吳文靜 金曉彤 馬天宇

（1.吉林大學(xué)交通學(xué)院 長(zhǎng)春130025；2.吉林大學(xué)商學(xué)院 長(zhǎng)春130025；3.吉林省招生委員會(huì)辦公室 長(zhǎng)春130025）

0 引 言

綜合客運(yùn)樞紐是交通網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，是實(shí)現(xiàn)多方式聯(lián)運(yùn)的橋梁?？茖W(xué)地分析與預(yù)測(cè)綜合客運(yùn)樞紐內(nèi)各種交通方式間的換乘量，對(duì)綜合客運(yùn)樞紐的規(guī)劃具有一定的指導(dǎo)意義，不僅為城市綜合交通客運(yùn)樞紐建設(shè)規(guī)模、功能等級(jí)等的確定提供數(shù)據(jù)支持，也是各種交通工具在樞紐中的設(shè)施布局的主要依據(jù)，是制定合理的換乘組織方案的前提條件。

目前國(guó)內(nèi)外換乘量預(yù)測(cè)的思想通常有2種：基于傳統(tǒng)的四階段預(yù)測(cè)即集計(jì)模型；基于效用理論的非集計(jì)模型。在集計(jì)模型研究方面，有李東，單靜濤等［1］建立的重力模型；孫立山等［2］建立的最大熵模型；李星、劉文婷等［3］基于 TransCAD軟件中的規(guī)劃模型進(jìn)行的換乘量預(yù)測(cè)。在非集計(jì)模型研究方面，有陳?。?］建立的 MNL模型；米文勇［5］基于二項(xiàng)Logit模型預(yù)測(cè)了自行車與軌道交通間的換乘量；此外，也有將2種預(yù)測(cè)方法相結(jié)合的研究，如劉紀(jì)建［6］將基于多元回歸的換乘總量預(yù)測(cè)模型與基于非集計(jì)的方式選擇模型相結(jié)合；賈洪飛［7］采用Logit模型建立并標(biāo)定了換乘阻抗函數(shù)，并應(yīng)用于基于雙約束重力模型的綜合客運(yùn)樞紐換乘量預(yù)測(cè)研究。

但是現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法存在諸多缺陷，例如：①現(xiàn)有模型缺乏可移植性，無(wú)法根據(jù)城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)及出行特征等給出建議的樞紐交通方式合理劃分比例；②預(yù)測(cè)多應(yīng)用于中長(zhǎng)期，而對(duì)某些突發(fā)情況下客流預(yù)測(cè)并沒(méi)有合理的預(yù)測(cè)方法；③換乘量的預(yù)測(cè)可應(yīng)用于樞紐內(nèi)多種交通方式的協(xié)調(diào)調(diào)度，而顯然現(xiàn)有預(yù)測(cè)并沒(méi)有考慮時(shí)間因素，因此管理部門(mén)也無(wú)法采用相應(yīng)措施對(duì)客流進(jìn)行實(shí)時(shí)有效的疏散。本文旨在總結(jié)現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法的特征基礎(chǔ)上，探索新的客流預(yù)測(cè)方法，并對(duì)多種預(yù)測(cè)方法的適用性進(jìn)行分析。

1 基于集計(jì)與非集計(jì)的預(yù)測(cè)方法

基于集計(jì)模型的綜合客運(yùn)樞紐的換乘量預(yù)測(cè)與交通分布預(yù)測(cè)在預(yù)測(cè)原理及結(jié)果表達(dá)方面有相似之處，并且在換乘總量預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上對(duì)交通系統(tǒng)中各種交通方式的分擔(dān)率進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)這一特點(diǎn)，交通分布模型與方式劃分模型廣泛應(yīng)用于對(duì)樞紐內(nèi)各銜接方式的換乘量的預(yù)測(cè)。

非集計(jì)方法以實(shí)際產(chǎn)生交通活動(dòng)的個(gè)人單位為研究對(duì)象，基于樣本數(shù)據(jù)的采集，對(duì)乘客個(gè)人社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、出行目的、出行偏好等影響因素進(jìn)行SP調(diào)查，分析數(shù)據(jù)并構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于非集計(jì)模型注重于換乘分擔(dān)率的預(yù)測(cè)，具體到換乘量時(shí)仍然需要樞紐內(nèi)各種主導(dǎo)交通方法的客運(yùn)量。

