基于非集計模型的行人過街方式選擇研究

潘應(yīng)久,楊　令,茹澠博(長安大學(xué)公路學(xué)院,陜西西安　710064)

基于非集計模型的行人過街方式選擇研究

潘應(yīng)久,楊令,茹澠博
(長安大學(xué)公路學(xué)院,陜西西安710064)

摘要:基于非集計模型的基本理論和建模方法,依據(jù)對西安市高新區(qū)的居民出行調(diào)查,建立行人過街方式選擇Logit模型。利用SPSS中的多元logistic回歸分析對模型進(jìn)行標(biāo)定,并對所標(biāo)定的模型進(jìn)行精確度評價。評價結(jié)果表明:行人過街方式選擇Logit模型可以比較精確的對行人過街方式做出預(yù)測,為城市行人過街設(shè)施的建設(shè)和交通決策提供較為科學(xué)的理論指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞:行人交通;行人過街方式; Logit模型

隨著大中城市的快速發(fā)展,諸如機動車占用人行道、機動車占用非機動車道停車、機動車與非機動車混行等現(xiàn)象愈發(fā)嚴(yán)重,嚴(yán)重影響了居民慢行出行的安全性、便捷性和舒適性。近幾年,人們越來越重視慢行交通系統(tǒng)的安全性及舒適性的規(guī)劃和設(shè)計,但由于慢行交通系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計及管理尚未規(guī)范化,依然缺乏科學(xué)的理論指導(dǎo)。因此,為研究居民對慢行交通系統(tǒng)的滿意程度及行人過街時選擇過街方式的傾向性,本文基于非集計模型,以西安市高新區(qū)為研究對象,通過對調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,利用SPSS中的多元logistic回歸分析建立行人過街方式選擇模型,并對模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定和精確度評價,以便比較精確的預(yù)測行人的過街方式。

1　非集計模型概述

在分析和處理離散量時,出行者的交通行為受到其個人屬性(職業(yè)、年齡等)、家庭屬性(經(jīng)濟水平、是否擁有汽車、是否擁有非機動車等)和出行屬性(出行距離、出行費用、出行時間等)等多種因素影響,如果按照區(qū)別性別、年齡層次對數(shù)據(jù)進(jìn)行集計,然后對樣本擴大,那么其他屬性就會與總體樣本分布產(chǎn)生偏差,導(dǎo)致分析結(jié)果偏差。集計模型需對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行集計處理,而非集計模型以單個樣本作為基本單位,直接利用個體數(shù)據(jù)建立模型［1]。本文正是利用非集計模型這一優(yōu)點結(jié)合西安市高新區(qū)調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,進(jìn)而指導(dǎo)相關(guān)部門采取有效策略,完善慢行交通體系和公共交通體系,合理調(diào)整出行結(jié)構(gòu),改善城市的交通擁擠現(xiàn)狀。

對西安市高新區(qū)的特點進(jìn)行分析,決定以非集計模型中的Logit模型為基礎(chǔ)進(jìn)行建模分析。Logit模型0～1的選擇概率能夠滿足各選擇肢的選擇概率,符合研究要求。Logit的建模過程如圖1所示。

圖1　Logit模型的建模過程

Logit模型是非集計模型的代表性模型之一,它通過對Logistic回歸模型做自然對數(shù)轉(zhuǎn)換得到［2－4]。通常人們將“Logistic回歸”、“Logistic模型”、“Logistic回歸模型”及“Logit模型”的稱謂相互通用。Logistic模型的結(jié)構(gòu)較簡單,操作方便,并且在理論上對交通出行者的行為具有較強的說服力,適用性強,應(yīng)用最為廣泛。

Logit模型假設(shè): 1)出行者是交通行為意志決定的最基本單位; 2)出行者在特定的選擇條件下,選擇其認(rèn)知到的選擇方案中效用最大的方案。

Logit模型為:

式中: pi為行人選擇第i種過街設(shè)施的條件概率; xmi為影響變量;α為回歸截距,一般為常數(shù);βm為xmi的回歸系數(shù); k為影響變量的個數(shù)。

