[发明专利]一种基于空间向量自回归模型的多模式交通需求影响分析方法

说明书

本发明提供了一种基于空间向量自回归模型的公共交通需求与私家车不同区域间的多模式交通需求影响分析方法。发明主要包括以下内容：(1)构建区域间多模式交通需求协同模型。在传统的spVAR模型基础上进行了改进，引入区域POI指标定义了针对不同交通模式的区域间空间权重，构建了包含区域空间结构关系的多模式交通需求空间VAR模型。(2)提出区域间多模式交通需求协同策略。基于构建的区域多模式交通空间VAR模型求解得到各个交通模式的脉冲响应和方差分解结果，从而据此进一步分析得到交通需求的空间溢出效应，提出和构建针对不同空间状态、交通状态下的协同策略模型。上述模型经过证明具有提高交通效率的可用性和科学性。

技术领域

本发明属于智能交通信息处理技术领域，具体地说是一种基于空间向量自回归模型的多模式交通需求影响分析方法。

背景技术

随着当代城市规模的日益扩大以及城市机动化水平的提高，城市交通发展迅速，交通系统内部结构复杂度逐渐增加。以北京市为例，截止到2016年，私家车保有量达544万辆，公交日均客运量达1356万人次，地铁日均客流达999.8万人次，包括私家车、公交、地铁在内的多模式交通已日益发展成为城市交通体系的主流。

由于交通流沿路网传播以及与地理结构的紧密联系使交通具有一定的空间特性，各种交通模式的需求在区域间往往会存在一定的相互影响和协同关系，同时，加之交通网络本身的复杂性、多层次性和反馈性也使得不同模式的交通系统间存在相互影响作用。顺应大交通时代的特征，多模式交通系统的协同显得尤为重要。因此，新交通时代下的管理应当以居民出行需求为导向，根据各种交通模式的优势与特征实现将总体的目标分解到各子系统目标，将多式联运交通体系下综合交通系统的总体最优化作为各交通子系统追求的共同目标，致力于系统整体利益的最大化[1]，从而实现不同交通方式间的协同，有效解决交通问题。然而目前，各种交通方式由于其网络构成要素及方式、技术参数以及系统结构功能等特征的明显差异，以及各自管理部门和建设主体的不同，使得多模式交通间形成了分散式的管理架构，各部门在制定各种政策时只考虑到了所辖的子系统，只着眼于寻求子系统的效能最优。由此，研究交通系统内部的协同以及充分研究多模式交通需求间的相互影响关系成为一个重要且复杂的问题。

发生拥堵时，拥堵会沿交通模式以及区域进行传播，存在相互影响和传播效应。然而，对于区域多模式交通需求，以往学者大多只是进行孤立的研究，而且传统的模型和方法也无法考虑两种以上变量之间的相关、时变以及具有空间特性的复杂影响关系。

因此，在庞大的多模式交通需求以及交通拥堵问题较为严重的情况下，深入挖掘私家车、公交和地铁三种交通模式的需求在区域间及区域内部的演变特征，在一定程度上认识多模式交通间的相互作用关系以及他们在空间上的传导规律，定量了解公共交通需求与私家车区域间的影响机制，可以帮助三者之间实现区域间的协同，真正从管理和供给方面给出有效对策，有助于交通研究人员及决策者明确如何合理建设城市的公共交通以及分配交通网络的流量分布，并且能够通过有效控制交通需求达到多模式交通间的相互协同。

发明内容

本发明对公交、地铁的需求及定义的私家车拥堵指数进行了时空特征及演化规律分析并得到其需求影响关系。

本发明对spVAR模型做出了改进——在邻接矩阵中引入区域POI数据定义多模式交通的空间权重，通过改进的空间VAR模型进行回归分析，拟合得到在几个具有各自空间属性的区域内三种交通模式一定时间段内的回归模型，由此分析区域间多模式的相关关系。最后通过求解模型的脉冲响应和方差分解，同时结合各种交通模式的特征及所在研究区域的实际情况，定量分析区域多模式交通需求间的影响关系及机理，提出交通拥堵消散控制策略，给予相关建议。本发明不仅能够较好地量化变量间的相互影响，而且还考虑了区域特征，量化空间溢出效应，能定量表征多模式交通需求(包括公交、地铁、私家车)之间在区域间的空间溢出效应及时间演化规律，能够有针对性的制定拥堵消散策略，合理应用于公交的调度、地铁限流与疏导、私人汽车的管控，实现区域间多模式交通的协同具有很大的现实意义。