謝秉磊 程天琪 李 敢

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院 深圳 518055)

基于預(yù)留時(shí)間的出行者劃分方法*

謝秉磊 程天琪 李 敢

(哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院 深圳 518055)

為了合理劃分出行者類型，全面解析行程時(shí)間可靠性的本質(zhì)特征，考慮到出行者的異質(zhì)性，將SP調(diào)查與聚類分析結(jié)合，提出基于預(yù)留時(shí)間的出行者類型劃分方法，同時(shí)應(yīng)用多項(xiàng)Logit模型構(gòu)建基于預(yù)留時(shí)間的離散選擇模型，量化分析預(yù)留時(shí)間的影響因素，并得出各類出行者的比例.實(shí)例分析結(jié)果表明，出行者可分為I，II，III類，對(duì)應(yīng)的預(yù)留時(shí)間分別為“>0.60t”“0.33～0.60t”和“<0.33t”，t為出行者的行程時(shí)間.三類出行者的比例分別為17.4%，49.1%和33.5%，即17.4%的出行者對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)較低，說明出行者對(duì)于早高峰道路交通運(yùn)行水平的評(píng)價(jià)普遍較高.

交通工程；出行者類型劃分；預(yù)留時(shí)間；SP調(diào)查；MNL模型；離散選擇

0 引 言

路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性是衡量路網(wǎng)可靠性的重要指標(biāo)，是指在給定的起終點(diǎn)之間，出行者能在規(guī)定時(shí)間內(nèi)順利完成出行的概率[1].行程時(shí)間可靠性能夠反映路網(wǎng)的隨機(jī)性，也可以反映行程時(shí)間的穩(wěn)定性，受到出行者和交通管理者的關(guān)注.由于出行者的異質(zhì)性，不同類型的出行者對(duì)行程時(shí)間可靠性的感知和評(píng)價(jià)也是不同的，考慮出行者的異質(zhì)性對(duì)行程時(shí)間可靠性進(jìn)行研究，將更加全面地解析行程時(shí)間可靠性的本質(zhì)特征，并更加真實(shí)地描述出行者特征對(duì)行程時(shí)間可靠性的影響.

根據(jù)出行者主觀感知的的差異，現(xiàn)有研究對(duì)出行者的劃分可歸納為以下4類：①基于估計(jì)行程時(shí)間劃分.劉玉印等[2]按照出行者對(duì)行程時(shí)間的不同估計(jì)，識(shí)別出行者采用的不同出行策略；劉海旭等[3]將出行者分為對(duì)路況比較熟悉和對(duì)路況不夠熟悉兩類，以此反映出不同類型出行者的路徑選擇行為.②基于行程時(shí)間價(jià)值劃分.羅端高等[4]以時(shí)間價(jià)值為依據(jù)，分析了高時(shí)間價(jià)值和低時(shí)間價(jià)值出行者共存情況下的混合交通均衡分配問題；Yang等[5]從不同類型出行者的行程時(shí)間價(jià)值出發(fā)，探討了通過擁擠收費(fèi)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)最優(yōu)交通分配的可能性.③基于行程時(shí)間可靠性劃分.何勝學(xué)[6]根據(jù)對(duì)出行可靠性高低的不同要求，將出行者分為守時(shí)主義者、冒險(xiǎn)主義者和平均主義者，但這種分類對(duì)實(shí)時(shí)交通信息考慮較少；陳建林等[7]從出行者對(duì)待行程時(shí)間可靠性態(tài)度出發(fā)，對(duì)其路徑選擇行為進(jìn)行分類，并基于行程時(shí)間可靠性構(gòu)建了相應(yīng)的交通分配模型.④基于出行者對(duì)交通信息的理解劃分.鐘邵鵬等[8]從出行者對(duì)待交通信息的態(tài)度出發(fā)，將出行者分為遵從交通信息類出行者和不遵從交通信息類出行者兩類；劉新民等[9]考慮到城市中出行個(gè)體的復(fù)雜性和差異性，將出行者分為固定經(jīng)驗(yàn)出行者、多經(jīng)驗(yàn)出行者和信息出行者三類.