因此,若已知觀測自變量x1～xk構(gòu)成的樣本,并同時擁有是否選擇某種過街設(shè)施的觀測值,就能夠分析和描述在特定條件下行人選擇某種過街設(shè)施的行為及選擇的概率。

2　模型的建立

2.1交通調(diào)查

通過對西安市高新區(qū)慢行交通調(diào)查獲得的數(shù)據(jù),了解高新區(qū)居民的慢行交通特性,對居民慢行出行時過街方式選擇的意愿性進(jìn)行研究［5－8],采用SP調(diào)查法進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集。

隨機選取西安市高新區(qū)出行居民作為本次的調(diào)研樣本,發(fā)放居民慢行出行調(diào)查問卷500份,經(jīng)統(tǒng)計分析得到有效問卷425份,以此建立居民出行數(shù)據(jù)庫。從數(shù)據(jù)庫中隨機抽取120個出行者,利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和多元logistic回歸分析,根據(jù)式(1)建立行人過街方式選擇模型,并對參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。

2.2模型選擇肢和影響變量的確定

依據(jù)對西安市高新區(qū)的居民慢行出行調(diào)查數(shù)據(jù),將行人過街方式分為人行天橋、人行地道和人行橫道3類,分別記為1、2、3。

行人過街的選擇方式與以下6個因素有關(guān): 1)性別x1。劃分為男、女2類。2)年齡x2。劃分為＜25歲、25～50歲、＞50歲3個年齡段。3)平均步行次數(shù)x3。分為步行1次、2次、3次及以上3類。4)平均步行距離x4。分為＜1 km、1～3 km、＞3 km 3類。5)可接受最大等待時間x5。分為＜1 min、1～2 min、＞2 min 3類。6)可接受最大繞行距離x6。分為≤50 m、＞50～100 m、＞100～200 m、＞200 m 4類。

2.3模型建立與參數(shù)標(biāo)定

把人行天橋、人行地道和人行橫道作為行人過街方式的選擇肢,性別、年齡、平均步行次數(shù)、平均步行距離、可接受最大等待時間和可接受最大繞行距離作為特性變量。選取“人行橫道”作為參照類進(jìn)行建模,并對模型進(jìn)行標(biāo)定。模型的標(biāo)定結(jié)果見表1。

通過SPSS軟件,對行人過街方式選擇進(jìn)行多項logistic回歸分析。根據(jù)模型標(biāo)定結(jié)果,以“人行橫道”作為參照類,可以得到居民在過街時選擇“人行天橋”對“人行橫道”的回歸模型為:

式中: p1為行人選擇人行天橋過街的概率; p3為行人選擇人行橫道的概率; xi(i =1,2,……,6)分別表示性別、年齡、平均步行次數(shù)、平均步行距離、可接受最大等待時間和可接受最大繞行距離6個影響因素。

居民選擇“人行地道”對“人行橫道”的回歸模型為:

式中p2為行人選擇“人行地道”過街的概率。

用式(2)、(3)可分別對行人選擇人行天橋、人行地道過街的概率進(jìn)行預(yù)測。

表1　模型標(biāo)定結(jié)果

3　模型的精度評價與結(jié)果分析

3.1模型的精度評價

所建立模型的擬合優(yōu)度指標(biāo)Cox和Snell R2、Nagelkerke R2、McFadden分別為0.498、0.563與0.318。

Cox和Snell R2是指標(biāo)模型對被解釋變量變差解釋程度的反映［9－12]。由于Cox和Snell R2的取值范圍不易確定,因此具體應(yīng)用不便。

Nagelkerke R2是修正的Cox和Snell R2,反映模型對被解釋變量變差解釋的程度。Nagelkerke R2為0～1。Nagelkerke R2越接近1,說明模型的擬合優(yōu)度越高;越接近0,說明模型的擬合優(yōu)度越低。本文Nagelkerke R2為0.563,可以認(rèn)為擬合度較好。

