【正文】 容可靠， 表格回收率高。同時可以通過詢問了解表格以外的其他信息。但工作量大，時間長，調(diào)查員的個人表述容易影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。 (2)發(fā)放表調(diào)查 將調(diào)查表格發(fā)給機(jī)動車駕駛員，由車輛管理系統(tǒng)落實到個人，駕駛員填寫后收回。 (3)公交站點調(diào)查 為了解公交客流分布，可以派人去車上或站上進(jìn)行詢問調(diào)查，了解乘客起訖點與中轉(zhuǎn)情況。主要內(nèi)容有：乘車路線、起點站、終點站、是否換乘等信息。但此種方法所需抽樣率較高。 (4)購月票填卡調(diào)查 持月票者是城市客運(yùn)的穩(wěn)定客流。利用月票換卡和購買之前，發(fā)表給購票者填寫一些個人信息及其經(jīng)常選擇的線路或交通 方式的相關(guān)信息； (5)路邊詢問調(diào)查 在主要道路或城市出入口設(shè)調(diào)查站，詢問車輛的出行起訖點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。路邊詢問一般要讓駕駛員停車，因時間有限，同時要求詢問時簡單明了、描述準(zhǔn)確，避免引起駕駛員反感，避免交通擁堵注意交通安全。 (6)明信片調(diào)查法 調(diào)查員把印有調(diào)查的明問題信片寄送或分發(fā)給居民，并采用免費寄回的方法提高回收率。該方法簡單易操作，但調(diào)查得到的數(shù)據(jù)有限，調(diào)查不全面，具有一定局限性。適用于對出行者出行行為的某一方面進(jìn)行重點調(diào)查，或者作為補(bǔ)充調(diào)查的方法。 (7)工作出行調(diào)查 對調(diào)查區(qū)內(nèi)的職工抽樣進(jìn)行居住地 和工作地的調(diào)查，部分資料可由公司直接獲得，減少工作量。工作出行作為城市客運(yùn)的基本主體，適用于公共交通規(guī)劃。 SP 調(diào)查的數(shù)據(jù)特點 居民出行意向調(diào)查也稱 SP 調(diào)查法，是指在某一假定的選擇狀態(tài)下，獲得人們對多個備選方案所顯現(xiàn)出來的主觀喜好而進(jìn)行的實際調(diào)查。假如，有時需要了解被調(diào)查者在未來提供了某種交通服務(wù)或新建某種交通設(shè)施時，將會如何選擇等。 SP調(diào)查的最大特點就是調(diào)查的內(nèi)容是還沒有發(fā)生的事 [15]。 SP 調(diào)查最先起源于經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，但是近年來己成為探究居民出行行為選擇的重要方法之一，也用于停車場選擇、路線 選擇等其他方面。通過調(diào)查得到的出行者的偏好數(shù)據(jù)，可以為交通運(yùn)輸部門制定新的交通政策或增加新的交通基礎(chǔ)設(shè)施提供依據(jù)。 SP 方法具有成本低、效率高等優(yōu)點，調(diào)查的特性變量的屬性水平可以在 SP 調(diào)查中，根據(jù)實際問題和專業(yè)經(jīng)驗確定需要調(diào)查的屬性 (即選擇變量 )，并根據(jù)實際情況設(shè)定各屬性的多種可能取值 (即變量的不同水平值 )。選擇變量及其水平可以由調(diào)查者人為設(shè)定。對于各種情境，讓被調(diào)查者根據(jù)自身情況結(jié)合各種情境下進(jìn)行判斷選擇，選擇出有偏好的備選方案。調(diào)查人員通過這種方法，就可以掌握各變量對出行者的出行選擇行為產(chǎn)生的影響。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人屬性不同而產(chǎn)生的選擇結(jié)果的差異，計算在每個選擇條件下特定的選擇方案的選擇問題并由此進(jìn)行集計。 SP 調(diào)查可以根據(jù)具體情況提出較多的選擇變量，變量中既可以有將要實施的新政策措施，也可以包含新生事物，如各種打車軟件、公交報時軟件等等。當(dāng)變量數(shù)量較多且每個變量河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 18 具有多屬性水平時，可以利用數(shù)學(xué)正交設(shè)計的方法，設(shè)置多個情境，便于被調(diào)查者做出選擇，也方便后期數(shù)據(jù)整理 [16]。 SP調(diào)查的優(yōu)點有時恰恰成為缺點。