基于活動理論的出過路信息動態(tài)模型研究綜述

基于活動理論的出過路信息動態(tài)模型研究綜述

0交通信息服務(wù)的作用機理智能云運輸系統(tǒng)（iu）為提高人們的交通和公共交通效率創(chuàng)造了有利條件。解決世界大城市的問題已成為全世界共識。作為ITS重要組成部分的交通信息服務(wù),能夠為出行者提供完成出行的相關(guān)信息,誘導(dǎo)出行者選擇效用最大的出發(fā)時間、出行方式和路徑,降低了出行過程中的時空消耗,使得現(xiàn)有的道路網(wǎng)絡(luò)資源得以充分利用,提高了交通運輸系統(tǒng)的功效,緩解了交通擁堵以及由此引發(fā)的環(huán)境、社會問題。交通信息服務(wù)的實質(zhì)即是通過提供合適的交通信息來誘導(dǎo)出行行為,使人們的出行選擇與交通管理者的預(yù)期目標(biāo)相一致。交通信息系統(tǒng)的作用效果在很大程度上取決于所提供信息對出行行為誘導(dǎo)的有效性,及其對相關(guān)交通管理政策的支持程度。隨著交通信息提供技術(shù)的日新月異,交通信息對人們活動和出行行為的影響及其作用機理已成為交通研究領(lǐng)域急需解決的問題。為此,本文中從交通信息對活動-出行決策行為的影響及其作用機制方面,評價了各種研究方法和模型系統(tǒng)的優(yōu)缺點,總結(jié)信息在誘導(dǎo)人們出行行為方面的積極作用和局限性,為規(guī)劃管理部門正確認(rèn)識和合理利用交通信息提供指導(dǎo);同時指出現(xiàn)有研究方法局限性,探討改進信息作用下活動-出行行為預(yù)測方法的途徑。1無信息作用下的出行行為理論出行行為研究的主要目的是更深刻地理解出行和駕駛行為,準(zhǔn)確預(yù)測出行需求和有效評價各種交通政策的實施效果,同時提出改善交通服務(wù)水平的建議?；顒?出行決策行為一直是交通領(lǐng)域的重要研究課題,信息技術(shù)在交通領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用以前,研究人員認(rèn)為出行決策過程相對靜止,主要關(guān)注未提供交通信息服務(wù)條件下的出行行為。發(fā)展到今天,無信息作用下的出行行為理論已經(jīng)比較成熟,主要形成了基于活動的出行決策理論和面向過程的出行行為研究方法?；诨顒拥难芯糠椒ㄒ詺W洲的Auhausen、Garling、Ettema和Timmerman,以及美國的Ben-Akiva、Koppelman、Bowman和Hall的研究為代表,這些研究人員建立了基于活動的出行需求預(yù)測模型系統(tǒng),并開發(fā)出了應(yīng)用軟件平臺,取得了較好的效果;面向過程的方法以Garling的研究為代表,關(guān)于駕駛行為的許多研究正是在這一框架下進行的。然而,先進的出行者信息系統(tǒng)(ATIS)的出現(xiàn)在降低出行不確定性的同時,也加強了出行選擇行為和交通系統(tǒng)之間的相互作用,活動-出行行為表現(xiàn)出很強的動態(tài)性。未能充分考慮交通信息對出行動態(tài)影響的預(yù)測模型和方法將不再適應(yīng)高度信息化條件下模擬和預(yù)測出行需求的需要。如何有效應(yīng)用和發(fā)展無信息作用條件下的出行行為研究理論和方法,就交通信息對出行行為的作用機理展開深入研究,提供交通信息影響下的出行需求預(yù)測方法已成為出行行為研究的焦點。2交通信息的認(rèn)知更新和出行行為調(diào)整交通信息作用下的活動-出行決策可以看作是一個動態(tài)決策和反復(fù)調(diào)整的過程(圖1)。一方面,出行者借助于自己的出行經(jīng)歷和獲取的交通信息形成對交通環(huán)境的認(rèn)知,并隨著活動-出行行為的展開更新自己的認(rèn)知,判斷是否需要以及如何調(diào)整出行選擇;另一方面,調(diào)整后的出行選擇作用于交通系統(tǒng),使交通環(huán)境的狀態(tài)發(fā)生改變,這一改變以交通信息的形式傳遞到出行者,從而引發(fā)新一輪的認(rèn)知更新和出行行為調(diào)整過程。從20世紀(jì)80年代起,交通信息對出行行為的影響就在國外受到廣泛關(guān)注,研究涉及到活動-出行決策的各個方面。