上海浦东国际机场集疏运交通方式选择行为分析(2)

根据调查数据分析结果,出行时间、出行费用、换乘方便性、交通方式可用性、车辆拥有情况、携带行李数目以及收入等变量对交通方式选择影响较大,由于多数被调查的乘客不愿意填写收入,即使在填写的乘客中,填写的数字也不真实,多数情况下是填写的收入低于其实际收入,使用这样的数据标定的结果不具有代表性。因此,在特性变量中不考虑收入选项。而车辆拥有情况以及是否携带行李,可以作为分类的一个指标,在特性变量时无需考虑,因此,本文选取的特性变量包括:车内时间、进近时间、换乘时间和总费用。

(4)分类ML模型建立

假设效用函数固定项Vin与所选取的代表效用函数中变量xin呈线性关系:

Vin= Xink=

kxink,

则Ml模型(MultinomialLogitModel)选择概率如下式:

Pin=

exp( Xin)

j A

exp( Xjn)

n

=i An,

交通方式轨道交通机场巴士

表1 SP调查方案样表

Tab 1 SampletableofSPsurveyscheme

在车时步行时等待时换乘时总时间/min间/min间/min间/min间/min60805050

101000

101505

0000

801055055

费用/元102050120

携带不携行李

带

j An

exp(

k(Xjnk-Xink))

k=1

式中,xink为选取的特性变量;k为特性变量的个数,本文取4,分别代表车内时间、进近时间、换乘时

间和总费用; k为其对应的待标定的参数;An为出行者n的选择方案的集合,包括私人小汽车、出租车、机场巴士、轨道交通、出租+机场巴士、出租+轨道。

2 模型的标定检验与结果分析

2 1 调查方案说明

本文的研究对象为机场集疏运交通系统,而集运和疏运在方式选择的影响因素及选择条件方面存在不同,如旅客去机场时的时间限制较离开机场时的时间限制严格,超过时间限制会导致错过航班。因此,应对机场集疏运系统的集运和疏运分别进行分析。但是,进港旅客通常急于离开机场,不愿意接受调查,使得疏运调查难以开展。此外,本文探寻的是一种集疏运系统中设施(如轨道线路、巴士线路、机场专用道路等)的改善的评价方法,因此,仅选择集运中的旅客进行调查。

针对4个特性变量车内时间、进近时间、换乘时间和总费用,根据交通方式的可获得性,分为6种交通方式:私人小汽车、出租车、机场巴士、轨道交通、出租+机场巴士、出租+轨道,设定了SP调查方案,样表如表1。

自备小汽车出租车

注:假设出发点附近有轨道,也有机场巴士,两种方式均能直达机场。

根据未来交通系统可能出现的变化,结合实际情况,变化可选择的交通方式及其特性变量,采用

当面询问的方法,分工作日(周四)和周末(周日)两天在上海浦东国际机场离港旅客进行调查,得到调查问卷9240份,有效问卷8712份,有效率为94 28%。2 2 模型的标定检验

以上述SP调查数据为基础,采用最大似然估计法对12种模型的各变量参数的标定,各模型代表的类型为:模型1:本地居民商务出行没有携带大件行李;模型2:本地居民商务出行有携带大件行李;模型3:本地居民旅游出行没有携带大件行李;模型4:本地居民旅游出行有携带大件行李;模型5:本地居民其他出行没有携带大件行李;模型6:本地居民其他出行有携带大件行李;模型7:非本地居民商务出行没有携带大件行李;模型8:非本地居民商务出行有携带大件行李;模型9:非本地居民旅游出行没有携带大件行李;模型10:非本地居民旅游出行有携带大件行李;模型11:非本地居民其他出行没有携带大件行李;模型12:非本地居民其他出行有携带大件行李。参数标定结果如表2所示。