首先，如果調(diào)查時考慮的影響因素太多，調(diào)查表的內(nèi)容將會增 加，這不僅會增加調(diào)查工作的難度，而且會的導(dǎo)致被調(diào)查者無法回答或出現(xiàn)拒絕合作的現(xiàn)象。因此，調(diào)查時需要適當(dāng)?shù)脑O(shè)定影響因素，以減少各因素的組合數(shù)量，同時也就意味著無法將所有現(xiàn)實情況下的選擇條件都表現(xiàn)出來。其次，由于受訪者的回答容易被限定在一定范圍內(nèi)，被調(diào)查者有時是在非現(xiàn)實、非體驗的條件下做出的選擇，更多的認(rèn)為“應(yīng)該”如何選擇，從而放寬判斷的標(biāo)準(zhǔn)。因此，有可能發(fā)生 SP 數(shù)據(jù)與實際選擇行為之間偏離的現(xiàn)象。換句話說，被調(diào)查者本該是通過被提示的的選擇條件以外的某些因素進(jìn)行判斷選擇，但這時卻變成了通過被提示的因素進(jìn)行判斷，從 而改變了這些因素的影響程度，使得調(diào)查到的選擇過程與實際的選擇過程相背離。此外由于調(diào)查限定了影響因素，因此常常無法對提示以外的因素進(jìn)行分析。 SP 調(diào)查中要求被調(diào)查者選擇方案的回答大致可以分為選擇、排序、打分以及匹配 4種。其中，選擇數(shù)據(jù)和排序數(shù)據(jù)是分別向?qū)嶒炚咛崾径鄠€選擇項，要求被調(diào)查者選擇最希望的選項或要求被實驗者將選擇項目排序得到結(jié)果。人們知道，通常排序的可靠性隨著排位的下降而降低，因此在排序調(diào)查中常常不需要對有所提示的選擇項目進(jìn)行排序，例如，可以要求只列出前三位。在這個意義上，選擇數(shù)據(jù)可以被解釋為僅 有 1位的排序數(shù)據(jù)，它對被調(diào)查者的負(fù)擔(dān)最小，因此可靠性也最高。打分是將選擇意向或未來的利用頻率分為 57 個頂級，用這些尺度來評價選擇項目。通常認(rèn)為這些紅提問更容易回答，因此可靠性也較高。這種數(shù)據(jù)的可靠性受到被實驗者的能力的限制。因此分析利用數(shù)據(jù)時，應(yīng)當(dāng)注意數(shù)據(jù)的可靠性。匹配數(shù)據(jù)是在成對選擇方案中變化一個特性，要求被實驗者提出另外一個特性變量的樹值，使兩個方案具有相同的希望選擇程度。這種匹配數(shù)據(jù)多成為 TP數(shù)據(jù)。因此，根據(jù)調(diào)查方法的不同， SP 數(shù)據(jù)可以分為選擇數(shù)據(jù)、排序數(shù)據(jù)、打分?jǐn)?shù)據(jù)和匹配數(shù)據(jù) 4 類，其中打分?jǐn)?shù)據(jù)和匹 配數(shù)據(jù)有時被稱為成對比較數(shù)據(jù)。 SP 數(shù)據(jù)的調(diào)查方法有向?qū)嶒炚甙l(fā)送調(diào)查問卷，請他們獨自回答、填寫、返送的方法和面對年對被實驗者進(jìn)行提問調(diào)查等方法。 SP 調(diào)查是對假想的選擇方式進(jìn)行提問，如何使實驗者具有現(xiàn)實感對回答數(shù)據(jù)的可靠性有很大影響。目前，可河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 19 以通過現(xiàn)代化手段，增加被實驗者對提問內(nèi)容的理解，達(dá)到提高調(diào)查精度的目標(biāo) 調(diào)查設(shè)計方法及原則 非集計模型數(shù)據(jù)調(diào)查要求 非集計模型需要同時調(diào)查以下 3個方面的數(shù)據(jù)： （ 1） 選擇方案相關(guān)數(shù)據(jù)；即各與選擇方案有關(guān)，反映交通方式特性的數(shù)據(jù)變量，如車票費； （ 2）選擇主體的屬性與狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)； （ 3）選擇方案的特性相關(guān)數(shù)據(jù)； 非集計模型建模的一個特點是不僅需要顯在數(shù)據(jù)，而且需要潛在數(shù)據(jù)。但在建立選擇條件數(shù)據(jù)時，并非意味著全部的數(shù)據(jù)都要通過對被調(diào)查者的詢問調(diào)查來獲得。在調(diào)查時，為了減輕被調(diào)查者的負(fù)擔(dān)，將可事后由調(diào)查者做成的數(shù)據(jù)在詢問調(diào)查中省略。