当前位置:首页 >> 城乡/园林规划 >>

停车换乘需求研究


中文图书分类号:U491 密 学 校 代 级:公开 UDC:625 码:10005

博 士 学 位 论 文
DOCTORAL DISSERTATION







目:停车换乘需求研究

论 学 指


/>作

者:秦焕美 科:交通运输规划与管理





师:关宏志

论 文 提 交 日 期 :2013 年 5 月

UDC:625 中文图书分类号:U491

学校代码:10005 学 密 号:B200904041 级: 公开

北京工业大学工学博士学位论文



目: 停车换乘需求研究

英 文 题 目: ANALYSIS ON PARK-AND-RIDE DEMAND

论 学 研 申 指 所 答





者 : 秦焕美 科 : 交通运输规划与管理

究 请 导 在 辩

方 学 教 单 日

向 : 停车换乘 位 : 工学博士 师 : 关宏志教授 位 : 建筑工程学院 期 : 2013 年 6 月

授 予 学 位 单 位 : 北京工业大学

A Dissertation
Presented to Academic Degree Committee of Beijing University of Technology

ANALYSIS ON PARK-AND-RIDE DEMAND

In Candidacy of the Philosophy Doctor in Transportation Planning and Management

BY Qin Huanmei

Under the Supervision of Prof. GUAN HongZhi

Transportation Research Center, Beijing University of Technology Beijing, P.R. of China April, 2013

独 创 性 声 明

本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽 我所知, 除了文中特别加以标注和致谢的地方外, 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的 研究成果, 也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

签 日

名:

秦焕美

期: 2013 年 6 月 3 日

关于论文使用授权的说明

本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交 论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影 印、缩印或其他复制手段保存论文。 (保密的论文在解密后应遵守此规定)



名: 秦焕美 关宏志

导师签名: 日

期: 2013 年 6 月 3 日









本论文以城市小汽车停车换乘需求为研究对象,运用交通工程学、统计学、 社会学、认知心理学、交通心理学等领域的研究方法,主要研究了以下三个方面 的内容:P&R 需求分布,需求分布与相关影响因素的关系;P&R 设施吸引范围 内需求的量化,需求强度与影响因素的关系;P&R 需求者出行选择心理决策过 程,心理决策因素与 P&R 决策行为的关系。 针对以上内容,本论文进行了 P&R 需求调查,建立了 P&R 需求分布模型, 分析了 P&R 设施影响范围内的需求强度分布, 提出了 P&R 决策行为过程分析方 法。 (1)P&R 需求调查和分析 通过行为调查和意向调查相结合的方式,在北京市进行了 P&R 设施使用者 问卷调查。基于调查数据,分析了 P&R 设施使用者的出行行为特性和换乘行为 意愿,得到:小汽车停车换乘者主要是全职通勤、中等偏高收入出行者,其驾车 到达 P&R 设施的时间主要集中在 6min~30min 之间,乘坐公交或地铁时间在 30min~60min。利用非集计型价格敏感度测试法,得到:小汽车停车换乘者最大 可接受的换乘步行距离为 280m,最大可接受的换乘候车时间为 10min。 (2)P&R 需求分布研究 假设存在轨道交通和城市主干道的单中心城市中,出行需求均匀分布,轨道 交通上有连续分布的站点。基于效用理论构建了考虑出行者出行方式(小汽车、 轨道交通、P&R)和换乘地点选择的分层非集计模型,利用连续平衡方法建立了 P&R 随机连续平衡模型,进行了模型求解,并结合算例,得出:P&R 需求在一 定距离范围内呈现高峰,最佳的 P&R 设施规划位置为距中心区 23km~50km;停 车换乘时间不宜超过 10min~15min;各换乘点均吸引了一部分的回程换乘需求, 但需求强度较小,从城市周边吸引的换乘需求量较大,需求强度随距离的增加而 减少;当换乘停车场容量受限制时,即供给不足时,P&R 需求者会改变换乘地 点的选择。 (3)P&R 设施吸引需求强度研究 根据 P&R 需求调查数据, 利用核密度估计理论量化了 P&R 设施吸引范围内 不同位置的小汽车换乘需求强度,得到了需求密度(强度)分布图,分析了 P&R 需求分布特性。利用结构方程模型构建了 P&R 设施吸引需求强度与影响因素之 间的关系。通过模型的标定,得出:目的地交通状况越差、公交服务水平越高、 出发地与换乘设施之间的距离越近,P&R 设施吸引的换乘需求强度越大,其研

I

北京工业大学工学博士学位论文

究结论对于城市 P&R 需求预测具有一定的参考意义。 (4)P&R 行为决策过程研究 从心理学角度分析了出行者的 P&R 决策行为,利用过程追踪技术设计了 P&R 决策过程实验。基于实验数据,进行了模型参数的标定,建立了基于决策 场理论的 P&R 决策过程模型,采用计算机仿真的方法进行了模型预测。根据实 验数据与模型预测结果之间的误差,验证了 P&R 决策过程模型的可靠性。 利用该模型进行 P&R 决策过程的分析,得出,随着决策时间的增加选择小 汽车出行的概率逐渐减小,选择 P&R 出行的概率逐渐增加。决策者的心理决策 过程包括简单决策过程、多方式选择权衡决策过程和方式选择偏好反转决策过 程。通过分析决策阈值、初始偏好对 P&R 决策的影响,得出,随着决策阈值的 增加, 选择 P&R 的概率逐渐增加; 随着对小汽车初始偏好程度的增加, 选择 P&R 的概率逐渐减少。因此,采取必要的交通干预措施,如为出行者提供 P&R 设施 信息服务,实施换乘免费,促进决策者进行理性地决策思考,增加决策者的思考 时间,将有助于克服小汽车出行者对小汽车的依赖性,提高 P&R 的选择比例。 此外,提高公交服务水平、减少换乘设施处小汽车停车收费价格,将有助于提高 P&R 的选择概率。 本论文研究成果,将有助于 P&R 需求预测理论方法的完善,也可为 P&R 设 施选址、规划、布局、设计提供依据。同时,对于合理引导小汽车出行者停车换 乘行为选择,提高 P&R 设施的使用效率,减少城市中心区域的小汽车出行,缓 解城市日益严重的交通拥堵问题有一定的意义。

关键词:P&R;需求调查;需求分布;需求强度;决策过程

II

Abstract

Abstract
This dissertation takes car park-and-ride demand as the research object. Using the methods of traffic engineering, statistics, sociology, cognitive psychology, traffic psychology, etc, this dissertation mainly includes three aspects. The first aspect is park-and-ride demand distribution and the relationship between influencing factors and the demand distribution. The second one is that the demand distribution attracted by park-and-ride facilities was quantified and the relationship between the demand intensity and the influencing factors was analyzed. The third one is the psychological decision process of park-and-ride travel choice and the relationship between psychological factors and park-and-ride decision behavior. According to the above contents, this dissertation has conducted a park-and-ride demand suvery, established park-and-ride demand distribution model, analyzed the demand intensity within the catchment area of park-and-ride facilities and proposed the analytical method of park-and-ride decision process. (1) Park-and-ride demand survey and analysis A park-and-ride users’ survey was conducted in Beijing based on the combined methods of revealed preference (RP) and stated preference (SP). The travel behavior characteristics and transfer behavior preference of park-and-ride users are discussed. The conclusions are that the transfers are mainly full-time commuting travelers with upper-middle income. The driving time to the park-and-ride facilities are mainly between 6min and 30min and riding time by bus or subway are mainly between 30min to 60min. Using disaggregate price sensitivity measurement, it can be concluded that the maximum acceptable transfer walking distance was 280m and the maximum acceptable transfer waiting time is 10min. (2) Analysis on park-and-ride demand distribution The model’s assumptions is a monocentric city with railway and main road within which travel demand was uniformly distributed along the corridor and the railway has the continuously distributed stations. Based on utility theory, a hierarchical disaggregated model considering traffic modes choice (car, railway, park-and-ride) and transfer places choice is presented. Further, a park-and-ride stochastic continuum equilibrium model is established by a continuum model method. The model is solved by discretization and the method of successive averagea, MSA. With the analysis of numerical examples, it is concluded that
III

北京工业大学工学博士学位论文

park-and-ride demand appears as the highest at some distance range and decreases with the increasing of the transfer time. The best planning locations for park-and-ride facilities are between 23km and 50km from the central area. Parking transfer time should not be more than 10min to 15min. The park-and-ride facilities have attracted some backward demand and the demand intensity is relatively small. Most park-and ride-demand comes from the peripheral areas of the city and the demand intensity decreases with the increasing of the distance to the facilities. The park-and-ride travelers will change the transfer lots choice when the parking lots are capacity-restricted. (3) Analysis on demand intensity attracted by park-and-ride facilities According to the park-and-ride demand survey data in Beijing, the demand intensity in different positions within the catchment area of the park-and-ride facilities were quantified by Kernel Density Estimation Theory. The demand density (intensity) distribution for two park-and-ride facilities are drew and the distribution characteristics of park-and-ride demand points are analyzed. The relationship between the attracted park-and-ride demand intensity and the influencing factors was constructed based on the Structural Equation Modeling Theory. The conclusions are that the poorer the traffic situation at the travel destination is, the higher the public traffic service level is and the closer the distance is from the departing area to the park-and-ride facility for the travelers, the larger is the attracted demand intensity. These conclusions will give some references for park-and-ride demand forecasting. (4) Analysis on park-and-ride decision process The park-and-ride decision behavior is analyzed from a psychological point of view. A park-and-ride decision process experiment is designed by the process tracing method. Then the model parameters are estimated based on experimental data. Decision Field Theory is used to establish the park-and-ride decision process model. The proposed decision model is calibrated using real-life experimental survey data and has proved to be able to account for the complex decision behavior processes. The model analysis show that the probabilities for car decrease and those for park and ride increase as the deliberation time increases. The model demonstrates the psychological decision processes of individual travelers and the decision characteristics, such as simple decision, indecision and preference reversal. The effects of factors, e.g. deliberation time, deliberation threshold and initial preference, on the travel mode choice are also examined. The choice probability for car
IV

Abstract

gradually decreases and that for park and ride increases as the deliberation threshold value increases. The choice probabilities for park and ride gradually decrease as the value of initial preference for car increases. Based on these analyses, it is suggested that one should reduce travelers’ dependence on car during a decision process to increase the relative choice probability of park and ride. For example, providing free transit transfer tickets would be an incentive to promote the traveler’s rational thinking, increase the deliberation time and reduce the traveler’s dependence on cars. Increasing the comfort level of public transportation and decreasing parking fee for the park-and-ride facility will attract more car travelers to choose park and ride. The study results will contribute to the perfection of park-and-ride demand forecasting theory and method and provide reference for the location, layout, planning and design of park-and-ride facilities. At the same time, it has important means for inducing car travelers to choose park and ride, improving the park-and-ride facilities utilization, reducing car travel in the city center and alleviating the more and more serious traffic jams. Keywords: park and ride; demand survey; demand distribution; demand intensity; decision process

V

北京工业大学工学博士学位论文





摘 要.............................................................................................................................I Abstract ........................................................................................................................ III 目 录..........................................................................................................................VI CONTENTS .................................................................................................................IX 第 1 章 绪论.................................................................................................................. 1 1.1 研究背景........................................................................................................... 1 1.2 研究的目的和意义........................................................................................... 3 1.3 主要研究内容和研究方法............................................................................... 3 1.4 论文结构........................................................................................................... 6 1.5 本章小结........................................................................................................... 7 第 2 章 国内外研究综述.............................................................................................. 8 2.1 国内外 P&R 的发展现状................................................................................. 8
2.1.1 国外 P&R 发展现状 ................................................................................................ 8 2.1.2 国内 P&R 发展现状 .............................................................................................. 11

2.2 基于行为分析的 P&R 需求相关研究........................................................... 15 2.3P&R 需求调查分析的相关研究..................................................................... 18 2.4P&R 需求分布的相关研究............................................................................. 22 2.5 基于均衡模型的 P&R 需求分析................................................................... 25 2.6 本章小结......................................................................................................... 27 第 3 章 P&R 需求调查及分析................................................................................... 29 3.1 调查概述......................................................................................................... 29
3.1.1 调查地点 ................................................................................................................ 29 3.1.2 调查方法 ................................................................................................................ 30 3.1.3 调查内容 ................................................................................................................ 30 3.1.4 调查实施 ................................................................................................................ 31

3.2P&R 需求调查分析......................................................................................... 31
3.2.1 停车换乘者个人特性分析 .................................................................................... 31 3.2.2P&R 出行行为特性分析 ........................................................................................ 33 3.2.3P&R 需求空间分布特性 ........................................................................................ 37 3.2.4P&R 需求者意向行为分析 .................................................................................... 39

3.3 本章小结......................................................................................................... 42
VI





第 4 章 P&R 需求分布研究....................................................................................... 43 4.1 连续模型方法................................................................................................. 43 4.2P&R 随机连续交通平衡模型......................................................................... 45
4.2.1 前提假设 ................................................................................................................ 45 4.2.2 三种交通出行方式的出行成本 ............................................................................ 46 4.2.3 随机连续平衡模型 ................................................................................................ 49

4.3 连续随机平衡模型求解................................................................................. 52 4.4 算例................................................................................................................. 53
4.4.1P&R 需求随距离、换乘时间变化的分布特性 .................................................... 53 4.4.2P&R 需求随换乘停车收费方式变化的分布特性 ................................................ 54 4.4.3P&R 需求随道路交通运行状况变化的分布特性 ................................................ 58 4.4.4P&R 需求随换乘停车场容量变化的分布特性 .................................................... 59

4.5 本章小结......................................................................................................... 60 第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究....................................................................... 62 5.1 核密度估计方法............................................................................................. 62
5.1.1 核密度估计的原理 ................................................................................................ 62 5.1.2 核密度估计步骤 .................................................................................................... 66

5.2P&R 设施吸引需求强度分析......................................................................... 66 5.3P&R 设施吸引需求强度影响因素分析......................................................... 69
5.3.1 结构方程模型 ........................................................................................................ 69 5.3.2 模型变量的选取 .................................................................................................... 72 5.3.3 模型标定及分析 .................................................................................................... 72

5.4 本章小结......................................................................................................... 75 第 6 章 P&R 行为决策过程研究............................................................................... 76 6.1 决策场理论方法............................................................................................. 76
6.1.1 方法起源 ................................................................................................................ 76 6.1.2 决策场理论的链接网络模型 ................................................................................ 77 6.1.3 决策原则 ................................................................................................................ 79 6.1.4 模型预测方法 ........................................................................................................ 80

6.2P&R 决策过程实验......................................................................................... 80
6.2.1 实验方法 ................................................................................................................ 80 6.2.2 实验设计 ................................................................................................................ 81 6.2.3 实验实施 ................................................................................................................ 85 6.2.4 实验结果初步分析 ................................................................................................ 86
VII

北京工业大学工学博士学位论文

6.3P&R 决策过程模型......................................................................................... 87
6.3.1 模型参数的设置 .................................................................................................... 87 6.3.2 模型标定结果对比分析 ........................................................................................ 89

6.4P&R 决策过程分析......................................................................................... 91
6.4.1 方式选择偏好的简单累积过程 ............................................................................ 92 6.4.2 多方式选择权衡决策过程 .................................................................................... 93 6.4.3 方式选择偏好反转过程 ........................................................................................ 94

6.5P&R 决策过程影响因素分析......................................................................... 95
6.5.1 决策阈值对 P&R 决策的影响 .............................................................................. 95 6.5.2 初始偏好对 P&R 决策的影响 .............................................................................. 96 6.5.3 换乘公交服务水平及停车费对 P&R 决策的影响 .............................................. 97

6.6 本章小结......................................................................................................... 99 结论............................................................................................................................ 101 参 考 文 献.............................................................................................................. 104 攻读博士学位期间所发表的学术论文.................................................................... 113 致 谢........................................................................................................................ 114

VIII

CONTENTS

CONTENTS
ABSTRACT (in Chinese) ...............................................................................................I ABSTRACT (in English) ............................................................................................. III CHAPTER 1 INTRODUCTION ................................................................................... 1 1.1 Background ....................................................................................................... 1 1.2 Purpose and Significance of the Study ............................................................. 3 1.3 Main Contents and Research Method ............................................................... 3 1.4 Framework of the Study.................................................................................... 6 1.5 Chapter Summary ............................................................................................. 7 CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW ......................................................................... 8 2.1 The Development of park and ride at Home and Abroad ................................. 8 2.1.1 The development of park and ride abroad ..................................................... 8 2.1.2 The development of park and ride at Home ................................................ 11 2.2 Related behavior research on park-and-ride demand...................................... 15 2.3 Related research on park-and-ride demand survey and analysis .................... 18 2.4 Related research on park-and-ride demand distribution ................................. 22 2.5 Related equilibrium model research on park-and-ride demand ...................... 25 2.6 Chapter Summary ........................................................................................... 27 CHAPTER 3 PARK-AND-RIDE DEMAND SURVEY AND ANALYSIS ................ 29 3.1 Survey summary ............................................................................................. 29 3.1.1 Survey sites ........................................................................................................ 29 3.1.2 Survey methods ................................................................................................. 30 3.1.3 Survey contents ................................................................................................. 30 3.1.4 Survey implementation .................................................................................... 31 3.2 Park-and-ride demand survey analysis ........................................................... 31 3.2.1 Personal characteristics of park-and-ride users .......................................... 31 3.2.2 Travel behavior characteristics of park-and-ride users ............................. 33 3.2.3 Spatial distribution of park-and-ride demand ............................................. 37 3.2.4 Stated preference of park-and-ride users ..................................................... 39 3.3 Chapter Summary ........................................................................................... 42 CHAPTER 4 ANALYSIS ON PARK-AND-RIDE DEMAND DISTRIBUTION ...... 43 4.1 Continuum modeling approach ....................................................................... 43

IX

北京工业大学工学博士学位论文

4.2 Park-and-ride stochastic continuum traffic equilibrium model ...................... 45 4.2.1 Fundamental assumption of model ............................................................... 45 4.2.2 Travel cost of three traffic modes .................................................................. 46 4.2.3 Stochastic continuum traffic equilibrium model ........................................ 49 4.3 Solution of continuum stochastic equilibrium model ..................................... 52 4.4 Numerical examples........................................................................................ 53 4.4.1 Park-and-ride demand distribution under different transfer time ........... 53 4.4.2 Park-and-ride demand distribution under different transfer charge modes ............................................................................................................................. 54 4.4.3 Park-and-ride demand distribution under different road traffic conditions...................................................................................................................... 58 4.4.4 Park and ride demand distribution under different lots capacity ............ 59 4.5 Chapter Summary ........................................................................................... 60 CHAPTER 5 ANALYSIS ON DEMAND INTENSITY ATTRACTED BY PARK-AND-RIDE FACILITY .................................................................................... 62 5.1 Kernel density estimation ............................................................................... 62 5.1.1 Theory principle of Kernel density estimation ........................................... 62 5.1.2 Procedures of Kernel density estimation ..................................................... 66 5.2 Analysis on demand intensity attracted by park-and-ride facility .................. 66 5.3 Analysis on the influencing factors of demand intensity attracted by park-and-ride facility ............................................................................................ 69 5.3.1 Structural equation modeling ......................................................................... 69 5.3.2 Variables of the model ..................................................................................... 72 5.3.3 Estimation and analysis of the model ........................................................... 72 5.4 Chapter Summary ........................................................................................... 75 CHAPTER 5 ANALYSIS ON DECISION PROCESS OF PARK AND RIDE .......... 76 6.1 Decision field theory ....................................................................................... 76 6.1.1 The origins of the theory ................................................................................. 76 6.1.2 Connectionist network model of decision field theory ............................. 77 6.1.3 Decision principles ........................................................................................... 79 6.1.4 Prediction technique ......................................................................................... 80 6.2 Park-and-ride decision process experiment .................................................... 80 6.2.1 Experimental methods ..................................................................................... 80 6.2.2 Experimental design ......................................................................................... 81
X

CONTENTS

6.2.3 Experimental implementation ........................................................................ 85 6.2.4 Preliminarily analysis of the experimental data ......................................... 86 6.3 Park-and-ride decision process model ............................................................ 87 6.3.1 Parameters settings of the model ................................................................... 87 6.3.2 Comparative analysis of the estimation results .......................................... 89 6.4 Analysis on park-and-ride decision process .................................................... 91 6.4.1 Simple decision process for a mode choice................................................. 92 6.4.2 Indecisive decision process for a mode choice ........................................... 93 6.4.3 Preference reversal for a mode choice.......................................................... 94 6.5 Influencing factors analysis of park-and-ride decision process ...................... 95 6.5.1 Effect of the deliberation threshold on park-and-ride decision ............... 95 6.5.2 Effect of Initial Preference on park-and-ride decision .............................. 96 6.5.3 Effect of transit comfort level and parking fee on park-and-ride decision ......................................................................................................................... 97 6.6 Chapter Summary ........................................................................................... 99 CONCLUSIONS........................................................................................................ 101 REFFERENCE .......................................................................................................... 104 PAPER, RESEARCH WORKS AND HONORS ...................................................... 113 ACKNOWLEGEMENT ............................................................................................ 114

