基于交通分配算法的城市客運(yùn)方式劃分研究摘要:本文針對(duì)我國(guó)城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)覆蓋率低的特點(diǎn),提出采用網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)確定軌道交通的空間布局。綜合考慮各種交通方式的特點(diǎn)及其運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的連通程度,提出基于交通分配算法中路線(xiàn)選擇模型,且考慮輕軌線(xiàn)網(wǎng)布局的城市客運(yùn)交通方式劃分方法。關(guān)鍵詞:方式劃分;網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí);路線(xiàn)選擇模型;軌道交通0前言 城市交通規(guī)劃中的方式劃分是交通需求預(yù)測(cè)的重要組成部分,其模型的預(yù)測(cè)精度直接影響到交通需求分析的結(jié)果[1]。合理、客觀的交通方式劃分預(yù)測(cè)能夠?yàn)閮?yōu)化城市未來(lái)交通運(yùn)輸結(jié)構(gòu)提供科學(xué)的決策依據(jù)[2]。 國(guó)外學(xué)者早期主要從集計(jì)的角度研究交通方式劃分問(wèn)題,20世紀(jì)50年代發(fā)展起來(lái)的PugetSound分類(lèi)預(yù)測(cè)模型是美國(guó)最早的交通方式分擔(dān)率預(yù)測(cè)模型之一[3]。 20世紀(jì)60年代,很多學(xué)者提出了“轉(zhuǎn)移曲線(xiàn)法( shift curve method) ",該方法在60,70年代得到了廣泛的應(yīng)用。美國(guó)、英國(guó)、加拿大等國(guó)都有成套的城市公共交通與私人交通的轉(zhuǎn)移曲線(xiàn)[4][5]。20世紀(jì)70年代以來(lái),以McFadden為代表的一批學(xué)者將經(jīng)濟(jì)學(xué)中的效用理論引用過(guò)來(lái),并以概率論為基礎(chǔ),從非集計(jì)的角度對(duì)方式劃分問(wèn)題展開(kāi)了研究[6]。 無(wú)論是集計(jì)還是非集計(jì)方式劃分模型,都是從宏觀上研究各交通方式的比例結(jié)構(gòu),無(wú)法考慮各交通方式的空間布局及可接觸程度問(wèn)題。軌道交通是未來(lái)城市客運(yùn)交通結(jié)構(gòu)的主題,但是我國(guó)大城市的軌道交通目前(近期)只是成線(xiàn)成環(huán),還沒(méi)有形成便利的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)。現(xiàn)有的方式劃分模型無(wú)法考慮軌道網(wǎng)絡(luò)覆蓋程度的影響,不能對(duì)輕軌方式準(zhǔn)確地作出預(yù)測(cè)。因此,筆者提出了考慮軌道交通布局的客運(yùn)交通方式劃分方法。1基本思路 與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)地鐵、輕軌交通方式起步較晚,很多城市沒(méi)有地鐵、輕軌等交通方式,即使北京、上海等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、地位重要的特大城市,其地鐵和輕軌交通方式也沒(méi)有形成發(fā)達(dá)的連通網(wǎng)絡(luò)。與此類(lèi)似,其他目前沒(méi)有地鐵或輕軌的城市,其規(guī)劃的地鐵、輕軌線(xiàn)路初期也以線(xiàn)段或環(huán)狀的單線(xiàn)形式出現(xiàn)。對(duì)于地鐵和輕軌方式,其出行比重只能由其線(xiàn)網(wǎng)連通交通區(qū)間的OD出行量決定,因此,軌道交通布局對(duì)其承擔(dān)的出行比重具有決定性作用。 為考慮城市交通網(wǎng)絡(luò)中的軌道交通有效布局,解決城市中的地鐵、輕軌等方式劃分問(wèn)題,本文采用交通分配法進(jìn)行交通方式劃分計(jì)算。其基本思路是將全方式的出行OD量采用分配法進(jìn)行交通分配,通過(guò)分配,進(jìn)行OD點(diǎn)對(duì)間的出行路線(xiàn)選擇,計(jì)算出各路徑上的交通阻抗值及各條路徑的分配權(quán)重。通過(guò)效用函數(shù)調(diào)用各出行路線(xiàn)上的阻抗值,計(jì)算各交通方式的廣義效用,并以計(jì)算的廣義效用為控制指標(biāo),確定各條路徑各交通方式的出行分擔(dān)率。綜合考慮區(qū)間各出行路徑上的方式分擔(dān)比例及路徑分配權(quán)重,并對(duì)其累計(jì)求和,可得到交通區(qū)間各交通方式的出行比重。通過(guò)各個(gè)區(qū)間的各交通方式出行量計(jì)算,得到交通區(qū)間的各交通方式的出行量。2模型假定與網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)2. 