吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (2): 461-468.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220312

• 交通运输工程·土木工程 • 上一篇    

基于随机参数Logit的中小城市居民出行方式选择建模

庄焱1(),董春娇1(),米雪玉2,张小雨1,王菁1   

  1. 1.北京交通大学 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室，北京 100044
    2.华北理工大学 唐山市空地智慧交通重点实验室，河北 唐山 063210
  • 收稿日期:2022-03-26 出版日期:2024-02-01 发布日期:2024-03-29
  • 通讯作者: 董春娇 E-mail:yanzhuang1010@bjtu.edu.cn;cjdong@bjtu.edu.cn
  • 作者简介:庄焱（1992-），女，博士研究生. 研究方向：交通规划，交通管理和交通安全.E-mail：yanzhuang1010@bjtu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(72371017);中央高校基本科研业务费专项项目(2020YJS089)

Travel mode choice in small and media sized city based on random parameters Logit model

Yan ZHUANG1(),Chun-jiao DONG1(),Xue-yu MI2,Xiao-yu ZHANG1,Jing WANG1   

  1. 1.Key Laboratory of Transport Industry of Big Data Application Technologies for Comprehensive Transport，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China
    2.Tangshan Key Laboratory of Air-Ground Intelligent Transportation，North China University of Science and Technology，Tangshan 063210，China
  • Received:2022-03-26 Online:2024-02-01 Published:2024-03-29
  • Contact: Chun-jiao DONG E-mail:yanzhuang1010@bjtu.edu.cn;cjdong@bjtu.edu.cn

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166

摘要：

为了给中小城市交通规划与管理提供新思路和新方法，分析了中小城市居民出行特征，考虑居民出行方式选择的异质性，构建了基于随机参数Logit的中小城市居民出行选择模型，引入了对交通工具舒适性要求等心理潜变量因素，并采用反映潜变量与指标变量之间关系的结构方程模型标定了参数。结果表明，由结构方程标定潜变量的随机参数Logit模型预测准确率均高于95%，说明结构方程模型具有良好的参数标定效果，构建的随机参数Logit模型具有较好的拟合度。模型效用函数中，行车时间的系数为随机参数，与出行者的个人特征变量、出行特征变量和心理潜变量有关。其中，到公交站台的步行时间对出行效用的影响程度最大，每增加1单位，时间价值减少48元。此外，不同出行方式对行车时间的边际效用不同，超过45 min后，公交车的边际效用由增转减。可见，考虑个体心理潜变量等异质性的随机参数Logit模型能够刻画中小城市居民实际出行方式选择行为且对出行特征机理的解释性更强。

关键词: 城市交通, 出行方式选择, 随机参数, 中小城市, 结构方程, 边际效应

Abstract:

In order to provide new thoughts and new methods for traffic planning and management of small and medium-sized cities， the travel characteristics of residents in small and medium-sized cities was analyzed. Considering the heterogeneity of residents' travel mode choices， a travel mode choice model of based on random parameters Logit was constructed. Factors of psychological latent variables such as the requirement of comfort were introduced， and the structural equation model was used to calibrate the parameters， which reflects the relationship between latent variables and index variables. The results show that the prediction accuracy of the stochastic parameter logit model calibrated by structural equation is higher than 95%， which indicates that the structural equation model has good parameter calibration effect， and the constructed stochastic parameter logit model has good fitting degree. In the utility function of the model， the coefficient of travel time is a random parameter， which is related to the individual characteristic variables， travel characteristic variables and psychological latent variables of travelers. Among them， the walking time to the bus stop has the greatest impact on the travel utility， and the value of time decreases by 48 yuan for each additional unit. In addition， the marginal utility of different travel modes on driving time is different. The marginal utility of bus turns from increase to decrease after 45 min. Therefore， the random parameters Logit model considering the heterogeneity of individual psychological latent variables can describe the actual travel mode choice behavior of residents in small and medium-sized cities， and has a stronger explanation for the mechanism of travel characteristics.

