石修路

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基于前景理論與模糊綜合評(píng)價(jià)的出行方式選擇

石修路

（西南交通大學(xué)，交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，成都 610031）

為了改進(jìn)現(xiàn)有出行方式選擇模型，提高出行預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度，本文以前景理論與模糊綜合評(píng)價(jià)為基礎(chǔ)建立了居民出行方式選擇模型。論文從居民的選擇心理入手，確定了影響居民出行方式選擇的五個(gè)因素并以此建立評(píng)價(jià)體系。在通過(guò)模糊綜合評(píng)價(jià)對(duì)前一次出行過(guò)程進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合居民選擇忠誠(chéng)度和出行目的的多元化，以前景理論為主要方法建立費(fèi)用函數(shù)，并將前一次出行費(fèi)用作為參照點(diǎn)進(jìn)行各出行方式前景值比算，從而確定當(dāng)前出行方式。文章最后通過(guò)一個(gè)具體算例進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明：所建模型相對(duì)于現(xiàn)有的出行方式選擇模型在預(yù)測(cè)精度上有著明顯提高，且更為符合城市居民的出行習(xí)慣。

交通工程；出行方式選擇；前景理論；模糊綜合評(píng)價(jià)；忠誠(chéng)度

0 引 言

居民出行行為研究是交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理的重要課題之一，它對(duì)于優(yōu)化城市客運(yùn)結(jié)構(gòu)、制定相關(guān)政策以及緩解交通擁堵有著極其重要的意義[1]。目前針對(duì)我國(guó)城市居民出行方式選擇的研究主要以集計(jì)、非集計(jì)、前景理論等方法為主，其中殷煥煥等[2]通過(guò)構(gòu)建非集計(jì)模型，證實(shí)了出行方式的選擇與個(gè)人屬性、家庭屬性和出行屬性間有著穩(wěn)定聯(lián)系，通過(guò)引導(dǎo)調(diào)控可控因素能優(yōu)化交通結(jié)構(gòu)；萬(wàn)霞等[3]則以出行方式選擇機(jī)制分析為基礎(chǔ)，確定了影響出行方式選擇的動(dòng)態(tài)因素，并建立了以多項(xiàng)Logit模型為基礎(chǔ)的動(dòng)態(tài)選擇模型；楊勵(lì)雅、趙鵬軍[4]在考慮偏好差異與備選方案相關(guān)性的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建配對(duì)巢式Logit模型對(duì)居民出行方式選擇進(jìn)行了分析刻畫(huà)；張薇[1]、米均[5]立足于前景理論，分別在雙目標(biāo)條件下、單目標(biāo)條件下進(jìn)行出行方式前景值計(jì)算，從而確定出行方式。雖然目前有關(guān)出行方式選擇的研究在一定程度上刻畫(huà)了居民日常出行行為，但是在出行目的多元化的現(xiàn)狀下，出行經(jīng)驗(yàn)對(duì)出行行為的具體影響仍需要進(jìn)一步研究。

本論文以前景理論與模糊綜合評(píng)價(jià)為基礎(chǔ)，針對(duì)現(xiàn)有研究成果的不足，突出了已有出行經(jīng)驗(yàn)對(duì)出行方式選擇的影響，并在綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，結(jié)合居民選擇行為忠誠(chéng)度[6]進(jìn)行出行方式初步判定，根據(jù)判定結(jié)果有選擇的進(jìn)行出行方式前景值計(jì)算。在構(gòu)建前景理論目標(biāo)函數(shù)時(shí)，為了真實(shí)刻畫(huà)居民出行行為，將出行目的歸納為剛性出行與彈性出行，并針對(duì)不同目的建立相應(yīng)函數(shù)。通過(guò)實(shí)證分析可知本文所建模型相對(duì)于已有研究成果更為符合居民實(shí)際選擇過(guò)程，具有一定研究意義與價(jià)值。

1 理論基礎(chǔ)