目前這些出行者劃分方法受到出行者習(xí)慣、態(tài)度和偏好的影響，主觀性偏強(qiáng)，而且無法判斷據(jù)此分類的出行者對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)具有一致性.預(yù)留時(shí)間(buffer time)是在道路交通隨機(jī)變化的條件下出行者為準(zhǔn)時(shí)到達(dá)目的地而額外準(zhǔn)備的時(shí)間，可以用于描述交通運(yùn)行的隨機(jī)性對(duì)出行的影響.由于出行者預(yù)留時(shí)間與出行者對(duì)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，所以基于預(yù)留時(shí)間劃分出行者不僅可以體現(xiàn)劃分標(biāo)準(zhǔn)的客觀性，而且據(jù)此分類的出行者對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的認(rèn)知是一致的，因此，本文在對(duì)影響出行者預(yù)留時(shí)間的因素進(jìn)行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，研究基于預(yù)留時(shí)間的出行者劃分方法.

1 預(yù)留時(shí)間的影響因素

預(yù)留時(shí)間和行程時(shí)間可靠性呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系，路網(wǎng)的隨機(jī)性越大，出行者為避免遲到的預(yù)留時(shí)間會(huì)越多，行程時(shí)間可靠性會(huì)越差，因此可將預(yù)留時(shí)間作為路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的一種反映，既考慮了行程時(shí)間的客觀性，又考慮了出行者的主觀認(rèn)知.對(duì)行程時(shí)間可靠性的認(rèn)知和評(píng)價(jià)受到出行者個(gè)體特征、出行特征、道路交通狀態(tài)、交通信息及其他信息的影響.

1) 個(gè)體特征 包括性別、年齡、月收入、職業(yè)、受教育程度、駕齡、路網(wǎng)熟悉程度、延誤承受時(shí)間等.有研究表明，有無駕照及駕齡的不同，會(huì)影響對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)：0.5年以下駕齡的駕駛員期望的路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性通常較低；0.5～3.0年駕齡的駕駛員期望的路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性通常較高；3.0年以上駕齡的駕駛員實(shí)際駕車過程中的期望路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性位于正常狀態(tài).出行者對(duì)路網(wǎng)更熟悉，則對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)會(huì)更高；出行者對(duì)延誤時(shí)間的承受能力越強(qiáng)，則對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)就越高.

2) 出行特征 包括出行目的、出行時(shí)間、出行方式等.上班、上學(xué)等時(shí)間約束性較強(qiáng)的出行，對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性要求較高.出行時(shí)間對(duì)行程時(shí)間可靠性的影響主要體現(xiàn)在出發(fā)時(shí)間和行程時(shí)間上：不同出發(fā)時(shí)間的出行，對(duì)行程時(shí)間可靠性的要求是不同的，早高峰出行對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的要求較高，晚高峰對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的要求較早高峰出行低，而平峰出行對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的要求最低；出行者對(duì)行程時(shí)間的合理估算會(huì)直接影響出行者對(duì)出行方式及出行費(fèi)用的考慮，進(jìn)而影響出行者的選擇行為.出行者對(duì)行程時(shí)間可靠性的認(rèn)知與出行方式的選擇也是相關(guān)的，有研究表明，高行程時(shí)間可靠性的出行者傾向于選擇自駕車或出租車出行，低行程時(shí)間可靠性的出行者傾向于選擇公交車出行.

3) 道路交通狀態(tài) 有研究表明，道路的擁擠程度與路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性成正相關(guān)關(guān)系[10].也有研究表明，道路服務(wù)水平要求越低，行程時(shí)間可靠性就高；反之，行程時(shí)間可靠性迅速下降[11].

4) 交通信息 交通信息誘導(dǎo)和發(fā)布可以為出行者提供出行選擇依據(jù)，幫助出行者合理估計(jì)行程時(shí)間，有助于提高路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性.

5) 其他因素 主要指上述因素以外的一些不可預(yù)測的客觀因素，比如，天氣狀況，突發(fā)事件等，這些因素會(huì)影響道路交通狀況，進(jìn)而影響路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性.

