【正文】 The Collaborative Research for Public Transportation Proportion and Configuration Abstract ： In order to improve the proportion of the public transportation in the city， the MNL model was established to analyze the residents’ travel mode choice by using RPamp。 河 北 工 業(yè) 大 學(xué) 畢 業(yè) 論 文 作 者： 李雪瑋 學(xué) 號(hào)： 111348 學(xué) 院： 土木工程學(xué)院 系 (專業(yè) )： 交通工程 題 目： 公交出行比例與公交配置協(xié)同研究 指導(dǎo)者： 崔洪軍 教授 評(píng)閱者： 20xx 年 6 月 12 日 公交出行比例與公交配置協(xié)同研究 摘要： 為了提高公共交通的出行比例，本文根據(jù)天津居民出行現(xiàn)狀，基于 SPamp。SP data， according to the situation of residents’ trip in Tianjin . And with more features variables, the utility function will be more accurate . Also ,the original data structure was changed , so that we can use MATLAB and SPSS to get the parameters, and confirm the accuracy of model. On the basis of the utility function, the selection probability of the four kinds of traffic modes is further derived, and the share rate of each traffic mode is obtained. Finally, the factors that affect the traffic mode share rate were result indicates that the cost， the trip time and the fort influence the proportion obviously,which can provide the theoretical basis for the transportation department to formulate the traffic policy. Keywords： public transportation MNL model utility function multiple linear regression Elastic analysis 目 錄 1 緒論 .......................................................................................................................... 1 研究背景及意義 ............................................................................................ 1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ............................................................................................ 1 研究?jī)?nèi)容及路線 ............................................................................................ 3 論文結(jié)構(gòu) ........................................................................................................ 4 2 非集計(jì)模型的理論基礎(chǔ) .......................................................................................... 5 集計(jì)模型與非集計(jì)模型 ................................................................................ 5 效用函數(shù)理論 ................................................................................................ 7 MNL 模型的建立 .......................................................................................... 9 傳統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定方法 ...................................................................................... 13 3 數(shù)據(jù)調(diào)查方法與問(wèn)卷設(shè)計(jì) .................................................................................... 15 RP 調(diào)查 amp。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 國(guó)外研究現(xiàn)狀 非集計(jì)模型的研究與應(yīng)用在國(guó)外已經(jīng)經(jīng)歷了長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展，尤其是在交通方面的應(yīng)用， 時(shí)至今日，仍然是學(xué)者們研究的熱門(mén)領(lǐng)域之一。 Logit 模型在國(guó)外的應(yīng)用發(fā)展已經(jīng)經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的時(shí)間，并經(jīng)過(guò)不斷改進(jìn)而越來(lái)越完善。文章得出結(jié)論： RPamp。本文 在 SPamp。第一章中主要闡述了該論文的研究背景和研究意義，介紹了國(guó)內(nèi)外對(duì)非集計(jì)模型研究現(xiàn)狀，并介紹本文的框架結(jié)構(gòu)及技術(shù)路線。此章對(duì)問(wèn)卷所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本分析。然而，隨著理論的發(fā)展成熟，集計(jì)模型本身的缺陷越來(lái)越多的表現(xiàn)出來(lái)。 在交通規(guī)劃或交通需求預(yù)測(cè)時(shí)，直接以出行個(gè)人為研究單位建立樣本，不經(jīng)過(guò)集計(jì)數(shù)據(jù)處理得到的便是非集計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用此類(lèi)數(shù)據(jù)建立的模型被稱為非集計(jì)模型。 現(xiàn)存的非集計(jì)模型模型從模型結(jié)果的角度可分為：決定論型和概率型。