本文主要研究對(duì)象為城市居民，根據(jù)居民選擇行為忠誠(chéng)度概念可知：在一定時(shí)間范圍內(nèi)，居民選擇行為具有偏好的一致性，即對(duì)令自己滿(mǎn)意的選項(xiàng)存在主觀惰性。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建模型邏輯結(jié)構(gòu)，如圖1所示。當(dāng)居民完成第-1次出行后會(huì)對(duì)出行行為做出評(píng)價(jià)，其結(jié)果將作為第次出行的先驗(yàn)信息。如果評(píng)價(jià)結(jié)果為“滿(mǎn)意”，則繼續(xù)選擇原出行方式出行；如果評(píng)價(jià)結(jié)果為“不滿(mǎn)意”，則會(huì)在排除原出行方式的前提下重新計(jì)算備選集合中各出行方式前景值并進(jìn)一步判定。當(dāng)備選出行方式前景值均小于0時(shí)，仍選擇原出行方式出行，否則在前景值大于0的備選集合中選擇前景值最大的出行方式出行。

圖1 邏輯結(jié)構(gòu)圖

2 綜合評(píng)價(jià)模型

在評(píng)價(jià)體系構(gòu)建過(guò)程中，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇將直接影響評(píng)價(jià)結(jié)果的合理性[7]。為了最大限度地刻畫(huà)居民出行情況，同時(shí)保證評(píng)價(jià)過(guò)程的簡(jiǎn)便性，本文選取舒適性、可靠性、安全性、時(shí)效性以及費(fèi)用等五個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)建立滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)體系，具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)體系

根據(jù)所選指標(biāo)進(jìn)行單因素評(píng)判，構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣如下所示：

在已知模糊評(píng)價(jià)矩陣的基礎(chǔ)上，對(duì)矩陣與權(quán)重向量進(jìn)行合成運(yùn)算，可得評(píng)判向量結(jié)果與評(píng)價(jià)結(jié)果如下：

3 前景理論模型

3.1 廣義感知費(fèi)用

在居民進(jìn)行出行方式選擇過(guò)程中，可通過(guò)構(gòu)建廣義費(fèi)用函數(shù)衡量不同出行方式的優(yōu)劣。根據(jù)居民實(shí)際出行過(guò)程可知廣義費(fèi)用函數(shù)由以下幾部分組成：出行資金成本、出行時(shí)間成本、懲罰成本以及擁擠附加成本。其中出行資金成本由單次出行資金與換乘資金組成；出行時(shí)間成本包含走行時(shí)間、等待時(shí)間、換乘時(shí)間以及乘車(chē)時(shí)間；懲罰成本則根據(jù)出行目的的不同構(gòu)建剛性出行懲罰函數(shù)與彈性出行懲罰函數(shù)；擁擠附加成本即為擁擠狀態(tài)對(duì)居民出行所造成的額外成本費(fèi)用。具體模型如下所示：

3.2 參照點(diǎn)選擇

由于本文結(jié)合居民選擇行為忠誠(chéng)度概念進(jìn)行模型邏輯架構(gòu)，即僅當(dāng)居民對(duì)前次出行不滿(mǎn)意時(shí)前景模型方能發(fā)揮作用。故選取前次出行總費(fèi)用作為模型參照點(diǎn)，具體函數(shù)如下：

確定參照點(diǎn)后，為了進(jìn)一步計(jì)算各出行方式前景值，需對(duì)感知費(fèi)用進(jìn)行“收益”與“損失”判定。即當(dāng)感知費(fèi)用小于參照點(diǎn)時(shí)為“收益”，當(dāng)感知費(fèi)用大于參照點(diǎn)時(shí)為“損失”，判定函數(shù)如下：

本研究顯示農(nóng)村患者需拔除的患牙較多，且大多是殘根殘冠，問(wèn)卷調(diào)查也顯示農(nóng)村和城市患者在刷牙頻率、使用牙線(xiàn)、是否曾行口腔檢查方面差異存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)，在調(diào)查過(guò)程中了解到曾看過(guò)牙醫(yī)的農(nóng)村患者即使進(jìn)行口腔治療，也是因?yàn)檠例X疼痛難忍或是缺牙無(wú)法飲食而被動(dòng)就診，這可能與農(nóng)村患者經(jīng)濟(jì)較為困難、口腔疾病的就診意識(shí)不高、很多鄉(xiāng)鎮(zhèn)基本沒(méi)有口腔醫(yī)療服務(wù)設(shè)施、基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)專(zhuān)業(yè)人員的治療水平和觀念比較落后有一定關(guān)系［24］。需要加強(qiáng)防治口腔疾病能力的建設(shè)，同時(shí)提高和加強(qiáng)基層口腔專(zhuān)業(yè)人員的意識(shí)和技術(shù)水平。

