CN107909201A - 基于广义出行费用的交通方式优势出行距离的量化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于广义出行费用的城市内各种出行方式的优势出行距离的量化方法，包括如下步骤：首先获取城市内居民单位时间价值、燃油费等基础参数信息，并根据研究城市的情况，确定每种交通方式出行限制条件的相关参数；其次根据获得的各类参数可以得到城市中每种出行方式的根据出行距离变化的平均出行消耗模型；然后根据出行消耗函数，可以得到每种交通出行方式的效用函数模型；接着考虑出行者的体力、金钱、能源等限制条件对效用函数进行修正，从而得到各交通方式在同一出行距离下的概率密度函数，利用matlab工具对得到的概率密度曲线进行拟合，即得到每种交通方式的优势出行距离函数。

Description

基于广义出行费用的交通方式优势出行距离的量化方法

技术领域

本发明涉及一种基于广义出行费用的城市内各种出行方式的优势出行距离的量化方法，属于城市道路交通规划与管理领域技术领域。

背景技术

随着互联网+技术在各行各业的应用，越来越多的新兴出行方式出现在人们的日常生活中，共享单车、网约车、电动汽车等交通方式的出现和快速发展使得城市居民出行的选择更加多样化。交通运输部明确提出要优化我国交通运输结构，推进综合运输体系建设。

经过发明人长期研究发现，每一种交通方式都具有不同的技术经济特点和优势，在一定环境和条件下有其独特的合理使用范围，即每种交通方式都存在一个优势出行距离，在这一距离范围内，这种交通方式会被大概率选择，而在优势出行距离外则被选择的概率很小。在城市综合交通网络中，步行、自行车(共享单车)、电动自行车、摩托车、出租车(网约车)、私家车(电动汽车)、常规公交、BRT、轨道交通等常见的交通方式之间存在相互竞争合作的关系。同时，每种交通方式的运行成本、行驶时间、能耗、舒适度和社会效益都各不相同。基于广义出行费用将每种交通方式的出行成本进行量化，可以分析每种交通方式的优势出行距离的范围，为制定适应城市交通发展需求的建设规划提供合理依据，弥补常用交通方式划分方法的不足，促进资源的优化配置，实现城市交通网络经济效益良性发展。

目前，针对优势出行距离的研究大多停留在拟合已有数据的基础上，并没有将其模型化，在使用上存在局限性，必须有一定的调查数据才可以进行。对于没有调查数据的城市，没有可以参考借鉴的确定每种交通方式优势出行距离的方法。

发明内容

为解决上述提及的针对城市内多种交通方式并存时，每种交通方式优势出行距离确定的问题，本发明提供了一种基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离的量化方法，可以弥补常用交通方式划分方法的不足，为制定适应城市交通发展需求的建设规划提供合理依据，促进资源的优化配置，实现城市交通网络经济效益良性发展。

为解决上述技术问题，本发明提供了基于广义出行费用的交通方式优势出行距离的量化方法，包括以下步骤：

S1、采集每种交通方式出行的费用参数，所述费用参数包括时间参数、消耗参数和居民人均单位时间价值β，该居民人均单位时间价值β，表示为：β＝GDP/h_work，其中GDP为人均GDP，h_work为年平均工作时间长度；

S2、确定每种交通方式的平均出行消耗目标函数，该出行消耗目标函数结构为C_i＝C_i,T+C_i,M，其中C_i为交通方式i出行的总消耗，C_i,T、C_i,M分别为交通方式i出行的转化为当量价值的时间成本和金钱成本；

S3、确定每种交通方式出行的约束条件，包括体力约束和燃油约束；

S4、明确每种交通方式的优势出行距离，具体包括以下步骤：

S4-1、构造交通方式效用函数，交通方式i的出行效用E_i的数值反比于出行方式i的消耗函数C_i，根据步骤S3的约束条件对效用函数进行修正；

S4-2、各交通方式在同一出行距离D下的概率密度函数可以表示为：

其中，E_i,D为交通方式i在出行距离D下的出行效用值；

S4-3、根据概率密度函数可以得到各交通方式的出行距离概率密度曲线的图形，对统计结果进行拟合，得到对应交通方式的优势出行距离函数。

进一步的，步骤S1中的时间参数为交通方式出行时间，包括平均接入接出时间t_i,a、平均车内时间t_i,i、出行平均停车时间t_i,p和出行平均等候时间t_i,w；