XI

北京工业大学工学博士学位论文

图目录 FIGURE CONTENTS
图 1-1 天通苑北 P&R 设施 ......................................................................................... 2 Fig.1-1 Park-and-ride facility at North Tiantongyuan ................................................... 2 图 1-2 天通苑北 P&R 设施路侧停车现象严重 ......................................................... 2 Fig.1-2 Serious roadside parking phenomenon at North Tiantongyuan park-and-ride facility ..................................................................................................................... 2 图 1-3 上海汶水路地铁站 P&R 设施 ......................................................................... 2 Fig.1-3 Park-and-ride facility at Wenshui Road in Shanghai ........................................ 2 图 1-4 论文研究内容的构成 ....................................................................................... 4 Fig.1-4 The main contents in this dissertation ............................................................... 4 图 1-5 各章内容结构图 ............................................................................................... 6 Fig.1-5 Main contents in each chapter ........................................................................... 6 图 2-1 英国牛津市 5 个大型 P&R 设施分布图 ....................................................... 10 Fig.2-1 Five large park-and-ride facilities distribution in Oxford City, UK ................ 10 图 2-2 英国大曼彻斯特 P&R 设施分布图 ............................................................... 10 Fig.2-2 Park-and-ride facilities distribution in Greater Manchester, UK .................... 10 图 2-3 规划的北京市 P&R 设施分布图 ................................................................... 12 Fig.2-3 Park-and-ride facilities planning in Beijing .................................................... 12 图 2-4 巴沟 P&R 设施 ............................................................................................... 14 Fig.2-4 Park-and-ride facility at Bagou ....................................................................... 14 图 2-5 通州北苑 P&R 设施 ....................................................................................... 14 Fig.2-5 Park-and-ride facility at Tongzhoubeiyuan ..................................................... 14 图 2-6 分层判断过程流程图 ..................................................................................... 16 Fig.2-6 Flowchart of hierarchical judgment process ................................................... 16 图 2-7 吉隆坡研究区域的 P&R 设施站点和通勤线路 ........................................... 20 Fig.2-7 Park-and-ride stations and the commter routes in Kuala Lumpur .................. 20 图 2-8 Shah Alam P&R 停车数量累计图................................................................... 20 Fig.2-8 Parking accumulation pattern of Shah Alam park-and-ride facility ................ 20 图 2-9 Seremban P&R 停车数量累计图 .................................................................... 21 Fig.2-9 Parking accumulation pattern of Seremban park-and-ride facility ................. 21 图 2-10 吉尔福德 P&R 设施使用者数量 ................................................................. 21 Fig.2-10 Park-and-ride passenger usage in Guildford ................................................. 21
XII

图目录

图 2-11 P&R 设施影响范围和关键点 ....................................................................... 23 Fig.2-11 Catchment area and critical points for park-and-ride facilities ..................... 23 图 2-12 不同情况下的 P&R 设施影响范围 ............................................................. 23 Fig.2-12 Catchment area under different conditions for park-and-ride facilities ........ 23 图 2-13 P&R 设施吸引范围的定义 ........................................................................... 24 Fig.2-13 The definition of catchment area for park-and-ride facilities........................ 24 图 2-14 P&R 设施吸引强度等值线示意图 ............................................................... 24 Fig.2-14 The intensity contour diagram attracted by park-and-ride facility ................ 24 图 2-15 有交通瓶颈的交通走廊示意图 ................................................................... 26 Fig.2-15 Sketch map of traffic corridor with a bottleneck ........................................... 26 图 3-1 调查地点分布图 .............................................................................................. 29 Fig.3-1 Map of survey places....................................................................................... 29 图 3-2 性别分布 ......................................................................................................... 31 Fig.3-2 Distribution of sex ........................................................................................... 31 图 3-3 职业分布 ......................................................................................................... 32 Fig.3-3 Distribution of occupation ............................................................................... 32 图 3-4 年龄分布 ......................................................................................................... 32 Fig.3-4 Distribution of age ........................................................................................... 32 图 3-5 月收入分布 ..................................................................................................... 33 Fig.3-5 Distribution of monthly income ...................................................................... 33 图 3-6 出行目的分布 ................................................................................................. 33 Fig.3-6 Distribution of travel purpose ......................................................................... 33 图 3-7 驾车到达 P&R 设施时间分布 ....................................................................... 34 Fig.3-7 Distribution of car driving time to park-and-ride facility ............................... 34 图 3-8 乘坐公交时间分布 ......................................................................................... 34 Fig.3-8 Distribution of bus riding time ........................................................................ 34 图 3-9 P&R 设施处换乘时间分布 ............................................................................. 35 Fig.3-9 Distribution of transfer time at the park-and-ride facility ............................... 35 图 3-10 乘坐公交/地铁后换乘次数分布 .................................................................. 35 Fig.3-10 Distribution of transfer times for taking the rail or bus ................................. 35 图 3-11 选择 P&R 的原因 ......................................................................................... 36 Fig.3-11 Influencing factors for park-and-ride choice ................................................. 36 图 3-12 对换乘交通方式关注的方面 ....................................................................... 36 Fig.3-12 The attention contents for transfer taffic mode ............................................. 36
XIII

北京工业大学工学博士学位论文

图 3-13 天通苑北 P&R 需求分布 ............................................................................. 37 Fig.3-13 The demand distribution attracted by North Tiantongyuan park-and-ride facility ................................................................................................................... 37 图 3-14 通州北苑 P&R 需求分布 ............................................................................. 38 Fig.3-14 The demand distribution attracted by Tongzhoubeiyuan park-and-ride facility ............................................................................................................................... 38 图 3-15 P&R 出行角度示意图 ................................................................................... 38 Fig.3-15 The sketch map of park-and-ride travel angle ............................................... 38 图 3-16 不同出行角度方向上的换乘需求比例 ....................................................... 39 Fig.3-16 The park-and-ride demand distribution under different travel angles ........... 39 图 3-17 基于 KLP 的价格评价指标体系 .................................................................. 40 Fig.3-17 The price evaluation index based on KLP..................................................... 40 图 3-18 可接受的换乘步行距离评价 ....................................................................... 40 Fig.3-18 Estimation of the acceptable transfer walking distance ................................ 40 图 3-19 可接受的候车时间评价 ............................................................................... 41 Fig.3-19 Estimation of the acceptable waiting time for rail or bus ............................. 41 图 3-20 如果没有 P&R 设施时的出行意愿 ............................................................. 42 Fig.3-20 Travel preference without park-and-ride facility .......................................... 42 图 4-1 不同类型连续模型树状图 ............................................................................. 44 Fig.4-1 A tree diagram of the different categories of continuum models .................... 44 图 4-2 模型前提假设示意图 ..................................................................................... 46 Fig.4-2 The hypotheses diagram of the model ............................................................. 46 图 4-3 不同换乘时间下 P&R 需求分布 ................................................................... 54 Fig.4-3 Park-and-ride demand distribution under different transfer time .................... 54 图 4-4 不同换乘收费方式下的 P&R 需求分布 ....................................................... 55 Fig.4-4 Park-and-ride demand distribution under different transfer charge modes ..... 55 图 4-5 换乘停车费为 5 元/次时,不同位置 P&R 需求分布 .................................. 56 Fig.4-5 Park-and-ride demand of different lots with the parking price of 5RMB each time ....................................................................................................................... 56 图 4-6 换乘停车费为阶梯收费时,不同位置 P&R 需求分布 ............................... 57 Fig.4-6 Park-and-ride demand of different lots with the differentiation parking pricing ............................................................................................................................... 57 图 4-7 不同道路交通运行状况 ................................................................................. 58 Fig.4-7 Different road traffic conditions ...................................................................... 58
XIV

图目录

图 4-8 不同交通状况下 P&R 需求分布 ................................................................... 59 Fig.4-8 Park-and-ride demand distribution under different road traffic conditions..... 59 图 4-9 不同停车场容量下 P&R 需求分布 ............................................................... 60 Fig.4-9 Park-and-ride demand distribution under different lots capacity .................... 60 图 5-1 基于直方图的密度估计 ................................................................................. 63 Fig.5-1 Constructing a density estimate from a histogram .......................................... 63 图 5-2 5 个点的正态核函数的核密度估计 ............................................................... 63 Fig.5-2 Kernel density estimate based on Normal kernel functions for 5 points ........ 63 图 5-3 5 个点的正态核函数的核密度估计曲面 ....................................................... 64 Fig.5-3 Kernel density surfaces based on Normal kernel functions for 5 points ......... 64 图 5-4 天通苑北 P&R 设施吸引范围分析网格 ....................................................... 66 Fig.5-4 Catchment area grids of North Tiantongyuan park-and-ride facility .............. 66 图 5-5 通州北苑 P&R 设施吸引范围分析网格 ....................................................... 67 Fig.5-5 Catchment area grids of Tongzhoubeiyuan park-and-ride facility .................. 67 图 5-6 天通苑北 P&R 设施吸引需求强度分布图 ................................................... 68 Fig.5-6 The attracted park-and-ride demand intensity distribution at North Tiantongyuan ........................................................................................................ 68 图 5-7 通州北苑 P&R 设施吸引需求强度分布图 ................................................... 68 Fig.5-7 The attracted park-and-ride demand intensity distribution at Tongzhoubeiyuan ............................................................................................................................... 68 图 5-8 模型关系图 ..................................................................................................... 73 Fig.5-8 The model specification diagram .................................................................... 73 图 5-9 标准化模型参数估计结果 ............................................................................. 74 Fig.5-9 The standard output of model coefficients ...................................................... 74 图 6-1 决策场理论的链接网络模型 ......................................................................... 78 Fig.6-1 Connectionist network model of DFT ............................................................. 78 图 6-2 决策过程实验流程图 ..................................................................................... 84 Fig.6-2 The flow chart of decision process experiment ............................................... 84 图 6-3 练习实验设计界面 ......................................................................................... 85 Fig.6-3 Exercise experiment interface design .............................................................. 85 图 6-4 正式决策过程实验设计界面 ......................................................................... 85 Fig.6-4 Formal decision process experimental interface design .................................. 85 图 6-5 模型预测的决策时间与出行方式选择的关系 ............................................. 89 Fig.6-5 The relation between deliberation time and mode choice by model prediction
XV

北京工业大学工学博士学位论文

............................................................................................................................... 89 图 6-6 模型预测的决策时间与偏好最大值的关系 ................................................. 90 Fig.6-6 The relation between deliberation time and maximum preference by model prediction .............................................................................................................. 90 图 6-7 基于实验的决策时间与方式选择的关系 ..................................................... 90 Fig.6-7 The relation between deliberation time and mode choice by experiment data90 图 6-8 实验数据与模型预测的误差 ......................................................................... 91 Fig.6-8 Error between experiment data and model prediction..................................... 91 图 6-9 方式选择偏好的简单累积过程 ..................................................................... 92 Fig.6-9 Simple decision process for a mode choice .................................................... 92 图 6-10 多方式选择权衡的偏好累积过程 ............................................................... 93 Fig.6-10 Indecisive decision process for a mode choice ............................................. 93 图 6-11 方式选择偏好反转的偏好累积过程 ........................................................... 94 Fig.6-11 Preference reversal decision process for a mode choice ............................... 94 图 6-12 决策阈值与方式选择的关系 ....................................................................... 95 Fig.6-12 The relation between deliberation threshold and mode choice ..................... 95 图 6-13 决策阈值与决策时间的关系 ....................................................................... 96 Fig.6-13 The relation between deliberation threshold and deliberation time .............. 96 图 6-14 初始偏好与方式选择的关系 ....................................................................... 96 Fig.6-14 The relation between the initial preference and mode choice ....................... 96 图 6-15 初始偏好与决策时间的关系 ....................................................................... 97 Fig.6-15 The relation between initial preference and deliberation time ...................... 97 图 6-16 公交服务水平与停车费变化下的 P&R 决策行为 ..................................... 99 Fig.6-16 The park-and-ride decision behavior under different comfort and parking fee levels ..................................................................................................................... 99

XVI

表目录

表目录 TABLE CONTENTS
表 2-1 调查轨道交通 P&R 设施情况 ....................................................................... 13 Tab.2-1 The survey spots for rail based park-and-ride facilities.................................. 13 表 2-2 北京市轨道交通 P&R 设施现状 ................................................................... 13 Tab.2-2 The rail based park-and-ride facilities in use in Beijing ................................. 13 表 3-1 换乘步行距离问题设置 ................................................................................. 30 Tab.3-1 The settings of transfer walking distance question ......................................... 30 表 3-2 候车时间问题设置 ......................................................................................... 31 Tab.3-2 The settings of waiting time question ............................................................. 31 表 3-3 不同情况下心理感受的换乘距离频率累积表 ............................................. 40 Tab.3-3 The feeling cumulative frequency of transfer distances under different conditions .............................................................................................................. 40 表 3-4 不同情况下心理感受的换乘候车时间频率累积表 ...................................... 41 Tab.3-4 The feeling cumulative frequency of waiting time under different conditions ............................................................................................................................... 41 表 5-1 常见的核函数 ................................................................................................. 65 Tab.5-1 Common Kernel functions .............................................................................. 65 表 5-2 结构方程模型变量表 ..................................................................................... 72 Tab.5-2 The variables in SEM ..................................................................................... 72 表 5-3 模型适配度指标 ............................................................................................. 74 Tab.5-3 The goodness-of-fit indices ............................................................................ 74 表 6-1 决策理论分类 .................................................................................................. 76 Tab.6-1 The classification of decision theory .............................................................. 76 表 6-2 各种交通方式影响因素信息表 ..................................................................... 82 Tab.6-2 Attributes of three travel modes ...................................................................... 82 表 6-3 因素信息搜索数量、深度分布 ..................................................................... 86 Tab.6-3 Search number and depth distribution of factors information ........................ 86 表 6-4 决策时间分布 ................................................................................................. 87 Tab.6-4 Distribution of decision time .......................................................................... 87 表 6-5 各种因素信息的注意程度 ............................................................................. 88 Tab.6-5 The attention degree of factors information ................................................... 88

XVII

北京工业大学工学博士学位论文

XVIII

第 1 章 绪论

第 1 章 绪论
1.1 研究背景
近些年来,随着经济的快速发展和城市机动化进程的加快,大城市机动车保 有量日益增多。例如,截至 2012 年底,北京市机动车保有量突破 520 万辆,上 海市机动车保有量达到 262.3 万辆,同比增加 10.7 万辆,增幅 4.3%。预计 2013 年北京市机动车保有量将继续增加 24 万辆左右,而上海市将增加 22 万辆,增幅 在 15%左右,交通形势将更为严峻[1]。 机动车快速增长和大量使用,带来了大气环境污染、交通拥堵和交通安全等 一系列问题。在我国北方一些城市,继道路交通拥堵问题日益严重之后,机动车 尾气排放所带来的空气污染压力越来越大, 机动车尾气已成为影响城市空气质量 的首要污染源。 从国内外的交通发展经验看, 公共交通出行具有集约高效、 节能环保等优点, 优先发展公共交通是缓解交通拥堵、转变城市交通发展方式的必然要求。如果地 铁、公交出行更便捷、舒适,就会吸引更多的居民乘坐,从而降低城市道路交通 压力。 停车换乘(Park & Ride,以下简称:P&R)作为一种交通出行模式,通常是 出行者利用设置在城市边缘地带的停车设施, 换乘前往城市中心区的公共交通系 统。 城市构建 P&R 系统,鼓励私人小汽车出行者在其停车,换乘公共交通进入 市中心,以此来缓解城市的交通压力,促进城市公共交通系统的利用。因此,成 为世界许多城市解决交通问题所采用的一种交通模式。 近些年, 我国为了适应停车换乘出行的需求, 缓解城市中心区交通拥堵问题, 在北京、上海、广州等一些城市纷纷构建起了 P&R 系统。 这些设施大部分得到了充分利用,有些 P&R 系统的停车位还出现了供不应 求的现象。如北京市地铁 5 号线天通苑北 P&R 设施、顺义线后沙峪 P&R 设施、 大兴线新宫站 P&R 设施等,其 P&R 停车场经常达到饱和状态,停车场利用率较 高,甚至经常发生路侧停车现象严重的问题。图 1-1 为天通苑北 P&R 设施停车 场的情况, 图 1-2 为由于换乘停车位严重不足, P&R 设施周边道路两侧车辆随意 停放现象严重。 但有些 P&R 设施利用率不高,效果不佳,如上海的汶水路地铁站 P&R 停车 场利用率较低,370 个车位,早高峰期间只停了 70~80 辆车[2],如图 1-3 所示。 广州的海珠换乘枢纽地下换乘停车场使用率经常不足 50%[3]。
1

北京工业大学工学博士学位论文

图 1-1 天通苑北 P&R 设施 Fig.1-1 Park-and-ride facility at North Tiantongyuan

图 1-2 天通苑北 P&R 设施路侧停车现象严重 Fig.1-2 Serious roadside parking phenomenon at North Tiantongyuan park-and-ride facility

图 1-3 上海汶水路地铁站 P&R 设施 Fig.1-3 Park-and-ride facility at Wenshui Road in Shanghai

由此可见,研究 P&R 需求,对于合理规划 P&R 设施,有效引导小汽车使用 者出行,促进公交发展具有重要意义。 P&R 停车需求,和出行者的出行行为密不可分。因此,从出行行为、尤其
2

第 1 章 绪论

是 P&R 停车行为的角度,来研究 P&R 停车需求越来越引起人们的广泛重视,通 过出行行为和交通需求分析,合理引导小汽车出行者停车换乘公共交通,确保 P&R 设施的高效利用,是 P&R 设施规划建设和管理的关键任务,也是制定交通 需求管理政策、缓解城市交通拥堵问题的重要依据。 本论文依托国家 “十一五” 科技支撑计划项目课题 “停车设施建造技术” (项 目编号:2006BAJ18B06)和国家重点基础研究发展计划资助课题(项目编号: 2012CB725403) ,以小汽车停车换乘需求预测方法为研究对象,展开相关内容的 研究。

1.2 研究的目的和意义
出行需求分析是进行城市包括 P&R 系统规划在内的交通规划、建设、管理 的一项不可缺少的基础工作, 出行需求预测理论与方法是交通规划和管理中最为 重要的理论之一。 P&R 需求预测的相关问题很多,本研究主要从以下三个方面探讨 P&R 需求 的预测问题: 首先,考虑到 P&R 停车需求和 P&R 停车场的位置有着密切的关系。本文研 究在城市不同位置的 P&R 设施吸引的需求分布及与相关影响因素的关系。 此外, 还考虑到 P&R 停车需求还和 P&R 停车场的吸引范围内的吸引强度有 着密切的关系。本文研究 P&R 设施吸引范围内的需求分布的量化,设施吸引需 求强度与影响因素的关系。 基础研究表明:人们的选择行为,和其心理活动有着密切的关系。同理,我 们可以想到:P&R 停车需求和出行者的选择心理、选择行为有着密切的关系。 为此,本文研究 P&R 出行选择的心理决策过程,心理决策因素与 P&R 选择行为 的关系,以揭示出行者在停车换乘决策过程中的选择行为规律。 通过分析 P&R 需求分布特征和分布规律, 分析出行者的 P&R 决策行为规律, 在理论上,掌握小汽车出行者的停车换乘行为选择规律,将有助于 P&R 需求预 测理论方法的完善,在应用上,可为 P&R 设施选址、规划、布局及城市交通需 求管理政策的制定提供依据。进而可以提高 P&R 设施的使用效率,减少城市中 心区域的小汽车出行,缓解城市日益严重的交通拥堵问题,优化城市交通资源利 用,实现城市交通系统的可持续发展。

1.3 主要研究内容和研究方法
本论文拟针对小汽车停车换乘需求的空间分布、P&R 设施影响范围内需求 的量化及 P&R 行为决策机理等问题为主线展开研究, 分别建立 P&R 需求分布模 型,分析 P&R 设施影响范围内需求强度的分布,提出 P&R 决策行为过程分析方
3

北京工业大学工学博士学位论文

法。论文研究内容及主要研究方法如图 1-4 所示。

停车换乘需求研究

P&R 需求分 布研究

P&R 设施吸引 需求强度研究

P&R 行为决策 过程研究

随机 效用 理论

连续 模型 方法

核密 度估 计法

结构 方程 理论

过程 追踪 技术

决策 过程 理论

P&R 随机连续 平衡模型

需求强度分布及与 影响因素的关系

P&R 决策过程 模型





图 1-4 论文研究内容的构成 Fig.1-4 The main contents in this dissertation

本文的研究对象为小汽车停车换乘需求,旨在回答三个方面的问题: 1)在城市不同位置的 P&R 设施吸引需求的分布,及需求分布与相关影响因 素的关系。 2)P&R 设施吸引范围内需求大小的量化方法,及需求强度与影响因素的关 系。 3)P&R 出行选择心理决策过程,及心理决策因素与出行选择行为的关系。 如何通过心理决策过程分析引导小汽车出行者的停车换乘选择。 上述三方面的问题,可以对应如下三个科学问题及研究内容: 1)P&R 需求分布研究 考虑到城市不同位置的 P&R 设施吸引需求可能有所不同。本文建立了一个 在线性单中心城市中,分布有轨道交通和城市道路线路,轨道交通上有连续分布 的轨道交通站点的模型,并假设出行需求均匀分布在线路两侧,分为拥有小汽车 和无小汽车两类出行需求。
4

第 1 章 绪论

出行者根据轨道交通、自驾车、P&R 三种出行方式的效用(广义出行成本) 进行出行方式的随机选择, 如果选择 P&R 出行, 还要进行 P&R 地点的随机选择, 换乘地点可以选择沿出行方向轨道交通线路上的换乘点, 也可选择逆出行方向轨 道交通线路上的换乘点,这部分需求即为回程 P&R 需求。 在此条件下, 利用效用理论构建了考虑出行者出行方式和换乘地点选择的分 层非集计模型,使用连续平衡模型方法,考虑回程 P&R 需求、换乘时间、道路 交通运行状况等建立了 P&R 随机连续平衡模型,分析出行者进行随机出行选择 情况下的 P&R 需求分布特性。 最后,通过算例,重点进行城市中最佳的 P&R 设施布局位置的分析、换乘 设施周围吸引的换乘需求强度分析、相关因素对 P&R 需求分布的影响分析。 分析 P&R 设施吸引需求的分布规律, 对于 P&R 设施选址规划和交通政策的 制定有重要的意义。 2)P&R 设施吸引需求强度研究 对 P&R 设施吸引需求的分析是进行 P&R 需求预测的前提。 通常的预测方法 主要有两类:一类是基于传统的交通需求预测理论的方法,首先确定 P&R 出行 产生和吸引区域,然后通过交通分布、交通分配、交通方式划分来预测 P&R 需 求量。另一类是基于设施吸引的需求预测方法,首先定义设施的需求吸引范围, 然后,根据需求吸引总量与影响因素之间的关系,建立回归模型进行 P&R 需求 预测。 然而,在 P&R 设施需求吸引范围内需求强度在不同的位置有所不同,并受 到各种因素的影响。本文通过在北京市进行的 P&R 需求调查数据,根据得到的 P&R 设施使用者出发地数据,将每个抽样需求点用平滑的核函数表示,得到设 施吸引需求范围内各位置的总需求密度, 分析 P&R 设施吸引需求空间分布特性, 得出了连续分布的需求密度(强度)图。进而基于结构方程模型,构建了 P&R 设施吸引需求强度与影响因素之间的关系,并进行了模型的标定和分析。 3)P&R 行为决策过程研究 从心理学角度分析小汽车出行者的 P&R 决策行为,建立多方式多因素下的 选择虚拟决策出行情景,设计出行方式影响因素信息矩阵,基于决策的认知加工 理论,利用过程追踪(Process tracing)技术和计算机工具,设计并实施决策过程 实验。 通过 P&R 决策过程实验,获得了出行者决策过程的信息,利用随机动态决 策理论建立了 P&R 决策过程模型,采用计算机仿真的方法进行模型的标定和验 证,再现存在多方式多因素选择情景下,出行者进行 P&R 选择的心理思考决策 过程。分析了决策者不同的心理决策过程:简单累积过程、多方式选择权衡过程
5