McFadden為擬合優(yōu)度測試指標(biāo)。McFadden的決定系數(shù)ρ2為0～1。理論上ρ2越接近于1,模型的擬合度越好。但是,與回歸分析的相關(guān)系數(shù)不同,ρ2為0.3～0.5時,則可以認(rèn)為擬合度相當(dāng)理想［13－14]。本文所建模型的ρ2=0.318,McFadden決定系數(shù)較高,模型與實際情況相比,擬合優(yōu)度比較理想。

3.2結(jié)果分析

1)行人對過街設(shè)施的選擇與年齡顯著負(fù)相關(guān),這表明年輕人更偏好選擇人行天橋和人行地道,而年長者更偏好于人行橫道過街。同時,行人對過街設(shè)施的選擇還與性別、可接受最大繞行距離具有一定相關(guān)性。

2)由似然比檢驗結(jié)果(Likelihood Ratio Tests)可知,在其他因素相同時,相對于人行橫道,男性選擇人行天橋的概率是女性的3.547倍,選擇人行地道的概率是女性的0.743倍。說明相對于人行橫道而言,男性更傾向于選擇人行天橋,女性更傾向于選擇人行地道。

3)根據(jù)式(2)、(3),可對行人過街方式選擇行為做出預(yù)測和判斷。例如,一名30歲的男性過街,他每天平均步行次數(shù)為2次,步行距離為2.3 km,可接受的最大等待時間為90 s,可接受的最大繞行距離為150 m。以上特性對應(yīng)的取值分別為: x1=2,x2=1,x3=2,x4=2,x5=2,x6=3,分別代入式(2)、(3),可以得到,該行人選擇人行天橋過街的概率是選擇人行橫道的9.68倍,選擇人行地道的概率是選擇人行橫道的12.99倍,即該行人更傾向于選擇人行地道過街。

4　結(jié)論

基于對西安市高新區(qū)居民出行調(diào)查問卷建立行人過街選擇的logit模型。模型的精度評價結(jié)果表明模型的預(yù)測結(jié)果較為精確。因而將該模型用于對行人過街方式選擇的預(yù)測是可行的,從而可以制定相應(yīng)交通政策和管理措施來調(diào)整和引導(dǎo)居民慢行出行。同時,該模型可以用于行人過街設(shè)施的調(diào)整和優(yōu)化,為行人過街設(shè)施的選型提供重要的參考依據(jù),為城市慢行交通規(guī)劃提供決策依據(jù)。

但由于實際問題的復(fù)雜性和模型的抽象化,在建模過程中仍然有不足之處。例如:在進(jìn)行行人過街方式選擇建模時,由于調(diào)查數(shù)據(jù)量的限制,沒有對人行天橋和人行地道這兩類過街設(shè)施進(jìn)行建模討論。此外,只是就西安市高新區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,缺乏不同城市和地區(qū)的研究對比,可在后續(xù)研究中進(jìn)一步補充和完善。

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(責(zé)任編輯:楊秀紅)

Research of Pedestrian Crossing Facility Choice Based on Disaggregate Model

PAN Yingjiu,YANG Ling,RU Mianbo
(School of Highway,Chang'an University,Xi'an 710064,China)

Abstract:The Logit model of pedestrian crossing facility choice is built based on the fundamental theory and modeling method of the disaggregate model in combination with traffic survey data in GaoXin district of Xi'an city.By using the multiple logistic regression analysis of SPSS to calibrate the model,the calibrated model is evaluated accurately.The evaluation result shows that the Logit model can estimate the pedestrian crossing facility choice more accurately,which can provide a scientific and theoretical reference for the construction and transportation policies of urban pedestrian crossing facilities.

Key words:pedestrian traffic; pedestrian crossing facilities choice; Logit model

作者簡介:潘應(yīng)久(1990—),男,山東章丘人,碩士研究生,主要研究方向為交通運輸規(guī)劃與管理.

基金項目:中央高校基本科研業(yè)務(wù)費資助項目(310821151009)

收稿日期:2015－03－12

DOI:10.3969/j.issn.1672－0032.2015.03.004

文章編號:1672－0032(2015)03－0013－04

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

中圖分類號:U419.2