Key words: urban transportation, travel mode selection, random parameter, small and medium cities, structural equation model, marginal effect

中图分类号: 

  • U491.1

表1

出行者个人、出行属性及心理潜变量"

变量符号含义

个人

属性

性别XGen0：女性1：男性
职业XJob1：学生2：工人3：公务员及事业单位4：公司职员5：私营及个体劳动者6：离退休7：无业8：其他
年龄XAge6~18岁（XAge1）；19~29岁（XAge2）；30~49岁（XAge3）；50~59岁（XAge4）；60岁以上（XAge5）
受教育程度XEdu1：初中及其以下2：高中及中专3：大专及本科4：硕士及以上
月收入XInc<5000元（XInc1）；5000~10000元（XInc2）；＞10000元（XInc3）
私家车拥有情况XCar0、1分别表示无车、有车
非机动车拥有情况XNon0、1分别表示无车、有车

出行

属性

每周乘坐公交次数XFreq①<2次②2~5次③6~10次④11~15次⑤>5次
步行时间XTime到公交站台的步行时间（XTime1）；在公交站台的等车时间（XTime2）；从公交站台到目的地的步行时间（XTime3）

心理

潜变量

舒适性XComf我会在意出行方式的环境（光线、气味、噪声等）c1；我会在意出行方式的速度c2；我会在意出行方式的拥挤程度c3；如果某种出行方式不舒适，我会选择更舒适的出行方式，即使要多花钱（超过2元）c4；如果某种出行方式不舒适，我会选择更舒适的出行方式，即使要多时间（超过10 min）c5
可靠性XReli我会在意站台等车时间的长短c6；我会在意公交到站的准时性c7；我会在意公交到达目的地时间估计的准确性c8
便捷性XConv我会在意步行到公交站台的时间c9；我会在意公交换乘次数的多少c10；我会在意公交行驶的线路途经的站点c11

图1

中小城市出行特征分析"

表2

不同样本划分比例和不同潜变量标定法的预测准确率 (%)"

潜变量标定方法

结构

方程

因子

分析法

主成分

分析法

训练集：验证集（60：40）95.2788.4893.45
训练集：验证集（70：30）96.4492.4991.36
训练集：验证集（80：20）95.8691.1992.65

表3

心理潜变量的指标变量表示"

潜变量指标变量符号

因素

荷载值

Cronbach's α值

适配

系数

Lcomfort

舒适性

c10.630.6160.194
c20.710.219
c30.550.170
c40.660.204
c50.690.213

Lreliability

可靠性

c60.740.6480.372
c70.520.261
c80.730.367

Lconvenience

便捷性

c90.670.5950.294
c100.820.360
c110.790.346
因子分析Cronbach's α系数：0.768；KMO测度值：0.815；Bartlett检验显著性值：0
模型评价参数卡方自由度比（NC）：1.987；适配度（GFI）0.906；调整适配度（AGFI）：0.927；均方根残差（RMR）：0.026

表4

随机参数Logit模型回归系数"

参数系数标准差z值p值95%置信区间

随机参数

（相关个人、出行属性及心理潜变量参数）

βT-0.265***0.0171.470.0000-0.298-0.232
σT0.042***0.0352.570.0004-0.1610.245
T←XAge3-0.133***0.104-5.690.0005-0.4510.185
T←XEdu-0.147***0.082-5.340.0000-0.5450.251
T←XCar-0.138**0.107-1.920.0000-0.220-0.056
T←XTime10.224***0.036-7.870.00000.0220.426
T←XComf-0.108***0.304-1.360.0000-0.3120.096
固定参数dcar-0.098***0.162-4.120.0000-0.2590.063
dbus-0.143***0.203-5.210.0000-0.3530.067
βC-0.281***0.042-6.780.0102-0.352-0.210
βW-0.137**0.1032.350.0001-0.7330.459
总体参数McFadden's R20.278
AIC2323
BIC2146

图2

行车时间边际效应分析"

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