北京工业大学工学博士学位论文

和方式偏好反转过程。分析了决策阈值、初始偏好、公交服务水平、换乘停车收 费等因素对 P&R 选择决策的影响。进而提出了引导小汽车出行者停车换乘的政 策建议。

1.4 论文结构
针对提出的研究内容,论文将通过 6 章内容进行探讨。 第 1 章进行研究背景、研究意义、研究内容等的概述;第 2 章进行 P&R 需 求研究相关文献的综述;第 3 章进行 P&R 需求调查的概述和分析;第 4 章进行 城市不同位置 P&R 设施的需求分布的研究; 第 5 章进行 P&R 设施吸引范围内需 求强度的量化分析;第 6 章分析 P&R 行为的微观决策过程及影响因素。各章逻 辑结构如图 1-5 所示。
研究背景、 意义、 研究内容 文献回顾

第1章 绪论 第 2 章 国内外研究综述 绪论 第 3 章 P&R 需求调查及分析

需求调查

需求分布

第 4 章 P&R 需求分布研究

需求强度 决策过程分析

第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究 第 6 章 P&R 行为决策过程研究

总结与展望

结论

图 1-5 各章内容结构图 Fig.1-5 Main contents in each chapter

各章节具体的内容如下: 论文的第 1 章为绪论,介绍本论文的研究背景、研究目的和意义、主要研究 内容与技术路线、概述论文的总体架构。 论文的第 2 章为国内外研究综述, 主要介绍与本论文研究内容相关的国内外 研究成果,借鉴相关领域研究的成功经验,找出现有研究存在的不足,为本论文 的研究提供研究方向和方法上的参考。
6

第 1 章 绪论

论文的第 3 章为 P&R 需求调查及分析,介绍 P&R 需求调查的主要内容、调 查地点、调查的实施。对调查数据进行初步分析,包括停车换乘者的个人特性分 析、出行行为特性分析、行为意向分析、P&R 设施吸引需求的空间分布等。 论文的第 4 章为 P&R 需求分布研究,基于连续交通模型方法,结合随机效 用理论,建立 P&R 随机连续交通平衡模型,并运用相继平均法进行模型求解。 结合算例,进行 P&R 需求随距离、换乘时间、交通运行状况、P&R 收费方式、 停车场容量变化的分布分析。 论文的第 5 章为 P&R 设施吸引需求强度研究, 利用核密度估计理论分析 P&R 设施吸引的需求分布特性,进而利用结构方程模型分析 P&R 设施吸引需求强度 与影响因素之间的关系。 论文的第 6 章为 P&R 行为决策过程研究, 运用过程追踪技术设计并实施 P&R 决策过程实验,根据实验数据,利用随机动态决策理论,建立了 P&R 决策过程 模型,采用计算机仿真的方法进行了模型标定和验证,进而对 P&R 决策过程进 行分析。 最后为结论部分,该部分对全文进行总结,概括论文研究的主要结论与创新 性成果,在此基础上提出了未来的研究展望与设想。

1.5 本章小结
P&R 作为一种城市交通的需求,对于抑制城市中心城区的小汽车出行交通 需求具有一定的作用,在国内外已经得到了越来越多的应用。以往的实践结果表 明,人们并未很好地解决 P&R 需求的预测问题。 本论文以小汽车停车换乘需求为研究对象,对 P&R 需求分布、设施吸引需 求强度、行为决策过程进行研究。 本章介绍了论文的研究背景,分析了论文的研究目的和研究意义,明确了论 文的研究方向,确定了论文的研究内容及技术路线,按照章节结构分别叙述了各 章的主体结构。

7

北京工业大学工学博士学位论文

第 2 章 国内外研究综述
2.1 国内外 P&R 的发展现状
P&R 主要是伴随着日益严重的交通问题而产生的,其在美国、欧洲及日本 等国的许多城市得到了广泛的应用。 2.1.1 国外 P&R 发展现状 本节以美国、欧洲、亚洲为例,总结 P&R 的发展应用情况。 (1)美国 美国是一个小汽车拥有率较高的国家,伴随着高度的机动化和郊区的蔓延, 进入了一个小汽车过度使用、道路拥挤以及环境污染严重的时代,也带来了诸多 的问题,如能源问题、空气污染、交通拥堵、城市低密度蔓延等。于是,美国许 多大城市开始建设 P&R 停车场。 首个付诸实施的是 20 世纪 30 年代的底特律,40 年代后逐渐开始遍及全美, P&R 的 概 念 已 被 公 众 广 为 接 受 并 逐 渐 成 为 交 通 系 统 管 理 ( Traffic System Management, TSM)和出行需求管理(Traffic Demand Management, TDM)计划 中的重要组成部分。 到 2006 年, 康涅狄格州共建设基于路面公交或轨道交通的停车设施站点 230 处,每个站点的泊位从 200~1000 个不等。旧金山湾区建有 193 处 P&R 设施,共 有约 29000 个泊位,大部分设施的停车泊位在 15~500 个之间不等,并且大部分 P&R 设施可进行小汽车和自行车停车换乘,其不仅可以换乘公共交通系统,还 可以选择 HOV(High-Occupancy Vehicle)通道换乘。建设 P&R 设施较为典型的 城市还有波士顿(14000 个) 、华盛顿(20000 个) 。 美国 P&R 设施有如下几个特点: ? P&R 停车场规模各异。 最小的 P&R 停车场有 10 个停车位, 最大的有 2000 多个停车位。 ? 经营方式多样,所有权归属不同。州政府、市政府的,地区交通部门、 地铁公司的、私营企业均可成为 P&R 停车场的所有者。 ? 设置类型多样。有单独设立的,有联合使用的,也有租赁使用的 P&R 停 车场。 (2)欧洲 欧洲古城众多,市区内的人口相对较多,建筑密集,市中心的停车位供给不 足,交通拥挤。为了缓解市中心的拥堵和停车用地的短缺问题而建设 P&R 设施,
8

第 2 章 国内外研究综述

并与价格政策和智能交通信息系统的实施相结合。 德国慕尼黑建有大量的基于地铁车站、 轻轨以及有轨电车和常规公交的 P&R 设施。轨道交通附近的停车场提供超过 1000 个 P&R 停车位,收费低廉,出行者 停车之后换乘地铁,10 多分钟就可到达市中心。 科隆地区以大教堂为中心的放射道路上设有 120 个 P&R 设施,所有与 P&R 相关的使用信息都纳入智能交通系统,向公众提供动态信息,既减少了寻找停车 泊位的交通量,又提高了邻近停车场的使用效率[4]。 法国在建新写字楼时,减小配建停车库的容量,在城郊结合部兴建廉价的停 车场,鼓励上班族进城时尽量换乘公共交通。 20 世纪 70 年代,英国的牛津、剑桥、约克等都是较早建设 P&R 设施的城 市,而且至今这些设施仍在高效运营,且换乘方式都以地面公交为主。英国的 P&R 设施发展大致可以分为三个阶段。 初步发展阶段:由于小汽车大量使用引发的交通拥堵和停车问题日益严重, 一些城市开始采用 P&R 来限制小汽车的使用,试图缓解城市交通拥堵。最早是 在 20 世纪 60 年代的一些中小城市开始使用 P&R,但大多数运营时间都不长, 到 20 世纪 60 年代末就停止运营。 快速发展阶段:牛津市为英格兰东南区域牛津郡的行政总部,坐落在伦敦西 北约 90km,伯明翰东南 70km 处,是牛津大学的发源地,泰晤士河流经牛津。 其以世界一流的大学和遍布各地的古迹而闻名于世。随着科技和经济的发展,牛 津市中心的交通压力越来越大, 且持续的尾气排放给市中心的众多古迹带来了不 可修复的伤害。1973 年,牛津市在全英格兰率先建立了 P&R 系统,以截留进入 城市中心的小汽车,近 40 年来,效果显著。它是英国影响最大、实施效果最为 成功的城市。其限制了不必要的小汽车出行,同时还提高了公共交通的使用率。 从实施初期效果来看, 实施停车换乘后进出中心区的主要道路的交通拥挤程度略 有下降,降幅在 0.2%左右[5, 6]。 牛津市在城市外围设有 5 个大型的 P&R 设施——这五个停车场的停车位均 超过 1000 个,并配备专门的进城公交线路: (1)Pear Tree Park-and-ride(由巴士路线 300 连接市中心); (2)Water Eaton Park-and-ride(由巴士路线 400 连接市中心); (3)Thomhill Park-and-ride(由巴士路线 400 连接市中心); (4)Redbridge Park-and-ride(由巴士路线 500 连接市中心); (5)Seacourt Park-and-ride(由巴士路线 300 连接市中心)。 并且设有专门的网站提供公交的运行线路、上下车地点、发车时刻表,以引 导小汽车出行者使用 P&R 设施。5 个 P&R 点的位置如下图所示[7],中间浅绿色
9

北京工业大学工学博士学位论文

的大圆表示牛津市市中心。

图 2-1 英国牛津市 5 个大型 P&R 设施分布图 Fig.2-1 Five large park-and-ride facilities distribution in Oxford City, UK

牛津市 P&R 的成功实施带动了 P&R 的发展, 到 20 世纪 80 年代中期, 巴斯、 切斯特、梅德斯通、曼彻斯特和诺丁汉等城市均开设了全天候运营的 P&R 设施, 图 2-2 为英国大曼彻斯特 P&R 设施分布图[8]。

图 2-2 英国大曼彻斯特 P&R 设施分布图 Fig.2-2 Park-and-ride facilities distribution in Greater Manchester, UK

评估、反思和调整阶段:1998 年英国城镇历史发展论坛会议对 P&R 发展实
10

第 2 章 国内外研究综述

践进行了综合回顾,主要议题就是讨论 P&R 是否能够减少交通拥堵。针对 P&R 在规划界的争议和顾虑, 由英国环境交通和地区发展部主导, 在 8 个城镇的 P&R 站点开展了关于其影响效果的问卷调查,来量化分析 P&R 对出行者的影响和实 施效果。 (3)亚洲 亚洲的城市化和机动化进程晚于欧美地区, 在经济较为发达的大城市都有一 个规模较大的中心商务区,且大多是高楼林立、人口众多。城市化与机动化时代 的到来同样伴随着交通拥堵问题的产生。到 20 世纪 90 年代,亚洲一些发达城市 如日本东京、韩国首尔、澳大利亚墨尔本、新加坡等开始对 P&R 进行关注。 新加坡建设有许多基于轨道交通的 P&R 设施,到 1997 年,在地铁沿线共有 19 处 P&R 设施,可提供 2923 个停车泊位,通过停车换乘的出行者可以方便地 到达城市中心及次中心。 韩国为了缓解市区的交通拥堵问题,合理引导小汽车出行,韩国政府大力建 设市区铁路,在 1999 年修建了 15 条铁路,共计 412.3 公里,日平均客流达到了 600 万次,并在火车站点 200 米的范围内布置了 69 个 P&R 站点,总计泊位数达 15285 个。其中,有 36 个停车场位于首尔市区内部,主要是引导小汽车出行者 在市区内部转乘公共交通到达目的地,改善城市内部交通。 总体来说,世界大城市 P&R 系统的发展有两种趋势,一是由于城市低密度 蔓延,建设 P&R 的目的是服务于通勤出行,提高出行效率,减少污染。二是市 中心高密度发展, 目的是引导小汽车出行者换乘公交出行, 减少老城区交通压力, 提高便利性[9]。 2.1.2 国内 P&R 发展现状 在我国,随着城市经济的快速发展和机动车数量的快速增长,交通问题日益 突出,着力发展集约化公共交通方式,已成为缓解大城市交通难的重要出路。在 中心城外围主要轨道交通、公共交通换乘点建设大规模廉价停车场,让更多的人 采取小汽车换乘公共交通的方式进入中心城区, 成为既便捷又经济的城市交通新 方式,大城市如北京、上海等都进行了 P&R 设施规划建设,西安、成都、南京、 深圳、昆明等城市也正在规划 P&R 设施。 (1)北京 2003 年,由于机动车数量的快速增长,为缓解交通压力,减少小型机动车 进入市区的数量,计划将在市区周边建设“停车换乘”设施,提供低价位或免费 的停车设施,鼓励市民换乘公交系统进入市区。北京市 P&R 系统规划近期方案 总体上规划了 26 个 P&R 设施,远期规划了 22 个换乘停车设施,总共能够提供
11

北京工业大学工学博士学位论文

约 7700 个停车位[10, 11]。

图 2-3 规划的北京市 P&R 设施分布图 Fig.2-3 Park-and-ride facilities planning in Beijing

26 处 P&R 设施规划点初步确定为:立水桥北站、回龙观、西二旗站、丰体 中心、望京西、太平庄北站、玉泉路、上地、火器营、马家堡、一亩园、四惠东、 丰台火车站、四惠、北宫门站、龙泽、宋家庄站、通州北苑、亦庄镇站、奥运村、 三营门枢纽站、苹果园站、望京、石景山游乐园、管庄、水碓公园,13 号线霍 营站、八通线北苑站率先试点。停车费拟定每车每天 2 元,凭借市政一卡通刷卡 等措施来证明自己确实在车辆停泊期间换乘公共交通, 并使用同一张一卡通享受 低价格的停车收费。 2011 年~2012 年,对北京市地铁站点 P&R 设施进行了实地调查,调查地铁 线路包括:4 号线、5 号线、10 号线、13 号线、昌平线、顺义线、房山线、大兴 线、亦庄线。调查的和北京市现有的轨道交通 P&R 设施情况,如表 2-1、2-2 所 示[12]。 按照北京市环路划分,北京市现有 P&R 设施主要分布在 4 环~6 环之间,以 5 环~6 环为最多, 旨在引导小汽车出行者在城市周边换乘公交进入中心城区,以 此缓解中心城区的交通压力。P&R 收费标准基本为,小汽车 2 元/次或者不收费。 从 P&R 设施使用情况看,有的停车场利用率较高,达到饱和,使得路侧停车现 象严重,而有的停车场利用率不高。

12

第 2 章 国内外研究综述

表 2-1 调查轨道交通 P&R 设施情况 Tab.2-1 The survey spots for rail based park-and-ride facilities
轨道线 4 号线 5 号线 站点名称 安河桥北站 天通苑北站 亦庄文花园站 万源街站 亦庄线 荣京东街站 荣昌东街站 大兴线 房山线 新官站 长阳站 西二旗站 朱辛庄站 昌平线 生命科学园站 花梨坎站 后沙峪站 197 131 40 80 245 164 505 43 100 泊位数 750 436 198 65

表 2-2 北京市轨道交通 P&R 设施现状 Tab.2-2 The rail based park-and-ride facilities in use in Beijing
轨道线 4 号线 5 号线 站点名称 安河桥北站 天通苑北站 亦庄文花园站 万源街站 亦庄线 荣京东街站 荣昌东街站 大兴线 房山线 新官站 长阳站 西二旗站 朱辛庄站 昌平线 生命科学园站 花梨坎站 后沙峪站 八通线 总计 通州北苑站 14 个 13 197 131 40 80 245 164 505 43 100 150 3104 泊位数 750 436 198 65

北京工业大学工学博士学位论文

图 2-4 巴沟 P&R 设施 Fig.2-4 Park-and-ride facility at Bagou

图 2-5 通州北苑 P&R 设施 Fig.2-5 Park-and-ride facility at Tongzhoubeiyuan

(2)上海 上海正在积极推行 P&R 试点,既保证市民出行的便捷性,又降低综合成本, 尤其能为中心城区道路减负,降低尾气排放,缓解交通拥堵等问题。2009 年以 来,上海在地铁 1 号线锦江乐园站和地铁 2 号线淞虹路站建设公共 P&R 试点受 到人们的普遍欢迎。为让更多居民享受到换乘停车的便捷与实惠,上海从 2010 年 12 月在汶水路、大场镇、航天博物馆、松江大学城地铁站新建 4 个 P&R 停车 场(库) 。出行者持公共交通卡在 6 个 P&R 停车场(库)停车并换乘轨道交通将 享受停车优惠。这样,上海市初步建成了 6 处 P&R 停车场(库) ,衔接 1、2、7、 8、 9 等 5 条轨道交通线, 提供车位 2281 个, 换乘设施主要位于城市中环线之外, 分布在中心城区北、西、南三个方向上。
14

第 2 章 国内外研究综述

6 处 P&R 停车场(库)基本情况为: 轨道 1 号线锦江乐园站: 位于沪闵路南侧, 轨道交通 1 号线锦江乐园站东侧。 四楼以上停车位对外开放为换乘车辆服务,有泊位 72 个。 轨道 1 号线汶水路站:位于汶水路 3070 号(近平陆路) ,进口在共和新路, 出口在平陆路,有泊位 370 个。 轨道 2 号线淞虹路站:出入口位于福泉路东侧(天山西路和金钟路之间) , 紧靠轨道交通 2 号线淞虹路站出入口,有泊位 292 个。 轨道 7 号线大场镇站:位于江场西路与沪太路交叉口附近,在江场西路和沪 太路上均有进口,在江场西路上设有出口,有泊位 720 个。 轨道 8 号线航天博物馆站:位于浦星公路、沈杜公路交叉口,进出口均设在 沈杜公路上,有泊位 496 个。 轨道 9 号线松江大学城站:位于嘉松南路 1665 号,进口在梅家浜路,出口 在嘉松南路,有泊位 331 个。 (3)广州 2012 年广州市交委发布《广州 2012—2016 年公共交通发展行动方案》 (征 求意见稿) ,广州将新增建设 P&R 停车场,引导居民通过 P&R 方式进入中心城 区。方案提出,将推进外围轨道交通换乘枢纽及 P&R 停车场建设。其中,推进 嘉禾、坑口、海傍、南浦、汉溪长隆等轨道交通换乘枢纽站点建设项目。安排专 项资金新增建设 48 个配建 P&R 停车场, 引导市民通过 P&R 方式进入中心城区, 缓解中心城区交通压力。 目前,已经在地铁 2 号线南洲站旁的海珠客运站、地铁 5 号线滘口客运站等 地建设了 P&R 交通换乘枢纽,地铁 2、3 号线部分站点出口处的停车场也已经启 用。这些 P&R 停车场中,滘口地铁站处为露天 P&R 停车场,停车场只有 60 多 个泊位。海珠区南洲海珠换乘枢纽地铁站旁边的停车场,地下负一层的智能停车 场有 663 个停车位。嘉禾望岗停车场:其中,地铁站南侧的停车场有 31 个泊位, 北侧的停车场有约 40 个泊位。汉溪长隆地铁口停车场总共有 250 多个泊位。

2.2 基于行为分析的 P&R 需求相关研究
在 P&R 行为研究方面,目前主要是基于传统的出行行为理论方法,如非集 计出行需求模型、分层信息综合方法等,着重基于意向选择调查,根据在假设条 件下的出行意向选择数据建立模型,通过模型的标定,分析 P&R 选择与影响因 素之间的关系,相关研究包括: Arne Risa Hole 利用 P&R 意向选择(Stated Choice,SC)调查数据,建立了 SC 模型。对收入、小汽车拥有数量等对自驾车通勤者的 P&R 出行选择意向的影
15

北京工业大学工学博士学位论文

响进行了分析,研究结果显示,为促进出行者向 P&R 出行转移,需要实施一些 交通政策措施,如在目的地进行停车收费,以促进 P&R 设施的有效利用[13]。 Louviere 推荐使用 HII(Hierarchical Information Integration, HII)方法来处理 复杂的多因素决策问题,其假设是当人们面对多因素的决策问题时,会以层次形 式考虑各种信息,首先将低层次的属性信息合成更高层次的决策因素信息,然后 分别进行评价,最后综合这些评价做出选择,通过实验数据可以评估每个属性对 于更高层次决策因素的影响程度[14]。
属性组 A 属性 1 属性 2 …….. 个人对属性组 合 A 中因素判 断或打分

预测

属性维度组 合 A 分值

属性组 B 属性 1 属性 2 ……..

个人对属性组 合 B 中因素判 断或打分

预测

属性维度组 合 B 分值 ┊

个人对属性维 度总体判断


属性组 G 属性 1 属性 2 ……..