2 新的預(yù)測(cè)方法的提出

2.1 分時(shí)段換乘量預(yù)測(cè)方法

鑒于不同時(shí)段交通工具的發(fā)車到站特性的差異及乘客換乘行為的SP數(shù)據(jù)采集，可知不同時(shí)間段乘客在各種換乘方式間的選擇存在差異性，因此有必要對(duì)隨時(shí)間變化的交通方式的換乘決策行為進(jìn)行解析，進(jìn)而預(yù)測(cè)不同時(shí)段的換乘分布。分時(shí)段的換乘量預(yù)測(cè)有助于樞紐內(nèi)多種交通方式間的協(xié)調(diào)調(diào)度。

分時(shí)段的換乘量可采用兩兩交叉換乘分擔(dān)率模型進(jìn)行換乘。兩兩交叉換乘模型的建模思路是以某一具體到達(dá)樞紐站的運(yùn)輸方式為研究對(duì)象，跟蹤其所載運(yùn)的旅客通過(guò)各種交通方式的分流情況。相比交通方式在總換乘量中的總體分擔(dān)率分析，兩兩交叉換乘分擔(dān)率分析可以更細(xì)致準(zhǔn)確地反映出旅客換乘行為所呈現(xiàn)出來(lái)的內(nèi)在規(guī)律。其主要計(jì)算過(guò)程是將樞紐站所有旅客，根據(jù)其到達(dá)樞紐時(shí)所乘坐的交通方式進(jìn)行分組，再以小組為單位，建立 MNL模型，計(jì)算乘客由一種交通方式換乘另一種交通方式的概率。

2.2 出行方式分擔(dān)率的短時(shí)預(yù)測(cè)方法

集計(jì)與非集計(jì)預(yù)測(cè)方法都是在較長(zhǎng)時(shí)間跨度內(nèi)（如年）預(yù)測(cè)換乘方式分擔(dān)率的變化情況，但是樞紐內(nèi)的客流往往會(huì)隨著季節(jié)或某些重要節(jié)日的發(fā)生而發(fā)生明顯的變化。例如，在新生報(bào)到的時(shí)候，會(huì)有大量的帶行李的乘客到達(dá)樞紐站，或是春運(yùn)期間則會(huì)有大量的農(nóng)民工涌入樞紐站，因此面對(duì)這些情況，由于構(gòu)成人群的職業(yè)、出行目的等發(fā)生重大的結(jié)構(gòu)變化，從而影響樞紐內(nèi)各換乘方式的分擔(dān)率。為此，對(duì)于客流特征隨月、日變化較為頻繁的情況下，可采用仿真實(shí)驗(yàn)的方法預(yù)測(cè)換乘量，例如，蒙特卡羅方法。

其計(jì)算過(guò)程如下：換乘方式選擇決策過(guò)程的模擬指乘客的決策過(guò)程模擬，其影響因素包括個(gè)人的社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、出行特征、交通方式的屬性，這些變量都屬于離散變量，因此首先構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分布，然后采用按概率分布抽樣的方法得到輸入的隨機(jī)數(shù)，編譯程序，采取多次仿真求平均數(shù)的方法獲得最終的仿真結(jié)果，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)。模型的構(gòu)建基于對(duì)樞紐內(nèi)出口與入口斷面的客流及換乘方式選擇的觀測(cè)，通過(guò)仿真數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的比較，不斷調(diào)整模型參數(shù)，使得模型的仿真預(yù)測(cè)結(jié)果更為精度。

實(shí)時(shí)仿真模型的構(gòu)建有助于在特殊時(shí)期內(nèi)樞紐內(nèi)換乘客流的預(yù)測(cè)，同時(shí)對(duì)樞紐內(nèi)的車輛調(diào)度計(jì)劃的制定及換乘組織具有重要意義。

2.3 基于因素分析的換乘分擔(dān)率預(yù)測(cè)方法

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)、交通運(yùn)輸環(huán)境的變化，換乘比率也會(huì)做出相應(yīng)的調(diào)整，而未來(lái)哪些因素的影響會(huì)引起已有樞紐換乘量及構(gòu)成的變化。由計(jì)劃行為理論（theory of planned behavior，TPB）可知，出行者的行為態(tài)度、行為主觀規(guī)范、知覺(jué)行為控制是行為意向的誘因，而行為意向直接作用于換乘行為。出行者的態(tài)度、主觀規(guī)范等受到自身社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性、家庭特征、出行特征等多種因素的影響，通過(guò)觀測(cè)這些影響因素的變化可推測(cè)換乘決策行為的變化。而Logit模型是將這些因素應(yīng)用于預(yù)測(cè)換乘行為的最好方法，因此，通過(guò)調(diào)整Logit模型中的相關(guān)影響因素，可預(yù)測(cè)換乘比率的變化趨勢(shì)。