3.3 價(jià)值函數(shù)

出行者從備選集合中選擇出行方式時(shí)，需對(duì)各出行方式進(jìn)行評(píng)價(jià)，計(jì)算各種備選出行方式的價(jià)值大小[8]。本文主要針對(duì)感知費(fèi)用進(jìn)行價(jià)值計(jì)算，公式如下：

3.4 概率權(quán)重函數(shù)

概率權(quán)重函數(shù)著重體現(xiàn)主觀概率是客觀概率的非線(xiàn)性函數(shù)，有著低估高概率事件、高估小概率事件的特點(diǎn)。根據(jù)Tversky和Kahneman的研究[10]得出概率權(quán)重公式如下所示：

3.5 前景值計(jì)算

本文構(gòu)建了廣義感知費(fèi)用函數(shù)，并選擇前次出行費(fèi)用為參照點(diǎn)，故出行方式前景值計(jì)算時(shí)以各方式費(fèi)用前景為主，計(jì)算模型如下：

如式（15）所示，在計(jì)算各出行方式前景值后，仍需要選擇前景值最大的出行方式進(jìn)行驗(yàn)證。若最大前景值小于0，則說(shuō)明備選方式中沒(méi)有優(yōu)于原出行方式的選項(xiàng)，故繼續(xù)選擇原出行方式出行；若最大前景值不小于0，則說(shuō)明備選方式中存在優(yōu)于原出行方式的選項(xiàng)，且選擇最大前景值所對(duì)應(yīng)的出行方式出行。

4 算例分析

假定城市中某居民需要從起點(diǎn)O前往終點(diǎn)D，有四種出行方式可供選擇，分別為公交出行、自駕出行、出租車(chē)出行以及地鐵出行，出行方式結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 出行方式結(jié)構(gòu)

由公式（2）可得評(píng)判向量=（0.122 2，0.189 2，0.247 5，0.278 7，0.162 4），由公式（3）可知評(píng)價(jià)結(jié)果為“不滿(mǎn)意”。

已知居民對(duì)前次出行過(guò)程不滿(mǎn)意，故需要在排除方式1的前提下進(jìn)行各出行方式前景值計(jì)算。方式2自駕出行其費(fèi)用為15元，出行時(shí)長(zhǎng)可靠度為0.97，選擇方式2出行時(shí)需要5 min走行時(shí)間，且出行過(guò)程中有70%的概率20 min到達(dá)終點(diǎn)，有30%的概率25 min到達(dá)終點(diǎn)，因?yàn)槭亲择{出行不存在空間擁擠問(wèn)題，故擁擠時(shí)長(zhǎng)等均為空；方式3出租車(chē)出行與方式2參數(shù)大體相同，其出行費(fèi)用因不包含停車(chē)費(fèi)10元，出行時(shí)長(zhǎng)可靠度為0.97，選擇方式3出行需要10 min走行時(shí)間與5 min打車(chē)時(shí)間，且出行過(guò)程中有 60%的概率20 min到達(dá)終點(diǎn)，有40%的概率25 min到達(dá)終點(diǎn)，同樣不存在空間擁擠問(wèn)題，故擁擠時(shí)長(zhǎng)等亦為空；方式4地鐵出行，其費(fèi)用為5元包含換乘1次的成本，地鐵運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)固定故可靠度取1、時(shí)長(zhǎng)為15 min，選擇方式4出行需要8 min走行時(shí)間，2 min候車(chē)時(shí)間與3 min換乘時(shí)間，因地鐵空間有限且經(jīng)常發(fā)生擁擠，故需要量化擁擠所帶來(lái)的附加成本[11,12]。由small經(jīng)驗(yàn)結(jié)果[13]可知：早到成本系數(shù)小于出行成本系數(shù)，且出行成本系數(shù)小于晚到成本系數(shù)。但當(dāng)出行目的為彈性時(shí)，早到和晚到對(duì)居民所帶來(lái)的損失具有一致性，且都高于出行成本、低于晚到成本，故成本系數(shù)分別取值0.6、1.0、1.2、1.5。