所述消耗参数包括距离金钱消耗、时间金钱消耗、燃料金钱消耗和车票金钱消耗。

进一步的，步骤S2中的C_i,T、C_i,M分别表示为：

C_i,T＝β×(t_i,a+t_i,i+t_i,p+t_i,w) (2)，

C_i,M＝M_i,d+M_i,t+M_i,f+M_i,ti+M_i,o (3)，

其中，M_i,d＝D×m_i,d为距离金钱消耗，D为出行距离，m_i,d为单位距离需要的金钱消耗；

为时间金钱消耗，m_i,t为单位时间需要的金钱消耗，Vi为平均运行速度；

M_i,f＝F_i×m_i,f＝D×f_i×m_i,f为燃料金钱消耗，F_i为交通方式i消耗的燃料，f_i为单位距离需要的燃料量；

M_i,ti为车票金钱消耗；

M_i,o为交通方式i出行时的其他金钱消耗。

有益效果：本发明与现有技术相比，本发明通过量化同一出行环境及出行距离下各交通方式的出行消耗，将出行时间、金钱等消耗统一以成本表示，增加出行者体力限制、出行工具燃料限制等条件，提出每种交通方式的优势出行距离模型，从而确定城市综合交通网络中各交通方式的优势运输范围。

该方法普适性好，可操作性较强，得到的结果可以用来指导城市规划者和管理者依据交通方式的优势出行距离估算各交通方式的分担率，从而弥补常用交通方式划分方法的不足，为制定适应城市交通发展需求的建设规划提供合理依据，促进资源的优化配置，实现城市交通网络经济效益良性发展。

附图说明

图1为本发明的流程框图。

图2为南京市各交通方式的出行距离概率密度曲线图形。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明。

本发明提供了一种基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离的量化方法，通过量化同一出行环境及出行距离下各交通方式的出行消耗，将出行时间、金钱等消耗统一以成本表示，增加出行者体力限制、出行工具燃料限制等条件，提出每种交通方式的优势出行距离模型，从而确定城市综合交通网络中各交通方式的优势运输范围。

以江苏省南京市城区为例，进行城市内常见交通方式优势出行距离范围的确定，说明该方法的实用性与优势。

S1、采集每种交通方式出行的广义费用参数：

考虑现阶段南京市交通方式包括步行、自行车(包括共享单车)、电动自行车、摩托车、出租车(包括网约车)、私家车(包括电动汽车)、公交及轨道交通共8种，即交通方式i＝{walk,bic,ebic,motor,taxi,car,bus,sub}。

采集交通方式i出行的各类时间，包括交通方式i的平均接入接出时间t_i,a，交通方式i的平均车内时间t_i,i(即运行中时间)，交通方式i的出行平均停车时间t_i,p，以及交通方式i的出行平均等候时间t_i,w。

表1调查得到的各交通方式出行的各类时间(单位：h/trip)：

注：D为每次出行的出行距离。

城市居民的人均单位时间价值β，一般采用区域内居民的人均GDP与年平均工作时间长度h_work来推算，表示为：β＝GDP/h_work。

南京市2016年国民经济和社会发展统计公报显示，2016年南京市人均GDP为127001元，我国居民的年平均工作时间长度为2200小时，则南京市的城市居民的人均单位时间价值β＝GDP/h_work＝127001/2200＝57.72元。

南京市平均燃油价格为6.33元/升，电费为0.55元/度；出租车(网约车)的定价准则及计价方法为起步价9元(含3公里)，租价2.4元/公里，此外，每次出租车出行收取燃油附加费2元；常规公交票价以次为单位，每次乘坐票价为2元；地铁按里程计费，计费方案表如下所示：

表2 地铁按里程计费方案表

分段	乘坐里程(km)	跨度	单程票票价
				1	0≤里程≤10	10km	2元
2	10＜里程≤16	6km	3元
				3	16＜里程≤22	6km	4元
4	22＜里程≤30	8km	5元
				5	30＜里程≤38	8km	6元
6	38＜里程≤48	10km	7元
				7	48＜里程≤58	10km	8元
8	58＜里程≤70	12km	9元
				9	70＜里程	每14km	增加1元