个人对属性组 合 G 中因素判 断或打分 预测

属性维度组 合 G 分值

图 2-6 分层判断过程流程图 Fig.2-6 Flowchart of hierarchical judgment process

Ilona D M Bos 等利用分层信息综合方法 (HII) 进行了 P&R 出行行为的研究, 通过在荷兰内梅亨市进行的意向选择 SC 实验,利用分层信息综合方法(HII) , 分析了设施可达性、设施服务水平和换乘公交情况等对 P&R 出行选择的影响。 研究结果显示,社会安全性、换乘公交服务水平和换乘次数是决定 P&R 设施是 否有效利用的关键因素。环境因素如天气、是否携带行李等对 P&R 选择仅有很 小的影响[15]。 Ilona D M Bos 等基于期望效用理论,并通过仿真,分析了出行时间不确定 性和信息提供对内梅亨市地区 P&R 设施使用的影响。仿真结果显示,提供给出 行者出行时间信息将有助于促进其使用 P&R,此时出行者主要是为避免交通拥 堵而选择换乘。但是,与其他因素相比,如 P&R 服务水平有关的出行时间、出 行费用等因素,提供信息对 P&R 选择的影响还是有限的[16]。 Eric Molin 等使用潜在分类 Logit(Latent Class Logit)模型,探讨了小汽车 出行者对于 P&R 选择偏好的差异性,通过基于 P&R、小汽车、公交的多方式选
16

第 2 章 国内外研究综述

择意向 SC 实验数据,建立了多个 Logit 模型。研究发现,基于整个样本群体的 潜在分类 Logit 模型不收敛,但是基于公交使用群体和非公交使用群体的模型是 收敛的,研究进一步讨论了两个出行群体的 P&R 选择偏好的差异,提出了促进 性的交通政策措施对提高 P&R 吸引力更有效[17]。 John Gibb 描述了在停车场容量限制情况下,通勤者开车在公交车站停车换 乘时,对停车场的选择模型,采用基于活动的个人非集计出行需求模型,并假设 出行者根据最小出行费用选择停车位置, 研究同时仿真了停车场随时间逐渐停满 的过程[18]。 Demetsky 等使用 Logit 模型研究了进入 CBD(Central Business District)的 出行方式选择行为,包括小汽车和公交两种,如果选择使用公交出行,其公交出 行前端衔接方式包括小汽车和公交两种。 尽管二项 Logit 选择模型方法比较常用, 但当包含多于 3 个选项时,MNL 模型方法更具有实践应用性。研究发现,如果 选择集相似,模型能够移植到不同的城市地区,Logit 模型能够很好的应用于实 践中[19]。 Hui Ying 等分析了 P&R 选择行为的影响因素和需求意愿, 通过 2008 年在上 海进行的 524 个小汽车拥有者的问卷调查,使用非集计模型分析了 P&R 行为影 响因素的重要性,结果显示,影响 P&R 选择的主要原因是道路交通拥堵、缺少 停车位等,通过意愿分析得出了出行者对换乘系统服务水平的需求。其结论对于 政策制定和建立 P&R 选择模型提供了理论基础[20]。 Xiong Ping 等将大型活动中非本地的私家车出行者分成两类,一种是当日返 回的, 一种是几天后返回的。 研究主要分析了几天后返回出行者的特征和对 P&R 设施的需求,建立了 P&R 选择的非集计模型,模型包含停车换乘公交的车内出 行时间、停车费、卫星城镇的吸引力三个变量。通过随机效用理论进行了模型标 定,结果显示,P&R 设施规划和政策制定应考虑整个出行链的需求,如结合城 市的旅店分布建设 P&R 设施,是郊区 P&R 设施规划所推荐的方式[21]。 He Baohong 为了分析小汽车出行者使用 P&R 的意愿和影响其出行决策的因 素,通过在南京进行的出行行为调查,建立了 logit 出行选择模型。结果显示, 高收入和驾龄较长的小汽车出行者更少的使用 P&R 设施,交通拥堵程度和停车 费越高将促进小汽车出行者使用 P&R 设施。性别、年龄、燃油费、道路熟悉程 度等对其是否使用 P&R 影响不大[22, 23]。 秦焕美等通过在北京市区停车场进行的停车行为调查, 分析了在不同假设换 乘条件下的 P&R 选择意向及出行者的特性,根据随机效用理论,分别建立了平 日、假日 P&R 选择行为 Logit 模型,并对模型进行了分析和检验。研究得出, 对于平日的 P&R 选择行为,收入、出发地、目的地、停车费支付方式、出行费
17

北京工业大学工学博士学位论文

用和时间是重要的影响因素,对于假日的 P&R 选择行为,收入、出发地、目的 地、出行目的、出行费用和时间是重要的影响因素[24, 25]。 熊萍等针对世博会期间来自江浙地区的自驾车参观者, 进行了基于非集计模 型的 P&R 行为研究。在 P&R 意向调查 SP(Stated Peference)基础上,建立了 P&R 选择行为非集计 Logit 模型,对影响 P&R 选择的出行费用、出行时间等服 务水平阈值进行了探讨,提出了相关交通对策与措施建议,可作为 P&R 系统规 划中停车费率、换乘公交时刻表及行车时间等制定的参考依据[26-29]。 黄敏等根据 P&R 设施规划过程中,使用 Logit 选择模型进行方式划分存在 的缺陷,建立了 P&R 出行选择的 Probit 随机均衡选择模型,并进行了模型的仿 真求解。应用实例表明,在 P&R 需求预测中,使用 Probit 随机均衡选择模型, 可以有效地解决 Logit 模型中存在的问题[30]。 龚韵枝采用意向调查方法,基于城市外围出行者的个体特性、活动特点、出 行行为选择和出行者所在区域的交通特性,从出行者个体的角度,建立了城市外 围 P&R 出行方式选择的非集聚结构方程模型。对模型修正、拟合和模型应用进 行了阐述,并提供了非集聚模型集聚化的方法,为城市外围 P&R 设施需求预测 和行为分析提供了新的途径[31]。 云美萍等针对通勤出行中自驾者出行者的 P&R 选择行为,选取了上海市典 型的 P&R 设施, 分别对自驾车通勤出行者和公交通勤出行者进行了 RP (revealed preference)调查与 SP(stated preference)调查,分析了影响 P&R 选择的因素, 并针对道路交通通畅、拥堵两种状态,分别建立了 P&R 选择的二项 logit 模型。 模型结果显示,低收入的年轻人更倾向于选择 P&R;交通拥堵时,是否有老人 或小孩等家庭特征显著影响着 P&R 选择行为, 通勤者更关注出行时耗和舒适性; 交通通畅时,通勤者更关注出行费用[32]。

2.3P&R 需求调查分析的相关研究
由于国外 P&R 设施建设的比较早,且设施较多,因此,对于 P&R 设施需求 的调查分析相对较多。相关研究包括: Manish 等通过在旧金山地区实施的第一次大规模的 P&R 设施和使用者调 查,选取了 3 个海湾地区的快速公交车站的停车场进行调查。调查结果显示,大 多数 P&R 者都是通勤出行者,出行距离单程大于 30 英里。P&R 使用者比较关 注停车场的安全性、灯光照明、公交服务水平,而且,停车换乘者对公交发车时 刻的关注程度要高于发车频率。停车换乘者愿意为停车安全、灯光、侯车棚等设 施建设支出一定的出行费用,调查数据为改善 P&R 设施服务提供了参考[33]。 Foo Tuan Seik 认为 P&R 是减轻新加坡交通拥堵问题的交通需求管理措施,
18

第 2 章 国内外研究综述

自从 1975 年基于公交的 P&R 设施建设失败后,1990 年基于大容量公交的 P&R 设施计划又重新恢复,并且这些年来产生了很好的效果。通过 1996 年对 122 个 P&R 使用者的调查发现, 出行费用节省是吸引出行者使用 P&R 设施的主要原因。 研究建议,为了吸引更多的 P&R 使用者,应采取更为严格的财政限制措施,如 对进入 CBD 的小汽车收取更高的费用[34]。 Young Jong Kwo 等为提高 P&R 设施使用效率,对韩国首尔大都市地区的 P&R 设施使用的影响因素进行了研究。在韩国首尔大都市地区,1999 年,有 15 条轨道交通线路,运营里程为 412.3 公里,69 个 P&R 设施,大多数位于地铁站 点 200 米范围内,停车位为 15285 个。研究对约 550 个 P&R 使用者和 340 个小 汽车通勤者进行了调查。对设施使用者的调查,是为了分析其使用 P&R 设施的 原因和相关问题。对小汽车通勤者的调查是为了分析其不使用 P&R 设施的原因 和相关问题。 研究将 P&R 设施分成三种类型, 包括市区 (urban) 、 郊区 (suburban) 、 中间地区(mid-area) 。对于不同类型的设施,使用 P&R 的出行者的特性是不同 的。对于 P&R 设施使用者,停车费、可达性、换乘距离是影响其是否换乘的主 要影响因素。对于小汽车通勤者,时间节省、服务水平提高和停车费是影响其是 否换乘的主要影响因素。因此,提升公交系统的服务水平和加强 CBD 地区停车 管理政策比较重要[35]。 Sharifah 等为了分析在马来西亚普特拉查亚(Putrajaya)的 P&R 设施没有充 分利用的原因。通过现场停车调查得到了 P&R 设施的基本信息,通过问卷调查 分析了使用者对 P&R 的感知信息。研究发现,大多数(78%)停车换乘者是长 时间停车者。 由于停车费低和运营时间长, 停车者对多层停车设施有更高的需求, 主要影响其使用 P&R 设施的因素是为了避免交通拥堵、乘坐公交出行比较便利 以及目的地停车费比较高等[36]。 William H. K. Lam 等通过在香港进行的 P&R 设施调查,根据调查数据,确 定了有助于香港 P&R 有效利用的因素。研究发现,P&R 设施主要服务对象是中 等收入且拥有小汽车的出行者。停车换乘者主要关注的是出行费用的节省、低的 停车费,采用一定的公共促进性政策将会吸引更多的出行者停车换乘[37]。 Norlida Abdul Hamid 等为了分析和对比吉隆坡(Kuala Lumpur)卫星大都市 P&R 设施的工作日利用模式,进行了停车场使用情况调查。调查包括吉隆坡周 边三个 P&R 设施:Shah Alam、Rawang 和 Seremban,调查包括在停车场的进行 随机抽样问卷调查和小汽车停车使用情况调查。研究发现,整个 P&R 设施的使 用率比较高,在 80%~95%之间,大多数 P&R 使用者是长期使用者。研究结论与 在韩国首尔、加拿大卡尔加里、英国泰恩河和其他城市的调查结果相似。由于停 车方便是一个重要的影响 P&R 设施使用的因素,所以,提供更为准确的有关停
19

北京工业大学工学博士学位论文

车泊位供给和需求的信息将有助于提高 P&R 使用率。通过标准的多元回归研究 发现,影响出行者持续使用 P&R 的主要原因是换乘轨道交通的出行时间、收入、 出行目的、前端衔接方式和轨道交通票价等[38-40]。

图 2-7 吉隆坡研究区域的 P&R 设施站点和通勤线路 Fig.2-7 Park-and-ride stations and the commter routes in Kuala Lumpur

图 2-8 Shah Alam P&R 停车数量累计图 Fig.2-8 Parking accumulation pattern of Shah Alam park-and-ride facility

20

第 2 章 国内外研究综述

图 2-9 Seremban P&R 停车数量累计图 Fig.2-9 Parking accumulation pattern of Seremban park-and-ride facility

英国吉尔福德(Guildford)当地交通部门,2004 年在英国萨里(SURREY) 的 Spectrum、Ladymead 和 Artington 进行了 P&R 设施使用者调查。研究报告分 析显示,出行者选择使用 P&R 的主要原因是出行方便和较低的出行费用。根据 使用者的出发地信息可以看出,Spectrum 的 P&R 设施吸引的使用者主要来自居 住在距离设施较近的地区, 并且免费停车和公交服务水平是吸引其使用换乘设施 的主要原因。Ladymead 的 P&R 使用者比较少,但需求分布与 Spectrum 相似。 Artington 的 P&R 使用者主要来自设施的南边区域[41]。

图 2-10 吉尔福德 P&R 设施使用者数量 Fig.2-10 Park-and-ride passenger usage in Guildford

美国的交通工程专家对 P&R 进行了深入的研究,其中,最具代表性的是美 国柏诚公司(Parsons Brinckerhoff) ,柏诚公司通过对华盛顿州现有 P&R 设施的 车辆牌照调查和分析研究,系统性的总结出 P&R 设施的规划导则。其中,运用
21

北京工业大学工学博士学位论文

大量的数据、示意图和数学模型,详细分析了 P&R 设施规划理论和实施过程, 具体包括:P&R 设施的定义、规划设计流程、选址规划技术和需求预测技术等, 为 P&R 的研究提供了丰富的参考资料和成功经验[42]。 刘燕等根据对北京市天通苑北和巴沟两个 P&R 地点的停车调查,分析比较 了 P&R 需求特性。结果表明:天通苑北和巴沟的机动车和非机动车驶入停车场 的高峰时段均为早上 7:00-9:00,驶出的高峰时段为晚上 17:00-20:00;P&R 设施 的利用率较高,在 85%-95%之间;两处 P&R 设施的长时停车比例较高,说明停 车换乘者主要为通勤者; 机动车和非机动车换乘地铁的比例均远大于换乘公交的 比例[43]。 秦焕美等为了探讨 P&R 设施吸引的出行需求行为特性,通过在北京市进行 的 P&R 设施使用者问卷调查。 分析了 P&R 设施使用者的出行行为特性和换乘行 为意愿[44]。

2.4P&R 需求分布的相关研究
P&R 需求分布包括 P&R 设施吸引范围内需求的分布和 P&R 设施随位置不 同吸引的需求分布两个方面,相关研究包括: Spillar 根据在西雅图、德克萨斯等地区的 P&R 使用者的车辆牌照调查,统 计得出 P&R 设施的需求吸引范围为抛物线形或椭圆形,50%的 P&R 设施吸引需 求来自设施周边 4km 为半径的圆形区域内[42]。 JoséHolguí n-Veras 等通过最大化潜在的需求,估计 P&R 设施的吸引范围。 研究是基于假设出行者使用 P&R 的广义出行费用小于自驾车出行时会选择 P&R。研究考虑了两种不同的情况:交通出行走廊和二维城市空间的欧式出行 (Euclidean travel) 。在交通走廊城市中,研究确定了两个对于确定潜在的 P&R 需求的无亏损距离(Breakeven Distances (BEDs) ) ,当低于这个距离时,出行 者就会使用 P&R,而其最优的停车换乘位置由上游拥挤区域边缘位置和起终点 间的无亏损距离相对值决定。在二维城市空间中,P&R 需求范围遵循近似椭圆 形,形状大小依赖于出行距离、公交服务水平和其他因素,需求范围随着公交服 务水平的提高和出行距离的增加而增大。研究也提出了近似抛物线的 P&R 设施 影响范围, 其形状通过三个关键点来定义, 实验证明抛物线形能更好的估计 P&R 设施的影响范围[45]。

22

第 2 章 国内外研究综述

图 2-11 P&R 设施影响范围和关键点 Fig.2-11 Catchment area and critical points for park-and-ride facilities

图 2-12 不同情况下的 P&R 设施影响范围 Fig.2-12 Catchment area under different conditions for park-and-ride facilities

Mike Vincent 的研究报告对停车换乘者的特性进行了分析,建立了需求模型 方法。报告回顾了新西兰和其他城市 P&R 设施使用特性和影响因素,确定了适 合新西兰地区的最好的模型方法。分析了 P&R 设施吸引范围研究的发展和基于 区域和基于设施的模型预测方法,并将这些方法应用到新西兰地区,给出了一些 结论[46, 47]。

23

北京工业大学工学博士学位论文

图 2-13 P&R 设施吸引范围的定义 Fig.2-13 The definition of catchment area for park-and-ride facilities

Bilal Farhan 等归纳了 P&R 需求吸引范围的确定方法:一种是通过比较不同 出行方式间的出行成本来确定设施周边的出行者是否选择 P&R 出行,进而得到 需求吸引区域;一种是按照统计规律得出需求吸引范围的几何形状,给出相关参 数进行确定。在此基础上,研究建立了基于 GIS 的 P&R 吸引范围分析方法,同 时考虑了 P&R 设施吸引区域的路网可达性、需求者的出行方向,并通过实例对 比验证了其方法的有效性[48]。 王雪等以基于具体地点的 P&R 设施需求预测方法为出发点, 对 P&R 吸引范 围内的需求强度进行了研究,得出了换乘需求强度与距离之间的相互关系,提出 了换乘吸引强度与到达 P&R 设施距离之间的关系函数,并分析了相关的影响因 素[49, 50]。

图 2-14 P&R 设施吸引强度等值线示意图 Fig.2-14 The intensity contour diagram attracted by park-and-ride facility
24

第 2 章 国内外研究综述

李明等认为在山区城市中,以距离为指标划定 P&R 设施吸引范围有一定的 局限性。通过考虑山区地形、居民分布、路网等因素,提出了基于时间指标划分 吸引范围的方法。并且依据交通方式选择影响因素进行了相关研究,建立了停车 换乘轻轨、公交、小汽车出行的多项 Logit 选择模型。以北碚区 P&R 吸引范围 为例,介绍了吸引范围的确定方法的应用[51]。 李媛等针对北京市天通苑北 P&R 停车场规模与需求不匹配的问题,建立了 Logit 交通方式选择模型,得到该地区高峰小时 P&R 需求量为 1476 个泊位。将 预测结果与 P&R 停车场可扩展停车规模进行比较,提出在瓶颈路段设置新的 P&R 停车场的方案,并建立了系统优化平衡模型,对该地区的 P&R 需求进行交 通分配。结果表明,新建 P&R 停车场规模分别为 300、400、500 和 600 个泊位 的条件下,P&R 需求基本按照两个停车场的规模比例分配停车数量[52]。 其他关于需求吸引范围的相关研究还包括, 王佳等利用聚集效应理论建立了 客流吸引范围模型,得到不同类型轨道交通站点对常规公交客流的吸引范围[53]。 杨京帅等基于城市轨道交通车站合理步行区与交通区的分析, 通过对城市区域划 分及车站分类,进行车站加权平均接运距离与吸引范围折算系数的计算,估算了 不同区域车站合理吸引范围[54]。

2.5 基于均衡模型的 P&R 需求分析
通过传统的交通分配均衡理论进行 P&R 需求分析, 可以进行 P&R 需求预测, 进而为 P&R 设施规划提供参考依据,国内外许多学者进行了相关的研究,主要 包括: Tian-Liang Liu 等对具有连续分布的 P&R 设施的交通走廊中, 存在竞争的轨 道交通、城市道路交通方式下的通勤者出行选择进行了研究。假设停车费从城市 中心区向城市边缘逐渐减少,而且是连续分布的。出行者选择轨道交通或城市道 路出行,如果选择城市道路,通勤者也可以考虑使用分布在走廊上的 P&R 设施。 通过使用确定性的连续平衡模型来分析通勤者的方式选择和停车换乘转换行为。 研究证明,在平衡条件下,道路每单位距离出行费用不高于轨道交通,在城市中 心区附近的通勤者和远离城市中心区的通勤者会选择 P&R。通过数值计算将模 型转换成离散形式,并使用超级网络方法进行模型的求解。数值计算的实例讨论 了 P&R 设施服务水平和定价对 P&R 选择的影响[55]。 Xiao-Shan Lu 等提出了 4 个在多方式交通走廊中, 基于出行链费用的定价模 型,交通系统为包含地铁和存在交通出行瓶颈的城市道路的交通走廊,通勤者可 以通过驾车、乘公交或在交通瓶颈处停车换乘地铁到达目的地。这 4 个模型对应 于不同等级、不同优化目标的基于 Logit 的随机均衡模型。研究显示,当公交和
25

北京工业大学工学博士学位论文

P&R 设施为政府运营,而工作地停车场为私人企业运营时,较低的的换乘公交 费用和较高的中心区停车费都能有效的鼓励出行者停车换乘出行, 并能提高公交 吸引力和最大化整个系统的净收益[56]。

图 2-15 有交通瓶颈的交通走廊示意图 Fig.2-15 Sketch map of traffic corridor with a bottleneck

Nick Hounsell 等描述了在南安普顿(Southampton)东部的交通走廊上,应 用 P&R 和可达性控制(Access Control)方式的效果。其系统概念是出行者通过 P&R 和快速公交到达中心区,采用公交专用道和可达控制保持交通走廊内公交 的自由流行驶。研究使用 CONTRAM 动态交通分配模型和覆盖整个南安普顿和 周边的道路网络进行分析,得出,混合使用 P&R 和信号可达性控制措施是促进 出行者使用该走廊的最好的方法[57]。 Qiong Tian 使用网络均衡模型来研究在有 P&R 的混合交通方式网络中,出 行者根据随时间改变的 P&R 收费价格进行出行选择的行为。通过构建基于时间 的多层网络框架下的模型,使用等价的变分不等式(variational inequality (VI)) 和数值实验对模型进行了求解。研究发现,P&R 设施管理者和公交公司之间存 在着合作和竞争的经济关系,模型可以用来评价各种 P&R 收费价格政策[58]。 RICARDO GARC? A 等使用连续均衡网络方法分析了 P&R 设施的停车容量 和收费,通过最小化整个多方式交通网络的总出行成本,得到最优的停车设施投 资和定价。通过建立两层的模型,使用仿真退火解法来分析连续非负的设计决策 变量。数值实验结果显示:模型可以解决实际应用问题[59]。 William H. K. Lam 等使用网络均衡方法来研究通勤者在有 P&R 设施的交通 系统中的出行选择问题,假设网络上的交通需求是弹性的,运用超级网络方法建 立模型。将通勤者的出行分成两类:自驾车使用者和混合方式使用者(小汽车和 公交) 。前者认为是单一方式出行,后者认为是 P&R 出行。模型考虑了出行者的 单一方式、P&R 方式选择、停车位置、换乘地点和线路的选择问题,也考虑了 交通系统的需求弹性、 交通设施的容量限制、 拥堵状况等。 数值实验的结果显示,
26