詢問調(diào)查得到的數(shù)據(jù)是由被調(diào)查者意識到的變量值，因此實際中即使在相同條件下，被調(diào)查者的回答也會有一定的分散。被調(diào)查者對于潛在數(shù)據(jù)常常不具備充分的知識。為了避免這種問題的發(fā)生，多由調(diào)查者根據(jù)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)建立數(shù)據(jù)，才能得 到較好的結(jié)果。在實際應(yīng)用中調(diào)查項目的范圍通常有以下幾種：（ 1）選擇的結(jié)果、選擇的主體的屬性以及被選擇方案的主要特性；（ 2）選擇的結(jié)果、選擇主體意識到的替代選擇方案、選擇主體的屬性以及被選擇方案的主要特性；（ 3）全面調(diào)查； 調(diào)查表內(nèi)容設(shè)計說明 非集計模型需要同時調(diào)查各選擇方案的條件、選擇結(jié)果，同時還要對多個項目進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查。為了防止調(diào)查規(guī)模過大、調(diào)查內(nèi)容過于繁瑣、設(shè)問含混不清、回答結(jié)果可能因人而異及真正需要了解的項目被遺漏等問題，需要精心設(shè)計調(diào)查表。 調(diào)查表的形式因選擇對象、調(diào)查項目的范 圍以及調(diào)查方式等條件的不同而不同。調(diào)查表設(shè)計的好壞直接影響調(diào)查結(jié)果的精度。在設(shè)計調(diào)查表時我們應(yīng)該知道以下事實：首先，被調(diào)查者對于調(diào)查結(jié)果不負(fù)任何責(zé)任，盡管被調(diào)查者給與合作，但是在回答問題時難免有被添麻煩的心情。在調(diào)查問卷中，應(yīng)避免使用專業(yè)術(shù)語，河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 20 特別是與通常的意義不同的術(shù)語。在設(shè)置問題時，應(yīng)按照思考的基本過程設(shè)置問題的順序，將更容易得到正確的數(shù)據(jù)。在表述方面，應(yīng)當(dāng)使用最簡練的語言，設(shè)計最容易理解的問題，當(dāng)曲解或不理解調(diào)查者的意圖時，被回答的問題也將失去價值。但是這種情況往往難以發(fā)現(xiàn)，特別是對于概念的錯誤表達(dá)和 需要被調(diào)查者發(fā)揮的回答，同時，盡量減少調(diào)查項目，不要給調(diào)查者造成很麻煩的假象，從而拒絕回答問題。 綜上所述，調(diào)查表應(yīng)當(dāng)在符合思維邏輯的基礎(chǔ)上，語言表達(dá)易于理解、簡單明確。通常調(diào)查表由以下幾個部分組成： （ 1）調(diào)查說明 其中包括：向被調(diào)查者的致意、調(diào)查目的及數(shù)據(jù)用途等。這是取得被調(diào)查者信任、爭取合作的最重要的一步。 （ 2） 填寫注意事項 其中包括簡要的說明以及填寫例題等。 （ 3） 選擇主體的特性 被調(diào)查者自身的特性變量。如年齡、性別等等。 （ 4） 與實際的選擇方案有關(guān)的特性 如選擇了哪個方案，該方案的時間、費用等。 （ 5） 與替代方案特性相 關(guān)的問題 如替代方案的成本、時間等等 進(jìn)行 SP 調(diào)查時，通常將選擇方案表述成幾個特性的組合。其次，因數(shù)量增加會使被調(diào)查者難以判斷，特性變量取 36 個較為合適。但是直接利用 TP 數(shù)據(jù)計算某特性的貨幣價值時，可以僅用 2 個特性變量。另外，預(yù)先將特性值設(shè)定為若干個水平時，可以根據(jù)實驗規(guī)劃法的思路設(shè)計選擇項，即利用正交設(shè)計法從所有的選擇項中抽取一部分選擇項將有利于大大提高調(diào)查的效率。這時的規(guī)劃方法稱為部分因素配置規(guī)劃。也可根據(jù)實際情況去除不符合實際的選項。為了避免被調(diào)查者引起混亂或疲勞，排序和選擇法中提示的選擇項 的數(shù)量以及成對比較的比較對數(shù)量以不超過 10 個為宜。同時，計算得到的系數(shù)會隨著取值范圍的加寬而更加穩(wěn)定，當(dāng)然，應(yīng)該均處于被調(diào)查者可想象可接受的范圍之內(nèi)。 河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 21 抽樣方法及樣本量 在建立模型時，我們期望樣本數(shù)據(jù)可以有效的表達(dá)出整體的特點，反映整體的特征，這就要求我們的樣本具有代表性。