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基于交通分配算法的城市客运方式划分研究

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翻新时间:2022-10-08

基于交通分配算法的城市客运方式划分研究

摘要:本文针对我国城市轨道 交通 网络 覆盖率低的特点,提出采用网络标识确定轨道交通的空间布局。综合考虑各种交通方式的特点及其运输网络的连通程度,提出基于交通分配算法中路线选择模型,且考虑轻轨线网布局的城市客运交通方式划分 方法 。

关键词:方式划分;网络标识;路线选择模型;轨道交通

0前言 国外学者早期主要从集计的角度 研究 交通方式划分 问题 ,20世纪50年代 发展 起来的PugetSound分类预测模型是美国最早的交通方式分担率预测模型之一[3]。 20世纪60年代,很多学者提出了“转移曲线法( shift curve method) ",该方法在60,70年代得到了广泛的 应用 。美国、英国、加拿大等国都有成套的城市公共交通与私人交通的转移曲线[4][5]。20世纪70年代以来,以McFadden为代表的一批学者将 经济 学中的效用 理论 引用过来,并以概率论为基础,从非集计的角度对方式划分问题展开了研究[6]。

无论是集计还是非集计方式划分模型,都是从宏观上研究各交通方式的比例结构,无法考虑各交通方式的空间布局及可接触程度问题。轨道交通是未来城市客运交通结构的主题,但是我国大城市的轨道交通 目前 (近期)只是成线成环,还没有形成便利的运输网络。现有的方式划分模型无法考虑轨道网络覆盖程度的影响,不能对轻轨方式准确地作出预测。因此,笔者提出了考虑轨道交通布局的客运交通方式划分方法。

1基本思路

与发达国家相比,我国地铁、轻轨交通方式起步较晚,很多城市没有地铁、轻轨等交通方式,即使北京、上海等经济发达、地位重要的特大城市,其地铁和轻轨交通方式也没有形成发达的连通网络。与此类似,其他目前没有地铁或轻轨的城市,其规划的地铁、轻轨线路初期也以线段或环状的单线形式出现。对于地铁和轻轨方式,其出行比重只能由其线网连通交通区间的OD出行量决定,因此,轨道交通布局对其承担的出行比重具有决定性作用。

为考虑城市交通网络中的轨道交通有效布局,解决城市中的地铁、轻轨等方式划分问题,本文采用交通分配法进行交通方式划分 计算 。其基本思路是将全方式的出行OD量采用分配法进行交通分配,通过分配,进行OD点对间的出行路线选择,计算出各路径上的交通阻抗值及各条路径的分配权重。通过效用函数调用各出行路线上的阻抗值,计算各交通方式的广义效用,并以计算的广义效用为控制指标,确定各条路径各交通方式的出行分担率。综合考虑区间各出行路径上的方式分担比例及路径分配权重,并对其累计求和,可得到交通区间各交通方式的出行比重。通过各个区间的各交通方式出行量计算,得到交通区间的各交通方式的出行量。

2模型假定与网络标识

2. 1基本假定

(1)每个OD点对间的出行只进行一次方式选择,不包括步行—公交车、公交车—地铁等组合交通方式选择;

(2)公交线网连通各个交通小区,且各交通小区的公交惩罚时间相同;

(3)根据现状调查数据确定对应城市步行和自行车的最大出行距离,当区间出行距离大于调查的步行和自行车的最大出行距离时,则认为步行和自行车的相应出行比重为0。

2. 2网络标识

为了表示各交通区出行时的地铁或轻轨交通方式的可接触程度,需要在整个交通网络上进行地铁、轻轨线路的特殊标识,以表明能够决定地铁和轻轨有权参与方式划分的OD点对范围。

用有向图G( N, L)表示城市交通网络,其中N为网络节点集合(即交叉口或交通小区质心),L为有向弧集合(即路段)。为了标识地铁或轻轨线路的连通程度,引入0-1变量,当,σ=1时,表明有向弧具有供轻轨交通方式选择的权利,但是只有当OD点对间出行路线的所有有向弧都具备,σ=1时,OD点对间才能进行轻轨交通方式选择。

3 模型基本形式及程序设计方法

3. 1出行路线选择模型

城市道路网是一个复杂的相互连通的运输网,因此一对起始/终迄节点之间的出行路径有多条。一对起迄点之间的最短路线只有一条,尽管出行者在交通区内分散就近出行,但是一对起迄点的有效出行路径是确定的,一般数目不超过8-10条。