第 2 章 国内外研究综述

传统的 P&R 模型可能会过高或者过低的估计网络的需求分布,停车、公交运行 时刻、合乘计划等对于通勤者的出行行为都有重要的影响[60]。 范文博等建立了随机多方式交通网络均衡模型。其中,假设出行方式为小汽 车、步行换乘地铁和 P&R 3 种,出行者按有无信息装置分为 2 类。其出行方式、 路径/线路和停车设施选择是基于 Probit 模型,并构建了与均衡条件等价的变分 不等式模型,采用基于模拟的启发式算法求解该模型。算例结果表明,信息质量 对 P&R 行为、设施利用率以及信息装置的市场占有率具有明显的影响[61]。 易昆南等根据在 P&R 出行方式下路径、换乘站点的选择行为,利用离散选 择理论中的层次 Logit 结构模型,定义多模式下 P&R 出行的混合随机均衡分配 条件,建立与之等价的数学规划模型,设计模型的求解算法,并用一算例分析了 算法的收敛性和模型参数及公交票价对解的灵敏度[62]。 孟梦等提出了 P&R 下组合出行的广义费用表达式,基于 Logit 模型建立了 多模式交通超网络条件下的随机用户平衡模型, 用连续权重平均法进行了模型求 解,并通过一个算例验证了模型和算法的有效性。结果表明:在求解随机用户平 衡模型时,连续权重平均法优于迭代加权法,其模型和算法有助于确定停车换乘 站点的位置、停车费和自行车租赁费[63]。 林徐勋等提出了一个基于可靠性的组合方式交通分配模型, 该模型考虑了组 合方式出行下路网的随机波动因素,更好地反映了出行者的出行方式、路径选择 行为。基于 K 优路径和连续平均法,设计了模型的求解算法,并以上海北外滩 实际路网为例,验证了模型的合理性和算法的有效性。与传统组合方式交通分配 模型结果进行对比,分析了 P&R 实施对减少交通拥堵、提高路段可靠性所起的 作用,阐明了两种出行方式需求之间的比例、可靠性偏好因子和出行者需求效用 因子的三维变化关系[64]。 沈家军等为探索如何有效合理地选择 P&R 设施,提出了一种服务于停车换 乘者停车行为的系统优化平衡模型。 选取停车场的可用性为影响出行者选择的主 要因素, 以总停车阻抗最小为目标建立了系统优化平衡模型, 通过具体实例分析, 证明了该模型较为简捷[65]。

2.6 本章小结
从国内外 P&R 发展现状看,欧洲、美国、日本、韩国等较早的建设了 P&R 设施,来缓解城市日益严重的交通问题,取得了良好的效果。我国 P&R 设施的 规划和建设相对较晚,大城市如北京、上海等都进行了 P&R 设施规划建设,西 安、成都、南京、深圳、昆明等城市也正在规划 P&R 设施。 对于 P&R 需求的相关研究,主要是运用行为调查和出行行为理论、需求调
27

北京工业大学工学博士学位论文

查和分析、平衡模型等方法展开了研究。在 P&R 行为研究方面,主要是基于传 统的出行行为理论,根据在假设条件下的出行意向选择数据,建立模型,通过模 型的标定,分析 P&R 选择与影响因素之间的关系;在 P&R 需求调查分析方面, 通过 P&R 需求调查,分析 P&R 出行者使用换乘设施的原因及对设施的需求,分 析其他小汽车出行者不使用 P&R 设施的原因;在 P&R 需求分布研究方面,提出 了 P&R 设施需求吸引范围的确定方法,分析了 P&R 设施吸引需求的分布特性; 通过传统的交通分配均衡理论进行了 P&R 需求研究, 得到了 P&R 需求分布特性 及与相关影响因素的关系。 由于我国 P&R 设施较少和数据缺乏,对于 P&R 需求分布规律、P&R 设施 吸引需求强度的量化分析方面的研究还没有展开, 对 P&R 行为特性和 P&R 选择 行为机理的研究还不够深入。

28

第 3 章 P&R 需求调查及分析

第 3 章 P&R 需求调查及分析
P&R 需求特性分析是进行 P&R 需求预测的前提。本章通过设计和组织相关 的调查,根据在北京市进行的 P&R 需求调查数据,分析 P&R 设施使用者的特性 和 P&R 设施吸引的需求分布特性,进而为 P&R 设施规划提供一定的参考。

3.1 调查概述
3.1.1 调查地点 这里选取了地铁 5 号线天通苑北和地铁八通线通州北苑两处 P&R 设施作为 调查地点,如图 3-1 所示。两处均为与轨道交通和公交接驳的 P&R 设施,P&R 停车场利用率较高,小汽车出行者停车后主要的换乘交通方式为轨道交通。 其中,天通苑北 P&R 设施位于地铁 5 号线的终点站,在市区北五环和北六 环之间,与市中心直线距离约为 20km。2007 年 10 月正式投入使用,P&R 停车 场为地面停车场,共有机动车泊位约 436 个,其中残疾人停车泊位 9 个。 P&R 停车场收费方式为 IC 卡刷卡收费,在每日 4:30 至次日 0:30 期间停 放车辆的,凭当天市政交通一卡通卡(IC 卡)乘坐公共交通记录,按次收费, 每次 2 元。非机动车停车场有过夜车泊位数 40 个,折叠车变速车泊位数 40 个, 电动车摩托车泊位数 200 个,普通非机动车泊位数 60 个,换乘公交线路数为 10 条。
调查地点 市中心 天通苑北

通州北苑

图 3-1 调查地点分布图 Fig.3-1 Map of survey places
29

北京工业大学工学博士学位论文

通州北苑位于地铁八通线上,在东五环和东六环之间,与城市中心的直线距 离约为 19.7km,2008 年 5 月正式投入使用。 P&R 停车场泊位数为 140 个,P&R 停车场收费方式为 IC 卡刷卡收费,在每 日 4:30 至次日 0:30 期间停放车辆的,凭当天市政交通一卡通卡(IC 卡)乘 坐公共交通记录,按次收费,每次 2 元。停车换乘公交线路包括 938 支、928 快、 928、928 支、930、372 等,并设有非机动车停车区。 3.1.2 调查方法 行为调查(Revealed Preference, RP)是已实现的选择性行为的调查。获得的 RP 数据可以真实的描述客观世界,具有很高的现实性和合理性。然而当研究者 希望在模型中引入大量的因素变量时,RP 方法就具有局限性,因为在现实生活 中很难得到在多个相关条件下的调查结果, 而且在有些不存在的条件下也不能使 用 RP 方法。 意向调查(Stated preference, SP)是在假设条件下,选择主体希望如何选择 及如何考虑的选择意向调查。 SP 方法在最近 20 年交通研究中的应用越来越普遍。 主要是由于 SP 调查具有引入新变量和属性以及更大范围的属性水平组合的灵活 性。它也可以克服 RP 数据遇到的如多重共线性、测量误差等问题。 3.1.3 调查内容 调查的主要内容包括停车换乘者个人特性、出行行为和出行意向三个部分。 停车换乘者个人特性:包括收入、年龄、性别、职业、出行目的等。 出行行为:包括出发地、目的地、停车后的换乘交通方式、驾车到达 P&R 设施的时间、乘坐公交/地铁的时间、乘坐公交/地铁过程中的换乘次数、换乘时 间、选择 P&R 出行的原因等,采用的是行为调查法。 出行意向:为了分析 P&R 设施使用者对于换乘步行距离和候车时间的可接 受意愿,这里采用意向调查法,并运用价格敏感度分析(Price Sensitivity Meter, PSM)的方法,确定影响 P&R 设施使用的服务水平参数阈值。其问题设置如下 表所示。
表 3-1 换乘步行距离问题设置 Tab.3-1 The settings of transfer walking distance question
请根据感觉选择合适的换乘距离: 换乘距离比较近 换乘距离比较远 换乘距离太远了,放弃 P&R 选择结果 说明 换乘距离的选项为: ①50m②100m③200m ④300m⑤400m⑥500m⑦800m

30

第 3 章 P&R 需求调查及分析

表 3-2 候车时间问题设置 Tab.3-2 The settings of waiting time question
请根据感觉选择合适的候车时间: 候车时间比较短 候车时间比较长 候车时间太长了,放弃 P&R 选择结果 说明 候车时间的选项为: ①5min②10min③15min ④20min⑤25min⑥30min

3.1.4 调查实施 调查时间为 2010 年 6 月 21 日(星期一)和 6 月 23 日(星期三) 。 调查方式采用了问卷调查法,即调查员在指定的时间、地点,持调查问卷询 问小汽车停车换乘出行者,当面填写调查表、当场回收。 调查共收集问卷 128 份,其中有效调查问卷 118 份。

3.2P&R 需求调查分析
根据问卷调查数据,对 P&R 设施使用者的个人特性、出行行为特性及意向 行为进行分析。 3.2.1 停车换乘者个人特性分析

75
百分比(%)

67

60
45 30 15

33

0 男 女

图 3-2 性别分布 Fig.3-2 Distribution of sex

从性别分布图中可以看出,使用 P&R 设施的小汽车出行者中,以男性为主, 所占比例为 67%,女性所占比例为 33%。

31

北京工业大学工学博士学位论文

100
百分比(%)

95

80
60 40 20

5 全职 非全职

0

图 3-3 职业分布 Fig.3-3 Distribution of occupation

职业分布中,使用 P&R 设施的小汽车出行者中,以全职工作者为主,所占 比例为 95%。

50
百分比(%)

43

45

40
30 20 10

10 0 <20 21~30 31~40 41~50 2 51~60 0 >61 岁

0

图 3-4 年龄分布 Fig.3-4 Distribution of age

从年龄分布中可以看出,P&R 使用者主要在 21~40 岁之间,共占 88%,其 中, 21~30 岁之间的换乘者占 43%, 31~40 岁之间的换乘者占 45%, 其次为 41~50 岁之间的换乘者,占 10%。

32

第 3 章 P&R 需求调查及分析

50

41 35 19

百分比(%)

40
30

20
10

5 0
≤1000 1001~3000 3001~5000 5001~10000 ≥10001 元

0

图 3-5 月收入分布 Fig.3-5 Distribution of monthly income

在月收入分布中, 月均收入为 3001~5000 元的停车换乘者所占比例最高,为 41%, 其次为 5001~10000 元的停车换乘者, 占 35%, 两者合计为 76%, 说明 P&R 使用者以中等及偏高收入群体为主。

100
百分比(%)

93

80
60 40 20

5 上班 公商务

2

0 其他

图 3-6 出行目的分布 Fig.3-6 Distribution of travel purpose

从出行目的分布图可以看出,P&R 设施使用者中有 93%的人为上班出行者, 公商务出行者仅占 5%,其他出行目的只有 2%。总体来看,P&R 设施需求者主 要是全职通勤出行者。 3.2.2P&R 出行行为特性分析 P&R 出行过程包括驾车到达 P&R 设施、停车、换乘公交/地铁、从公交站点
33

北京工业大学工学博士学位论文

到达目的地。其中,驾车出行时间和乘坐公交 /地铁的时间占总出行时间的比例 较大。

50

48
30

45 43

40

百分比(%)

30
20

18 4 5 ≤5 6~10 11~20
3

天通苑北 通州北苑 1 5 min

10 0

21~30

≥31

图 3-7 驾车到达 P&R 设施时间分布 Fig.3-7 Distribution of car driving time to park-and-ride facility

从图中可以看出, P&R 设施使用者驾车到达 P&R 设施的时间主要在 6min~30min, 约占 91%~96%。 其中, 驾车出行时间在 6min~20min 的占 73%~93%。 此外,通州北苑自驾车出行时间比天通苑北长,通州北苑驾车出行时间在 21min~30min 之间的换乘者占 18%,而天通苑北仅占 3%。主要与换乘设施周边 用地、吸引强度等有关。

40

30
百分比(%)

29 29

32

20 10 10 0 8
5

13 5

1413 11

14 8
3

天通苑北 通州北苑

8
3

1

0

3

min

图 3-8 乘坐公交时间分布 Fig.3-8 Distribution of bus riding time

从图 3-8 中可以看出,P&R 设施使用者乘坐公交/地铁时间在天通苑北主要 为 31min~50min, 所占比例约为 58%。 通州北苑主要在 41min~70min, 约占 60%, 其中,乘坐公交/地铁时间在 51min~60min 之间的最多,约占 32%。总体来看,
34

第 3 章 P&R 需求调查及分析

乘坐公交/地铁时间主要在 30min~60min,其中通州北苑乘坐公交/地铁的时间高 于天通苑北,主要是由于经通州北苑停车换乘地铁到达中心区过程中,大部分出 行者都需要在四惠换乘 1 号线,增加了中途换乘的时间。

60
50

54

百分比(%)

40

40 34
23 5
≤3 4~6

30 20 10 0

17
0

天通苑北 通州北苑

10 10 2

00

10

4

0

7~9 10~12 13~15 16~18 19~21 ≥22

min

图 3-9 P&R 设施处换乘时间分布 Fig.3-9 Distribution of transfer time at the park-and-ride facility

如图 3-9 所示,在 P&R 设施处的换乘时间以 6min 内居多。其中,天通苑北 所占比例为 63%,通州北苑所占比例为 88%。其次,10min~15min 换乘时间所占 比例较大,在天通苑北为 27%,在通州北苑为 12%,主要是由于两处设施停车 泊位供给不足,一部分换乘者寻找停车泊位时间较长,以及高峰时间地铁或公交 上下车排队延误产生的。

60

54

50

49
41
天通苑北 通州北苑

百分比(%)

42

40 30
20 10

10
4

0 0次 1次 2次

图 3-10 乘坐公交/地铁后换乘次数分布 Fig.3-10 Distribution of transfer times for taking the rail or bus

从乘坐公交/地铁后的换乘次数分布图 3-10 可以看出,在天通苑北,0 次换 乘的比例占 42%,1 次换乘的比例占 54%,2 次的仅占 4%,以 0~1 次换乘者居
35

北京工业大学工学博士学位论文

多。而在通州北苑大部分停车换乘者都需要 1~2 次换乘,共占 90%,其中,1 次 换乘的比例占 41%,2 次换乘的比例占 49%,主要是由于八通线与 1 号地铁线衔 接处必须在四惠换乘而增加了换乘次数。
25 24 17 10 4 24

21

百分比(%)

20 15
10 5

0

图 3-11 选择 P&R 的原因 Fig.3-11 Influencing factors for park-and-ride choice

从选择 P&R 的原因图 3-11 可以看出,主要是由于目的地道路交通拥堵、节 省时间和节省油耗三个方面,分别占 24%、24%、21%。其次是目的地停车费用 高和停车位不足,分别占 17%、10%。说明,道路交通拥堵、停车位紧张、停车 费高和出行时间、费用的节省是促使小汽车出行者选择 P&R 的主要原因。

40

33
18

百分比(%)

30
20

28

13

10 0

10

图 3-12 对换乘交通方式关注的方面 Fig.3-12 The attention contents for transfer taffic mode

停车换乘者对换乘交通方式比较关注的是:车内舒适性程度和乘车时间,分 别占 33%和 28%。其次是等车时间和换乘步行时间,分别占 18%、13%。说明, 提高换乘公交服务水平,尤其是提高舒适性水平和减少运行时间,将有助于吸引
36

第 3 章 P&R 需求调查及分析

更多的小汽车出行者选择 P&R。 3.2.3P&R 需求空间分布特性 对 P&R 设施吸引的需求空间分布特性的分析, 有助于对 P&R 需求影响范围 和吸引需求强度的研究。 通过调查得到的停车换乘者的出发地数据,将其呈现在地图上,得到两个 P&R 设施吸引需求点分布情况如图 3-13 和图 3-14 所示, 星形为 P&R 设施位置, 圆点为吸引需求点位置分布。 从图中可以看出,在停车换乘设施周边的居住用地上分布的 P&R 需求点较 多。在 P&R 设施上游,即远离中心区的方向吸引的需求点分布较多,换乘需求 量比较大, 也有部分下游返程换乘需求者, 即出发地位于换乘设施和中心区之间, 其换乘需求量较小。 如果圈定 50%的 P&R 设施需求吸引区域,天通苑北 P&R 设施 50%吸引范 围半径约为 3.8km,通州北苑 P&R 设施 50%吸引范围半径约为 3km,其结论与 国外的相关研究结果基本相符[42]。

图 3-13 天通苑北 P&R 需求分布 Fig.3-13 The demand distribution attracted by North Tiantongyuan park-and-ride facility

37

北京工业大学工学博士学位论文

图 3-14 通州北苑 P&R 需求分布 Fig.3-14 The demand distribution attracted by Tongzhoubeiyuan park-and-ride facility

为了分析 P&R 设施在不同出行方向上吸引的需求分布,将换乘出行者的出 发地和 P&R 设施连线, 其与 P&R 设施与目的地连线延长线的夹角作为出行方向 角度,如图 3-15 所示。
需求点

?

停车换乘

中心区

图 3-15 P&R 出行角度示意图 Fig.3-15 The sketch map of park-and-ride travel angle

从图 3-16 可以看出,不同换乘出行角度方向上的换乘需求比例不同,79% 的停车换乘者的出行方向角度在 P&R 设施周边 0? ~80? 的范围内。其中,以出行 角度为 0? ~20? 的换乘出行者居多,占 43%,其次为出行角度方向在 21? ~80? 的换 乘出行者,约占 36%。出行角度方向在 81? ~100?和 141? ~160?范围内的 P&R 需 求量较小,均占 8%。说明,P&R 设施主要吸引的是城市外围区域的沿出行方向 上的需求者。
38

第 3 章 P&R 需求调查及分析

不同出行方向的换乘比例 50 43 40 30 20 10 0 14 10 12 8 1 3 8 1 出行角度

百分比(%)

图 3-16 不同出行角度方向上的换乘需求比例 Fig.3-16 The park-and-ride demand distribution under different travel angles

3.2.4P&R 需求者意向行为分析 P&R 设施使用者对于换乘步行距离的可接受意愿直接影响到设施内各功能 区的布局, 候车时间的可接受意愿决定了对与换乘设施接驳的公交服务水平的要 求。 由于出行者心理上所能承受的换乘步行距离、候车时间范围很难量化,这里 采用价格敏感度测定法(Price Sensitivity Meter,PSM)来分析研究,该方法的 思想是根据消费者的心理反应来测定商品价格,将消费者对价格的感受进行细 化,分为不同的价格区间,进而得到可接受的价格区间、最优价格点和无差异价 格点[66, 67]。 在 PSM 中,对于没有进行调查的价格区间不能进行分析评价,如果改变相 对累计频数的区间,曲线交点也会随之变化。于是,将相对累计频数的变化范围 转换为 0~1 区间,并且使用连续的函数来表达数据的变化趋势,如式 3-1、3-2 所示,利用非集计模型回归,可以得到连续的曲线,即非集计价格敏感度测定法 (Kishi’s Logit PSM, KLP) ,进而根据曲线的交点得到不同可接受程度的价格区 间及价格阈值范围。

T ? 1 /(1 ? e x p f((P) ) ) f (P) ? aP ? b

0 61 ~8 0 81 ~1 0 10 0 1~ 12 12 0 1~ 14 14 0 1~ 16 16 0 1~ 18 0

20 0~

21 ~4

41 ~6

0

(3-1)

(3-2)

39

北京工业大学工学博士学位论文

图 3-17 基于 KLP 的价格评价指标体系 Fig.3-17 The price evaluation index based on KLP

KLP 提供了心理感受的量化评价方式,可以用来研究停车换乘者对于换乘 步行距离、换乘候车时间在心理上的感受情况。由于换乘步行距离越近越好,换 乘步行时间越短越好,所以,这里重点分析停车换乘者心理上所能承受的最远换 乘步行距离、最长换乘步行时间。
表 3-3 不同情况下心理感受的换乘距离频率累积表 Tab.3-3 The feeling cumulative frequency of transfer distances under different conditions
50m 距离较近 距离较远 距离太远,放弃换乘 1 0 0 100m 0.48 0.16 0 200m 0.16 0.4 0.04 300m 0.02 0.64 0.08 400m 0 0.74 0.24 500m 0 1 0.72 800m 0 1 1

图 3-18 可接受的换乘步行距离评价 Fig.3-18 Estimation of the acceptable transfer walking distance

从表 3-3 和图 3-18 可以看出,对于可接受的换乘步行距离,不同换乘感受 曲线的两个交点分别对应的换乘步行距离为 150m 和 280m 处。这两点分别对应
40

第 3 章 P&R 需求调查及分析

最佳换乘距离范围的上限和可行换乘距离范围的上限。以往经验认为,换乘行为 中,平均步行距离以 300m 为宜。由于 P&R 设施使用者多为通勤出行,其对于 出行时间的要求较高,步行距离过长,将直接影响到整个出行时间。可以得到, 最佳的换乘步行距离为 150m,可行换乘步行距离上限为 280m,因此,在 P&R 设施的停车区与换乘区域布局时要着重考虑这个阈值。
表 3-4 不同情况下心理感受的换乘候车时间频率累积表 Tab.3-4 The feeling cumulative frequency of waiting time under different conditions
5min 时间较短 时间较长 时间太长,放弃换乘 1 0 0 10min 0.021 0.532 0 15min 0 0.787 0.213 20min 0 0.915 0.574 25min 0 0.979 0.638 30min 0 1 0.979 >30min 0 1 1

图 3-19 可接受的候车时间评价 Fig.3-19 Estimation of the acceptable waiting time for rail or bus

从可接受候车时间评价表 3-4 和图 3-19 可以看出,不同情况下的换乘感受 曲线,两个交点对应的候车时间分别为 8min 和 10min,即分别为最佳候车时间 范围的上限和可行候车时间范围的上限。可以确定,可行候车时间上限 10min 是换乘者对 P&R 候车时间的容忍值,因此,可以接受的最低公交/地铁的发车频 率约为 20min。

41

北京工业大学工学博士学位论文

60 50 40 30 20 10 0

55

百分比(%)

27

18
0 0

图 3-20 如果没有 P&R 设施时的出行意愿 Fig.3-20 Travel preference without park-and-ride facility

从图 3-20 可以看出,对于 P&R 设施使用者,如果没有该 P&R 设施,其出 行行为意愿为,55%的人选择自驾车出行,18%的人选择放弃小汽车出行而去乘 坐公交或地铁,27%的人会选择去其他 P&R 设施处换乘。因此,P&R 设施对于 促进城市小汽车出行需求向公共交通系统转移,具有一定的作用。