2 出行者預(yù)留時(shí)間的離散選擇模型

2.1 出行者預(yù)留時(shí)間的SP調(diào)查

在出行人群中，通勤者具有出行比例大、時(shí)間性強(qiáng)和出行方式集中的特點(diǎn)，因此將通勤者作為研究對(duì)象.由于早高峰出行的時(shí)間約束性要比晚高峰強(qiáng)，調(diào)查時(shí)間定為早高峰.調(diào)查對(duì)象和調(diào)查時(shí)間具有高度的典型性，使得調(diào)查數(shù)據(jù)具有代表性，更符合實(shí)際情況.

借助SP調(diào)查獲取預(yù)留時(shí)間影響因素中的各屬性數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計(jì)和量化分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際路網(wǎng)中出行者的類型劃分和不同類型出行者下的特征屬性分析.

1) 出行者個(gè)體特征 包括性別、年齡、職業(yè)、受教育程度、駕照、月收入、工作時(shí)間制度、路網(wǎng)熟悉程度及延誤承受時(shí)間.

2) 出行者出行特征 包括上班時(shí)間、出發(fā)時(shí)間、出行方式、行程時(shí)間、期望行程時(shí)間、預(yù)留時(shí)間.

3) 出行者對(duì)待交通信息態(tài)度 包括出行選擇的依據(jù)偏好、交通信息的使用情況及獲取途徑.

2.2 離散選擇模型

為定量分析出行者的個(gè)體特征、出行特征及出行者對(duì)待交通信息態(tài)度對(duì)預(yù)留時(shí)間的影響，應(yīng)用多項(xiàng)Logit(MNL)模型構(gòu)建預(yù)留時(shí)間的離散選擇模型，對(duì)預(yù)留時(shí)間的影響因素開展量化分析.構(gòu)建MNL模型時(shí)，選取預(yù)留時(shí)間作為選擇肢，不同類型出行者對(duì)應(yīng)不同的選擇肢，能否合理劃分預(yù)留時(shí)間將影響最終模型的標(biāo)定結(jié)果.

有研究者在研究預(yù)留時(shí)間的離散選擇模型時(shí)，以預(yù)留時(shí)間的絕對(duì)值進(jìn)行劃分作為模型的選擇肢[12].這種劃分方式?jīng)]有考慮預(yù)留時(shí)間與行程時(shí)間之間的相關(guān)性，只適合于路徑惟一且不考慮流量變化的情形，應(yīng)用受到局限.例如，對(duì)于行程時(shí)間為5 min且預(yù)留時(shí)間為5 min的出行者與行程時(shí)間為60 min并預(yù)留時(shí)間為5 min的出行者，他們對(duì)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)顯然不同，兩者不能劃入同一類型.因此考慮到行程時(shí)間隨流量變化的多路徑情況，引入一個(gè)相對(duì)值，即出行者預(yù)留時(shí)間與行程時(shí)間的比值

Ai=HTi/ti

(1)

式中：Ai為第i類出行者的預(yù)留時(shí)間與行程時(shí)間的比值；HTi為第i類出行者的預(yù)留時(shí)間；ti為第i類出行者的行程時(shí)間.

將Ai劃分為N個(gè)區(qū)間，即N個(gè)選擇肢，根據(jù)Ai可確定出行者的類型.選擇肢n(n=1,2,3,…,N)對(duì)個(gè)體x的效用函數(shù)為

(2)

(3)

(4)

3 實(shí)例分析

3.1 SP調(diào)查數(shù)據(jù)

根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，合理的樣本量應(yīng)為量表?xiàng)l目的5～20倍[13]，選取的自變量為65個(gè)，合理的樣本量應(yīng)為325～1 300.調(diào)查組于2015年4月對(duì)深圳市南山區(qū)通勤者進(jìn)行了調(diào)查，共發(fā)放問卷500份，收回有效問卷455份，有效問卷回收率為91%.

1) 出行者個(gè)體特征的一般統(tǒng)計(jì)分析見表1.

表1 出行者個(gè)體特征的一般統(tǒng)計(jì)

2) 出行者出行特征，如上班時(shí)間、出發(fā)時(shí)間、出行方式、總行程時(shí)間、期望行程時(shí)間和出行預(yù)留時(shí)間的統(tǒng)計(jì)分布見圖1～6.

3) 出行者對(duì)待交通信息態(tài)度，如交通信息獲取途徑情況、交通信息關(guān)注情況、路徑選擇偏好情況和接受誘導(dǎo)情況的統(tǒng)計(jì)分布見圖7～10.