1基本假定 (1)每個(gè)OD點(diǎn)對(duì)間的出行只進(jìn)行一次方式選擇,不包括步行—公交車(chē)、公交車(chē)—地鐵等組合交通方式選擇; (2)公交線(xiàn)網(wǎng)連通各個(gè)交通小區(qū),且各交通小區(qū)的公交懲罰時(shí)間相同; (3)根據(jù)現(xiàn)狀調(diào)查數(shù)據(jù)確定對(duì)應(yīng)城市步行和自行車(chē)的最大出行距離,當(dāng)區(qū)間出行距離大于調(diào)查的步行和自行車(chē)的最大出行距離時(shí),則認(rèn)為步行和自行車(chē)的相應(yīng)出行比重為0。2. 2網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí) 為了表示各交通區(qū)出行時(shí)的地鐵或輕軌交通方式的可接觸程度,需要在整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行地鐵、輕軌線(xiàn)路的特殊標(biāo)識(shí),以表明能夠決定地鐵和輕軌有權(quán)參與方式劃分的OD點(diǎn)對(duì)范圍。 用有向圖G( N, L)表示城市交通網(wǎng)絡(luò),其中N為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)集合(即交叉口或交通小區(qū)質(zhì)心),L為有向弧集合(即路段)。為了標(biāo)識(shí)地鐵或輕軌線(xiàn)路的連通程度,引入0-1變量,當(dāng),σ=1時(shí),表明有向弧具有供輕軌交通方式選擇的權(quán)利,但是只有當(dāng)OD點(diǎn)對(duì)間出行路線(xiàn)的所有有向弧都具備,σ=1時(shí),OD點(diǎn)對(duì)間才能進(jìn)行輕軌交通方式選擇。3 模型基本形式及程序設(shè)計(jì)方法3. 1出行路線(xiàn)選擇模型 城市道路網(wǎng)是一個(gè)復(fù)雜的相互連通的運(yùn)輸網(wǎng),因此一對(duì)起始/終迄節(jié)點(diǎn)之間的出行路徑有多條。一對(duì)起迄點(diǎn)之間的最短路線(xiàn)只有一條,盡管出行者在交通區(qū)內(nèi)分散就近出行,但是一對(duì)起迄點(diǎn)的有效出行路徑是確定的,一般數(shù)目不超過(guò)8-10條。 在大型網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)綜復(fù)雜,人直接參與路徑的確定是比較困難的。本文采用通過(guò)反復(fù)迭代尋找OD點(diǎn)對(duì)之間的有效路徑的啟發(fā)式方法,將OD點(diǎn)對(duì)之間的有效路徑列出來(lái),然后以各路徑的交通阻抗為指標(biāo)計(jì)算各出行路徑的選擇概率。有效路徑概率選擇模型的基本形式如下:
式中:P ( r, s,k)為交通區(qū):與交通區(qū)、間的OD量在第k條路徑上的分配率; r( k)為第k條路徑上的出行路權(quán)(行駛距離); r-為各出行路徑上的平均出行路權(quán)(行駛距離); m為有效出行路線(xiàn)條數(shù); θ為分配參數(shù)。 θ為無(wú)量綱參數(shù),它反映了出行者在選擇路徑時(shí)造成路權(quán)大小判斷誤差的程度。由于在分配模型中采用了相對(duì)路權(quán)(r( k) /r),故參數(shù)的變化范圍相當(dāng)穩(wěn)定,僅與可供選擇的出行路線(xiàn)數(shù)目有關(guān)。對(duì)于通常的城市交通網(wǎng)絡(luò),θ在3. 00一3. 50之間[7]。3. 2路線(xiàn)出行方式計(jì)算 決定出行者各路線(xiàn)上選擇交通方式的主要因素有:出行者的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征、出行特征和各種交通方式的特征等。按照宏觀交通方式劃分預(yù)測(cè)的Logit概率模型,假定對(duì)各種交通方式的選擇是以各種方式的廣義效用為基礎(chǔ),以一定的概率關(guān)系構(gòu)造的,其函數(shù)形式如下:
式中:P( k, i)為第k條路線(xiàn)上第i種方式的分擔(dān)率; C( j, k)為第k條路線(xiàn)上第j種方式的廣義效用; n為交通方式的數(shù)目; σ為軌道交通布局連通度系數(shù),當(dāng)σ=1時(shí), 表示出行路線(xiàn)上可有軌道交通方式可供選擇。3. 3區(qū)間出行方式計(jì)算 根據(jù)有效概率選擇模型獲得交通區(qū)間各路徑的分配權(quán)重及采用Logit模型獲得每條出行路線(xiàn)上的方式分擔(dān)比重后,綜合考慮二者關(guān)系,對(duì)其積求和。即可得到對(duì)應(yīng)交通區(qū)的方式劃分比重。因此,交通區(qū)間的交通方式計(jì)算模型如下:
