| 摘 要： | 为了提升旅客运输通道交通需求预测的准确性,针对现有旅客出行选择模型未充分考虑交通方式运输能力约束的不足,在深入分析旅客出行选择机理和运输能力约束机制的基础上,通过经典多项Logit(MNL)模型效用函数的优化设计,引入惩罚因子表征运输能力对旅客出行选择的约束,建立运输能力约束条件下的旅客出行选择Logit模型(约束MNL模型),并设计模型求解算法预测各交通方式的分担率。以西宝(西安—宝鸡)客运通道为对象进行实例分析,通过2种MNL模型预测结果的对比分析,验证约束MNL模型预测性能的优越性。研究结果表明:在旅客出行选择过程中,交通方式运输能力的约束具有普遍性,是有效交通需求预测不可忽略的重要因素,约束MNL模型考虑了运输能力对旅客出行选择的影响,更符合旅客出行选择的决策过程,从机理上为提升交通需求预测的准确性提供了可靠保障; 惩罚因子反映了运输能力约束对旅客出行选择的影响,代表了运输能力约束条件下运输服务质量的下降和旅客出行效用的损失; 通过惩罚因子的合理赋值,建立旅客出行选择概率重新分配机制,能有效模拟旅客出行方式的转换、控制旅客出行选择的概率; 与传统MNL模型相比,约束MNL模型表现出了更优异的预测性能,能始终将预测结果控制在由运输能力决定的分担率上限范围内,预测结果符合实际、科学有效,能够为旅客运输通道的网络布局优化、运输组织设计等提供可靠数据支持。
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