基于区间数的多属性出行方式选择模型

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1、第９卷第４期交通运输工程学报Ｖｏｌ．９Ｎｏ．４２００９年８月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｒａｆｆｉｃａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＡｕｇ．２００９文章编号：１６７１１６３７（２００９）０４００６１０４基于区间数的多属性出行方式选择模型谢秉磊１，毛科俊２，胡小明１（１．哈尔滨工业大学深圳研究生院，广东深圳５１８０５５；２．北京工业大学建筑工程学院，北京１００１２４）摘要：采用区间数描述出行者出行信息的不确定性，提出了多属性出行方式决策模型。基于互补判断矩阵的最小平方法计算不同出行方式的权重，建

2、立了离差最大化模型计算特性变量的权重，进而获得出行方式的组合权重，并根据调查数据筛选小汽车出行和公交出行的样本进行模型有效性检验。分析结果表明：当小汽车出行权重达到０．６５以上时，出行者往往采用小汽车出行；当公交车出行权重达到０．６８以上，往往采用公交车出行。可见，该模型可有效模拟出行者出行方式选择。关键词：交通规划；出行方式；多属性决策；区间数中图分类号：Ｕ４９１．１２２文献标志码：Ａ犜狉犪狏犲犾犿狅犱犲犮犺狅犻犮犲犿狅犱犲犾狑犻狋犺犿狌犾狋犻狆犾犲犪狋狋狉犻犫狌狋犲狊犫犪狊犲犱狅狀犻狀狋犲狉狏犪犾狀狌犿犫犲狉１

3、，ＭＡＯＫｅｊｕｎ２，ＨＵＸｉａｏｍｉｎｇ１ＸＩＥＢｉｎｇｌｅｉ（１．ＳｈｅｎｚｈｅｎＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ５１８０５５，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１２４，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｏｆｔｒａｖｅｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗａｓｄｅｓ

4、ｃｒｉｂｅｄｂｙｕｓｉｎｇｉｎｔｅｒｖａｌｎｕｍｂｅｒｓ，ａｎｄａｔｒａｖｅｌｍｏｄｅｃｈｏｉｃｅｍｏｄｅｌｗｉｔｈｍｕｌｔｉｐｌｅａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ．Ｔｈｅｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙｊｕｄｇｍｅｎｔｍａｔｒｉｘｗａｓｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｒａｖｅｌｍｏｄｅｓ，ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｅａｃｈａｔｔｒｉｂｕｔｅｖａｒｉａｂｌｅｗａｓｃｏｍｐｕｔｅｄｂａｓｅｄｏｎａｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎｍａｘｉｍｉ

5、ｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｔｈｅｃｏｍｐｏｓｉｔｅｗｅｉｇｈｔｏｆｅａｃｈｔｒａｖｅｌｍｏｄｅｗａｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｃｈｏｉｃｅｍｏｄｅｌｗａｓｖａｌｉｄａｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃａｒａｎｄｐｕｂｌｉｃｔｒａｎｓｉｔｔｒａｖｅｌｓａｍｐｌｅｓ．Ａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｃａｒｉｓｕｓｕａｌｌｙｃｈｏｓｅｎｗｈｅｎｉｔｓｔｒａｖｅｌｗｅｉｇｈｔｅｘｃｅｅｄｓ０．６５，ａｎｄｐｕｂｌｉｃｔｒａｎｓｉｔｉｓｕｓｕａｌｌｙｃｈｏｓｅｎｗｈｅｎｉｔｓｔｒａｖ

6、ｅｌｗｅｉｇｈｔｅｘｃｅｅｄｓ０．６８，ｓｏｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｔｒａｖｅｌｍｏｄｅｃｈｏｉｃｅｓｏｆｔｒａｖｅｌｅｒｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．１ｔａｂ，２ｆｉｇｓ，９ｒｅｆｓ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｔｒａｆｆｉｃｐｌａｎｎｉｎｇ；ｔｒａｖｅｌｍｏｄｅ；ｍｕｌｔｉｐｌｅａｔｔｒｉｂｕｔｅｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ；ｉｎｔｅｒｖａｌｎｕｍｂｅｒ犃狌狋犺狅狉狉犲狊狌犿犲：ＸＩＥＢｉｎｇｌｅｉ（１９７５），ｍａｌｅ，ａｓｓｏｃｉａｔｅｐｒｏｆｅｓｓｏｒ，ＰｈＤ，＋８６７５５２６０３３７９２

7、，ｘｉｅｂｉｎｇｌｅｉ＠１２６．ｃｏｍ．示选择过程中的不确定性，最著名的模型是Ｌｏｇｉｔ０引言和Ｐｒｏｂｉｔ及扩展模型。但这类模型受到行为科学［１］由于影响出行方式选择因素的不确定性和复杂家的质疑，如Ｔｅｏｄｏｒｏｖｉｃ采用一个简单例子解释［２］性以及出行者思维的模糊性，无论是行程时间、出行特性变量不能简单看成随机变量的原因，因此，一费用等可以用数字表示的特性变量，还是舒适性、安些学者采用模糊逻辑和近似推理来解释出行方式选全性等难以量化的特性变量，出行者往往并不能给择的决策过程。Ａｒｓｌａｎ等提出了层次分析法和模［

8、３］出精确值。传统的出行方式选择模型采用误差项表糊推理相结合的方法；Ｖｙｔｈｏｕｌｋａｓ等采用模糊数收稿日期：２００９０２１８基金项目：国家自然科学基金项目（７０６７３０１６）；国家软科学研究计划项目（２００９ＧＸＳ５Ｄ１３０）作者简介：谢秉磊（１９７５），男，陕西渭南人，哈尔滨工业大学副教授，管理学博士，从事交通管理与规划研究。６２交通运输工程学报２