式中P ( r,s,i)為交通區(qū)r與交通區(qū)s間的第i種方式的分擔(dān)率; P( r, s, k)為交通區(qū)r與交通區(qū)s間的OD量在第k條路徑上的分配率; P( k, i)為第k條路線(xiàn)上第i種方式的分擔(dān)率;m為交通區(qū)r與交通區(qū)s間有效出行路線(xiàn)總數(shù)。3. 4模型程序設(shè)計(jì)方法 為了方便上述方法的程序設(shè)計(jì),木文提出了相應(yīng)的程序設(shè)計(jì)方法,具體如下: (1)初始化路網(wǎng),輸人網(wǎng)絡(luò)幾何信息表、路權(quán)表及全方式OD表; (2)計(jì)算各節(jié)點(diǎn)間的最短路權(quán),并令i等于出行起點(diǎn)號(hào)r; (3)判斷節(jié)點(diǎn)i的有效路段及有效出行路線(xiàn)k; (4)計(jì)算有效路段[i, j]的邊權(quán)Lw[i, j]; (5)判斷是否已到出行終點(diǎn)、:若到達(dá)終點(diǎn)則以某一有效路段終點(diǎn)j代替i,否則返回(2)。 (6)計(jì)算有效出行路線(xiàn)的邊權(quán)Lk; (7)計(jì)算有效出行路線(xiàn)的OD量分配率; (8)對(duì)有效出行路線(xiàn)的進(jìn)行判斷,計(jì)算有效出行路線(xiàn)的各交通方式分擔(dān)率; (9)計(jì)算OD對(duì)間的方式分擔(dān)率; (10)判斷是否是最后一OD點(diǎn)對(duì):若是最后一OD點(diǎn)對(duì)則停止計(jì)算,否則,返回步驟(2)。4模型應(yīng)用 某區(qū)域分為三個(gè)交通區(qū),交通網(wǎng)絡(luò)中有8條路段連接5個(gè)節(jié)點(diǎn)。各路段都允許步行、自行車(chē)、公交車(chē)、私車(chē)、出租車(chē)交通方式出行,且節(jié)點(diǎn)1與節(jié)點(diǎn)2的路段(圖中1,2節(jié)點(diǎn)間的雙線(xiàn)路段)允許輕軌交通方式出行。各路段的路權(quán)如圖1所示。
4. 1區(qū)間路線(xiàn)分配率計(jì)算 由前所述,對(duì)于城市道路交通網(wǎng)絡(luò),θ的取值范圍在3. 0一3. 5,故在此取θ=3. 25,代入模型進(jìn)行計(jì)算。根據(jù)多路徑交通分配模型計(jì)算出交通區(qū)間各出行路線(xiàn)的分配率,具體見(jiàn)表1。
4. 2區(qū)間交通方式分擔(dān)率計(jì)算 根據(jù)式(2)及各交通方式與路權(quán)的效用關(guān)系,計(jì)算各條出行路線(xiàn)的各交通方式分擔(dān)率如表2所示。
應(yīng)用式(3)進(jìn)行計(jì)算,得到交通區(qū)各方式的出行分擔(dān)率,如表3所示。
5結(jié)語(yǔ) 交通方式劃分預(yù)測(cè)是進(jìn)行城市交通結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要依據(jù)。本文針對(duì)軌道線(xiàn)網(wǎng)不能覆蓋所有運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題,提出了考慮軌道布局的交通方式研究方法。該方法通過(guò)有向弧網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)來(lái)確定城市軌道網(wǎng)絡(luò)的空間布局,并綜合考慮居民出行路線(xiàn)選擇的影響,確定區(qū)間各交通方式的出行比例。此法簡(jiǎn)單明了,能夠較好地解決我國(guó)軌道交通的方式劃分問(wèn)題。參考文獻(xiàn)[1]裴玉龍,馬驥,蓋春英.交通規(guī)劃與路網(wǎng)規(guī)劃〔M〕.哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社.2003, 1.[2]金安,毛保華.交通方式選擇模型與應(yīng)用研究日J(rèn).內(nèi)蒙古公路與運(yùn)輸1997, 7.[3]王正.廣義Logit交通方式劃分預(yù)瀏方法[J1 .同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào).1999, 6[4]Denis Bolduc. A practical technique to estimate multinomial probit models in transportation. Transportation Research PartB 33, 63一79. 1999.[5] Daganzo, C. F. Multinomial Probit: The Theory and ITS Ap-plications to Demand Forecasting. Academic Press, NewYork. 1979.[6] Joffre Swait. Choice set generation within the generalized ex-treme value family of discrete choice models. Transportation Research Part B35, 643一666. 2001.[7]王煒,徐吉謙,李旭宏等.城市交通規(guī)劃理論及其應(yīng)用[M].東南大學(xué)出版社1998. 9.






