６４ 交通信息与安全２０１０年第４期第２８卷总１５６期
综合交通枢纽交通方式选择模型研究＊
周雪梅 于晓斐 杨晓光
（同济大学交通运输工程学院上海２０１８０４）
摘要立足于离散选择模型和Ｎｅｓｔ Ｌｏｇｉｔ模型的基本理论，针对Ｎｅｓｔ Ｌｏｇｉｔ模型可以考虑不同选
择项之间相关性的特点，研究其在综合交通枢纽交通方式选择方面的应用。分析综合交通枢纽内部 各种交通方式的特点，建立基于Ｎｅｓｔ Ｌｏｇｉｔ模型的综合交通枢纽交通方式选择模型，确定其效用函 数，计算交通方式选择概率，并对模型参数进行标定。在分析中山市居民换乘意愿调查数据的基础 上，针对不同距离分别对出行者换乘交通方式选择进行预测，并把预测结果同实际调查结果进行对比 分析，验证了模型的适用性。 关键词 综合交通枢纽；Ｎｅｓｔ Ｌｏｇｉｔ；交通方式选择；交通预测 中图分类号：Ｕ４９１．３１ 文献标志码：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６ａ／ｊ．ＩＳＳＮ １６７４—４８６１．２０１０．０４．０１５
综合交通枢纽的合理建设不仅可缩短换乘旅
客的步行距离和时间，提高整个交通系统的运行
效率，还会影响其周边地区土地利用和城市交通
结构。综合交通枢纽各种交通方式交通量预测是
枢纽交通需求预测的一个重要部分，即预测交通
量在各种交通方式间的分配比例。
国内外很多学者都对交通方式选择预测模型
进行了研究，但对交通枢纽内部出行者交通方式
选择模型研究较少。出行者选择不同的交通方式
是因为每种交通方式都会给主体带来某些效用。
但不同的方式会给不同的出行者带来不同的效
用，并且不同方式对同一个出行者也会随时间、环
境、成本等其他因素的变化而带来不同的效用影
响。因此，在考虑以上因素的基础上，提出描述出
行者如何选择几个不连续的交通方式的交通选择
行为的离散选择模型。此模型为交通需求预测提
供了一种高效、简单的方法，相对于传统模型具有
更高的样本利用率和预测精度＿１］。
１ 随机效用函数
１．１离散选择模型
因为研究员不能完全掌握某一种交通方式对
于某个出行者的实际效用值，即效用值中的某个
部分是不能预测出的，因此在离散选择模型＿１］中
将这不可测的部分视为随机变量。所以在描述出 行者的选择行为中，效用函数包括２个可加和的
部分，一部分是可预测到的，另一部分是随机部
分，数学表达式为：
Ｕ 一Ｖ 十 （１）
式中： 为做出选择的出行者；ｉ为选择集中可选
择的某种交通方式；Ｕ 为离散效用函数；Ｖ 为可
观测到的效用部分； 为效用函数中的随机部分，
这部分就是影响出行者做出决策但不能被观测到
的部分，符合Ｇｕｍｂｅ１分布，是一个随机变量。
根据效用最大化原理，每个主体都会选择对
其效用最大的交通方式，即ｎ选择Ｗ的概率等于
交通方式 带给 的效用比其他任何方式带给ｉ
的效用都大的概率，数学表达式为：
Ｐ 一Ｐ（Ｐ ≥Ｐ ，Ｖ ｒ∈Ｃ ） （２）
式中： 为主体 可能的所有的选择项ｉ的集
合，也称为选择集。
１．２ Ｎｅｓｔ Ｌｏｇｉｔ模型
Ｎｅｓｔ Ｌｏｇｉｔｌ】 模型中将相关的几个选择项放
在同一组，即某些交通方式有部分不同于其他交
通方式的相关性，就可以把这些交通方式放在同
一组里，模型分层如图１所示。
为便于说明，虚拟选择枝在第１层，用ｍ（
一１，２，…，ｍ）表示，Ａ 表示可选择的虚拟交通方