在大型网络中,网络错综复杂,人直接参与路径的确定是比较困难的。本文采用通过反复迭代寻找OD点对之间的有效路径的启发式方法,将OD点对之间的有效路径列出来,然后以各路径的交通阻抗为指标计算各出行路径的选择概率。有效路径概率选择模型的基本形式如下:

式中:P ( r, s,k)为交通区:与交通区、间的OD量在第k条路径上的分配率;

r( k)为第k条路径上的出行路权(行驶距离);

r-为各出行路径上的平均出行路权(行驶距离);

m为有效出行路线条数;

θ为分配参数。

θ为无量纲参数,它反映了出行者在选择路径时造成路权大小判断误差的程度。由于在分配模型中采用了相对路权(r( k) /r),故参数的变化范围相当稳定,仅与可供选择的出行路线数目有关。对于通常的城市交通网络,θ在3. 00一3. 50之间[7]。

3. 2路线出行方式计算

决定出行者各路线上选择交通方式的主要因素有:出行者的 社会 经济特征、出行特征和各种交通方式的特征等。按照宏观交通方式划分预测的Logit概率模型,假定对各种交通方式的选择是以各种方式的广义效用为基础,以一定的概率关系构造的,其函数形式如下:

式中:P( k, i)为第k条路线上第i种方式的分担率;

C( j, k)为第k条路线上第j种方式的广义效用;

n为交通方式的数目;

σ为轨道交通布局连通度系数,当σ=1时,

表示出行路线上可有轨道交通方式可供选择。

3. 3区间出行方式计算

根据有效概率选择模型获得交通区间各路径的分配权重及采用Logit模型获得每条出行路线上的方式分担比重后,综合考虑二者关系,对其积求和。即可得到对应交通区的方式划分比重。因此,交通区间的交通方式计算模型如下:

式中P ( r,s,i)为交通区r与交通区s间的第i种方式的分担率;

P( r, s, k)为交通区r与交通区s间的OD量在第k条路径上的分配率;

P( k, i)为第k条路线上第i种方式的分担率;

m为交通区r与交通区s间有效出行路线总数。

3. 4模型程序设计方法

为了方便上述方法的程序设计,木文提出了相应的程序设计方法,具体如下:

(1)初始化路网,输人网络几何信息表、路权表及全方式OD表;

(2)计算各节点间的最短路权,并令i等于出行起点号r;

(3)判断节点i的有效路段及有效出行路线k;

(4)计算有效路段[i, j]的边权Lw[i, j];

(5)判断是否已到出行终点、:若到达终点则以某一有效路段终点j代替i,否则返回

(2)。

(6)计算有效出行路线的边权Lk;

(7)计算有效出行路线的OD量分配率;

(8)对有效出行路线的进行判断,计算有效出行路线的各交通方式分担率;

(9) 计算 OD对间的方式分担率;4模型 应用 4. 1区间路线分配率计算

由前所述,对于城市道路交通网络,θ的取值范围在3. 0一3. 5,故在此取θ=3. 25,代入模型进行计算。根据多路径交通分配模型计算出交通区间各出行路线的分配率,具体见表1。

4. 2区间交通方式分担率计算

根据式

(2)及各交通方式与路权的效用关系,计算各条出行路线的各交通方式分担率如表2所示。

应用式

(3)进行计算,得到交通区各方式的出行分担率,如表3所示。

5结语

交通方式划分预测是进行城市交通结构优化的重要依据。本文针对轨道线网不能覆盖所有运输网络 问题 ,提出了考虑轨道布局的交通方式 研究 方法 。该方法通过有向弧网络标识来确定城市轨道网络的空间布局,并综合考虑居民出行路线选择的 影响 ,确定区间各交通方式的出行比例。此法简单明了,能够较好地解决我国轨道交通的方式划分问题。

参考 文献 [2]金安,毛保华.交通方式选择模型与应用研究日J.内蒙古公路与运输1997, 7.

[3]王正.广义Logit交通方式划分预浏方法[J1 .同济大学学报.1999, 6

[4]Denis Bolduc. A practical technique to estimate multinomial probit models in transportation. Transportation Research PartB 33, 63一79. 1999.

[5] Daganzo, C. F. Multinomial Probit: The Theory and its Ap-plications to Demand Forecasting. Academic Press, NewYork. 1979.

[6] Joffre Swait. Choice set generation within the generalized ex-treme value family of discrete choice models. Transportation Research Part B35, 643一666. 2001.

[7]王炜,徐吉谦,李旭宏等.城市交通规划 理论 及其应用[M].东南大学出版社1998. 9.

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