2.4 基于類比分析的樞紐交通方式合理劃分預(yù)測(cè)

類比法是根據(jù)2個(gè)對(duì)象的已知相似性，把一個(gè)對(duì)象已知的屬性或規(guī)律推介到另一個(gè)對(duì)象上，從而獲得對(duì)另一對(duì)象新的認(rèn)識(shí)方法。類比法主要應(yīng)用于未建客運(yùn)樞紐交通方式分擔(dān)率的預(yù)測(cè)，更確切的說(shuō)更適用于中小城市內(nèi)樞紐站的分析。它通過(guò)與其他城市或地區(qū)的樞紐站相比較，找出其與其他樞紐站之間的相似性，以已建樞紐的換乘方式劃分情況為參考，預(yù)測(cè)未建樞紐的方式分擔(dān)。

進(jìn)行類比的城市或地區(qū)應(yīng)該在地理環(huán)境特征、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口狀況等條件上差異不大，這樣才具有可比性。例如，遼陽(yáng)市客運(yùn)樞紐站，可選擇本省相同城市規(guī)模的客運(yùn)樞紐站為參考點(diǎn)，或吉林省吉林市客運(yùn)樞紐站。類比城市的選取決策模型見(jiàn)圖1。

圖1 類比城市樞紐選擇的層次分析法示意圖Fig.1 Schematic diagram of hub selection among analogy cities using hierarchical analysis

其中，類比指標(biāo)可以從城市發(fā)展、中觀、微觀這3個(gè)方面進(jìn)行歸納。此外，類比城市的樞紐站選擇并不一定局限為某一個(gè)樞紐。尤其是對(duì)樞紐站內(nèi)部結(jié)構(gòu)布局，周邊交通方式換乘組織銜接模式等方面，可以借鑒與其相似度較高的幾個(gè)樞紐站進(jìn)行比選，選擇對(duì)本地區(qū)居民出行最為經(jīng)濟(jì)有效的樞紐組織形式。

3 預(yù)測(cè)方法在遼陽(yáng)市客運(yùn)樞紐換乘量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及效果分析

在此以遼陽(yáng)市綜合客運(yùn)樞紐為例，在數(shù)據(jù)采集與分析的基礎(chǔ)上，分別采用基于因素分析的分擔(dān)率預(yù)測(cè)方法以及分時(shí)段預(yù)測(cè)方法對(duì)樞紐的換乘量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.1 基于因素分析的遼陽(yáng)市客運(yùn)樞紐的換乘分

擔(dān)率預(yù)測(cè)

根據(jù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃，在“十二五”期間，即至2015年，遼陽(yáng)市居民的社會(huì)水平會(huì)有所提高，人均的月收入水平也會(huì)相應(yīng)的提高。假設(shè)根據(jù)規(guī)劃所提供的數(shù)據(jù)，年增長(zhǎng)20%，對(duì)于調(diào)查樣本的月收入進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，在出行者及其家庭的主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和模型影響變量無(wú)重大變化的前提下，可以直接將非集計(jì)模型應(yīng)用于月收入增加20%后的樣本數(shù)據(jù)，得到2013年換乘方式分擔(dān)情況（換出客流）見(jiàn)表1。

3.2 遼陽(yáng)市客運(yùn)樞紐的分時(shí)段換乘分擔(dān)率預(yù)測(cè)

基于遼陽(yáng)市客運(yùn)樞紐乘客換乘行為的SP調(diào)查，得到乘客在不同時(shí)段換乘選擇行為的特征分布，見(jiàn)圖2。由圖2可見(jiàn)，在各個(gè)時(shí)段乘客換乘行為差異顯著。

表1 出行方式分擔(dān)率的變化趨勢(shì)Tab.1 The change trend of mode choice rate%

圖2 乘客不同交通方式換乘選擇的時(shí)間特性Fig.2 The time characteristics of transfer modes choice behaviors

構(gòu)建兩兩交叉換乘分擔(dān)率模型分析不同時(shí)段樞紐站乘客的換乘行為，利用SPSS軟件的多項(xiàng)Logit模塊對(duì)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，并對(duì)換乘客流進(jìn)行預(yù)測(cè)。以主導(dǎo)方式進(jìn)入樞紐為例，給出各種交通方式的換乘分擔(dān)率預(yù)測(cè)結(jié)果，見(jiàn)表2。