表2 模型标定结果及检验

Tab 2 Modelcalibrationresultandvalidation

模型1

变量名称

变量名称

总费用在车时间进近时间换乘时间轨道机场巴士出租车小汽车出租+轨道

-0.01267-0.01048-0.08098-0.077470.03987-0.16496-2.70603-1.372450.07319

2参数值-2.834-3.787-1.993-4.0552.040-5.177-1.725-1.9783.188

t检验值-0.01667-0.01218-0.11453-0.10661-0.78746-0.49830-2.22874-0.47797-0.32591

参数值-2.626-6.436-4.514-3.115-1.672-7.448-2.183-2.275-2.686

t检验值-0.01182-0.02101-0.00978-0.078581.973462.251160.569570.552890.01714

=参数值-3.547-1.998-2.193-5.5292.4122.8304.4526.4602.054

t检验值-0.01101-0.01883-0.06397-0.093111.396912.741892.003362.25566-0.83540

=参数值-2.701-2.610-4.031-3.3144.4872.9189.3037.534-2.262

模型2

模型3

模型4

=

续表2

变量名称

参数值

总费用在车时间进近时间换乘时间轨道机场巴士出租车小汽车出租+轨道

模型5

t检验值-2.525-8.273-3.196-5.2422.3372.0317.2793.001-2.528

参数值

模型6

t检验值-10.110-2.538-2.210-3.7473.3131.8194.1632.180-2.399

参数值

模型7

t检验值-4.412-3.980-2.204-7.2932.6945.793-2.970-2.4001.697

参数值

模型8

t检验值-3.206-2.810-7.129-4.1923.7771.939-9.2292.501-2.906

-0.00488-0.00453-0.01177-0.024342.301251.878030.415870.00134-0.19938

-0.00804-0.00716-0.02036-0.051000.428230.890750.280910.00267-1.09316

-0.02028-0.01782-0.16277-0.188340.444020.50240-3.07873-0.375320.09503

-0.01386-0.01106-0.13956-0.166110.618061.54162-0.299411.84013-0.85480

R=0.323模型12

R=0.350模型9

变量名称

数值

总费用在车时间进近时间换乘时间轨道机场巴士出租车小汽车出租+轨道

-0.02889-0.04587-0.15144-0.096040.01686-0.02677-3.13414-0.533650.00300

R=0.304

t检验值-5.154-2.681-2.205-7.6483.023-4.036-2.633-3.4902.011

参数值

R=0.308模型10

t检验值-4.234-2.307-5.140-3.454-4.1212.124-2.1903.089-3.803

参数值

R=0.331模型11

t检验值-1.996-3.296-2.296-8.6682.2302.494-2.713-1.9703.085

参数值-0.01334-0.01196-0.05261-0.08820-0.334330.93822-1.68421-0.41513-0.77970

t检验值-2.878-3.169-2.189-6.235-2.4884.399-1.739-3.410-3.165

-0.02216-0.03442-0.12663-0.12259-0.124471.16358-0.322801.75225-1.40187

-0.01195-0.01228-0.05007-0.089040.752980.88815-2.55026-1.741700.17611

R=0.319R=0.353R=0.334

由t检验结果可以看出,大多数的参数值的|t| 1 96,置信度为95%,少数几个参数值的置信度小于95%,但大于90%。而R均大于0 2。在此,认为标定结果较为理想可信,整体精度较高。2 3 标定结果分析

(1)时间价值分析

不同出行者在相同条件下对出行节约时间的价值会产生不同的判断,而且同一出行者对于不同种类的出行所节约时间的价值的判断也并不相同。本文分析航空旅客的时间价值,以分析票价及相关政策对交通方式选择的敏感性,为相应的设施改善方案的选择提供量化依据。

出行时间价值的定义通常表示为:

tc

VOT== 60,

tt

其中,VOT为出行时间价值; t为节约的时间; c为愿意为所节约的 t时间付出的成本;tc为出行总费用的标定系数;

tt为出行车内时间的标定系数

(2

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