3.3 本章小结
本章根据在北京市进行的 P&R 设施使用者问卷调查数据,通过行为调查和 意向调查相结合的方式,分析了 P&R 设施使用者的出行行为特性和换乘行为意 愿。 调查结果分析表明: 换乘者主要是全职通勤、 中等偏高收入的小汽车出行者; 其驾车到达 P&R 设施的时间集中在 6min~30min 之间;乘坐公交或地铁时间在 30min~60min;在 P&R 设施处的换乘时间主要在 6min 以内;在远离中心区的出 行方向上吸引的需求点分布较多,换乘需求量比较大,也有部分下游返程换乘需 求者,即出发地位于换乘设施和中心区之间,其换乘需求量较小。 利用非集计价格敏感度测试法,可以得到:换乘者最大可接受的换乘步行距 离为 280m;最大可接受的换乘候车时间为 10min。研究结论对于 P&R 设施布局 规划和 P&R 需求理论方法研究具有一定的参考意义。

42

第 4 章 P&R 需求分布研究

第 4 章 P&R 需求分布研究
本章利用效用理论和连续模型方法, 探讨出行者进行随机出行选择情况下的 P&R 需求分布特性,重点分析单中心城市中最佳的 P&R 设施布局位置、换乘设 施吸引的需求分布以及相关因素对 P&R 需求分布的影响。

4.1 连续模型方法
交通系统的平衡问题研究方法可以分为离散模型方法和连续模型方法, 离散 模型方法假设路网中的路段之间是分离的,交通需求集中在假定的交通小区形 心,通常在进行详细的交通规划和分析时,采用这种方法[68]。连续模型方法通常 在规划初期进行大规模区域研究时使用, 主要进行出行者出行选择和分布趋势特 性的研究, 以及对于交通系统政策变化情况下的出行者出行选择以及分布变化的 研究。 在连续模型方法中,用密集的路网来逼近连续,出行者可以自由选择出行路 径, 而基本假设是路网中相邻区域间出行费用和需求模式差异性相对整个路网来 说比较小。因此,如速度、出行费用、时间等变量都可以用平滑的数学函数来表 示[69-74]。 在进行宏观交通系统研究时,连续模型方法与离散模型相比有以下优点: 1)用连续模型方法来分析交通区域,而不是采用实际道路网,可以减少密 集路网分析的复杂性,这样可以使用有效逼近连续方法,如有限元方法来解决连 续问题。 2)连续模型方法所需要的数据量相对较小,少量的数据就可以建立连续模 型,而不是像离散模型方法需要所有路段的相关数据。因此,连续模型适合在宏 观研究的初期阶段使用,此时,数据的收集工作还未完全展开,不能建立比较详 细的模型。 3)连续模型方法可以更好的分析路网的整体特性,这是因为连续模型的数 值分析结果可以呈现在二维空间上, 不同模型参数和空间位置的相互作用的结果 很容易进行分析[68]。 Becknann 是使用连续方法解决交通平衡问题的早期研究者之一,其研究是 在日用品生产连续分布的地理区域内,得到最节省费用的日用品物流模式[75]。 Angel 等分析了连续模型参数的空间交互作用,分析了城市中交通速度场对 出行模式和出行费用的作用关系,并将此作为一个最小路径问题,得到了解析解
[76]

。Wilson 的研究得出,交通区域产生或吸引的需求也适合于使用二维连续模
43

型研究,两个点之间的出行密度函数可以根据出行费用确定,出行时间模式可以

北京工业大学工学博士学位论文

通过速度场来表示,以此来解决交通分布问题。尽管这些模型分别分析了连续交 通系统中的交通分布、交通分配问题。但是,为发展联合出行分布和分配的模型 铺平了道路[77]。 Daganzo 使用连续模型方法来逼近传统交通分配模型的交通小区。这样就可 以给出更符合实际的交通分配模型,也能分析小区之间出行的影响[78]。Gwinner 提出了使用变分不等式来定义连续交通平衡问题, 这种思想被其他学者以数学公 式形式表示,在这些研究中,用户均衡和系统均衡的平衡问题用变分不等式来表 示,而不是最小路径问题。这样,交通平衡问题可以通过标准的算法来解决,如 拉格朗日松弛方法(SubGradient Method)得到平衡交通流模式,因此,这种方 法更具有弹性[79-81]。

交通问题

离散模型方法

连续模型方法

模型发展

模型应用

理论发展

规则区域模型

不规则区域模型

设施选址

路径选择模型

行人流模型

政策和社会经济分析

图 4-1 不同类型连续模型树状图 Fig.4-1 A tree diagram of the different categories of continuum models

除了连续平衡方法在交通平衡问题中的应用, 在其他领域国内外也有许多学 者进行了相关研究。 Loo 等分析了机场的竞争问题,其机场选择包括香港、深圳、珠海和广州 4 个城市。 基于多中心交通平衡连续模型, 将机场竞争选择问题化为一个连续方程、 有 限 流 量 、 费 用 条 件 下 的 最 小 化 问 题 。 使 用 伪 牛 顿 算 法 ( quasi-Newtonian algorithm)来求解模型,对 4 种替代交通政策方案进行了模型标定检验,得到了 各种政策条件下的机场的影响范围,而且,连续模型方法可以很好的呈现二维空 间机场交通地理图和乘客机场选择问题[82, 83]。
44

第 4 章 P&R 需求分布研究

Ho 等研究了交通拥挤收费问题,指出了当前在固定和弹性需求条件下拥堵 收费定价问题研究存在的理论限制,通过分析如何实施有效的拥堵收费定价,交 通规划者可以更好的理解拥堵定价计划的收益以及计划是否值得实施[84-89]。 Wang 等考虑了线性连续交通区域中 P&R 设施的最优选址问题, 假设交通方 式包括存在交通拥挤的城市道路、轨道交通和 P&R。出行者通过用户均衡方式 选择交通出行模式,基于最大化净收益来得到最优的 P&R 选址位置[90]。 Hughes 等发展了两维的单一和复合类型的行人流连续模型,通过守恒方程 和行人流密度定义,建立了两个控制方程来分析潜在的流量和行人密度,并根据 实例进行了模型的标定。研究结果显示,这些模型可以很好的描述和研究行人流 问题[91]。 HAI YANG 等运用连续平衡模型来评价弹性需求和市场外部特性条件下, 竞 争设施的市场范围问题,并运用有限元方法来解二维连续模型,通过算例进行了 分析[92]。 Xiaopeng Li 等运用连续逼近模型(continuum approximation (CA) model)来 分析存在设施损坏可能性条件下的设施位置设计问题, 并通过算例验证了模型的 适用性[93]。 S. C. WONG 假设城市中有几个商务中心区,出行者分布在整个城市中,为 了分析出行者的出行分布情况, 假设出行者选择某个商务中心区是依赖于出行终 点位置和整个出行费用的函数,进而建立了连续平衡模型,并验证了模型方法的 有效性[94]。

4.2P&R 随机连续交通平衡模型
4.2.1 前提假设 假设在线性单中心城市中分布有轨道交通线路和城市道路。 轨道交通上有连 续分布的轨道交通站点,出行需求均匀分布在线路两侧,分为拥有小汽车和无小 汽车两类出行需求者,交通需求分布密度一定。出行需求中心与轨道交通线路和 城市主干道之间有一定的出行距离,假设出行者的出行目的地均为中心区,如图 4-2 所示[55]。 出行者根据轨道交通、自驾车、P&R 三种出行方式的效用(广义出行成本) 进行随机选择,如果选择 P&R 出行,出行者还要进行 P&R 地点的随机选择,换 乘地点可以选择沿出行方向轨道交通线路上的换乘点, 也可选择逆出行方向轨道 交通线路上的换乘点,这部分需求即为回程 P&R 需求。 自驾车出行者往往因为道路交通拥堵而转向 P&R,为了分析道路交通运行 状况对 P&R 需求分布的影响,假设从中心区到城市边缘地区道路运行状况越来
45

北京工业大学工学博士学位论文

越好,即城市道路上的小汽车平均行驶速度随与中心区距离的增加逐渐增加。

x
中心区

城市主干道

xp

xp
轨道交通 B
图 4-2 模型前提假设示意图

Fig.4-2 The hypotheses diagram of the model

4.2.2 三种交通出行方式的出行成本 在广义出行成本中, 需要将出行时间转换为出行费用。 因为出行者对于步行、 等车时间和车内行驶时间的感受价值是不同的,因此,在模型中需要将其设置成 不同的时间价值参数。 考虑到轨道交通车内舒适性程度会影响到出行者的出行选择, 在广义成本中 加入舒适性成本函数, 并假设其与车内单位座位上的乘客人数成线性递增函数关 系[95]。 停车换乘的换乘时间包括:在换乘点寻找车位和停车的时间、步行时间、等 车时间。其中,寻找车位和停车的时间假设与换乘停车数量及停车场容量有关, 当停车数量接近停车场容量时,寻找泊位和停车的时间会大大增加,等车时间与 轨道交通的发车频率有关,近似认为是发车时间间隔的一半。 (1)轨道交通出行成本 选择轨道交通的出行成本包括从家到轨道交通站点的时间、 乘坐轨道交通出 行时间、乘坐轨道交通费用、从轨道交通站点到目的地的时间以及乘坐舒适性成 本。则在 x 处选择轨道交通出行的总成本 Cr ( x) 为:

Cr ( x) ? ? m aor ? f r ? ?tr ? x ? tr ? g r (vr ( w) ? vs ( w))dw ? f rb ? x ? ? w ard
x

0

x ?[0, B]

(4-1) 其中:

? m :车内行使时间价值;

? w :步行和等车时间价值,假设 ? w ? 3? m [96];
aor :从家到轨道交通站点的时间;
46

第 4 章 P&R 需求分布研究

f r :乘坐轨道交通的票价;

t r :轨道交通每单位距离上的行车时间;
f rb :乘坐轨道交通单位距离上的可变成本,如分程计价收费;

ard :从轨道交通站点到目的地的时间。
舒适性成本函数为 g r (vr ( w) ? vs ( w)) ? k 其中:
k :系数;

(vr ( w) ? vs ( w))l : FAB

F :轨道交通发车频率;

A :车内座位数;
B :轨道交通线路长度;

l :乘客平均乘距;

w 位置处轨道交通内的乘客数量包括两部分: vr (w) : w 位置处由拥有小
汽车的出行需求转移来的乘客量; vs (w) : w 位置处由无小汽车的出行需求产 生的乘客量。 (2)小汽车出行成本 选择小汽车的出行成本包括从家驾车到城市主干道的时间、 道路上行驶的时 间、行车可变成本(燃油费等)、目的地停车费、停车后到目的地的时间。则在

x 处选择小汽车出行的总成本 Ch ( x) 为;
Ch ( x) ? ? m aoh ? ? m ? t r (Vh ( w))dw ? f hb ? x ? Ph ? ? w ahd
x 0

x ?[0, B]

(4-2)

其中:

aoh :从家驾车到主干道的时间, aoh = soh / Voh ;

soh :驾车到主干道的距离;
Voh :驾车到主干道的平均行车速度; th (Vh (w)) :车辆单位距离上的行使时间,是平均行车速度的递减函数;
Vh (w) :在 x 处主干道上的平均行车速度;
47

北京工业大学工学博士学位论文

f hb :驾车出行单位距离上的可变成本(燃油费等); Ph ;目的地停车费;

ahd :从停车地点到目的地的时间。
(3)P&R 出行成本 选择 P&R 的出行总成本包括驾车到达换乘停车场 x p 的总成本 C ph ( x, x p ) 、 停车换乘时间、换乘停车费、从 x p 换乘后乘坐轨道交通的总成本 C pr ( x, x p ) 。则 从 x 处需求点驾车到 x p 换乘轨道交通到达目的地的总成本 C p ( x, x p ) 为: 当 x ? x p ,即换乘点在出行方向上时:

C ph ( x, x p ) ? ? m aoh ? ? m

?

x

xp

t r (Vh ( w)) dw ? f hb ? ( x ? x p )
xp

(4-3) (4-4) (4-5)

C pr ( x, x p ) ? f r ? ? m t r ? x p ? t r ? g r (vr ( w))dw ? f rb ? x p ? ? w ard
0

Cp ( x, x p ) ? Cph( x, x p ) ? Pp ( x p ) ? ? wahr ? Cpr ( x, x p )
当 x ? xp ,即换乘点在逆出行方向上,属于回程换乘时:

C ph ( x, x p ) ? ? m a oh ? ? m

?

xp

x

t r (V h ( w)) dw ? f hb ? ( x p ? x)

(4-6)

C pr ( x, x p ) ? f r ? ? m t r ? x p ? t r

?

xp

0

g r (v r ( w)) dw ? f rb ? x p ? ? w a rd (4-7)
(4-8)

C p ( x, x p ) ? C ph ( x, x p ) ? Pp ( x p ) ?? w ahr ? C pr ( x, x p )
x ?[0, B] , x p ?[0, B]
其中:

Pp ( x p ) :P&R 位置处的停车费;

ahr :停车换乘时间, ahr = aw1 ? aw2 ? aw3 ;

aw1 ? aw0

(1? vhr ( x ) / C p )

:寻找车位和停车的时间;
48

第 4 章 P&R 需求分布研究

aw 2 :停车后步行时间;
aw3 :等车时间;
C p :换乘停车场容量;

aw0 :停车泊位充足情况下,自由寻找车位和停车的时间;

vhr ( x) :在 x 处停车换乘的数量。
4.2.3 随机连续平衡模型 假设通往中心区有轨道交通和城市主干道两条线路,且是一维连续的。出行 者首先进行出行方式的随机选择,如果选择轨道交通,则出行路径即为轨道交通 线路;如果选择小汽车,则出行路径为城市主干道;如果选择 P&R,则由于换 乘站点连续分布于轨道交通线路上,存在换乘点选择的问题,出行路径有很多。 因此,运用分层非集计模型,将上层出行方式选择看作路径随机选择问题,下层 为换乘地点的随机选择问题。 根据随机效用理论,可以用路径感知阻抗的负值来表示选择的效用 U k ,出 行者总是选择自己认为阻抗最小的路径 k,即:

Uk ? ?Fk ? ?Ck ? ? k
其中:

(4-9)

C k :路径阻抗;

? k :随机误差项;
Fk :感知阻抗;

k :两点间的路径。
根据 Wardrop 路径选择原则, 假设随机项 ? k 相互独立, 且服从相同的 Gumbel 分布,第 k 条路径被选择的概率为[97]:

Pk ? Pr(Fk ? Fl ) ?

exp(? ?Ck ) , ? exp(??Cl )
l

?l ? k l , k 为两点之间的路径

(4-10)

其中: ? :参数。
49

北京工业大学工学博士学位论文

令 q0 ( x) 、 qw ( x) 为 x 处拥有小汽车和无小汽车的出行需求密度,其中:

qh ( x) 、qr ( x) 、q p ( x, x p ) : q0 ( x) 中选择小汽车、轨道交通、P&R 的出行量;
、 Pr ( x) 、 Pp ( x, x p ) : q0 ( x) 中选择小汽车、轨道交通、P&R 出行的概 P h ( x) 率; 假设 qw ( x) 均乘坐轨道交通到达市中心,得到出行方式选择及换乘点选择的 模型为:

Ph ( x) ?

exp( ??C h ( x)) exp( ??C h ( x)) ? exp( ??C r ( x)) ? exp( ??? ( x))
exp( ??C r ( x)) exp( ??C h ( x)) ? exp( ??C r ( x)) ? exp( ??? ( x))

x ?[0, B]

(4-11)

Pr ( x) ?

x ?[0, B]

(4-12)

其中,P&R 出行的期望非效用(disutility) ?( x) 为:

? ( x) ? ?

1

?

ln exp( ??C p ( x, x p )
0

?

B

x ?[0, B] x p ?[0, B]

(4-13)

停车换乘点选择模型为:

Pp ( x, x p ) ?

exp( ??C p ( x, x p ))

?

B

0

exp( ??C p ( x, x p )

x ?[0, B] x p ?[0, B]

(4-14)

其中: ? , ? 为模型参数,满足 ? ? ? 。 则在 x 处 q0 ( x) 中选择自驾车、轨道交通、P&R 的出行量分别为:

qh ( x) ? q0 ( x)P h ( x)

(4-15) (4-16) (4-17) (4-18)

qr ( x) ? q0 ( x)P r ( x)

qp ( x, xp ) ? (q0 ( x) ? qh ( x) ? qr ( x))Pp ( x, xp )
q0 ( x) ? qh ( x) ? q r ( x) ? ? q p ( x, wp )dwp
0 B

假设:

50

第 4 章 P&R 需求分布研究

vh ( x) : x 处城市主干道上的流量;
vor ( x) :由 x 处到达轨道交通线路上的流量; voh ( x) :由 x 处到达城市主干道上的流量;

vrd :经轨道交通线路到达目的地的流量;

vhd ;经城市主干道到达目的地的流量。
则得到各位置处的流量为:

vr ( x) ? ? qr ( w)dw ? ?
x B

B

B

x

?

w

x

q p ( w, wp )dw p dw ? ?

x

0

?

B

x

q p ( w, wp )dw p dw
(4-19)

v s ( x) ? ? qw ( w)dw
x

(4-20)
B

vh ( x) ? ? qh ( w)dw ? ?
x

B

x

?

x

0

q p ( w, wp )dw p dw ? ?

x

0

?

B

x

q p ( w, wp )dw p dw
(4-21)

vor ( x) ? qr ( x) ? ? qw ( w)dw
x

B

(4-22) (4-23) (4-24)
B

voh ( x) ? qh ( x) ? ? q p ( x, wp )dwp
0

B

vhr ( x) ? ? q p ( w, x p )dw
0

B

vrd ? ? qr ( w)dw ? ? qw ( w)dw ? ?
0 x

B

B

0

?

B

0

q p ( w, wp )dwp dw

(4-25)

vhd ? ? qh ( w)dw
0

B

(4-26)

通过上面的公式,可以得出,各需求点对交通方式(或路径)的选择概率 、P 、 Pp ( x, x p ) 是出行成本的函数,出行成本又是各交通方式(或路径) P r ( x) h ( x) 交通流量的函数。 这样交通方式 (或路径) 的选择概率是各交通方式 (或路径上) 交通流量的函数。平衡流量可以表示为:

qh ( x) ? q0 ( x)Ph (d) qr ( x) ? q0 ( x)Pr (d)
51

(4-27) (4-28)

北京工业大学工学博士学位论文

q p ( x, x p ) ? (q0 ( x) ? qh ( x) ? qr ( x)) Pp (d)

(4-29)

d 是各交通方式(或路径上)流量向量。定义可行路径流量集合 ? ? {d} ,

d ? 0 ,满足公式(4-18),设 X 为集合中的一个元素,如 X ? (d) ? ? ,单用户
多准则随机平衡条件(4-27)、(4-28)、(4-29)可以写成下列不动点问题:

X ? ? qP( X ? ) ? 0, X? ? ?
其中, q 和 P 是出行需求和出行方式(或路径)选择概率的向量。

(4-30)

4.3 连续随机平衡模型求解
传统的离散模型的解法不能直接用在连续模型的求解中,因此,采用离散逼 近的方法,即将整个长度 B 上分成 N 等份,每段长度 b=B/N,当 N 选的足够大 时,就可以接近连续模型。这时就可以用离散模型的解法来求解了。 由于出行方式(或路径)选择成本函数 Ch ( x) 、 Cr ( x) 、 Cp ( x, xp ) 是关于各出 行方式(或路径)流量的连续单调函数,又 ? 为紧凸集,所以上面的平衡模型存 在唯一解。 相继平均法(method of successive averagea, MSA)是由 Powell 和 Sheffi 提 出来的[98], 在解决各种随机用户平衡问题时得到了成功的应用, 这里也采用这种 方法求解,基本过程如下: 步骤 1 初始化。按照各路段的初始走行行驶时间(可以取 0 流时间)进行 一次随机分配,得到各路段的分配交通量 va ,令 n =1。其中 a 为路网路段集合 A 中的路段。 步骤 2 根据当前各路段分配的交通量 va ,更新各路段的出行成本。 步骤 3 根据第 2 步计算的各路段出行成本进行随机交通分配,得到各路段 附加交通量 ya 。 步 骤 4 用 迭 代 加 权 的 方 法 计 算 各 路 段 的 当 前 交 通 量
n?1 n n n va ? va ? ( ya ? xa )/ n。
n 1

n

步 骤 5 收 敛 判 断 。 如 果 va

n ?1

和 va 的 差 值 满 足 收 敛 要 求 , 即

n

52

第 4 章 P&R 需求分布研究

? (x ? x ) ?x
n ?1 a a n a a

n 2 a

? ? ,其中 ? 为误差限值,则停止计算,输出计算结果,否则,

令 n = n +1,返回步骤 2。

4.4 算例
根据以上模型和算法运用 C 语言编程。为了使分析结论更具有参考意义, 模型变量、参数取值尽量贴近实际。其中,时间价值根据有车族的平均工资收入 水平来确定[96],模型参数 ? 、? 根据已有研究来确定[25]。以下首先分析停车场容 量不受限制条件下的 P&R 需求分布特性,再与容量限制下的需求分布特性进行 对比分析。

? w =3 元/min,aor =30min, ? m =1 元/min, 模型变量、 参数取值为: B=100km,
f r =2 元/人, t r =1.2min/km, ard =6min。 aoh =10min, f hb =0.4 元/km/车, Ph =20
元/次, ahd =2min, ahr =5.5min, aw0 =2min, CP ? 300000 个, aw 2 =2min,F=1 次/3min,aw3 ? 1/ 2F ? 1.5 min,Pp ( x p ) =5 元/次。k =0.25 元/min,h =50km,A =300 个。 ? =0.000001 , ? =0.6 , ? =0.8 , N=100 , i ?[1, 100] , q0 (i) =400 人 /h/km ,

qw (i) =400 人/h/km。 将乘坐轨道交通单位距离上的可变成本 f rb 分两种情况进行
分析, f rb =0 元/km 和 f rb =0.2 元/km。 道路交通状况用平均行驶速度来表示,当 i ? 63 km 时, Vh (i) ? i ? 17 km/h, 当 i ? 63 km 时, Vh (i) ? 80 km/h。 4.4.1P&R 需求随距离、换乘时间变化的分布特性

