基于非集计mnl模型的城际铁路需求预测_李莉

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1、旅客运输旅客运输铁道运输与经济RAILWAYTRANSPORTANDECONOMY+文章编号：1003-1421(2013)04-0061-03中图分类号：U293.13；U293.5文献标识码：B基于非集计 MNL 模型的城际铁路需求预测ForecastofIntercityRailwayDemandbasedonDisaggregatedMNLModel李莉，丁宏飞，李斯达LILi,DINGHong-fei,LISi-da（西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都610031）(SchoolofTransportationandLogistics,SouthwestJiaotongUni

2、versity,Chengdu610031,Sichuan,China)摘 要：在分析城际铁路客流预测常用方法的基础上，提出有效反映个人出行特征的城际铁路需求预测模型——非集计MNL模型。采用行为调查/意向调查(RP/SP)的出行调查数据对该模型的参数进行标定，并实现模型求解。以成渝通道为例，依据模型参数估计和客运量预测，探讨该预测方法的可操作性，根据个人的出行行为特征进行较为合理的出行预测。关键词：城际铁路；非集计模型；需求预测Abstract:Basedonanalyzingthecommonforecastmethodofintercityrailwaypassengerflow,th

3、ispaperputsforwardtheforecastmodelofintercityrailwaydemand—thedisaggregatedMNLmodel,whichcouldeffectivelyreflecttheindividualtravellingcharacteristics.ByusingthetravellinginvestigationdataofRP/SP,themodelparameterisdemarcatedandthemodelsolutionisrealized.TakingChengdu-ChongqingCorridorasexampleanda

4、ccordingtotheestimationofthemodelparameterandforecastofpassengertransportvolume,thepaperdiscussesthemaneuverabilityoftheforecastmethodandtakesreasonabletravellingforecastaccordingtothecharacteristicsofindividualtravellingactivities.KeyWords:IntercityRailway;DisaggregatedModel;DemandForecast61第35卷第4

5、期旅客运输旅客运输铁道运输与经济基于非集计MNL模型的城际铁路需求预测 李 莉等[6]随着城市化进程的加快，城际铁路在城市群客担率预测模型——非集计MNL模型。运系统中扮演的角色日益突出，亟需客流预2非集计MNL模型需求预测测的准确性、可靠性。目前，城际客流预测的理论与方法主要来源于城市客流预测的理论与方法，2.1效用函数根据模型使用的数据类型可以分为集计与非集计根据随机效用理论可知，效用是一个随机变模型，其中“四阶段”预测为集计模型的典型代量，可表达为：表。卢斌基于灰色预测模型实现经济、人口量预Uin=Vin+εin⑴[1]测，而客流预测则采用四阶段法。曾曦等重新定式中：Vin为效用函数固

6、定项；εin为效用函数随机项。[2]义了效用函数从而实现方式划分。另外，TakagiKVin=∑θkXink⑵Kiyoharu等将应用于新干线运输需求预测的典型需k=1求预测模型MD(ModalDemand)模型用于京沪高式中：Xink表示出行者n选择第i种交通方式的[3]速铁路城际旅客需求预测的研究。Miller等基于第k个特性变量；θk为第k个特性变量对应的参对城际铁路需求问题的探究，对模型改进进行方数；K为特性变量的个数。[4]向上的指引。非集计模型在城际客流预测上的应非集计模型的理论基础是为理性的出行者寻求用处于起步阶段，目前MNL(多元Logit)、NL(分层“效用最大化”，即出行

7、者根据自身的价值判断，Logit)模型集中应用于市内交通方式的客流预测，何进行其所认为的最优方案选择。即[5]明等采用MNL模型实现苏州市内交通方式划分。Pin=Prob(Uin＞Ujn，i≠j，i、j∈An)⑶城际铁路作为区域运输通道内新型的交通方式，在式中：Pin为出行者n选择i方式出行的概率；An为准确把握其客流形成机理的基础上，选取恰当的预交通方式集合。测方法进行预测，是城际铁路研究的一个重要方向。在