2.1實時交通信息作用下的路徑選擇模型駕駛員的路徑選擇和調(diào)整行為是交通分配的基礎(chǔ),其路徑選擇結(jié)果直接影響到路網(wǎng)流量。因此對交通信息服務(wù)下出發(fā)時刻和出行路徑選擇的研究多以小汽車通勤出行為對象,以計量經(jīng)濟學(xué)模型和混合仿真方法為主要分析工具。在小汽車出行方式下,出發(fā)時刻和出行路徑往往作為一個整體被考慮,而可選路徑上的出行時耗、延誤時間、擁擠水平以及信息來源都是決策的重要影響因素。計量經(jīng)濟學(xué)模型以Mahmassani等的研究工作為代表。他們在出行者有限理性的假設(shè)下用類似的方法分析了交通信息作用下的通勤出行出發(fā)時刻和路徑調(diào)整行為,采用多項Probit(MNP)建立了日調(diào)整模型體系。以出發(fā)時刻調(diào)整模型為例,設(shè)通勤者m第t天通勤出行預(yù)期到達時間為T1mt,實際到達時刻為T2mt,兩者之差為到達延誤Dmt。Dmt≥0表示早到,記為D1mt;Dmt<0表示晚到,記為D2mt。假定通勤者m具有出發(fā)時刻無差異區(qū)間Imt=[Lmt,Emt],區(qū)間左端點Lmt表示通勤者預(yù)期到達時刻與能接受的最晚到達時刻之差(為負(fù)數(shù)),右端點Emt表示通勤者預(yù)期到達時刻與能接受的最早到達時刻之差(為正數(shù))。研究中假設(shè)出行者是有限理性的,僅當(dāng)Dmt在超出無差異區(qū)間Imt時,出行者才會調(diào)整第2天通勤出行的出發(fā)時刻。以δmt為出發(fā)時刻調(diào)整標(biāo)識量,則調(diào)整過程如下Dmt=Τ1mt-Τ2mt={D1mtDmt≥0D2mtDmt<0(1)Dmt=T1mt?T2mt={D1mtDmt≥0D2mtDmt<0(1)δmt={-10≤D1mt≤Emt或Lmt≤D2mt≤01其他(2)δmt=??????10≤D1mt≤Emt或Lmt≤D2mt≤01其他(2)隱變量Lmt和Emt由確定項和隨機項2個部分組成,若假設(shè)隨機項服從均值為0的多元正態(tài)分布,則得到MNP模型系統(tǒng)Emt=fe(Xm,Ζmt,θmt)+τmt,eτmt,e～ΜVΝ(0,Στe)Lmt=fl(Xm,Ζmt,θmt)+τmt,lτmt,l～ΜVΝ(0,Στl)}(3)式中:Xmt為出行者屬性向量;Zmt為出行經(jīng)歷的向量;θmt為待估參數(shù)向量;Σ為協(xié)方差矩陣。文獻中,Mahmassani等應(yīng)用有限理性假設(shè),提出了MixedLogit模型系統(tǒng),解決了MNP模型參數(shù)標(biāo)定困難的問題。其他研究者運用Logit模型分析了可變信息牌對駕駛員路徑選擇行為的影響,發(fā)現(xiàn)信息內(nèi)容對路徑選擇有很大影響,并可作為改善交通系統(tǒng)運行狀況的控制變量。采用MNP模型分析對駕駛員交通信息依從性的研究結(jié)果表明,在進行路徑選擇時,出行經(jīng)歷和交通系統(tǒng)所處狀態(tài)都是重要影響因素。交通信息作用下的路徑選擇行為受到出行者對道路的熟悉程度、道路復(fù)雜程度、交通信息可靠性等諸多定性因素的影響。若采用離散選擇模型進行分析,則要先對數(shù)據(jù)作離散化處理,讓定性變量以定序變量或啞變量的形式進入模型。而對連續(xù)型定性變量(如道路熟悉程度)的離散化,會使得變量的微小變化導(dǎo)致變量落入2個不同的分類中。針對離散選擇模型在處理定性變量中的上述局限性,Srinivasan等提出了實時交通信息作用下駕駛員路徑選擇的混合仿真模型。該模型采用簡單的多項Logit(MNL)結(jié)構(gòu),將駕駛員n選擇路徑q的效用表示為Uqn=Vqn+εqn=∑gβgΖgqn+∑hγhΩh(Whqn)+εqn(4)式中:Vqn為效用的確定項;εqn為效用的隨機項;βg、γh為待估計參數(shù);Zgqn為定量屬性變量(如出行距離、時耗);Whqn為定性屬性變量(如道路熟悉程度、道路復(fù)雜程度);Ωh(·)為轉(zhuǎn)換函數(shù)。Srinivasan等對模型變量作定量變量和定性變量的區(qū)別,定量變量直接進入模型,定性變量則依據(jù)if-then的模糊邏輯規(guī)則經(jīng)函數(shù)Ωh轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的連續(xù)型模糊變量值后才進入模型。