式选择枝的集合；交通方式选择枝在第２层，用ｑ
收稿日期：２０１０—０８—０５ 修回日期：２０１０—０８—２０ ＊“９７３”国家重点基础研究发展项目（批准号：２０Ｏ６ＣＢ７Ｏ５５ＤＯ）资助 作者简介：周雪梅（１９６８），博士，副教授．研究方向：交通运输规划与管理．Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｈｏｕｘｍ＠ｔｏｎｇｊｉ
．ｃｎ 综合交通枢纽交通方式选择模型研究——周雪梅 于晓斐 杨晓光 ６５
（ｑ一１，２，…，ｑ）表示，Ｂ 表示第 组可选择的交
通方式集合。假设所有的 符合均值为０，方
差为肛的独立同分布函数。
第１层
第１层
图１ 交通方式分层不恿图
Ｎｅｓｔ Ｉ ｏｇｉｔ模型的效用函数的数学表达式
为：
Ｕ ， 一Ｖ ， ＋ ． （３）
在第２层模型中：
， 一ａ ， ＋ ， （４）
式中：‰ 为第２层中的某交通方式特有的不同
于同组交通方式的随机效用； ， 为第１层各类交
通方式区别于其他组的随机效用。
２基于Ｎｅｓｔ Ｌｏｇｉｔ模型的城市综合
交通枢纽方式选择预测
２．１ 建立城市综合交通枢纽Ｎｅｓｔ Ｌｏｇｉｔ模型
城市综合交通枢纽一般包括私人小汽车、出
租车、摩托车、轨道交通、常规公共汽车、自行车和
步行等７种交通方式。除了各自可以观测到的数
据，还包括一些不可预测的特点。
根据这些交通方式各自的交通特性，模型可
分成２层。通过分析交通方式的服务属性，认为
出行时间和出行费用等可预测到的特点是影响出
行者选择交通方式的主要因素，并根据这些影响
因素把枢纽内的交通方式选择模型的第１层虚拟
交通方式选择层分成私人机动车交通、大运量公
共交通和非机动车３组。
把拥有相同特点的几种交通方式放到第１层
实际交通方式选择层中的同一组，例如因私人小
汽车、出租车和摩托车都具有出行时间短、出行费
用较高等特点，所以把这３种交通方式分到私人
机动车交通组；轨道交通和常规公共汽车共同具
有出行时间较短，出行费用较低等特点被分到大
运量公共交通组；自行车和步行这２种交通方式
因具有出行时间长、出行成本低等特点分到非机
动车组。具体分层模型如图２所示。
２．２城市交通枢纽各种交通选择方式概率计算
假设所有的 符合均值为０，方差为 的
Ｇｕｍｂｅ１分布。出行者选择交通方式（ ，ｑ）的概
率为Ｐ（ｍ，ｑ），计算方法如下所示： 第１层
第２层
图２城市综合客运枢纽内部交通方式分层示意图
Ｐ（ｍ，口）一Ｐ（ ）×Ｐ（ｑ／ｍ）一 Ｖ Ｖｍ，ｑ ×
ｒ∈Ａｍ ｋＥ目 Ｖ 一寺ｌｎ（∑ｅｔＬＶｍ，ｋ）（６） ＼ ／
式中：Ｐ（ｍ，ｑ）为出行者选择 组ｑ种交通方式
的概率；Ｐ（ ）为出行者选择 组的概率；Ｐ（ｑ／
）为出行者在已经选择１７２组的前提下选择第ｑ
种交通方式的概率；Ａ 为可选择的虚拟交通方式
选择枝的集合；Ｂ…为第ｍ组可选择的交通方式
集合；Ｖ （ ）为出行者选择１７２（ｒ）（ｒ∈Ａｍ）组的
效用函数中可观测到的部分；Ｖ…（ ）为出行
者在已经选择ｍ组的前提下选择ｑ（是）（ｋ∈Ｂ…）
交通方式的效用函数中可观测到的部分。
２．３城市综合交通枢纽Ｎｅｓｔ ｌｏｇｉｔ模型参数标定
出行者 选择ｉ种交通方式的效用函数为：
Ｕ 一ＯＸ 一＞：Ｏｓｘ （ｉ Ｅ Ｃ ） （７）
式中：０＝＝＝（ ， ，…， ）为效用函数未知服务参数