3.2 基于聚類分析的出行者類型劃分

采用聚類分析來實(shí)現(xiàn)出行者的分類，既可以找出相互獨(dú)立且有代表性的自變量，又可避免自變量共線性所造成的模型標(biāo)定系數(shù)不準(zhǔn)確問題.

圖1 上班時(shí)間分布圖

圖2 出發(fā)時(shí)間分布圖

圖3 出行方式分布圖

圖4 行程時(shí)間分布圖

圖5 期望行程時(shí)間分布圖

圖6 預(yù)留時(shí)間分布圖

圖7 交通信息獲取途徑情況分布圖

圖8 交通信息情況分布圖

圖9 出行選擇偏好分布圖

圖10 接受誘導(dǎo)情況分布圖

首先對(duì)各屬性數(shù)據(jù)做預(yù)處理和統(tǒng)計(jì)分析，再借助SPSS軟件進(jìn)行聚類分析，得到不同的選擇肢類型，即不同的預(yù)留時(shí)間區(qū)間，分別對(duì)應(yīng)于不同的出行者類型，結(jié)果見圖11～12和表2.

圖11 聚類樹圖

圖12 聚類結(jié)果圖

出行者類型IIIIII聚類中心值0.7810.4320.215

由圖11可知，出行者可分為三類，這三類的間距較大，說明各類出行者特征比較突出，容易識(shí)別和定義.圖12給出了各類出行者Ai值的分界值，分別是0.33，0.60，各類出行者的聚類中心值在表2中給出.基于預(yù)留時(shí)間可將出行者劃分為如下3類：

1) 類型I 預(yù)留時(shí)間“>0.60t”.在同一路網(wǎng)中，此類出行者的預(yù)留時(shí)間相對(duì)較多，屬于對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性評(píng)價(jià)相對(duì)較低的一類出行者.

2) 類型II 預(yù)留時(shí)間“(0.33～0.60)t”.在同一路網(wǎng)中，此類出行者的預(yù)留時(shí)間處于中間水平，屬于對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)一般的一類出行者.

3) 類型III 預(yù)留時(shí)間“<0.33t”.在同一路網(wǎng)中，此類出行者的預(yù)留時(shí)間相對(duì)較少，屬于對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性評(píng)價(jià)相對(duì)較高的一類出行者.

3.3 出行者預(yù)留時(shí)間的影響因素分析

將調(diào)查問卷中的各條目作為模型變量，其定義見表3.

表3 模型變量定義

從數(shù)據(jù)庫中提取建模所需的各類變量，考慮各變量間的共線性之后，導(dǎo)入SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行回歸分析，以選擇肢1作為參照類，經(jīng)過數(shù)次迭代后最終得出顯著性結(jié)果，見表4.

表4 模型的有效性檢驗(yàn)

表5 選擇肢2的標(biāo)定結(jié)果

表6 選擇肢的標(biāo)定結(jié)果

由表4～6可知，各影響因素對(duì)模型具有顯著影響.根據(jù)模型標(biāo)定結(jié)果，可以得到以下結(jié)果：

1) 工作時(shí)間制度對(duì)模型有顯著性影響.選擇肢2和3中的變量1均為正值，說明固定工作時(shí)間的出行者傾向于預(yù)留更多的時(shí)間，而彈性工作制的出行者則預(yù)留較少的時(shí)間.

2) 出行者出行選擇偏好對(duì)模型有顯著性影響.選擇肢2和3中的變量1和變量2均為正值，說明與少經(jīng)驗(yàn)多信息出行者相比，完全依據(jù)出行經(jīng)驗(yàn)的出行者和多經(jīng)驗(yàn)少信息出行者傾向于預(yù)留更多的時(shí)間.

3) 出行方式對(duì)模型有顯著性影響.選擇肢2和3中的變量1,2和3的值均為正，說明選擇常規(guī)公交、地鐵和小汽車的出行者傾向于預(yù)留較多的時(shí)間，而選擇步行、自行車和電動(dòng)車的出行者則預(yù)留的時(shí)間相對(duì)較少.