S2、确定每种交通方式的平均出行消耗目标函数：

明确出行消耗目标函数的结构为：C_i＝C_i,T+C_i,M，其中C_i为交通方式i出行的总消耗，C_i,T、C_i,M分别为交通方式i出行的转化为当量价值的时间成本和金钱成本。

南京市每种交通方式出行转化为当量价值的时间成本如表3所示：

表3 每种交通方式出行的时间成本

注：由于地铁站间距较长，考虑共享单车的广泛应用，此处假定有一半的地铁出行者选择共享单车为接驳工具，剩下的仍旧以步行作为接驳方式。

交通方式i出行的金钱成本为：C_i,M＝M_i,d+M_i,t+M_i,f+M_i,ti+M_i,o (2)

其中，M_i,d＝D×m_i,d为交通方式i出行时的距离金钱消耗，由出行距离D和交通方式i出行的单位距离需要的金钱消耗m_i,d组成，常见于出租车(网约车)出行、轨道交通出行；

为交通方式i出行时的时间金钱消耗，由出行时间和交通方式i出行的单位时间需要的金钱消耗m_i,t组成，交通方式的平均出行时间由出行距离和平均出行速度决定，该种计价方式常作为出租车(网约车)出行的补充收费方式(拥堵费、等待费等)；

M_i,f＝F_i×m_i,f＝D×f_i×m_i,f为交通方式i出行时的燃料金钱消耗，由交通方式i消耗的燃料F_i及燃料的单价m_i,f确定，交通方式的出行燃料消耗则由其出行的距离D及所选方式单位距离需要的燃料量f_i决定，主要用于电动自行车、摩托车及小汽车等私人交通出行中；

M_i,ti为交通方式i出行时需要的车票金钱消耗，常用于共享单车、常规公交、BRT及轨道交通出行中；

M_i,o为交通方式i出行时的其他金钱消耗，如停车费、过路过桥费等。

根据说明和查到的相关参数，可以知道南京市每种交通方式i出行的金钱成本如表4所示：

表4 每种交通方式出行的金钱成本

S3、确定每种交通方式出行的约束条件，包括：体力约束和燃料约束。

体力约束L_i,p≤θ_i,p，θ_i,p为常人出行不能接受的限制，建议通过出行距离表示，具体由出行问卷调查的内容确定。常见于步行、自行车(共享单车)的约束条件中，其中：

步行的出行距离受体力限制明显，极限步行出行距离为1.5km，可接受步行出行距离为0.8km，即超过0.8km之后，出行者将逐渐转移到其他出行方式中，达到1.5km时，几乎没有出行者选择步行出行；

自行车的出行距离也受到出行者的体力限制，根据南京共享单车大数据分析，90％的自行车出行集中在5km以内，最远出行距离一般不超过10km；

同样，电动自行车和摩托车的出行距离也会受到出行者体力限制，根据调查结果显示，对于这两种交通方式的使用者来说，在时间上不超过1h为95％的出行者能够接受的单次出行时间；

确定交通方式i出行时受到的燃料约束L_i,f≤θ_i,f，θ_i,f为交通方式i的燃料能够支持一次出行距离的极限距离，常见于电动自行车、摩托车的约束条件中；

城市居民的常规出行一般不考虑中途充电或加油的状态，因此出行距离要控制在交通方式的续航距离以内：

以市面上最常见的电动自行车电池续航能力为50km为参考基准，则采用电动自行车为出行方式时，出行时燃料受到的限制反应在出行距离上为：L_ebic,f≤50km；

城市内摩托车的油箱容量平均值为10L，按照摩托车在城市中出行百公里平均耗油3.5L为参考基准，则采用摩托车为出行方式时，出行时燃料受到的限制反应在出行距离上为：L_ebic,f≤285km；

S4、明确每种交通方式的优势出行距离，包括以下步骤：

S4-1：构造交通方式的效用函数，本实施例认为交通方式i的出行效用E_i的数值反比于出行方式i的消耗函数C_i，根据步骤S3的约束条件对效用函数进行修正；

城市内的单次出行一般不会超过城市的最大出行距离，以南京为例，最大出行距离为50km，因此本案例中出行距离从0到50km，步长1m，按照上述计算方法和约束条件可以得到每种交通方式的出行消耗，取反比则可以直接得到每种出行方式的出行效用值；

S4-2、各交通方式在同一出行距离D下的概率密度函数可以表示为：

其中，E_i,D即为交通方式i在出行距离D下的出行效用值；

S4-3、根据交通方式i的概率密度函数可以得到各交通方式的出行距离概率密度曲线的图形，如图2所示。

使用matlab对统计结果进行拟合，则可以得到对应交通方式的优势出行距离函数，如表5所示，其中，X为出行距离(单位：米)，Y为对应的概率密度。

表5 各交通方式的优势出行距离函数

交通方式i	优势出行距离函数
		walk	Ywalk＝1.084×exp(-0.003366×X)
bic	Ybic＝0.8047×exp(-4.142×10-4×X)-0.8467×exp(-0.003053×X)
		ebic	Yebic＝0.6784×exp(-1.711×10-4×X)-0.6271×exp(-7.337×10-4×X)
motor	Ymotor＝137.7×[exp(-1.439×10-4×X)-exp(-1.446×10-4×X)]
		taxi	Ytaxi＝0.1744×exp(-3.532×10-6×X)-0.1566×exp(-1.286×10-4×X)
car	Ycar＝0.3076×exp(-5.94×10-6×X)-0.2997×exp(-6.354×10-5×X)
		bus	Ybus＝0.2872×exp(-4.176×10-6×X)-0.2648×exp(-1.03×10-4×X)
sub	Ysub＝0.6538×exp(-7.149×10-6×X)-0.6502×exp(-4.378×10-5×X)

在实际应用中，根据各个城市每种交通方式的不同广义费用参数，图2中呈现的交通方式优势运距各不相同。

Claims (3)

1.基于广义出行费用的交通方式优势出行距离的量化方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、采集每种交通方式出行的费用参数，所述费用参数包括时间参数、消耗参数和居民人均单位时间价值β，该居民人均单位时间价值β，表示为：β＝GDP/h_work，其中GDP为人均GDP，h_work为年平均工作时间长度；

S2、确定每种交通方式的平均出行消耗目标函数，该出行消耗目标函数结构为C_i＝C_i,T+C_i,M，其中C_i为交通方式i出行的总消耗，C_i,T、C_i,M分别为交通方式i出行的转化为当量价值的时间成本和金钱成本；

S3、确定每种交通方式出行的约束条件，包括体力约束和燃油约束；

S4、明确每种交通方式的优势出行距离，具体包括以下步骤：

S4-1、构造交通方式效用函数，交通方式i的出行效用E_i的数值反比于出行方式i的消耗函数C_i，根据步骤S3的约束条件对效用函数进行修正；

S4-2、各交通方式在同一出行距离D下的概率密度函数可以表示为：

<mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>D</mi> </mrow> </msub> <mrow> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> </munder> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>D</mi> </mrow> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>

其中，E_i,D为交通方式i在出行距离D下的出行效用值；

S4-3、根据概率密度函数可以得到各交通方式的出行距离概率密度曲线的图形，对统计结果进行拟合，得到对应交通方式的优势出行距离函数。

2.根据权利要求1所述的基于广义出行费用的交通方式优势出行距离的量化方法，其特征在于：所述步骤S1中的时间参数为交通方式出行时间，包括平均接入接出时间t_i,a、平均车内时间t_i,i、出行平均停车时间t_i,p和出行平均等候时间t_i,w；

所述消耗参数包括距离金钱消耗、时间金钱消耗、燃料金钱消耗和车票金钱消耗。

3.根据权利要求2所述的一种基于广义出行费用的交通方式优势出行距离函数模型，其特征在于：所述步骤S2中的C_i,T、C_i,M分别表示为：

C_i,T＝β×(t_i,a+t_i,i+t_i,p+t_i,w) (2)，

C_i,M＝M_i,d+M_i,t+M_i,f+M_i,ti+M_i,o (3)，

其中，M_i,d＝D×m_i,d为距离金钱消耗，D为出行距离，m_i,d为单位距离需要的金钱消耗；

为时间金钱消耗，m_i,t为单位时间需要的金钱消耗，Vi为平均运行速度；

M_i,f＝F_i×m_i,f＝D×f_i×m_i,f为燃料金钱消耗，F_i为交通方式i消耗的燃料，f_i为单位距离需要的燃料量；

M_i,ti为车票金钱消耗；

M_i,o为交通方式i出行时的其他金钱消耗。