基于改进Logit模型的昌赣通道客流分担率预测

艾瑶 徐伟硕 李嘉 张兵 索

摘要：为研究高铁修建后对客运通道内其余客运方式分担比率的影响，以昌赣通道为例，在经典的MNL模型基础上引入环境特征和气候特征，从而构建基于改进Logit模型的昌赣通道客流分担率预测模型，并计算了通道内各客运方式的分担比率。

Abstract： In order to study the impact of high-speed railway construction on the share ratio of other passenger transport modes in the passenger transport corridor， taking Chang-Gan corridor as an example， based on the classic MNL models， the environmental characteristics and climate characteristics are introduced， so as to build a forecast model of the sharing rate of passenger flow in the corridor based on the improved logit model， and calculate the share ratio of various passenger transport modes in the corridor.

关键词：分担率预测;Logit模型;昌赣通道

Key words： sharing rate prediction;Logit model;Chang-Gan corridor

中图分类号：U238                                       文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）11-0221-02

0  引言

昌赣客运通道为江西省南北向的重要运输通道，连接省会南昌市、吉安市和赣州市。目前南昌至赣州的高速铁路已于2019年底建成通车，设计速度达350km/h，高铁的开通对客运通道内客运结构有显著的影响。

目前国内外学者关于运输方式的客流分担率已经进行了较为广泛的研究，其中以概率论为基础的Logit模型应用最为广泛，邓卫[1]以RP/SP组合调查方法设计调查问卷方案，以调查数据为基础建立分担率预测模型;王炜、朱鸿国等学者[2][3]探讨了采用其他方法与传统Logit模型进行组合，建立模型来预测交通方式的结构;徐亚等[4]采用不同数学方法对Logit模型中的效用函数参数进行标定。

1  客流分担率模型

1.1 全出行方式

随着昌赣高速铁路的通车，该客运通道主要的出行方式有高速铁路、普速铁路、公路班线以及航空班线，客运通道全出行方式的分类见图1所示。

1.2 影响旅客出行方式选择的因素

特性变量的选择直接影响到模型对实际问题的拟合精度以及分析实际问题的有效程度。本文在国内外的研究基础上，选取经济性、快速性、舒适性、方便性作为影响旅客出行方式选择的影响因素。并充分考虑昌赣通道所处地区多山地丘陵的环境特征和高温多雨的气候特征，增加了安全性和天气影响度指标。

1.2.1 安全性指标

安全性指标Si表征的是不同出行方式发生安全事故的概率情况，人们在出行时首先希望自己的人身及财产安全可以得到充分保障。参考相关文献[4]中的研究成果，确定各出行方式的安全性指标分别为1.0、0.9、0.8和1.0。

1.2.2 天气影响度指标

天气影响度指标Wi对旅客出行方式的选择有着较大影响，一般来说公路出行方式受天气、雨雪的影响程度要比铁路大的多。根据匿名征询专家进行打分的方法并求其平均值，得到四种出行方式的天气影响度指标分别为0.9、0.85、0.8和0.8。

1.2.3 經济性指标

经济性指标Ei表征的是旅客选择一种出行方式需要支付的费用，这里采用票价来描述各出行方式的服务费用。

式中，pi表示一种出行方式的单位运费（元/人×km）;Li表示一种出行方式的旅行里程（km）。通道间普速铁路硬座票价和公路客运班线票价可以通过互联网查得，昌赣高铁的运价率取0.45元/km，另外南昌至赣州航空班线平均票价为200元。

1.2.4 快速性指标

快速性指标Qi以旅客选择出行方式出行的总时间来衡量，主要包括旅途耗时和市内交通周转耗时两部分。

式中，Li表示一种出行方式的旅行距离（km）;Vi表示一种客运方式的运行速度（km/h）;T′i表示市内交通周转耗时（h）。四种出行方式的运行速度分别为：250km/h、120km/h、80km/h、600km/h，市内耗时分别为：0.7h、0.5h、0.5h、1.0h。

1.2.5 舒适性指标

舒适性指标Ci是旅客在选择出行方式并在交通工具中对车内环境、拥挤程度等因素的综合性概念。本文采用旅客旅途后恢复疲劳所需时间来度量舒适性。

式中，LT表示恢复疲劳的极限时间（h），本文假定为15h;t表示一种出行方式的旅行时间（h）;？兹i、？姿i表示一种出行方式的待定系数。参考相关文献对？兹i、？姿i进行取值，可以计算各区段不同出行方式的旅客恢复疲劳时间。

1.2.6 方便性指标

方便性指标Bi主要体现在旅客在一种出行方式的候车时间、换乘时间、中转效率等，均与发车间隔关系密切，因此本文采用发车间隔时间来衡量不同出行方式的方便性。通过互联网数据统计：四种出行方式的发车间隔分别取值0.25h、1.0h、0.5h和6.0h。

1.3 模型的構建

MNL模型即多项Logit模型，是非集计模型中常用的模型之一，其具体表达形式如下：

式中，Pi为旅客选择第i种出行方式的概率，Ui为第i种出行方式的效用值，n为运输通道内可供旅客选择的出行方式数量。

在诸多影响旅客出行方式选择的因素中，设定安全性、天气影响度这两个指标值越大效用值越大，是正指标;而经济性、快速性、舒适性、方便性这四个指标值越大效用值越小，是逆指标。

对MNL模型加以改进，把安全性、天气影响度从诸多影响因素中提取出来，构建效用函数公式如下：

式中，Ui表示第i种出行方式的效用函数;Si、Mi、Ei、Qi、Ci和Bi分别表示第i种出行方式的安全性、天气影响度、经济性、快速性、舒适性和方便性等各特型变量的取值;？琢1、？琢2、？琢3、？琢4分别表示各特性变量的参数。

各特性变量的参数在一定程度上代表了旅客在选择各种出行方式的时候给予它们的权重，这些参数须在大量的社会调查基础上结合数学方法加以确定，常见的数学方法有层次分析法、回归分析法等。

2  实例分析

对于参数？琢1、？琢2、？琢3、？琢4的标定，可以根据调查问卷数据采用数学方法进行。本文各特性变量参数的取值借鉴相关文献的研究成果并进行适当的修正。各参数的取值如表1所示。

利用对各种出行方式服务特征参数进行量化所得数据，由公式（5）可以计算出旅客选择出行方式行为效用函数值，由公式（4）计算出各出行方式在客运市场中的分担率，如表2所示。

在昌赣高铁建成之后，通过对昌赣通道客运分担率的计算结果可以看出，昌赣客运通道之间将会有大量的旅客采用高速铁路作为主要出行方式，其中南昌至吉安、吉安至赣州和南昌至赣州区间内公路班线客运的分担率分别为20%、20%及16%，而上述区间高铁分担率均超过40%。

3  结论

本文以昌赣客运通道为例，根据实际情况增加了Logit模型的衡量指标，在考虑安全性、天气影响度等因素对旅客出行行为选择影响的基础上，重新定义了分担率模型，提高了模型实用性。

参考文献：

[1]刘志明，邓卫，郭唐仪.基于RP/SP调查的非集计模型在交通方式分担率预测的应用[J].交通运输工程与信息学报，2008（03）：37-43.

[2]李晓伟，王炜.高铁竞争下高速公路客运选择行为与发展策略[J].铁道科学与工程学报，2018，15（03）：574-580.

[3]朱鸿国，赵文静，马壮林，等.广深运输通道内公共客流分担率预测模型研究[J].公路交通科技，2017，34（04）：146-153.

[4]徐亚.基于旅客出行行为分析的道路客运班线优化研究[D].武汉理工大学，2012.