城市群轨道交通方式划分非集计模型及应用研究

随着城市群的迅速发展，规划建设城市群城际轨道已成为城市群快速、健康、协调发展的迫切需求。城市群轨道交通客流预测是进行轨道交通规划、设计、建设及运营各项工作的基础，而交通方式划分又是轨道交通客流预测四阶段中的一个重要环节，合理、客观的交通方式划分预测能够为优化未来交通运输结构提供科学的决策依据，也有助于从总体上把握未来可能产生的交通运输负荷。如何对城市群内新引进的轨道交通方式分担量进行划分一直是此领域研究的重点、热点和难点。本论文旨在从非集计模型对个人选择行为描述的角度出发，研究了城市群居民出行行为调查、方式选择行为的建模、算法及实例应用，对非集计模型在城市群轨道交通方式划分中的应用进行了有益的尝试。 论文首先回顾了非集计模型理论的研究现状，系统总结了非集计模型的建模基本思路、经典模型和发展沿革。交通出行行为调查是分析居民出行行为特征和规律以及建立非集计模型的基础，论文对交通行为RP(Revealed Preference)与SP(Stated Preference)调查的原理和主要过程进行了阐述，以长株潭城市群交通行为调查为例，利用正交实验设计方法对区域内交通行为调查方案进行了设计和实施，根据调查结果对城市群区域城内与城际出行者在社会经济特性、出行目的、出行方式选择以及出行时间分布等方面做了对比分析，发现城内与城际出行除在方式选择考虑因素方面有共性外，其它方面个性特征明显。论文进一步根据城市群内城际与城内出行者的出行特征不同以及城际轨道交通方式的特点，提出将城市群轨道交通方式划分预测分为城际客流和城内客流两部分分别进行预测的思路和方法。基于RP、SP数据对城际与城内分别建立了规划阶段方式划分NL(Nested Logit)模型，鉴于RP与SP模型中随机项的差异性，通过引入SP比例参数，构建了RP／SP联合数据模型。针对模型的标定，本文根据TransCAD的基本操作方法，提炼和概括出求解和应用所建立非集计模型的实用算法，以长株潭城市群居民出行调查数据及其他相关调研资料为基础，构建了城市群交通方式划分RP、SP以及RP／SP联合模型，并分析了模型标定结果；利用三种模型对未来的交通方式分担量进行了预测，最后对预测结果进行了比较分析，结果表明，基于RP／SP联合数据的NL模型能够平衡两类数据之间的误差相互影响，使预测结果更加合理。