轉(zhuǎn)換過程分3步:建立if-then邏輯規(guī)則和相應(yīng)的隸屬度函數(shù);用蘊涵算子實現(xiàn)模糊推理過程;解模糊化,得到模糊變量值。由于綜合了離散選擇模型和模糊邏輯方法的優(yōu)點,Srinivasan等的研究取得了較好的仿真結(jié)果?？紤]駕駛員路徑選擇并非簡單依據(jù)最短路徑準(zhǔn)則,Chen等應(yīng)用習(xí)慣領(lǐng)域理論,建立了駕駛員路徑選擇多評判準(zhǔn)則的權(quán)重分析模型,并將模型應(yīng)用到出行信息對路徑選擇影響的分析中。相比之下,交通信息對公交出行路徑選擇影響的研究較少,僅有的研究主要從出行時間減少的角度作分析。2.2交通信息的作用隨著對小汽車出行外部性的關(guān)注,各國政府都在尋求減少小汽車使用、增加公共交通方式分擔(dān)率的有效途徑。而智能交通技術(shù)的發(fā)展更是讓交通管理部門對通過改善公共交通服務(wù)水平、提供準(zhǔn)確可信的公交信息來誘導(dǎo)小汽車使用者選擇公共交通的策略充滿了期待。有研究認(rèn)為,ATIS將影響到出行方式和目的地選擇,重復(fù)頻率較低、出行彈性較大的出行中更容易發(fā)生對出行方式的調(diào)整;也有研究認(rèn)為,在交通工具上的投入會對出行方式選擇產(chǎn)生長期影響,相比出行時間和路徑的調(diào)整而言,出行方式調(diào)整的代價更大,對交通信息不敏感。這些看似矛盾的研究結(jié)果,主要是由研究對象的差異引起的。在公交卡和小汽車上的投入多針對通勤出行,非通勤出行的靈活性和機動性可能會使得其方式選擇更容易受交通信息的影響。Mahmassani等通過研究發(fā)現(xiàn),除交通狀況和個人屬性外,交通信息的作用效果還與出行目的有關(guān),不受時間限制的非通勤出行對交通信息的需求與通勤出行有很大差別。Rebecca就信息作用下的游玩出行方式選擇進行研究,證實了交通信息對娛樂出行方式選擇的引導(dǎo)作用。交通信息的內(nèi)容和提供方式也影響到信息對出行方式選擇的作用,僅提供與特定出行方式相關(guān)的信息,并不能改變出行方式選擇,而與多種出行方式相關(guān)的交通信息則更具有對交通方式選擇的誘導(dǎo)潛能。ATIS信息確實能夠提高人們對公共交通的接受程度,但其作用效果在一定程度上取決于公交服務(wù)頻率、中途換乘次數(shù)、上車前步行時間和可用座位數(shù)等因素。2.3活動地點屬性與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)出行需求源于社會經(jīng)濟活動的需要,活動及由此引發(fā)的出行決策受到過去經(jīng)歷和對未來事件預(yù)期的影響。而交通信息正是通過出行經(jīng)歷和出行者對交通環(huán)境的認(rèn)識間接影響著人們的活動安排。選擇集的生成是活動-出行行為分析的基礎(chǔ),Caspar針對交通信息作用下的選擇集形成過程,提出了信息作用下的選擇集生成微觀仿真模型。模型中,出行者根據(jù)出行經(jīng)歷和交通信息在活動-出行計劃的實施過程中更新自己的認(rèn)知。后來Sun等又提出了交通信息對活動-出行決策行為影響的理論模型框架,成為交通信息作用下出行行為研究的典型方法之一。整個研究區(qū)域被抽象為一張網(wǎng)格圖(圖2),每個方格由其所在的行和列決定。出行者在方格中完成各種活動,不同的方格通過路網(wǎng)G(N,L)連接,其中N是節(jié)點集合,L為路段集合。某次出行則用連接起終點最近節(jié)點的路徑表示。假設(shè)某一活動地點l(i,j)具有屬性變量Xlk(k=1,2,…,K),而Xlk的取值xlks則表示地點l的屬性k的一種狀態(tài)s,用P(xlks)表示出行者對地點l的屬性k所處狀態(tài)的一種判斷,則出行者對整個網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知可以表示為P(xlks)的分布率M,即Ρ(xlks)=Ρ{Xlk=xlks}Μ={Ρ(Xlk)|l=(i,j),i=1,2,?,Ι;j=1,2,?,J;k=1,2,?,Κ}}(5)式中:l為活動地點編號;I為網(wǎng)絡(luò)的行數(shù);J為網(wǎng)絡(luò)的列數(shù);K為地點屬性編號。