為了驗(yàn)證出行目的是否會(huì)直接影響出行方式的選擇，構(gòu)建兩個(gè)情景加以區(qū)分。情景1：居民7:30從起點(diǎn)出發(fā)通勤，被明確要求8:00到達(dá)終點(diǎn)，已知前次出行方式為方式1，出行費(fèi)用為4元，出行總時(shí)長(zhǎng)為35 min，且擁擠成本轉(zhuǎn)換系數(shù)為0.15，擁擠程度為6人/m2，擁擠時(shí)長(zhǎng)10 min；情景2：居民7:30從起點(diǎn)出發(fā)購(gòu)物，被要求7:50~ 8:00到達(dá)終點(diǎn)，已知前次出行方式為方式1，出行費(fèi)用為4元，出行總時(shí)長(zhǎng)為35 min，且擁擠成本轉(zhuǎn)換系數(shù)為0.15，擁擠程度為6人/m2，擁擠時(shí)長(zhǎng)10 min。

分析可知，當(dāng)居民進(jìn)行通勤出行時(shí)，往往側(cè)重于出行時(shí)長(zhǎng)穩(wěn)定可靠的出行方式，相對(duì)于公交、自駕、出租車(chē)，地鐵雖然會(huì)因?yàn)閾頂D而產(chǎn)生附加費(fèi)用，但是較高的可靠性足以使其在情景1中脫穎而出；相對(duì)于通勤，購(gòu)物出行在出行時(shí)長(zhǎng)方面有著較大的彈性，因此居民在出行過(guò)程中側(cè)重的是自身感受，自駕出行相對(duì)于公交、地鐵、出租車(chē)有著較高的舒適性，因此為最佳出行方式。由此可知，出行目的的不同會(huì)直接影響出行方式的選擇。事實(shí)證明通過(guò)對(duì)前次出行進(jìn)行評(píng)價(jià)并結(jié)合出行目的差異化進(jìn)行出行方式的選擇更為接近真實(shí)出行情況，因此本文模型在出行方式預(yù)測(cè)方面有著較高的準(zhǔn)確性與適用性。

5 結(jié) 論

為了提高出行預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度，本文以前景理論與模糊綜合評(píng)價(jià)為基礎(chǔ)，根據(jù)居民選擇行為忠誠(chéng)度概念進(jìn)行了模型邏輯構(gòu)建。在對(duì)前次出行進(jìn)行評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，結(jié)合居民出行目的的差異化進(jìn)行前景值計(jì)算，并以此作為出行方式選擇依據(jù)。通過(guò)算例分析可知，出行目的不同會(huì)直接影響出行方式的選擇，而本文模型相對(duì)于已有的研究成果更為注重不同出行目的下的出行方式選擇，相比較而言，有著較高的準(zhǔn)確性與適用性。

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（中文編輯：李愈，英文審改：孫湛博）

Travel Mode Choice Based on Prospect Theory and Fuzzy Comprehensive Evaluation

SHI Xiu-lu

（School of Transportation and Logistics，Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031，China）

The paper uses prospect theory and fuzzy comprehensive evaluation to model the mode choice behavior of everyday travelers. Five influential factors and the corresponding evaluation system are first established based on the psychology of choice. By evaluating the trip making behavior through fuzzy comprehensive evaluation, the cost function is set up based on prospect theory to capture traveler’s loyalty of choice. The travel cost is then used as a reference point to compare with the prospect result of each travel mode. The proposed method is tested using a numeric example. The results show that the proposed model has significant improvements in prediction accuracy, and it is more in line with the travel habits of urban residents.

traffic engineering; travel mode choice; prospect theory; fuzzy comprehensive evaluation; loyalty

1672-4747（2018）03-0119-06

U491

A

10.3969/j.issn.1672-4747.2018.03.018

2017-04-10

石修路（1992—），男，安徽淮北人，碩士研究生，研究方向?yàn)檫\(yùn)輸信息化。

石修路. 基于前景理論與模糊綜合評(píng)價(jià)的出行方式選擇[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào), 2018, 16（3）: 119-124.