表2 分時(shí)段樞紐乘客換乘分擔(dān)率預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.2 Transfer share prediction at different time split %

通過(guò)對(duì)模型參數(shù)的敏感性分析，可得到各個(gè)時(shí)段的換乘影響因素對(duì)乘客選擇決策的作用機(jī)理，可分析乘客隨出行目的的不同、對(duì)交通方式的可達(dá)性要求、舒適性需求等的在各個(gè)時(shí)段的差異性以及由此對(duì)其決策行為的影響，研究結(jié)果為各種交通的運(yùn)營(yíng)調(diào)度提供科學(xué)依據(jù)，提高各方式間接駁的協(xié)調(diào)性。

4 各種預(yù)測(cè)方法總結(jié)及其適用性分析

基于集計(jì)與非集計(jì)的換乘預(yù)測(cè)方法在此不再贅述，就分時(shí)段預(yù)測(cè)而言，分時(shí)段換乘量預(yù)測(cè)仍然基于非集計(jì)模型，所不同的是區(qū)分了各個(gè)時(shí)段樞紐內(nèi)各種交通方式的分擔(dān)量，雖然該方法對(duì)樞紐內(nèi)的協(xié)調(diào)調(diào)度具有重要意義，但是卻也加大了樞紐內(nèi)客運(yùn)量數(shù)據(jù)采集的難度。

基于因素分析的換乘比率預(yù)測(cè)，關(guān)鍵是提取影響換乘行為的主要因素，以及這些影響因素的變化趨勢(shì)。相同的分析也應(yīng)用與短時(shí)客流預(yù)測(cè)，只是短時(shí)客流預(yù)測(cè)更注重于在樞紐內(nèi)部選擇影響因素。

應(yīng)用類比法預(yù)測(cè)未建客運(yùn)樞紐換乘方式分擔(dān)率關(guān)鍵在于尋找可類比的城市及其樞紐站，相似度越高，預(yù)測(cè)精度越為精確。各預(yù)測(cè)方法的適用范圍見(jiàn)表3～5。

表3 各方法應(yīng)用范圍比較Tab.3 Comparison of application range of each method

表4 各方法構(gòu)建過(guò)程比較Tab.4 Comparison of the method of constructing process

5 結(jié)束語(yǔ)

本文擴(kuò)展了客運(yùn)樞紐換乘量預(yù)測(cè)的研究思路，有助于交通管理部門(mén)針對(duì)樞紐的不同建設(shè)狀況及現(xiàn)狀數(shù)據(jù)獲取等實(shí)際情況選擇適用的換乘量預(yù)測(cè)方法，為綜合客運(yùn)樞紐仿真實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)提供各方式間換乘客流量等宏觀行為數(shù)據(jù)；為綜合客運(yùn)樞紐的功能定位和建設(shè)規(guī)模確定，功能設(shè)計(jì)與結(jié)構(gòu)優(yōu)化及樞紐內(nèi)的交通組織提供數(shù)據(jù)支持。

表5 各方法所需基礎(chǔ)資料比較Tab.5 Comparison of the methods required for basic data

［1］ 李 東，單靜濤，葉遠(yuǎn)春.城市交通樞紐交通換乘分析與客流組織評(píng)價(jià)研究［C］∥第七次城市道路與交通工程學(xué)術(shù)會(huì)議論文集.北京：中國(guó)土木工程學(xué)會(huì)，2002：153－161.

［2］ 孫立山，姚麗亞，榮 建，等.基于最大熵模型的客運(yùn)樞紐換乘量分布預(yù)測(cè)研究［J］.公路交通科技，2008，25（8）：140－144.

［3］ 李 星，劉文婷，周揚(yáng)軍.廈門(mén)（新）站綜合交通樞紐交通需求預(yù)測(cè)研究［J］.交通與運(yùn)輸.2009（12）：39－42.

［4］ 陳 琛.城市公共交通換乘系統(tǒng)研究［D］.南京：東南大學(xué)，2002.

［5］ 米文勇.大城市自行車與軌道交通換乘系統(tǒng)研究［D］.成都：西南交通大學(xué)，2007.

［6］ 劉紀(jì)建.城市綜合客運(yùn)樞紐換乘需求預(yù)測(cè)分析［J］.黑龍江科技信息，2010（19）：62－63.

［7］ 賈洪飛，宗 芳，喬 路.綜合客運(yùn)樞紐換乘量預(yù)測(cè)方法［J］.系統(tǒng)工程.2009，27（1）：15－18.