在任意時刻t,出行者或者在某一方格中參與某項活動,或者在某一路段上開展某次出行。而在這2種行為中,出行者都可能獲得某些屬性變量的觀測值,從而調(diào)整對交通環(huán)境的認(rèn)知M。文獻中提出了用貝葉斯理論來描述出行者認(rèn)知更新過程的方法。假設(shè)活動地點l的屬性k的可能取值為Xlk={xlk1,xlk2,…,xlkn},觀測結(jié)果Ylk的取值為Ylk={ylk1,ylk2,…,ylkn}。當(dāng)觀測到Y(jié)lk=ylku時,出行者對Xlk=xlks的判斷和整個網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知更新過程可用貝葉斯法表示為Ρ(xlks|ylku)=Ρ(ylku|xlks)Ρ(xlks)∑sΡ(ylku|xlks)Ρ(xlks)(6)Ρ′(xlks)=Ρ(xlks|ylku)Μ′={Ρ′(Xlk)|l=(i,j),i=1,2,?,Ι;j=1,2,?,J;k=1,2,?,Κ}}(7)式中:P(xlks|ylku)為觀測到y(tǒng)lku后對屬性變量的判斷;P(ylku|xlks)為Xlk=xlks條件下觀測到y(tǒng)lku的概率;M′為更新后的網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知。后驗概率P(xlks|ylku)將直接作為下一次決策的先驗概率,故決策時刻非常重要。研究中假設(shè)出行者在一天開始時進行第1次決策,形成當(dāng)天的活動-出行安排;而后在實施安排的過程中,出行者的認(rèn)知不斷更新,在路網(wǎng)節(jié)點和活動結(jié)束點(方格)進行新的決策,調(diào)整原有的活動-出行安排。一些研究發(fā)現(xiàn),若在出行前告知惡劣的交通狀況,出行者會取消有較大彈性的非工作出行。而出行者在出行途中得到前方路段交通堵塞和事故的信息后,常常會安排一些額外的中途停駐以完成本該在其他目的地完成的活動或計劃外的活動,證實了交通信息對日活動安排的影響。2.4出步者對于出行方案的要求差別交通信息作用下的出行行為研究大多認(rèn)為出行者獲取交通信息以及在信息作用下調(diào)整出行行為的決策是基于成本效益分析的結(jié)果,可從出行者對當(dāng)前選擇方案和其他可選方案效用的認(rèn)知、出行者自身知識水平、出行者對交通信息質(zhì)量的認(rèn)知、獲取信息的費用、調(diào)整行為的代價這5個方面來分析交通信息對出行行為的作用。上述5個方面對交通信息的作用可總結(jié)為:當(dāng)出行者不滿意當(dāng)前選擇方案時,會主動搜尋出行信息,更容易在交通信息的誘導(dǎo)作用下調(diào)整出行行為;而出行者對當(dāng)前選擇方案較滿意時則會妨礙其對交通信息的接收、處理和應(yīng)用,也正是對小汽車出行方式的滿足阻礙了向公共交通方式的轉(zhuǎn)變;出行結(jié)構(gòu)越復(fù)雜、出行環(huán)境越陌生的情況下,出行者對出行信息的需求越大,因為這些情況下出行者自身知識水平較低,希望通過交通信息來降低出行的不確定性,而知識水平不同的出行者對交通信息內(nèi)容、承載方式等有不同的要求;出行調(diào)整多發(fā)生在出行開始階段,因為開始階段的行為調(diào)整有相對較小的代價;出行者不愿意花費過多的時間和精力搜集、處理交通信息,他們關(guān)注那些能使得出行過程更簡單、快捷的信息,因為這些信息處理和使用的代價更小。隨著ITS在中國的發(fā)展,近年來也有一些學(xué)者對信息作用下的出行行為進行了初步研究。這些研究工作推動了中國在信息對出行行為影響方面研究的進展,但由于沒有系統(tǒng)地對信息作用下的活動-出行各環(huán)節(jié)之間以及這些環(huán)節(jié)與交通系統(tǒng)運行狀態(tài)之間的動態(tài)作用關(guān)系進行深入研究,研究成果尚不能揭示信息對活動-出行決策的作用機理,無法對信息作用下的出行需求進行有效預(yù)測。3出行決策模型研究(1)總結(jié)交通信息作用下出行行為研究在各國的發(fā)展現(xiàn)狀可以發(fā)現(xiàn),目前常用的研究方法主要包括調(diào)查統(tǒng)計、計算機交互式仿