4) 出發(fā)時(shí)間對(duì)模型有顯著影響.選擇肢2和3中的變量1，2均為負(fù)值，變量3，4，6均為正值，說明在07:00前和10:00后出行的出行者傾向于預(yù)留較少的時(shí)間，07:00-09:00時(shí)間段的出行者會(huì)預(yù)留較多的時(shí)間，以避免上班遲到.

5) 交通信息的關(guān)注度對(duì)模型有顯著影響.選擇肢2和3中的變量1，2為負(fù)值，說明與很少或幾乎不關(guān)注交通信息的出行者相比，經(jīng)常關(guān)注交通信息出行者傾向于預(yù)留較少的時(shí)間.

6) 駕照對(duì)模型有顯著影響.選擇肢2和3中的變量1均為正，說明與無駕照的出行者相比，有駕照的出行者傾向于預(yù)留更多的時(shí)間.一般說來，有駕照的出行者相對(duì)于無駕照的出行者對(duì)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)低.

7) 交通信息獲取的途徑情況對(duì)模型有顯著影響.選擇肢2和3中的變量1，2均為負(fù)值，說明與無交通信息獲取途徑的出行者相比，途徑廣泛的出行者更傾向于預(yù)留較少的時(shí)間.

另外，將表6和表7中的模型標(biāo)定系數(shù)代入式(2)、式(3)和式(4)，可得到I，II和III類出行者的比例分別為0.174，0.491和0.335.僅有17.4%的通勤出行者對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)較低，說明出行者對(duì)早高峰道路交通運(yùn)行水平的評(píng)價(jià)較高，

4 結(jié) 束 語

將SP調(diào)查與聚類分析相結(jié)合，提出基于預(yù)留時(shí)間的出行者劃分方式，最終將出行者劃分為三類，各類間距較大，特征較為突出，說明劃分結(jié)果合理，此方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)出行者的客觀分類，為分析不同類型出行者的路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性奠定了理論基礎(chǔ).構(gòu)建多項(xiàng)Logit模型量化分析了各因素對(duì)預(yù)留時(shí)間的影響.據(jù)此，交通管理部門可以有針對(duì)性的提出相應(yīng)的誘導(dǎo)措施，如發(fā)布有關(guān)出行者出發(fā)時(shí)間、出行方式、出行路徑等信息，出行者及時(shí)調(diào)整出行計(jì)劃，改變預(yù)留時(shí)間，以保證準(zhǔn)點(diǎn)到達(dá)目的地.同時(shí)通過離散模型計(jì)算各類出行者的比例，僅17.4%出行者對(duì)路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性的評(píng)價(jià)較低，說明出行者對(duì)早高峰道路交通運(yùn)行水平的評(píng)價(jià)較高.

不同城市因經(jīng)濟(jì)、交通等方面的差異，其出行者也會(huì)表現(xiàn)出不同的行為特征，因此不同類型出行者所對(duì)應(yīng)的預(yù)留時(shí)間范圍值會(huì)因城市的不同而存在差異.未來研究可以分析不同城市出行者的分類差異，在此基礎(chǔ)上評(píng)價(jià)不同城市的路網(wǎng)行程時(shí)間可靠性.

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A Method to Divide Travelers by Buffer Time

XIE Binglei CHENG Tianqi LI Gan

(Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen 518055, China)

In order to rationally divide travelers, the essential characteristics of travel time reliability are comprehensively analyzed. By considering the heterogeneity of travelers, SP survey method is combined with cluster analysis to propose a method for dividing travelers by buffer time. Meanwhile, a discrete choice model for buffer time based on the multinomial Logit model is constructed, through which the influence factors of buffer time are analyzed quantitatively. The proportions of all kinds of travelers are calculated. The results of case study indicate that, firstly, travelers can be divided into I, II, III, and the corresponding buffer time are “>0.60”, “0.33～0.60”and “<0.33”, respectively. The proportions of I, II and III are 0.174, 0.491 and 0.335, respectively, indicating that the travelers have a high evaluation towards the traffic operation level of the early peak.

traffic engineering; travelers division; buffer time; SP survey; multinomial Logit model; discrete choice model

2017-04-24

*國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(71473060)

U491

10.3963/j.issn.2095-3844.2017.03.001

謝秉磊(1975—)：男，教授，博導(dǎo)，主要研究領(lǐng)域?yàn)榻煌ㄐ袨榉治觥?yīng)急交通管理