[发明专利]一种地铁乘客出行时间选择行为分析方法

说明书

本发明公开了一种地铁乘客出行时间选择行为分析方法，所述方法包括：S1：调研并筛选用于调研的地铁乘客出行场景属性，划分所述场景属性水平并分配属性水平值；S2：确定出行场景选择集数，根据D‑OPTIMAL设计方法设计地铁乘客出行场景组合，调研乘客出行偏好数据；S3：基于期望效用理论建立乘客出行的选择效用函数模型，标定所述模型的参数，确定乘客支付愿意原则值，本发明提供的方法可定量分析地铁乘客出行时间选择的影响因素，为高峰时段的客流控制策略的制定提供依据。

技术领域

本发明涉及城市轨道交通乘客出行时间选择行为技术领域。更具体地，涉及一种地铁乘客出行时间选择行为分析方法。

背景技术

结合国家十三五重点研发计划任务“城市轨道系统安全保障技术”(2016YFB1200402)，针对早晚高峰时段的客流拥堵问题，北京地铁运营中采用进站限流措施控制客流，在站外设置限流栏控制进站乘客数量。该措施在一定程度上缓解了大客流对车站和线路造成的压力，但该措施未考虑乘客的主动适应性，不能最大程度地有效缓解拥堵状况。

改善拥堵状态主要从两方面进行：(1)改善车站设施，提高运能；(2)减少高峰时段的乘客出行需求，降低高峰时段客流量。改善车站设施是一个长期规划的过程，短期内无法顺利完成，因此，改变乘客出行时间成为减缓高峰拥堵的一个重要手段。

研究地铁乘客出行时间选择的研究较少，对影响因素进行调研和分析有利于掌握地铁乘客出行时间选择规律。目前多基于期望效用理论和离散选择模型对出行时间选择行为进行建模和分析，多项式分对数模型是最为常用的离散选择模型，但该模型无法避免IIA(无关方案独立性)问题；而混合对数模型通过考虑选项的异质性有效地解决了IIA问题。

因此，需要提供一种科学、准确地分析地铁乘客出行时间选择的方法，为地铁交通系统制定合理的客流控制策略提供理论支撑。

发明内容

本发明的目的在于提供一种地铁乘客出行时间选择行为分析方法，对地铁乘客出行行为进行更为准确地分析，分析乘客选择出行时间的意愿变化随影响因素变化的规律，为制定合理的客流控制策略提供理论支撑

为解决上述技术问题，本发明采用下述技术方案：

本发明公开了一种地铁乘客出行时间选择行为分析方法，所述方法包括：

S1：调研并筛选用于调研的地铁乘客出行场景属性，划分所述场景属性水平并分配属性水平值；

S2：确定出行场景选择集数，根据D-最优设计方法设计地铁乘客出行场景组合，调研乘客出行偏好数据；

S3：基于期望效用理论建立乘客出行的选择效用函数模型，标定所述模型的参数，确定乘客支付愿意原则值。

优选地，所述S1中包括：

S11：调研乘客对备选场景属性的打分矩阵，计算赋予权重系数的备选场景属性标准化矩阵；

S12：通过TOPSIS方法计算各个备选场景属性的影响指标，筛选用于调研的场景属性；

S13：划分所述场景属性的属性水平并确定各属性水平的属性水平值。

优选地，所述S11包括：

S111：将乘客对各场景属性因素的打分整理成矩阵如下，

式中，P_j表示第j个乘客，j＝1,2,...,J；A_i表示第i个因素，i＝1,2,...,I；r_ji表示第j个乘客对第i个因素的重要度打分；

S112：将得分矩阵中的每个元素进行标准化，得到标准化矩阵为