也就是說，當(dāng)抽取樣本時，樣本應(yīng)該是無偏的。當(dāng)把整體看作一個空間上的點集時，所抽出的點應(yīng)該基本均勻分布在整個空間上，覆蓋到所有的區(qū)域內(nèi)。這樣得到的樣本能夠反映總體的構(gòu)成及特點。 通常，無作為的隨機(jī)抽樣可以保證樣本的 非局部性和非偏性。隨機(jī)抽樣滿足以下條件：首先，總體中每一個個體被抽中的概率都是相同的，當(dāng)某一個體被抽中后，也不會影響其他個體。在具體抽樣時可以采用以下方法： （ 1）利用現(xiàn)有數(shù)據(jù) 通常，現(xiàn)有數(shù)據(jù)包含居民的戶口記錄，企業(yè)名單以及電話號碼薄等。首先，通過簡單隨機(jī)抽樣或系統(tǒng)抽樣從這些現(xiàn)有數(shù)據(jù)中選擇調(diào)查對象。這時，需要先考慮好所選的調(diào)查對象是否完全覆蓋了所有的范圍。這種方法的動機(jī)是使抽樣隨機(jī)化。但是，當(dāng)樣本分散在對象區(qū)域內(nèi)的各個角落，并且抽樣率較低時，將會降低調(diào)查效率。另外，抽樣工作需要大量的費用和時間， 因此，當(dāng)抽樣率較小時不宜采用此法。 （ 2）利用住宅地圖 利用住宅地圖，可以將地理條件隨機(jī)化或者對于不同的地理條件的特性值進(jìn)行采樣。常見做法如下： ① 以全體住宅為對象，等間隔抽樣作為調(diào)查的對象； ② 將對象區(qū)域分割成網(wǎng)格校區(qū)，隨機(jī)抽取這些網(wǎng)格上的校區(qū)，以小區(qū)內(nèi)的居民為調(diào)查對象（整群抽樣）； ③ 在方法 ② 中，進(jìn)一步隨機(jī)抽取小區(qū)內(nèi)的住宅； ④ 在方法 ② 、 ③ 中根據(jù)到市中心的距離集散條件劃分性質(zhì)，然后從各層抽取樣本。 起初，美國的一個例子說明 20xx3000 的樣本量可以保證非集計模型的精度，但并未給出理論說明。之后有人模擬隨機(jī)抽樣，通過抽取不同樣本量的數(shù)據(jù)，將計算結(jié)果與 總體進(jìn)行比較，得到結(jié)論：當(dāng)樣本量取 8001000 時，計算所得所有的參數(shù)與總體的差異小于 。當(dāng)然，此結(jié)果也會隨著參數(shù)數(shù)量或?qū)傩缘淖兓霈F(xiàn)不同。當(dāng)采用選擇方案抽樣法時，樣本量大約在 河北工業(yè)大學(xué) 20xx 屆本科 畢業(yè)論文 22 樣本量在 280350 之間即可 [17]。 調(diào)查方案說明及數(shù)據(jù)整理示例 基于天津市居民的出行現(xiàn)狀，主要出行方式為公交汽車、地鐵、輕軌、小汽車、出租車、電動車等其他方式。在實際情況下，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。同時，出租車與私家車也具有同樣的特點 ，也按照上述方式進(jìn)行處理。對于其他現(xiàn)有的不作為主要交通方式存在的本文不予討論。綜上所述，本文最終選擇的方案集合為公共汽車、地鐵、小汽車及電動車。此集合在建立模型時進(jìn)行了簡單介紹。其他需要調(diào)查的屬性變量也在問卷中進(jìn)行了詳細(xì)說明。具體調(diào)查問卷見附表 1； 基于上節(jié)中說明的抽樣方法及樣本量的要求，我們選定此次調(diào)查的樣本量為，并對結(jié)果問卷進(jìn)行篩選及數(shù)據(jù)整理。因篇幅要求，以 5個調(diào)查者為例進(jìn)行數(shù)據(jù)說明，如下表 所示： 表 居民出行調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計 ID 交通方式 選擇排序 燃油 費 車票 費 上車步行時間 下車步行時間 候車時間 換乘次數(shù) 車內(nèi)時間 舒適度 收入 是否擁有私家車 APP使用 1 公交 2 2 5 5 10 0 15 2 1 1 地鐵 1 2 9 5 6 0 8 3 1 1 小汽車 3 6 7 4 2800 0 1 電動車 4 30 1 2 公交 3 4 2 7 8 1 70 3 0 2 地鐵 2 3 3 2 4 0 28 2 0 2 小汽車 1 15 35 4 5500 1 2 電 動車 3 公交 1 2 4 9 7 0 35 3 1 3 地鐵 2 2 7 10 5 0 18 2 1 3 小汽車 3 12 23 4 3000 0 3 電動車 4 45 1