艾倩楠
（江苏城乡建设职业学院，公用事业学院 江苏常州 213147）
摘要：为研究“长三角区域一体化”战略下城市客运枢纽旅客疏散行为中各种交通方式的分担率，以常州北站为例，引入随机效用理论，考虑距离、收入、时间、费用、方便性、舒适性6种因素对方式选择的影响，构建了大型客运枢纽旅客疏散的分担率模型。对模型参数进行标定采用极大似然函数估计，结合旅客调查样本数据，利用改进遗传算法通过MATLAB编程进行参数求解，从而得到一个理论上可行的方式分担率模型，并对模型的有效性进行验证。该模型能够在综合考虑旅客个体不同选择方式的效用基础之上客观计算出不同交通方式的分担率，标定的模型具有较好的适用性，对于长三角区域城市综合客运枢纽交通的一体化建设具有一定的指导意义。
关键词：“长三角区域一体化”、分担率模型、遗传算法、效用函数
0引言
大型客运枢纽是实现交通功能转换的场所，其规划设计的合理与否直接影响客运枢纽的运输效率以及各种交通工具功能的发挥，对城市交通网络产生直接影响。因此，对大型客运枢纽旅客疏散交通方式分担率模型的研究尤为重要。目前，针对客运枢纽的疏散模型的研究较为分散，主要集中在不同运输方式或同一种交通方式不同线路间的分担率上 ]以及换乘站交通方式分担率模型研究。本文从旅客选择疏散交通方式的影响因素分析，基于最大效用理论，建立旅客选择交通方式模型，采用遗传算法对模型参数进行求解，再结合居民出行调查数据进行实例分析验证模型可靠性。
1节点城市客运枢纽旅客疏散交通方式选择的影响因素
城市客运枢纽旅客疏散方式的选择受多种因素影响，总体可分为宏观因素和微观因素。[作者简介：艾倩楠，女，助教，硕士，从事轨道交通安全方面的研究
基金项目：江苏省高校哲学社会科学研究课题2019SJA1199；常州市社会科学研究重点项目CZSKL-2019A025]宏观因素包括车辆拥有量、社会经济发展水平、交通政策等。微观因素包括交通设施条件、交通区位因素、出行特性等。
2城市客运枢纽旅客疏散方式分担率模型
2.1模型概述
Logit模型是研究各种交通方式分担比例广泛应用的一种非集计模型。
枢纽站的旅客在离去过程中选择交通方式时，总是选择效用最大的疏散方式，旅客对于每一种疏散交通方式的效用值由旅客自身的特性以及交通方式的特性共同决定。旅客在选择交通方式时往往是通过自身的观察、度量或经验来作出决定，选择的结果与理论之间存在一定的误差。效用函数的表达涉及可以观测到的效用确定项与不可确定的随机因素项。
2.2选取决策指标
旅客选择交通方式时，会根据自身的收入情况、此次出行距离以及各种交通方式的时间、费用、方便性、舒适性等指标进行比较，而后做出决策。本文根据旅客做出决定之前通常考虑的因素选取了两大类指标，效用确定项为{距离、收入、时间、费用}，随机因素项为{方便性、舒适性}。大型枢纽站点可供旅客选择的离去的交通方式主要包括：常规公交、出租车、私家车、地铁。
2.3确定效用函数
城市交通系统可提供给人们选择的交通方式称为选择枝，每个出行者在出行前通常要考虑所选交通方式的性能、舒适性、安全性等，可供出行者选择的交通方式构成的集合称为选择枝全集。
旅客在选择交通方式时，会根据每一种交通方式的距离、收入、时间、费用、方便性、舒适性做出选择，并且总是选择效用最大的交通方式，则旅客选择第i种交通方式的效用函数可表示为：
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求解模型的思想就是求一个α、β的组合，使得L的取值最大。
求解未知参数的一般方法有牛顿—拉普松法（Newton-Raphson,NR）和DGP法等，但解析计算方法要求目标函数为凸函数。而遗传算法对目标函数并无特殊要求，是一种新的求解最优的算法。下面详细介绍遗传算法的思想。
4实例应用
常州北站（Changzhoubei Railway Station）位于中国江苏省常州市，是中国铁路上海局集团有限公司属管辖的铁路车站，是京沪高速铁路上的一个中间站。可停放近700辆大小车辆。目前，常州北站建有两个社会车辆停车场，可停放620辆小车和22辆大巴。出租车蓄车和发车场设置在高铁站屋西侧地下一层，建筑面积7460平方米，蓄车规模140辆。常州北站主要有常规公交、出租车、私家车和地铁4种可供旅客选择的交通疏散方式。依据调查所得的数据，本文采用所建立的多项logit模型对常州北站站各种疏散交通方式的分担率进行实例应用。
其中，距离指旅客离站到达目的地的总距离；时间为旅客从离站起至目的地的总时间，包括车内时间和车外时间。方便性和舒适性两个指标要考虑旅客的出行目的、携带的行李、时间价值、收入情况、到换乘交通方式的步行距离、交通方式的加减速及转弯对旅客的影响以及天气情况等，用语言价值变量对其赋值，并用对应的三角模糊数表示。
m位被调查者独立给出广义成本因素的评价矩阵为，其中，用对应的三角模糊数表示为将模糊数转化为非模糊价值量方法如下：设三角模糊数为，其非模糊价值量则为D(A)，计算公式为：
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以旅客1为计算示例，旅客1对4种交通方式方便性的语言价值量描述分别为：好、中等、较好。对应的三角模糊数分别是（70，80，90）、（70，80，90）、（30，50，70）、（60，70，80），依据上式计算所得结果为：
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将4种交通方式的计算结果同除以100，将结果归一化。则旅客1对4种交通方式方便性的量化结果为0.8、0.8、0.5、0.7。
对4种交通方式舒适性的语言价值量描述分别为：中等、较好、好、中等。对应的三角模糊数分别是（30，50，70）、（60，70，80）、（70，80，90）、（30，50，70），依据上式计算所得结果为：
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将4种交通方式的计算结果同除以100，将结果归一化。则旅客1对4种交通方式舒适性的量化结果为0.5、0.7、0.8、0.5。
将模型计算所得的每位旅客的理论选择结果与调查所得样本的实际选择结果进行比较，结果表明， 两者的一致性为90.91%，说明模型具有较好的适用性。
5结束语
（1）大型客运枢纽是城市对内、对外交通的关键，获得旅客疏散不同交通方式的分担率，对于科学规划、设计、管理大型客运枢纽具有重要意义。
（2）通过分析影响旅客疏散方式的因素，依据效用最大化理论，构建旅客疏散分担率模型。根据遗传算法的基本理论，在MATLAB上实现其迭代过程的编译，并对归一化后的调查数据进行拟合，计算出模型参数，带入模型后，得到每位出行者选择概率的计算结果。
（3）实例应用的结果表明，本文构建的模型能够合理的计算出考虑多因素影响下的旅客疏散交通方式分担率，为客运枢纽的建设提供依据。
参考文献：
[1]袁长伟,吴群琪.双核都市圈运输通道旅客分担率模型及应用[J].长安大学学报:自然科学版,2007,27(6):80-83.
[2]王建聪.城市客运枢纽换乘组织关键问题研究[D]北京:北京交通大学,2006.