另外，決定論模型構(gòu)造選擇 函數(shù)時(shí)，無(wú)法考慮到所有可能影響交通選擇行為的特性變量，不能準(zhǔn)確描述實(shí)際選擇現(xiàn)象。在進(jìn)行交通方式選擇時(shí)，出行者與消費(fèi)者具有同樣的特點(diǎn)，所以將效用理論運(yùn)用于交通問(wèn)題的分析之中。oPr njnjninin njninin AjjiVV AjjiUUP ?????? ???? ??（ ）（ 其中： ?? ??? n .1,10 nn Ai ii PP 上述函數(shù)具有以下性質(zhì)： （ 1） 在效用函數(shù)中增加常數(shù)項(xiàng) 0V ，選擇概率不變。如果， Uin 超過(guò)了這個(gè)和合成方案的效用方案 i將被選擇。 MNL 模型的建立 建立全體選擇方案集合 MNL 模型的形式如下： )(,1 nAjVVAjVVin AieeePninjnnjnin ??? ????? 式中： inP —— 出行者 n的選擇方案 i 的概率； inV —— 出行者 n 的選擇方案 i的效用函數(shù)的固定項(xiàng)； nA —— 出行者 n 的選擇方案集合。在這里，假設(shè)下述各個(gè)符號(hào)的意義如下： inkX ：出行者 n 的第 i 個(gè)選擇方案中所包含的第 k 個(gè)特性變量； 的特性變量；的選擇方案出行者 inXXXX i n inKinkin :], . . . , . . . ,[ 1 ?? K:特性變量的個(gè)數(shù)； k? ：第 k個(gè)變量所對(duì)應(yīng)的 未知參數(shù)； 未知參數(shù)向量:],...,[ 1 ?? k??? 通常， inV 為向量 ? 和 inX 的函數(shù) ),( inXf ? ，即 ），（ inin XfV ?? 。通過(guò)模型的函數(shù)關(guān)系式可以看出，某種 選擇方案的選擇概率與其河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 11 效用值本身的大小無(wú)關(guān)，而與各選擇方案的效用值之差有關(guān)，所以在選擇效用值時(shí)，要選擇那些對(duì)效用值產(chǎn)生差異的變量。 傳統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定方法 在傳統(tǒng)非集計(jì)模型參數(shù)標(biāo)定過(guò)程中，常常采用以下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式，僅以出行者 n 為例有兩種 選擇方案的情況簡(jiǎn)單進(jìn)行說(shuō)明 [12]： 出行者 選擇方案 選擇結(jié)果 固有啞元 燃料費(fèi) 時(shí)間 票費(fèi) 收入 年齡 n 公交 0 0 0 35 1 2800 24 小汽車(chē) 1 1 15 0 ： ?? ??? Ni nnnn PPLL 1 2211* )lnln(ln ?? L? 和荷賽矩陣 L2? ,即： 河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 14 NR 法進(jìn)行 ? 值的估計(jì)： 步驟一：設(shè) ? 的初始值為 0 )0( )0( ?? ,對(duì)于多維方程，設(shè) ]0...0,0[0 ??）（? 。在極大似然函數(shù)的凸性無(wú)法保證時(shí)，需要隨機(jī)給出 0以外的多組數(shù)值，反復(fù)試算。其次，變量的數(shù)量及選擇范圍不全面。該方法內(nèi)容可靠， 表格回收率高。利用月票換卡和購(gòu)買(mǎi)之前，發(fā)表給購(gòu)票者填寫(xiě)一些個(gè)人信息及其經(jīng)常選擇的線路或交通 方式的相關(guān)信息； (5)路邊詢問(wèn)調(diào)查 在主要道路或城市出入口設(shè)調(diào)查站，詢問(wèn)車(chē)輛的出行起訖點(diǎn)以及其他出行信河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 17 息。假如，有時(shí)需要了解被調(diào)查者在未來(lái)提供了某種交通服務(wù)或新建某種交通設(shè)施時(shí)，將會(huì)如何選擇等。另外， 由于可以調(diào)查相同條件下的不同被調(diào)查者的反應(yīng)，因而可以研究由于個(gè)人屬性不同而產(chǎn)生的選擇結(jié)果的差異，計(jì)算在每個(gè)選擇條件下特定的選擇方案的選擇問(wèn)題并由此進(jìn)行集計(jì)。換句話說(shuō)，被調(diào)查者本該是通過(guò)被提示的的選擇條件以外的某些因素進(jìn)行判斷選擇，但這時(shí)卻變成了通過(guò)被提示的因素進(jìn)行判斷，從 而改變了這些因素的影響程度，使得調(diào)查到的選擇過(guò)程與實(shí)際的選擇過(guò)程相背離。這種數(shù)據(jù)的可靠性受到被實(shí)驗(yàn)者的能力的限制。但在建立選擇條件數(shù)據(jù)時(shí)，并非意味著全部的數(shù)據(jù)都要通過(guò)對(duì)被調(diào)查者的詢問(wèn)調(diào)查來(lái)獲得。調(diào)查表設(shè)計(jì)的好壞直接影響調(diào)查結(jié)果的精度。這是取得被調(diào)查者信任、爭(zhēng)取合作的最重要的一步。另外，預(yù)先將特性值設(shè)定為若干個(gè)水平時(shí)，可以根據(jù)實(shí)驗(yàn)規(guī)劃法的思路設(shè)計(jì)選擇項(xiàng)，即利用正交設(shè)計(jì)法從所有的選擇項(xiàng)中抽取一部分選擇項(xiàng)將有利于大大提高調(diào)查的效率。這樣得到的樣本能夠反映總體的構(gòu)成及特點(diǎn)。另外，抽樣工作需要大量的費(fèi)用和時(shí)間， 因此，當(dāng)抽樣率較小時(shí)不宜采用此法。在實(shí)際情況下，地鐵與輕軌的各種特性幾乎相同，所以在調(diào)查中把輕軌出行合并到地鐵中進(jìn)行分析。根據(jù)已有專家研究成果及數(shù)據(jù)，通過(guò)相關(guān)方法將出行方式優(yōu)先程度轉(zhuǎn)化為居民出行方式選擇概率，同時(shí)結(jié)合效用理論，可求得多組不同出行方式效用 特性變量數(shù)據(jù)。概率數(shù)據(jù)匯總?cè)缦拢? 河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 26 表 交通方式選擇概率參考數(shù)據(jù)表 組數(shù) 最優(yōu)先 次優(yōu)先 不優(yōu)先 最不優(yōu)先 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 以最優(yōu)先選擇的交通方式的居民選擇出行概率數(shù)據(jù)為例，提出分布假設(shè)，并進(jìn)行分布擬合檢驗(yàn)。通過(guò) SPSS 軟件，對(duì)上述 100 組調(diào)差數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析，得到結(jié)果： 河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 32 表 SPSS 多元回歸結(jié)果匯總 回歸模型的 R2為 ，接近于 1，說(shuō)明回歸出的線性關(guān)系擬合度很高，因變量自變量之間的線形關(guān)系得到很好的描述。根據(jù)系數(shù)表，可以寫(xiě)出回歸方程為： 1 2 3 4 5 6 7 83 .3 8 0 1 .2 5 5 0 .0 7 9 0 .2 0 5 0 .0 2 8 3 .4 2 7 0 .0 3 3 0 .6 8 0 0 .9 2 7y x x x x x x x x? ? ? ? ? ? ? ? ? ? t 檢驗(yàn)是對(duì)