入測度系數(shù)對RP/SP的效用函數(shù)進行修正，使兩種數(shù)據(jù)中非顯現(xiàn)化效用概率項的方差相等。可以令RP數(shù)據(jù)的測度系數(shù)為1，SP數(shù)據(jù)的測度系數(shù)為β，那么根據(jù)Gumbel分布的性質(zhì)，可以得到：

(3)

利用NL 模型構(gòu)造的RP 與SP 融合數(shù)據(jù)的對數(shù)似然函數(shù)為：

(4)

這樣就將RP與SP數(shù)據(jù)聯(lián)系起來，并建立了融合兩種數(shù)據(jù)的NL模型。求解該模型，就可以得到同時具備RP調(diào)查和SP調(diào)查優(yōu)點的預測結(jié)果。

但是，RP/SP兩類數(shù)據(jù)之間以及交通方式分類屬性之間的關(guān)聯(lián)性將產(chǎn)生誤差，交通方式的屬性在數(shù)據(jù)融合中起著重要的作用。如果SP效用函數(shù)中不考慮交通方式屬性所帶來的影響，往往會造成Logit 模型的IIA問題[2]。因此本文采用既考慮RP與SP數(shù)據(jù)的特點，又考慮交通方式性質(zhì)的3層NL數(shù)據(jù)融合模型，如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)融合模型選擇樹

考慮RP、SP數(shù)據(jù)融合，使用γ對鐵路的SP進行修正；考慮交通方式性質(zhì)，使用β對鐵路效用進行修正?？梢缘玫剑?/p>

對RP1選擇枝：

(5)

對SP1選擇枝：

(6)

對RP2選擇枝：

(7)

對SP2、SP3選擇枝：

(8)

融合RP、SP數(shù)據(jù)的極大似然函數(shù)為：

(9)

2 案例分析

2.1 滬杭客運專線簡介

本文選擇滬杭客運專線，應用上述模型，對其運營后的客流分擔率進行預測。滬杭城際客運專線連接了上海、杭州以及沿線7個城市與地區(qū)，于2009年2月26日開工，線路長158.5 km，項目預估算投資總額為276.3億元。線路建設標準為雙線電氣化，設計最高行車速度為350 km/h，最小列車發(fā)車間隔為3 min，杭州至上海的最快行程時間約為38 min。

2.2 旅客選擇行為調(diào)查

為了了解影響交通方式選擇的因素，需進行交通調(diào)查。交通調(diào)查采用問卷調(diào)查的方法，在運輸通道內(nèi)選取主要的鐵路車站、公路客運站等客流集散點進行抽樣調(diào)查。對不同性別、不同年齡、不同職業(yè)、不同收入水平以及不同出行目的等各種層次結(jié)構(gòu)的旅客進行了問卷調(diào)查。其中RP和SP調(diào)查各500份。通過對回收的問卷進行分析，我們歸納出影響旅客出行行為選擇的主要因素是行駛時間、票價、安全性、舒適程度、發(fā)車頻率、旅客年齡、旅客家庭收入等，其中行駛時間與票價的影響最為顯著。

2.3 模型標定及滬杭客流分擔預測

以調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎，建立如前所述的NL3模型，利用Matlab求解極大似然函數(shù)的極小值點，得到出行效用函數(shù)參數(shù)，并應用Spss16.0軟件進行t檢驗[4],結(jié)果如表1所示。

表1 模型估計結(jié)果

以上參數(shù)符號符合邏輯，并能較好地還原調(diào)查數(shù)據(jù)，t檢驗結(jié)果顯示，在0.05的顯著性水平上，各解釋性變量參數(shù)的t值絕對值大于1.96，滿足顯著性。

假設客運專線運行時間為38 min，票價為100元，發(fā)車時間間隔為5 min，則預測其開通后滬杭通道內(nèi)客流分擔結(jié)果如表2所示。

表2 客流分擔率結(jié)果

從以上預測結(jié)果可見，滬杭客運專線開通后，交通結(jié)構(gòu)會發(fā)生很大變化：客運專線對滬杭通道旅客具有強大的吸引力，將承擔通道內(nèi)的大部分客流，既有鐵路和公路客流將大幅向客運專線轉(zhuǎn)移，公路大巴的班次也可以適當?shù)販p少，主要以為短距離客流提供方便的運輸服務為主。

客運專線在分流既有線旅客列車時，應該兼顧既有線能力和客運專線能力的利用情況，使兩條線路的能力負荷能夠較好的匹配，均衡合理的利用兩條線路的能力，滿足旅客的運輸需求。

3 結(jié) 語

SP/RP融合數(shù)據(jù)的NL模型既利用了SP調(diào)查數(shù)據(jù)對參數(shù)估計進行補充，又修正了其誤差和隨機錯誤，較真實地反映旅客的出行選擇行為偏好。

本文采用SP/RP融合數(shù)據(jù)的3層NL模型標定滬杭信道旅客的出行效用函數(shù)，并對滬杭客運專線開通后的滬杭交通走廊方式分擔進行了預測和分析。得出結(jié)論：運行時間是影響交通方式客流分擔率的最關(guān)鍵因素，因此無論是通過新建城際客運專線，還是升級改造既有鐵路，提高旅客列車的運行速度是未來鐵路發(fā)展的必然趨勢；同時也應考慮票價對分擔率的影響，制定合理客運專線票價，實現(xiàn)信道內(nèi)各交通方式的合理分擔和綜合交通系統(tǒng)服務水平的提高。

[1] 關(guān)宏志.非集計模型——交通行為分析的工具[M].北京:人民交通出版社,2004.

[2] Hensher D A, Bradley M. Using stated response data to enrich revealed preference discrete choice models[J]. Marketing Letters, 1993,4(2),139-151.

[3] 張?zhí)烊?楊東媛,趙婭麗,等.RP/SP融合數(shù)據(jù)的Mixed_Logit和Nested_Logit模型估計對比[J].同濟大學學報(自然科學版),2008,36(8):1073-1078.

[4] 薛 薇.基于SPSS的數(shù)據(jù)分析[M].北京:中國人民大學出版社,2006.