向量，Ｘ ＝＝＝（Ｘ ，Ｘ ，…，Ｘ ） 是特征向量。
出行者选择交通方式时可看作是相互独立的，因
此Ｎ个出行者选择交通方式可以看做是Ｎ次独
立实验。采用目前应用较广泛的最大似然估计法
进行参数标定。当出行者 选择ｉ方式时， 一
１，选择了其他方式， 一０。因此，Ｎ个人选择交
通方式ｉ的对数似然函数Ｌ（ ）为：
Ｌ（ ）一∑∑ Ｉｎ Ｐ（￣／ｘ ， ）＋∑ｉｎ Ｐ（Ｘ １
（８）
让Ｌ（ ）分别对 ， 。，…， 求导，并使导数
为０，得到方程组：
ａＬ（０）一。
ＤＬ（０）。。。 （９） ；
Ｄ Ｌ（０）一。
通过解此方程组，即可确定模型参数 ， ，
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…，０ 。
３ 实例应用
对中山市２ １１４名居民进行了枢纽换乘调
查，调查内容为在Ａ、Ｂ ２种不同出行距离下，居
民会选择枢纽内何种交通方式换乘，得到居民选
择数据如表１所列。根据调查数据，建立Ｎｅｓｔ
Ｌｏｇｉｔ交通方式选择模型，如表２。
表１ 中山市居民出行换乘意愿调查选择结果统计
Ａ情况：出行距离约４ ｋｍ
交通方式 ／ ／ 曩 交通方式时间费用 １Ｔ！Ｉｎ ７［ Ｂ情况：出行距离约２．５ ｋｍ
…式 ｒａｉｎ／港／ 曩交通方式时间费用 ＝ ７
影响因素 影响因素 （Ａ情况） （Ｂ情况） 第１层 第２层———— 出行时出行费出行时出行费 间／ｍｉｎ用／元间／ｍｉｎ用／元 私人机动车交通小汽车（１） ２８
． 一。．．，一公共汽车（２） ３７ 大运量公共交通￣ ／ｔ ｉＨ （３ ） ２６
非机动车 非机动车（４） ２５
假设所有的 ，。符合均值为０，方差为１的
Ｇｕｍｂｅ１分布。效用函数和最大似然函数如下：
Ｕ 一０１ｚ １＋０２ Ｉｚ ２（ｉ∈Ｃｎ） （１０）
Ｎｌ Ｎ２ Ｌ（臼）一 Ｉｎ Ｐ（１／Ｘ ， ）＋∑Ｉｎ Ｐ（２／Ｘ ， ）＋ 一ｎ＝ｌ： Ｎ３ Ｎ４ ∑Ｉｎ Ｐｆ ３／Ｘ ， ）＋∑ｉｎ Ｐ（４／Ｘ ，０１（１１） ｎ：１ 、 ”一１ 根据表１和表２数据，使用Ｍａｔｌａｂ编辑程
序，使Ｌ（ ）分别对０ 和 求导，令导数为０，建立
方程组。通过求解方程组解得０ 和 。
解得Ａ情况下０１一一０．０５３，０２一一０．０４３ ８。
同理解得Ｂ情况下０ ｂ一一０．０９０ ５，０。ｂ一一
０．１１２ １。把参数代入式（５）、（６），概率计算结果、
同实际结果比较如表３。
从表３中计算值与实际调查数据的比较结果
可看出，计算值与实际值是很接近的，２种情况下
的平均错差分别为０．００１ １９４和０．０００ ２４０ ９，说
明所建立的模型具有很高的精度。
４结束语
预测城市综合交通枢纽交通量在各种交通方
式间的分配比例在枢纽建设中是非常重要的，可 表３ ２种情况交通方式选择概率计算结果
以合理确定枢纽规模，实现对枢纽进行科学的规
划和管理，有利于发挥枢纽作为城市交通纽带的
作用。笔者在以往研究的基础上，建立了基于
Ｎｅｓｔ Ｌｏｇｉｔ的综合交通枢纽交通方式选择预测模
型，并结合实例，利用模型对各种交通方式出行比
例进行预测，并把预测结果同实际结果比较，验证
了模型的适用性，最后针对预测参数跟结果，对枢
纽建设提出改善建议。
参考文献
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