1000

停车换乘需求(人次)

800 600 400 200 0 0 10 20 30 40 50 60 70

5.5min 12min 20min

10min 15min

80

90

100

110

km

(a) 当

f rb =0 元/km 时
53

(a) When f rb =0RMB/km

北京工业大学工学博士学位论文

1200 1000 5.5min 12min 20min 10min 15min

停车换乘需求(人次)

800
600 400

200
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 km

(b) 当

f rb =0.2 元/km 时

(b) When f rb =0.2RMB/km 图 4-3 不同换乘时间下 P&R 需求分布 Fig.4-3 Park-and-ride demand distribution under different transfer time

从图 4-3 中可以看出, P&R 需求在一定距离范围内呈现高峰, 随着换乘时间 的增加,P&R 需求总量逐渐减少,且需求分布曲线的高峰位置向城市边缘移动, 说明由于换乘时间的增加, 主要是靠近中心区的小汽车出行者放弃了 P&R 出行。 当轨道交通票价为 2 元/人时,在不同的换乘时间下,高峰 P&R 需求位于 26km~50km 之间。当轨道交通同时实施分程计价收费,为 0.2 元/km 时,在不同 的换乘时间下, 高峰 P&R 需求位置位于 23km~38km 之间, 其高峰需求区间比仅 是 2 元/人票价时向中心区方向偏移,主要是由于出行者受票价的影响为减少出 行费用选择距中心区更近的换乘点造成的。因此,最佳的停车换乘位置为距中心 区 23km~50km 之 间 , 如 果 按 照 轨 道 交 通 1.2min/km 的 速 度 , 大 约 需 要 27.6min~60min,这与国外对 P&R 调查的结果相近,即大多数停车换乘者乘坐公 共交通到达目的地的时间为 31min~60min。 从换乘时间的影响看,当轨道交通票价为 2 元/人,换乘时间为 15min 时, P&R 需求总量减少了 85.3%。 当轨道交通同时进行分程计价时, 换乘时间为 10min 时, P&R 需求总量减少了 81.7%, 可以认为停车换乘时间不宜超过 10min~15min。 如果保持步行时间和寻找车位停车的时间不变,得到等车时间不宜超过 6min~11min,即与换乘接驳的轨道交通发车间隔不宜超过 12min~22min。如果保 持寻找车位停车的时间和等车时间不变,得到步行时间不宜超过 6.5min~11.5min。 4.4.2P&R 需求随换乘停车收费方式变化的分布特性 考虑到城市停车往往根据区位等因素进行差别化收费, 目前北京市与轨道交
54

第 4 章 P&R 需求分布研究

通结合的停车换乘点在靠近市中心的位置(如巴沟)采用 8 元/次的收费标准, 较远处(如天通苑北)采用 2 元/次的收费标准。为了分析不同换乘停车收费方 式对 P&R 需求分布的影响, 这里假设两种 P&R 收费方式, 一种是单一收费方式, 5 元/次,一种是阶梯式收费,在 0km~20km 为 8 元/次,20km~50km 为 2 元/次, 50km 外为免费停车,同时分析不同位置处吸引的换乘需求强度分布以及回程 P&R 需求。

2500
5 元/ 次

停车换乘需求(人次)

2000 1500
1000 500 0

0-20km,8 元/ 次; 20-50km,2 元/ 次; >50km,0 元/ 次

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100 110 km

(a) 当

f rb =0 元/km 时

(a) When f rb =0RMB/km
3000
5 元/ 次

停车换乘需求(人次)

2500
2000 1500 1000
0-20km,8 元/ 次; 20-50km, 2 元/ 次; >50km,0 元/ 次

500 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 km

(b) 当

f rb =0.2 元/km 时

(b) When f rb =0.2RMB/km 图 4-4 不同换乘收费方式下的 P&R 需求分布 Fig.4-4 Park-and-ride demand distribution under different transfer charge modes

从图 4-4 中可以看出, 在轨道交通票价为 2 元/人和同时实施分程计价两种情 况下的分布趋势基本相同。当换乘停车为阶梯收费时,在停车费发生变化的位置
55

北京工业大学工学博士学位论文

会出现局部 P&R 需求高峰。在 0km~20km 之间由于换乘停车费的增加,换乘需 求总量显著减少,在 50km 外由于换乘停车费的减少,换乘需求总量显著增加, 20km~50km 之间的换乘需求变化不大, 可以认为换乘停车费对 P&R 需求分布有 一定的影响。
当换乘停车为5元/次时,不同位置处吸引的停车换乘需求分布

80

停车换乘需求(人次)

70 60 50 40 30 20 10 0 0 10
16

16km 26km 52km

20

26

30

40

50

52

60

70

80

90

100 110 km

(a) 当

f rb =0 元/km 时

(a) When f rb =0RMB/km
当换乘停车为5元/次时,不同位置处吸引的停车换乘需求分布

50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 10

停车换乘需求(人次)

16km 23km 52km

16

20

23

30

40

50

52

60

70

80

90 100 110 km

(b) 当

f rb =0.2 元/km 时

(b) When

f rb =0.2RMB/km

图 4-5 换乘停车费为 5 元/次时,不同位置 P&R 需求分布 Fig.4-5 Park-and-ride demand of different lots with the parking price of 5RMB each time

56

第 4 章 P&R 需求分布研究

当换乘停车为阶梯收费时,不同位置处吸引的停车换乘需求分布

停车换乘需求(人次)

90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 10 16km 26km 52km

16

20

26

30

40

50

52

60

70

80

90

100 110 km

(a) 当

f rb =0 元/km 时

(a) When f rb =0RMB/km
当换乘停车为阶梯收费时,不同位置处吸引的停车换乘需求分布

140

停车换乘需求(人次)

120 100 80 60 40 20 0 0 10
16

16km 23km 52km

20

23

30

40

50

52

60

70

80

90 100 110 km

(b) 当

f rb =0.2 元/km 时

(b) When f rb =0.2RMB/km 图 4-6 换乘停车费为阶梯收费时,不同位置 P&R 需求分布 Fig.4-6 Park-and-ride demand of different lots with the differentiation parking pricing

在轨道交通票价为 2 元/人和分程计价两种情况,分别选取了三个换乘位置 分析其吸引的 P&R 需求分布。总体来看,各换乘点在靠近中心区的方向上均存 在一定量的回程需求,需求强度较小,需求吸引范围基本在 3km 范围内,在远 离中心区的方向上,P&R 需求吸引强度较大,且随着与换乘点距离的增加而减 小。 当 f rb =0 元/km 时,选取了 16km、26km、52km 三个换乘位置分析其吸引的 P&R 需求分布。总体来看,越靠近城市周边的 P&R 设施,换乘需求强度随着与
57

北京工业大学工学博士学位论文

换乘点距离的增加,减少的幅度越小。 如图 4-5(a)所示,在 16km 处,70%的换乘需求来自换乘点左侧 4km 至右侧 16km 的范围内。在 26km 处,70%的换乘需求来自换乘点左侧 4km 至右侧 38km 的范围内。在 52km 处,需求吸引强度较小,分布较为均匀。 如图 4-6(a)所示,由于实施阶梯收费,16km 处的换乘需求量锐减,吸引范 围也大幅度减小, 而 52km 需求量明显增加, 从各处吸引的需求强度均有所增加。

f rb =0.2 元/km 时,选取了 16km、23km、52km 三个换乘位置分析其吸引的
P&R 需求分布,总体来看,其分布特性与 f rb =0 元/km 时的分析结果类似。 4.4.3P&R 需求随道路交通运行状况变化的分布特性 通过相关研究表明,出行者对行车速度的承受极限是在 20km/h~30km/h 范 围内。当行车速度较小时,驾车出行者会改变出行方式选择。假设三种交通运行 状况,如图 4-7 中的三条曲线所示,假设道路平均行车速度随与城市中心区距离 的增加而逐渐变化。

100

平均行车速度(km/h)

80
60
交通运行状况1 交通运行状况2 交通运行状况3

40
20

0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 km

图 4-7 不同道路交通运行状况 Fig.4-7 Different road traffic conditions

从 P&R 需求分布图 4-8 中可以看出,道路交通运行状况对 P&R 需求分布产 生了一定的影响。与交通运行状况 2 相比,当每个位置处的平均行车速度提高 5km/h,平均行车速度均大于 22km/h 时,即为交通运行状况为 3,选择 P&R 出 行总量由于道路交通状况的改善会明显减少,而高峰换乘需求位置基本不变。当 每个位置处的平均行车速度减少 5km/h,即交通运行状况为 1 时,换乘需求总量 有所增加,在 0km~18km 范围内平均行车速度均小于 30km/h,此区间 P&R 需求 有所增加, 城市周边的换乘点需求量也有所增加。 而且, 需求分布曲线高峰右移, 将高峰位置与交通运行状况曲线图对照, 得到需求高峰基本位于平均行车速度为 40km/h 左右的位置,说明在城市交通运行状况较差时,如果将 P&R 设施设置在
58

第 4 章 P&R 需求分布研究

此位置处,其吸引的 P&R 需求量最大。

1000
交通运行状况1

停车换乘需求(人次)

800 600 400

交通运行状况2 交通运行状况3

200
0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 km

(a) 当

f rb =0 元/km 时

(a) When f rb =0RMB/km

1400
交通运行状况1

1200

交通运行状况2 交通运行状况3

停车换乘需求(人次)

1000 800
600 400 200 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80

90

100

110

km

(b) 当

f rb =0.2 元/km 时

(b) When f rb =0.2RMB/km 图 4-8 不同交通状况下 P&R 需求分布 Fig.4-8 Park-and-ride demand distribution under different road traffic conditions

4.4.4P&R 需求随换乘停车场容量变化的分布特性 假设 P&R 停车场容量为无限和有限两种情况。停车场容量有限意味着停车 场车位供给不足,为了分析的方便,假设在停车容量无限制情况下,换乘停车场 容量为 30000 个,停车容量有限情况下,假设换乘停车场容量为 600 个,进而分 析 P&R 需求随换乘停车场容量变化的分布特性。

59

北京工业大学工学博士学位论文

1000
换乘停车场容量300000个

停车换乘需求(人次)

800 600 400

换乘停车场容量600 个

200 0
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

km

(a) 当

f rb =0 元/km 时

(a) When f rb =0RMB/km

1200
换乘停车场容量300000 个

停车换乘需求(人次)

1000 800 600 400 200

换乘停车场容量600 个

0
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 km

(b) 当

f rb =0.2 元/km 时

(b) When

f rb =0.2RMB/km

图 4-9 不同停车场容量下 P&R 需求分布 Fig.4-9 Park-and-ride demand distribution under different lots capacity

从图 4-9 中可以看出,由于换乘停车场容量的限制,驾车出行者选择 P&R 的总量会有所减少,部分换乘者会选择其他有较多空余车位的停车场停车,使一 定距离范围内的换乘设施停车需求量增加,基本上位于 45km 外。 总体来看,在换乘停车场容量受限制的情况下,换乘需求曲线由于换乘点选 择的改变分布更为均匀,但需求分布的高峰没有发生变化。

4.5 本章小结
本章假设存在轨道交通和城市主干道的单中心城市中,出行需求均匀分布, 轨道交通上有连续分布的站点, 利用效用理论构建了考虑出行者出行方式和换乘
60

第 4 章 P&R 需求分布研究

地点选择的分层非集计模型,利用随机连续平衡模型方法,基于回程 P&R 需求、 换乘时间、道路交通运行状况等建立了 P&R 随机连续平衡模型,重点进行了城 市中最佳的 P&R 设施布局位置的分析、换乘设施周围吸引的换乘需求分布的分 析、相关因素对 P&R 需求分布影响的分析,结合算例得出: 最佳的 P&R 设施规划位置为距中心区 23km~50km; 停车换乘时间不宜超过 10min~15min; 各换乘点均吸引了一部分的回程换乘需求,但需求强度较小,从城市周边吸 引的换乘需求量较大,需求强度随与换乘设施之间距离的增加而减少; 在城市交通运行出行状况较差时,在平均行车速度为 40km/h 左右的位置处 的 P&R 设施吸引的 P&R 需求最大。 以上研究结论对于 P&R 设施规划建设具有一定得参考价值。

61

北京工业大学工学博士学位论文

第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究
对 P&R 设施吸引需求的分析是进行 P&R 需求预测的前提, 预测方法主要有 两类: 一类是基于传统交通需求预测理论的方法,首先,确定 P&R 出行产生和吸 引区域,然后通过交通分布、交通分配、交通方式划分来预测 P&R 需求量,此 方法适用于大区域 P&R 需求预测。 一类是基于设施吸引的需求预测方法,首先定义设施的吸引范围,然后根据 需求吸引总量与影响因素(如吸引范围内的人口、换乘公交服务水平等)之间的 关系,建立回归模型进行 P&R 需求预测,此方法对于中、小区域范围预测比较 适用。 然而,在 P&R 需求吸引范围内需求强度在不同的位置是不同的,需求强度 又受到各种因素的影响,分析需求强度分布规律,将有助于进行合理的 P&R 需 求预测。 本章拟根据在北京市进行的 P&R 需求调查数据, 分析 P&R 设施吸引的需求 强度分布特性,进而对 P&R 设施吸引需求强度与影响因素的关系进行研究。

5.1 核密度估计方法
根据在北京市进行的 P&R 需求抽样问卷调查数据, 可以分析 P&R 设施吸引 的需求点分布情况,然而如果采用概括型统计方法计算各处的吸引需求比例,会 出现许多突变点[99],不利于需求分布分析,因此,采用核密度估计方法(Kernel Density Estimation, KDE)进行分析,核密度估计对于传统的概括性的统计方法 是一个较好的替代方法, 它将每个需求点以一个明确、 光滑、 无界的函数来表示, 通过函数值叠加得到密度曲面,进而可以清楚的分析观察样本的整体分布情况。 5.1.1 核密度估计的原理 核密度估计起源于 20 世纪 50 年代末,开始是用直方图来表示频率的分布, 计算每个区间的样本数量。但是这样就存在一些问题:第一,因为区间内所有的 样本都被分到中间点上,有些信息会丢失,区间越大,信息丢失的越多。第二, 连接中间结点会产生非连续、平滑的密度函数。为了解决这些问题,开始使用核 密度估计方法分析[100]。

62

第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究

图 5-1 基于直方图的密度估计 Fig.5-1 Constructing a density estimate from a histogram

核密度估计是一种统计方法,属于非参数密度估计的一类,其特点是没有一 个确定的函数形式及通过函数参数进行密度计算, 而是利用已知的数据点进行估 计。方法是在每一个数据点处设置一个核函数,利用该核函数(概率密度函数) 表示数据在这一点邻域内的分布。对于整个区域内的所有要计算密度的点,其数 值可以看作是其邻域内的已知点处的核函数对该点的贡献之和。图 5-2 为 5 个点 的正态核函数的核密度估计示意图,图 5-3 为 5 个点的正态核函数的核密度估计 曲面。

图 5-2 5 个点的正态核函数的核密度估计 Fig.5-2 Kernel density estimate based on Normal kernel functions for 5 points
63

北京工业大学工学博士学位论文

图 5-3 5 个点的正态核函数的核密度估计曲面 Fig.5-3 Kernel density surfaces based on Normal kernel functions for 5 points

一般而言,对于二维数据集 ( x, y) ,固定带宽的核密度估计函数采用以下公 式:

~ 1 f ( x, y ) ? nhn
其中,

? K? ?h
i ?1

n

? di ? ? ? ? n?

(5-1)

~ ~ f ( x, y) :在 ( x, y) 处的核密度值,满足 f ( x, y) ? 0 i ? 1,?, n ;
n:样本数量;

d i :领域区域位置 ( x, y) 到样本点 i 的距离;

hn :固定带宽, hn ? 0 ;
K:密度函数(通常是放射状对称单峰概率密度函数) 。 密度函数中的 K 和 hn 均可自由选取,其中,高斯函数使用最为普遍,同时 也可以使用如表 5-1 所示的各种函数作为核函数[101]。
64

第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究

表 5-1 常见的核函数 Tab.5-1 Common Kernel functions
核函数名称 函数 K (u) 条件

高斯(正态)函数

? 1 ? exp ?? u 2 ? 2? ? 2 ? 1
1? u

?? ? u ? ?
u ?1

三角形函数 二次函数 四次函数

3 1? u2 4 15 1? u2 16

? ?

? ?
2

u ?1 u ?1

在核密度函数中, 带宽的选择非常关键, 其决定了生成的密度图形的光滑性。 带宽选择的小, 则生成的图形比较尖锐; 带宽选择的大, 生成的图形则比较平缓, 会掩盖密度的结构。所以,带宽的选择需要经过多次试验研究才能最终确定。 理论上,为了核密度估计的一致性,带宽应该随着样本量的增加而减小,并 随不同位置数据的分布状况而不同。因此,可以采用适应性(Adaptive)核密度 估计方法, 适应性的含义指的是通过估计密度的局部平滑而提高全局估计的效果
[102-104]



估计通常采用两阶段法, 第一阶段得到一个基于固定带宽的试验性的密度估 计,其中初始的固定带宽基于统计上的“最优”规则而算出,第二阶段则据此计 算带宽的权重因子 ?i ,假设抽样得到的样本需求点之间是相互独立的,则位置

( x, y) 处的总密度估计值 f ( x, y) ,适应性核密度估计的公式如下所示[105-107]:

1 n 1 1 ? di f ( x, y ) ? ? K? n i ?1 hn ?i ? ? hn ?i
其中: 当使用高斯核函数时, hn ? 0.9?n
?1 / 5

? ? ? ?

(5-2)

, ? :样本标准偏差;

?i :需求点 i 的带宽权重因子,根据以下公式计算:

?i ? f ( x , y ) / g
log g ?

?~

?

??

(5-3)

~ 1 log f ( x, y ) ? n
65

(5-4)

北京工业大学工学博士学位论文

其中:

~ f ( x, y) :基于固定带宽的试验性密度估计,

? :灵敏度参数,满足 0 ? ? ? 1。
5.1.2 核密度估计步骤 各位置处适应性核密度估计的具体计算步骤为: 步骤 1 根据抽取的样本点, 计算样本标准偏差 ? ,根据公式计算初始的固定带宽值

~ 试验性密度估计值 f ( x, y) 。
步骤 2

hn ,根据基于固定带宽的需求密度估计公式(5-1) ,计算各位置的固定带宽的

根据初始的固定带宽的密度估计值,计算各位置处带宽权重因子 ?i 。 步骤 3 应用适应性核密度估计公式(5-2)得到各位置处的总密度估计值。

5.2P&R 设施吸引需求强度分析
(1)确定 P&R 需求样本点和设施经纬度坐标 根据调查抽取的需求样本,在 Googleearth 上获得每个需求样本点 i 的经纬 度坐标(Dxi, Dyi) ,并确定 P&R 设施的经纬度坐标(Px, Py) ,设施吸引需求范围 内各位置用坐标(x, y)表示。天通苑北 P&R 设施的经纬度坐标为(116.407138, 40.082314) ,通州北苑 P&R 设施的经纬度坐标为(116.637214, 39.903829) 。

图 5-4 天通苑北 P&R 设施吸引范围分析网格 Fig.5-4 Catchment area grids of North Tiantongyuan park-and-ride facility
66

第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究

(2)创建 P&R 设施吸引范围分析网格 根据需求样本点分布,初步划定设施需求吸引范围,将 P&R 设施吸引区域 划分为等间距且间距较小的虚拟分析网格,网格交点作为计算总需求密度的点。 如图 5-4 和 5-5 所示。

图 5-5 通州北苑 P&R 设施吸引范围分析网格 Fig.5-5 Catchment area grids of Tongzhoubeiyuan park-and-ride facility

(3)设施吸引范围内的总需求密度分布分析 为了获得换乘设施吸引范围内连续的需求密度值,利用 Crimestat 核密度分 析软件,将每个抽样需求点用平滑的核函数表示,样本函数采用高斯(正态)核 函数。采用单核适应性核密度估计方法,得到各位置处的需求概率密度值,作为 P&R 设施吸引的需求强度分布值, 其概率密度三维和二维输出结果如图 5-6、 5-7 所示。

(a) 3D

67

北京工业大学工学博士学位论文

(b) 2D 图 5-6 天通苑北 P&R 设施吸引需求强度分布图 Fig.5-6 The attracted park-and-ride demand intensity distribution at North Tiantongyuan

(a) 3D

(b) 2D 图 5-7 通州北苑 P&R 设施吸引需求强度分布图 Fig.5-7 The attracted park-and-ride demand intensity distribution at Tongzhoubeiyuan
68

第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究

从图中可以看出,对于天通苑北和通州北苑 P&R 设施吸引需求的分布,在 沿 P&R 设施与中心区的轴线方向上,需求密度图上呈现山峰式的隆起,需求强 度较大,向两侧方向,即出行角度变大后,需求强度逐渐减少,并且距离 P&R 设施越远,需求强度也逐渐减少。需求强度呈现连续分布曲面,基于核密度估计 的方法可以直观地反映 P&R 设施吸引需求分布情况。

5.3P&R 设施吸引需求强度影响因素分析
P&R 设施吸引的需求强度随着位置、设施服务水平、中心区交通状况等的 不同而不同,其影响因素较多,有些无法量化,而结构方程模型( Structural Equation Modeling, SEM)弥补了传统统计方法的不足,是多元数据分析的重要 工具[108]。可以分析潜在变量之间的关系,同时能够有效处理变量具有一定测量 误差的问题。因此,这里采用结构方程模型来分析设施吸引的需求强度与影响因 素之间的关系。 5.3.1 结构方程模型 从统计学的发展脉络来看,结构方程模型并不是一个崭新的技术,而是因子 分析与路径分析两种在社会与行为科学非常重要的统计技术的结合。 根据这两大 分析技术的发展轨迹,Kaplan 指出结构方程模型的历史根源来自两个重要的计 量学科:心理计量学与经济计量学,这两个学术领域对于结构方程模型的发展有 着重要的影响[109, 110]。 结构方程模型是基于变量的协方差矩阵对变量之间关系进行统计分析的方 法,也称为协方差结构分析。结构方程模型假定一组潜变量之间存在因果关系, 潜变量可以分别用一组观察变量表示,是某几个观察变量的线性组合。通过验证 观察变量之间的协方差,可以估计出线性回归模型的系数,从而在统计上检验所 假设的模型对所研究的过程是否适配[111]。 结构方程模型中的潜变量(latent variable)是指不能被直接测量的变量;其 分为内生潜变量和外生潜变量。 内生潜变量:受其它潜变量影响的潜变量,也称为因变量、内显潜变量、内 生因子(Endogenous Factors)等。 外生潜变量: 由系统外其他因素决定的潜变量, 也称为自变量、 外显潜变量、 外生因子(Exogenous Factors)等。 (1)结构方程模型构成 结构方程模型由测量模型和结构模型组成,一般结构方程由 3 个公式组成。 其中,公式(5-5)为结构模型,分析潜变量之间的关系。公式(5-6)和(5-7) 为测量模型,表示潜变量与观察变量之间的关系。
69

北京工业大学工学博士学位论文

? ? B? ? ?? ? ?

