1、交通方式划分交通方式划分(Mode Split)概述概述方式分担：方式分担：一个出行与一种交通方式相对应，一个地区的全部出行数中利用该种交通方式的人所占的比例。分担交通量：分担交通量：每个交通方式所分担的量叫做该交通方式的分担交通量分担交通量。分担率：分担率：分担交通量在全部交通量中所站的比例叫做分担率（或选择率）。城市交通规划的方式选择城市交通规划的方式选择单独开车出行乘公共汽车出行乘地铁出行乘出租车出行骑自行车出行骑摩托车出行步行出行混合出行综合运输规划的方式选择综合运输规划的方式选择公路运输公路运输铁路运输铁路运输水运运输水运运输航空运输航空运输管道运输管道运输客运运行速度(km/h)C
2、o2排放(g/人km)能 耗(千卡/人km)死亡人数(人/亿人km)运输能力(人/时单向)家庭轿车2344.6600 1.172200公共汽车1119.41540.0821.4-2.1万客轮3023.9-航空80030.2456-铁道30-200 4.785.50.0058.3万高速铁路200 5.6 0.08.3万地铁30-60 3770.0055.0-8.4万路面电车20-30 9-0.0050.5-1.4万新交通系统30 71190.0050.84-2.5万表表1 各种交通方式的特性比较各种交通方式的特性比较3.34022.18.126.5地铁自行车公共汽车出租汽车私人轿车截至2007年
3、5月26日，北京市机动车突破300万辆，机动化出行方式从38%提高到61%。小汽车在出行方式构成中所占比例由1986年的5%上升到2000年的23.2%，而公共交通方式份额由28%下降到26.5%。“八五”期间道路（含公路）投资与公交（含地铁）投资的比例为7:3，“九五”期间这个比例达到8.2:1.8。交通方式选择的影响因素交通方式选择的影响因素一、交通特性一、交通特性上班、上学出行：上班、上学出行：汽车利用率低、公共交通利用率高。出行目的：出行目的：旅游、公务等，出租车。出行距离：出行距离：长距离，乘坐轨道交通；短距离，自行车出行。二、交通服务水平二、交通服务水平时间、费用、等待时间、舒适性
4、、安全性、可靠性等。三、个人属性三、个人属性职业、年龄、性别、收入、驾照持有与否、汽车保有与否等等。业务员、推销员汽车使用率高，2040岁汽车利用率高，其它年龄段公共汽车利用率高，男性比女性汽车利用率高，收入高汽车利用率高。四、家庭属性 单身、夫妻、有否小孩、是否与老人同居。老人、小孩上医院机会多汽车利用机会增多。五、其他因素出行距离出行距离 步行 3km 自行车 5km 摩托车 8km 公共汽车 300km 轿车 500km货车 1000km、高附加值货物 水运(内河)短途、捷径、观光 水运(近海、远洋)旅游、散货、低附加值货物。（1 1）区域模型：区域模型：用以规划区域全体为对象的变量说明
5、交通用以规划区域全体为对象的变量说明交通方式选择特性的方法；方式选择特性的方法；（2 2）出行终端模型：出行终端模型：将规划对象区域划分为若干个交通小将规划对象区域划分为若干个交通小区时，以交通小区的固有特性说明交通方式选择的方法；区时，以交通小区的固有特性说明交通方式选择的方法；（3）OD对模型：对模型：针对各针对各OD对的交通特性，给各对的交通特性，给各OD对间的对间的交通方式分配交通量的方法；交通方式分配交通量的方法；（4 4）路径模型：路径模型：依次考虑到达目的地的路径选择决定交通依次考虑到达目的地的路径选择决定交通方式的方法。方式的方法。交通方式划分模式交通方式划分模式交通方式划分的
6、模式G 交通生成 （Generation)D 交通分布 （Distribution)MS交通方式划分（Mode Split)A 交通分配 （Assignment)G-MSDAGMSDAGD-MSAGDMSA根据交通方式选择特性进行分类（1）一阶段分担率模型不分为固定阶层和选择阶层，而是一齐来考虑。（2）二阶段分担率模型分固定阶层和选择阶层，不考虑地区间的交通服务水平。OD交通量交通量个人属性个人属性小 汽 车 利 用小 汽 车 利 用者固定阶层者固定阶层交通手段选交通手段选择可能者择可能者公共交通利用公共交通利用者固定阶层者固定阶层小汽车利用者小汽车利用者公共汽车利用者公共汽车利用者二阶段分担
7、交通量预测框架二阶段分担交通量预测框架根据方式选择的基本单位进行分类(1)集计模型集计模型以交通小区为单位将利用者的方式选择集计起来进行说明的模型。（2）非集计模型）非集计模型以个人为单位构造模型来确定各交通方式的选择概率，然后再将每个人的方式选择结果集计起来，预测分担交通量的模型。根据方式选择步骤来分类（1）二者择一法）二者择一法 把交通方式的选择分为两步的方法（2）多项选择法）多项选择法用包含各种方式的选择率公式一次求出选择率的方法。方法简单，但正确提取方式选择的要素十分困难。徒步，自行车徒步，自行车徒步以外徒步以外徒步徒步自行车自行车全 交 通全 交 通方式方式个人运输工具个人运输工具公
8、共运输工具公共运输工具汽车汽车摩托车摩托车公共汽车公共汽车铁路铁路交通方式划分模型交通方式划分模型线性模型线性模型这是函数模型中最早开发出来的模型。它把影响交通方式分担的各种要素用线性函数的形式表示，从而推求交通方式分担率。不过，用这种方法求出的分担率Pi无法保证满足0Pi1。LogitLogit模型模型OD对之间某种交通方式的分担率可以表示为：KiiiVVip1)exp()exp(mimmiXaVimXmaKiViP式中的符号表示：式中的符号表示：第i种交通方式的交通分担率；：第i种交通方式的效用函数；：交通方式的总数；：待定参数；：第i种交通方式的第k个属性值（时间、费用等）；在Logit
9、模型中，满足：10iP1iiP在这个模型中，参数 是通过个人出行调查的结果标定的。ma方式4方式1划分率1.00.0参数标定参数标定设有设有N N 次观测，对于第次观测，对于第n n 次观测中的交通方式次观测中的交通方式k k，其解释，其解释变量样本是变量样本是 ，是待定参数向量；方式的总效用是待定参数向量；方式的总效用是是 。设第。设第n n 次观测的结果为：出行者选择了方式次观测的结果为：出行者选择了方式k k ，可表达为，可表达为 。kn),(kkVkcn极大似然估计法来估计参数极大似然估计法来估计参数 ，对于第，对于第n n 次观测，次观测，解释变量取值为解释变量取值为 ，这种取值服从
10、概，这种取值服从概率密度函数率密度函数 Tnkn),()(nAf出行者已知出行者已知 时选择方式时选择方式 的概率为的概率为 ，由，由Logit选择模型，有选择模型，有 nnc),(ncnPmVVncnmnmnknkneeP),(),(),(由数学中的概率论知，第由数学中的概率论知，第 次观测出解释变量为次观测出解释变量为 和方和方式式 被选中的联合概率密度应为被选中的联合概率密度应为 nnnc)(),(),(nAncnnnfPcf次观测结果的似然就是次观测结果的似然就是nNnnAncnfPL1)(),()(似然仅是似然仅是 的函数，因为通过调查，的函数，因为通过调查，和和 ，n，均是，均是已
11、知样本。取对数，得已知样本。取对数，得nncNnnAncnfPL1)(ln),(ln)(ln令上式取极大，就可获得的令上式取极大，就可获得的 值。由于右边第二项不是值。由于右边第二项不是 的的函数，故在求极大问题时，可以去掉第二项。函数，故在求极大问题时，可以去掉第二项。例子例子1设有一个方式选择问题，某设有一个方式选择问题，某O-D之间有两种方式供出行者进之间有两种方式供出行者进行选择，令行选择，令 和和 分别为第一种方式与第二种方式的广分别为第一种方式与第二种方式的广义效用，义效用，和和 分别为两种方式的行驶时间，按照分别为两种方式的行驶时间，按照Logit模模型的定义有型的定义有 1V2
12、V1t2t11tV22tV选择概率为选择概率为)(2112121111),(ttttteeeettP),(1),(211212ttPttP通过四次调查，有关时间差和方式选择的样本值列于下表中，通过四次调查，有关时间差和方式选择的样本值列于下表中，因此可构造问题的似然函数如下：因此可构造问题的似然函数如下：21tt 观察次数观察次数样本值样本值()选择结果选择结果1-3.0方式方式12-0.50方式方式23-2.0方式方式24-1.0方式方式1)11ln()111ln()111ln()11ln()(ln25.03eeeeL简化似然函数得简化似然函数得)1ln()1ln()1ln()1ln()(l
13、n25.03eeeeL)(logL1.02.03.04.05.01.00.0-1.0-2.0-3.0-4.0唯一极大点唯一极大点 1.44 在仅有公共汽车和私人汽车两种交通方式的地区，假设有下述Logit交通方式选择模型，试用下表所示行驶时间和费用以及划分率，求出这两种交通方式的将来分布（OD）交通量。例子例子2CijBijBijVVVBijeeep，BCpp1 BijBijBijCdV CijCijCijCdV 其中:CijBijpp,分别为公共汽车和汽车的划分率。CijBijdd,分别为公共汽车和汽车的利用时间。CijBijCC,分别为公共汽车和汽车的费用。、r 为标定系数。A现现状状 时
14、间（公共汽车）时间（汽车）Bijd 1 2 3 Cijd 1 2 3 1 50 110 130 1 30 80 100 2 100 120 120 2 80 70 110 3 140 160 70 3 100 110 30 费用（公共汽车）费用（汽车）BijC 1 2 3 CijC 1 2 3 1 130 140 180 1 21 45 58 2 140 130 220 2 45 42 60 3 180 220 130 3 58 60 19 BijPCijP12310.2730.2650.25320.2820.2480.25530.2390.1920.24412310.7270.7350.74
15、720.7180.7520.74530.7610.8080.756划分率（公共汽车）划分率（公共汽车）划分率（汽车）划分率（汽车）现状现状B将将来来 时间（公共汽车）时间（汽车）Bijd 1 2 3 Cijd 1 2 3 1 50 100 120 1 30 80 100 2 100 90 130 2 80 70 110 3 120 130 50 3 100 110 30 费用（公共汽车）费用（汽车）BijC 1 2 3 CijC 1 2 3 1 160 170 220 1 26 56 73 2 170 160 280 2 56 52 75 3 220 280 160 3 73 75 24 OD
16、123Oi117.7816.304.2838.36216.4663.0912.1291.6733.9511.0821.4436.46Dj38.1990.4737.83166.50将来将来OD分布表分布表解：解：（1）利用现状数据确定参数值）利用现状数据确定参数值BijBijBijCdVCijCijCijCdVCARijBUSijBUSijBUSijVVVpexpexpCARijBUSijCARijCARijVVVpexpexp回归得出：回归得出：=-0.0796;=-0.00387;=0.390BUSijCARijBUSijCARijBUSijCARijccttpp)/ln(BUSijCARi
17、jBUSijCARijBUSijCARijBUSijCARijBUSijCARijccttVVVVppexp)exp()exp()exp(21xxy（2）利用）利用，和给定的将来行程时间和给定的将来行程时间和费用值，计算将来的交通方式划分率和费用值，计算将来的交通方式划分率BijBijBijCdVCijCijCijCdV将来的时间和费用将来的时间和费用1231-0.46-0.94-1.042-0.86-0.78-1.143-1.04-1.14-0.4612310.14-0.27-0.432-0.27-0.19-0.523-0.43-0.520.14公共汽车的效应值公共汽车的效应值汽车的效应值汽
18、车的效应值将来将来CijVBUSijCARijpp 1CARijvBUSijvBUSijveeeBUSijpBijV12310.3540.3380.35320.3560.3560.34830.3530.3480.35412310.6460.6620.64720.6440.6440.65230.6470.6520.646公共汽车的划分率公共汽车的划分率汽车的划分率汽车的划分率将来将来CijpBijp（3）利用将来的）利用将来的OD分布表，求出将分布表，求出将来的按不同出行方式的来的按不同出行方式的OD分布表分布表CijijCijpqqBijijBijpqq123计计16.305.511.5113.3125.8622.494.2232.5631.393.857.5912.83计计13.5531.8513.3158.71公共汽车的公共汽车的OD表表123计计111.4910.792.7725.05210.6140.617.9059.1132.557.2313.8523.63计计24.6458.6324.52107.79汽车的汽车的OD表表3.Probit模型模型此模型只适合只有两种交通方式的情况，交通方式被选择的概率用下式计算：iYidttP)/2exp(212iY：表示两种交通方式的线性函数值的差。这种模型应用在多种方式的选择非常困难，其优点是两种交通方式特性即使不独立也可以使用。
