基于活动链的出行需求预测模型解构与设计

基于活动链的出行需求预测模型解构与设计

王树盛

王树盛（江苏省城市规划设计研究院江苏南京210036）

摘要：论文首先对交通需求预测模型的研究现状进行了概述，并以此为基础对基于活动链的出行需求预测模型进行了建模过程的数学解构，设计了模型的应用模块关系逻辑图，提出了分方式、分时段交通需求OD的计算步骤。

关键词：交通需求、离散选择、活动链

1、前言二十世纪五、六十年代出行需求预测模型开始广泛应用于对城市交通基础设施建设项目的评估，四阶段模型是典型代表。但随着交通设施的固化和交通需求管理的强化，四阶段模型的缺陷被逐渐认知。

基于活动链的出行需求预测模型成为研究热点之一。但综合来看，目前仅就一个或几个独立的模块进行了研究，在应用过程中也主要与四阶段模型相结合为主，对活动链各环节之间关系的研究不够，建模过程中活动链的链体特征、活动链各环节之间的关联约束没有完整的体现，其根本优势也没有发挥出来。本文从整体的角度来解构活动链，对活动链各部分构成、各环节之间的关系进行研究，并探讨各环节的数学关系及模型应用的计算逻辑。

2、活动链模型的数学解构基于活动链的出行需求预测模型的研究对象是出行者一天的活动，由于活动的复杂性，要用数学方式来进行描述，需要对模型的进行简化。考虑到人的活动是一系列思维决策的结果，可以将一天的活动分解为系列决策的过程：（1）首先是如何安排一天的活动，即活动模式，如上班、下班回家、外出购物、回家；（2）其次是对每一次活动而言，选择什么样的时间进行，如购物是在17：30出发，18：30回到家中；（3）再者是到什么地方进行活动，采用怎样的交通方式。

据此，一天的活动可简化为如下决策过程：活动模式决策、出行时间的决策、交通方式/目的地的决策。其中活动模式决策为最上层的决策，而时间的决策、方式/目的地决策为下层决策。考虑到一天的活动由多次往返行程构成，对一天活动的决策可以理解为：首先对活动模式进行选择，然后在既定的活动模式下对每次往返行程的方式/目的地、时间段进行选择。在数学上可对应分解为如下两个步骤：3、活动链模型的应用流程设计基于活动链的出行需求分析模型的主要特点是模型的各个部分之间存在约束或反馈的关系，构成一种链体，模型应用于预测时应根据逻辑上的先后顺序依次计算各选择概率。各要素关系如图1所示，包括六个功能模块：①数据模块、②出行模式模块、③一阶往返模块、④子往返模块、⑤二阶往返模块、⑥OD统计模块。其中出行模式模块、一阶往返模块、子往返模块、二阶往返模块构成模型部分，数据模块和OD统计模块分别为数据输入部分和输出部分。在模型部分中，出行模式模块位于决策模型的顶层，为其他模块提供约束条件；一阶往返模块向出行模式模块反馈一阶往返方式／目的地的信息；一阶往返模块向子往返模块提供约束条件；一阶往返模块、子往返模块、二阶往返模块的输出结果统计得到分方式、分目的、分时段的OD矩阵。

模型在应用时计算的次序为：（1）更新数据模块。对社会经济数据、小区特征数据、交通系统性能数据按目标年进行更新；（2）按更新后的数据运行一阶往返方式／目的地联合选择模型，计算条件选择概率及一阶往返方式／目的地模型的反馈值；运行一阶往返出行时间选择模型及驻停地选择模型，计算时间选择条件概率和一阶驻停地选择概率；（3）运行子往返模块方式／目的地选择模型，得到子往返方式／目的地选择的条件概率，并利用统计分析得到时间选择概率；（4）运行二阶往返模块中的二阶往返方式／目的选择模型和出行时间段选择模型，分别得到两个条件概率；（5）接受模块②中的反馈值信息，计算出行模式选择概率；（6）由出行模式选择概率、方式／目的地选择概率、时间概率及驻停地选择概率得分方式、分目的、分时段的出行概率；（7）对模块⑥的结果进行分类统计，得分方式、分时段的OD矩阵，参考文献[1]LesleyChiou,JoanL.Walker.IdentificationandEstimationofMixedLogitModelsunderSimulationMethods.WorkingPaper.OccidentalCollege,DepartmentofEconomics,2005.[2]JoanWalker1,MosheBen-Akiva,DenisBolduc.IdentificationoftheLogitKernel(orMixedLogit)Model.WorkingPaper.CaliperCorporationandMassachusettsInstitueofTechnology,2004.[3]KennethE.Train.DiscreteChoiceMethodswithSimulation[M].CambridgeUniversityPress,2003：69-70,38-100