(5-5) (5-6) (5-7)

y ? ? y? ? ?

x ? ?x ? ? ?
式中:

? :内生潜变量组成的向量;
B :内生潜变量系数矩阵;
? :外生潜变量系数矩阵;

? :外生潜变量组成的向量;
? :结构方程残差向量;

y :内生变量组成的向量;
? y :内生变量 y 在内生潜变量 ? 上的因子负荷矩阵;

? :内生变量测量误差向量;

x :外生变量组成的向量;
? x :外生变量 x 在外生潜变量 ξ 上的因子负荷矩阵;

? :外生变量测量误差向量。
(2)结构方程模型参数估计 根据观测变量的方差和协方差进行参数估计, 结构方程模型的基本假设是观 测变量的方差协方差矩阵是一套参数的函数。 固定参数值和自由参数的估计将被 代入结构方程,然后推导出方差协方差矩阵,使矩阵中的每个元素尽可能接近于 样本中观测变量的方差协方差矩阵中的相应元素。 一个完整的结构方程包含 8 个参数矩阵,对模型的估计,常用的是最大似然 估计(ML) 、广义最小平方法(GLS) 、加权最小平方法(WLS) 、对角线加权平 方法(DWLS)等,参数估计能够得到变量之间关系、模型未能解释部分、变量 测量上的误差等参数。其中,最大似然估计的分布是类似渐进正态分布的,最大 似然估计是一种无偏的、一致性的、渐进有效的估计方法,并且有明显的尺度不 变性,所以在一般的参数估计上,大多数研究都会采用最大似然估计。 (3)模型评价 关于模型对数据的拟合程度, 结构方程模型最常用的拟合指标是拟合优度的 卡方检验 ? 2 ,可利用拟合函数值直接推导出来。卡方的大小与样本规模有关,
70

第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究

故又相继发展了拟合优度指数(GFI) 、修正的拟合优度指数(AGFI) 、平方平均 残差的平方根(RMR) 、近似误差平方根(RMSEA)和信息标准指数等指标。 可根据用于验证的数据特征、样本规模及假设条件选择相应的评价指标[112]。 (4)结构方程模型的优点 结构方程模型具有许多传统的统计分析模型所不具有的优点,主要包括: 结构方程模型可以处理多个因变量,在传统计量模型中,方程的因变量通常 只有一个。 结构方程模型允许自变量和因变量含有测量误差,因为,对于社会科学中许 多领域的问题,估计观察变量与潜在变量之间的关系时,存在一定的误差是不可 避免的。 结构方程模型能同时估计因子间的结构和因子间的关系, 这样可以在整个结 构分析中既检验因素测量的信度和效度,还可以测量包含在因素中的测量误差, 使得测量信度的概念良好的整合到路径分析的统计推论中。 结构方程模型允许更具弹性的模型设定,结构方程模型中的限制相对较少, 可以处理单一指标从属于多因子的分析,也可以处理多阶的因子分析模型,在因 素结构关系拟合上,也允许自变量之间可能存在共变方差关系。 结构方程模型可以估计整个模型和数据的拟合程度。 (5)结构方程模型的建模过程 结构方程的分析步骤包括理论模型构建、 构建路径图、 变量的具体化和量化、 选择输入的矩阵模型,评估样本大小的适当性及其影响,选择模型估计的手段、 模型识别、模型评价、模型修正以及交叉效度检验。 模型设定:通过模型假设,来界定变量之间的关系,主要包括:1)观测变 量与潜变量之间的关系;2)各个潜变量之间的关系;3)限定因子相关系数或因 子负荷等参数的关系或数值。通过路径图建立可视化统计模型,可以直接、明了 的反映变量之间的因果联系。 模型的估计和拟合:根据调查的数据对模型中的参数进行估计。通过使模型 隐含的协方差矩阵与样本协方差矩阵之间的“距离”最小,可以得到多种的拟合 函数。 模型评价:考察所设定的概念模型对于所调查数据的拟合程度,包括模型的 整体拟合程度和相对拟合程度。用以决定理论预测模型与实际数据间适配的程 度。 模型修正:当概念模型对实际数据拟合效果不理想时,可依据拟合的结果, 通过将模型的参数释放或固定的方法, 再对模型进行重新估计。 模型修正的内容: 1)检查参数标准误差是否非常大;2)检查参数估计是否合适,具体方法为观察
71

北京工业大学工学博士学位论文

变异数的估计值是否为负数,或者标准化路径系数是否大于 1 等。 模型检验:对每一个模型进行总体检查,检查其标准误差、t 值、标准化残 差、修正指数、参数期望改变值以及各种拟合指数,并根据检查结果对模型进行 修正,重复以上步骤直至模型修改完成。最后得到的模型就是依据某一个样本数 据修改而成的,这个样本最好是用另外一个独立样本,通过交互检验的方式来确 定[113]。 5.3.2 模型变量的选取 通过影响因素的初步筛选,选取了 7 个主要的 P&R 设施吸引需求强度的影 响因素作为结构模型的观察变量,包括目的地交通运行情况、目的地的停车供给 情况、公交/地铁乘车时间、乘坐公交/地铁的换乘次数、自驾车到达 P&R 设施的 出行时间、出行角度。 结构方程模型的潜变量包括目的地交通状况、驾车出行活动、公交出行活动 和换乘需求强度。其中,换乘需求强度由 1 个观察变量表示,为连续变量,采用 适应性核密度估计值表示。
表 5-2 结构方程模型变量表 Tab.5-2 The variables in SEM
潜变量 观察变量 交通运行情况 目的地交 通状况 停车供给情况 变量标识 变量取值 连续变量,目的地周边平均行车速度 由城市中心到外围停车位供给由不足到充足,

x11

x12

目的地在二环内、CBD、中关村为 1,在二环~ 三环间为 2,在三环-四环间为 3,四环外为 4

换乘公交 活动

公交/地铁乘车时间 公交/地铁换乘次数 驾车到达换乘设施时间 出行角度 换乘需求强度

x 21 x22

连续变量 0 次为 0,1 次为 1,2 次为 2,3 次为 3 连续变量 连续变量 连续变量,采用适应性核密度估计值

驾车出行 活动 换乘需求 强度

x31 x32
x4

5.3.3 模型标定及分析 Amos 软件是 SmallWaters 公司开发的路径分析软件,它可以用来绘制路径 图形,分析协方差结构。这里利用 Amos 软件来建立和标定结构方程模型[114]。 模型构建考虑了各观察变量和潜变量之间、潜变量之间的相互关系。P&R 设施
72

第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究

吸引需求强度是基于换乘出行活动产生的, 包括驾车出行活动和换乘公交出行活 动,同时又受到目的地(中心区)交通状况的影响。在 Amos 软件中绘制 P&R 吸引需求强度与影响因素的结构方程假设关系,见图 5-8。
1 1

e2
1

e1
1

e6
1

e10
1

x11

x12
1

x31
1

x32

目的地 交通状况

驾车 出行活动

1

e7

e5

1

e9

换乘 公交活动
1

1

换乘 需求强度
1

x21
1

x22
1

x4
1 1

e4

e3

e8

图 5-8 模型关系图 Fig.5-8 The model specification diagram

由于 Amos 软件不能以结构方程模型公式中的残差符号 ? 、 ? 、 ? 来表示残 差,因此,在模型图中均以 e 来表示残差。这里采用最大似然估计方法进行模型 的标定,得到标准化模型参数估计结果和模型适配度指标,如表 5-3 所示。可以 看出, 卡方值/自由度指标 ? 2 为 18.522/11 (p=0.070) , 适配度指标 (GFI) 为 0.961, 调整适配度指标(AGFI)为 0.901,渐进均方根残差指标(RMSEA)为 0.076, 相对适配指数(RFI)为 0.900,比较适配指数(CFI)为 0.977,模型各项适配度 指标均符合标准或临界值要求,说明,假设模型与实际数据可以契合。 从标准化模型参数估计结果图 5-9 可以看出,对于潜变量之间的影响关系, 目的地交通状况与换乘需求强度之间的标准化负荷系数为-0.14, 说明目的地交通 状况越差,设施吸引的换乘需求强度越大。换乘公交活动与换乘需求强度之间的 标准化负荷系数为-0.46,说明停车换乘公交/地铁后,公交/地铁乘车时间越长, 换乘次数越多,设施吸引的换乘需求强度越小。因此,如果提高公共交通服务水 平,减少换乘后的出行时间和换乘次数,可以提高 P&R 需求出行比例。驾车出 行活动与换乘需求强度之间的标准化负荷系数为-0.34, 同时驾车出行时间和出行 角度观察变量对潜变量驾车出行活动的系数分别为 0.99 和-0.12,即负相关,说
73

北京工业大学工学博士学位论文

明驾车到达 P&R 设施的出行时间越长,出行角度越小,P&R 设施吸引需求强度 越小。
表 5-3 模型适配度指标 Tab.5-3 The goodness-of-fit indices
统计检验量 指标含义 卡方值/自由度 适配度 调整适配度 渐进均方根残差 相对适配指数 比较适配指数 检验结果 18.522/11(p=0.070) 0.961 0.901 0.076 0.900 0.977 适配的标准或临界值 p>0.05 ﹥0.90 ﹥0.90 ﹤0.08 ﹥0.90 ﹥0.90

?2
GFI AGFI RMSEA RFI CFI

e2
.98

e1
.86

e6
.99

e10
.02

x11
.99

x12
.93 .28

x31
.99

x32
-.12 .08

目的地 交通状况
-.14 -.05

驾车 出行活动

e7

-.34

.00

e5
.05 -.46

.37

e9

换乘 公交活动
.77 .60 .82

换乘 需求强度
1.00 .99

x21

x22
.67

x4

e4

e3

e8

图 5-9 标准化模型参数估计结果 Fig.5-9 The standard output of model coefficients

总体来看,换乘公交活动因素对 P&R 设施吸引的换乘需求强度的影响大于 驾车出行活动因素,影响最小的是目的地交通状况。

74

第 5 章 P&R 设施吸引需求强度研究

5.4 本章小结
P&R 设施吸引范围内需求强度分布规律的分析,是进行 P&R 需求预测的重 要方面。本章根据在北京市进行的 P&R 需求调查数据,利用核密度估计理论对 P&R 设施吸引需求进行了量化分析,进而利用结构方程模型分析了 P&R 设施吸 引需求强度与影响因素之间的关系。 研究结果表明:目的地交通状况越差、公交服务水平越高、出发地与换乘设 施之间的距离越近,P&R 设施吸引的换乘需求强度越大。

75

北京工业大学工学博士学位论文

第 6 章 P&R 行为决策过程研究
由于传统的出行行为分析方法,不能解释认知能力、决策时间、信息记忆、 信息搜索数量、注意力等因素对于决策行为的影响,以及出行决策过程中出行者 对各种影响因素信息搜索、分析、对比的思考过程,也不能从更深层次上解释 P&R 行为的内在机理。基于心理学的动态认知决策方法,它注重分析人的潜在 思考过程,更关注根据心理需求来解释人类决策行为。因此,出行行为研究在分 析决策行为的动机和认知机制基础上,向多因素影响的心理决策过程方向发展。 本章将从心理学角度分析出行者 P&R 选择行为机理,利用决策场理论来分 析包括小汽车、P&R、公交+地铁的多方式多因素决策情景下的出行者决策过程 规律。探讨在提供 P&R 设施服务时,出行者是如何对各种影响因素信息进行搜 索、分析、对比,在多方式之间选择权衡进而作出决策的,并分析 P&R 选择与 决策时间、决策阈值和对小汽车的初始偏好的关系。

6.1 决策场理论方法
6.1.1 方法起源 人类决策行为是一个复杂的过程,决策行为主要有两个基本特性[115, 116],确 定性 (deterministic) 和概率性 (probabilistic) , 静态性 (static) 和动态性 (dynamic) 。 其中确定性理论假设选项的偏好关系为正确或错误, 而概率理论假设存在概率函 数,选择某一个选项的概率为 0-1 之间的值。静态性是指偏好关系或者概率函数 与思考时间无关,动态性认为选择与思考时间有关。由于确定性理论不能反映选 择偏好的程度, 而决策一般是需要消耗时间进行信息搜索、 分析、 对比的, 因此, 动态性认为选择与时间有关。
表 6-1 决策理论分类 Tab.6-1 The classification of decision theory
分类 确定性(deterministic) (expected utility) 随机效用理论 概率性(probabilistic) (random utility) 决策场理论(decision field theory) 静态理论 期望效用理论 动态行动(dynamics of action) 动态理论

目前,对于交通出行行为的研究主要是基于静态理论,如基于静态随机效用 理论的 P&R 行为研究,这些研究主要是从经济学方面进行的分析,但是对于原 有选择集再加入新选项后,选择行为变化问题的分析是不适用的,且不能解释认
76

第 6 章 P&R 行为决策过程研究

知能力、决策时间、注意力等因素对于决策行为的影响。随机效用理论被认为是 黑箱模型,不能解释选择的心理过程,因此,需要动态决策理论来解释决策行为 的动机和认知机制。 决策场理论(Decision Field Theory,DFT)是基于心理学的动态认知决策方 法,最初为确定性动态方法,后来发展为随机动态模型[117]。它注重分析人的潜 在思考过程,保留了效用最大化的形式,但是更关注根据心理调整需求来解释人 类决策行为,能够解释多属性和多变量选择问题,分析决策时间和决策结果准确 性之间的关系,并能模拟决策规则学习过程和基于规则的决策、策略选择问题。 决策场理论在交通中的应用研究还相对较少,相关研究主要包括: Eliahu Stern 运用决策场理论,就时间压力下出行者对交通拥堵的反应进行 了研究。 通过设计实验场景, 分析了出行者在不同决策情景下的反应。 结果显示, 面对交通拥堵和时间压力, 决策者在思考过程和信息加工过程中更多的使用非补 偿性决策策略[118, 119]。 高峰等提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径 选择决策的交互仿真模型。仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固 有偏好等是影响驾驶员对诱导信息做出路径选择决策响应的关键因素[120]。 Johnson 等使用了基于规则的决策场理论模型,探讨决策者从思考决策到习 惯性决策行为的动态转变过程[121]。 Adele Diederich 分析了风险决策环境下,具有时间压力的多属性选项选择问 题。使用 MDFT(Multiattribute Decision Field Theory)模型来描述决策的动态和 随机特性,包括时间压力下的偏好反转现象、选择概率的变化。通过实验证明 MDFT 模型能够解释复杂的决策行为[122]。 决策场理论在服装领域中的应用研究, 段坤等将决策场理论引入服装风格评 价中,使得抽象的服装风格强弱得以感性认识并定量地表示出来,揭示了人们进 行服装风格判定的复杂心理活动过程[123]。李一磊采用多备择决策场理论建立了 决策模型,揭示了非理性效应对于服装风格强弱度判断的影响[124]。 6.1.2 决策场理论的链接网络模型 决策场理论是动机回避冲突理论(Approach-avoidance theory of motivation) 和选择决策时间的信息过程理论这两个心理学理论的综合,它的几个基本假设 为: 第一,假设决策者的注意力随时间在不同选项的不同属性(影响因素)维度 上转换。 第二,决策者的当前注意产生了选项的评价效值。
77

北京工业大学工学博士学位论文

第三,偏好累积,并具有选项自身衰减和选项间的竞争和抑制作用[125, 126]。

m A1 mB1

权重 A

对比 A

效值 A

偏好

mC1

mA2

B

B

B

mB2
mC 2

C

C

C

图 6-1 决策场理论的链接网络模型 Fig.6-1 Connectionist network model of DFT

将链接网络从左到右分为几个层次: 第一层是计算各选项对于各属性或影响因素的加权效用值,得到:

U i (t ) ? ?W j (t ) ? mij ? ? i (t )
j ?1

n

(6-1)

其中,

Ui (t ) :第 i 个选项对各属性或影响因素的加权效用值;

mij :对第 i 个选项的第 j 个属性或影响因素的感知评价值;
Wj (t ) :注意力随属性或影响因素不断转移变化的权重,假设是随机变化的,
其均值相当于确定性效用理论中的权重;

? i (t ) :误差项,均值为 0,代表其他次要的以及不受控制的属性或影响因素
的影响。

n :属性或影响因素的数量。
第二层是计算各选项加权效用值的对比效值:

vi (t ) ? Ui (t ) ?U g (t )
U g (t ) ? ?k ?i U k (t ) /( m ? 1)

(6-2) (6-3)

其中,

vi (t ) :第 i 个选项的效值,
78

第 6 章 P&R 行为决策过程研究

当 vi (t ) >0时,表示在当前属性或影响因素下,选项 i 具有优势; 当 vi (t ) <0时,表示在当前属性或影响因素下,选项 i 具有劣势。

m :选项的数量。
第三层是将选项的加权效值转换成偏好,而且偏好随时间进行累积。这是一 个递归或回归网络, 当前时刻的偏好状态是前一个时刻偏好状态和当前时刻效值 的权重加和值。通过线性动态系统得到:

P(t ? h) ? S ? P(t ) ? V (t ? h)
Pi (t ? h) ? sii ? Pi (t ) ? ? k ? i sik ? Pk (t ) ? vi (t ? h)
其中,

(6-4) (6-5)

Pi (t ? h) :第 i 个选项在t+h时刻的选择偏好;
Pi (0) :初始偏好,表示从以前决策行为经验得到的偏好;

h :决策步长;
S :反馈矩阵,当反馈矩阵特征值小于1时,才能保证系统稳定。

sii 为 S 中的自反馈参数,为正值:
当0< sii <1时,表示对先前状态的记忆衰减; 当 sii >1时,表示对先前状态的记忆增强; 当 sii =0时,表示对先前状态没有记忆; 当 sii =1时,表示对先前状态具有很好的记忆。

sik 为 S 中的选项间抑制作用参数, sik 随选项间在属性空间上的距离的增
加而减小: 当 sik <0时,表示选项间是竞争关系; 当 sik =0时,表示选项间相互独立。 6.1.3 决策原则 决策场理论有两种决策原则:第一个是外部控制

相关文章:
香港停车管理研究综述
次整体交通研究; 并在此基础上于 1995 年,完成了“停车需求研究”的专题研究...6)实施停车换乘计划, 大力兴建停车换乘设施。 事实证明,这些策略对香港停车管理...
城市中心区的停车对策分析
2 中心区停车对策 通过对中心区停车需求分析, 停车对策大体可以大体分为四类: 地面停车、 地下停车、 停车楼和停车换乘系统。 2.1 地面停车 当然地面停车是...
城市停车问题研究
针对停车特性与城市规模的关系进行研究分析 ,主要由全面满足需求 转向交通需求管理...利用停车换乘的方式来调整城市 交通结构,开设郊外停车场,使停车换乘方便快捷;通过...
南京地铁停车换乘行为选择研究
方式选择原因出行费用、 通勤耗时等调查统计分析结果为基础对其影响因素进行 了阐述, 并在此基础上建立了停车换乘行为选择模型, 确定了目前南京地铁停车换乘需求 量...
停车场规划汇总报告1215_图文
满足随地铁及大型公 共交通枢纽建设而带来的换乘停车需求,有必要对成都市中心城机动车公共停 车场总体布局进行研究,本次规划主要针对路外公共停车场,路内停车场仅...
对武汉发展基于轨道交通停车换乘的研究与建议_图文
对武汉发展基于轨道交通停车换乘研究与建议_军事/政治_人文社科_专业资料。XXXX...的停车换乘模式;合理确定停车换乘设施选 址、设计、运营方案;结合交通需求管理...
中国停车场行业分析报告_图文
世界停车场行业特点分析 13 二、世界停车场市场需求分析 13 第二节 2015 年...层立体停车场 65 第五节 广州将增加 15 个 P+R(停车+换乘)停车场 67 第...
城市停车需求与供应分析
城市停车需求与供应分析_专业资料。停车设施需求与供应分析是城市停车管理和规划的...-3- (3) 结合城市动态交通的停车换乘 停车换乘设施通常是指设置在城市中心区...
大城市停车换乘(论文摘要 多个)
4.重点研究了城市停车换乘系统具体的规划设计问题,包括停车换 乘布局选址、停车换乘需求预测、停车换乘规划评价等。 5.最后对停车换乘实施的相关政 策进行研究,包括...
关于智能停车系统的研究
主要包括停车位预订系统、停车诱导 系统、乘车换乘等。停关于智能停车系统的研究...1.1.停车位预定的类型 智能停车诱导系统的停车位预定功能可以让停车需求者在某...
更多相关标签: