[发明专利]一种城市共享交通的居民出行需求预测方法

说明书

本发明公开了一种城市共享交通的居民出行需求预测方法，将城市交通网络表示为一个由多种出行模式和多类型用户参与下的复杂交通网络。本发明预测了现代城市交通网络在随机共乘用户均衡状态下的服务水平，并预估了交通网络出行服务水平影响下的城市居民出行需求。本发明充分考虑了出行者对交通出行成本主观感知的随机性和差异性，根据现实情况对交通出行成本进行了精细化的分类，细致探究了网约车出行这一新兴的共享出行方式对于交通网络运行状态的影响，从而为交通运输需求管理政策、共享出行企业经营策略的制定与调整提供有力的支持。

技术领域

本发明属于城市交通领域，特别涉及了一种城市共享交通的居民出行需求预测方法。

背景技术

互联网技术的飞速进步，不仅带来了移动出行产业的蓬勃发展，也深刻地改变了人们的出行理念。随着“共享出行”这一理念的深入人心，网约车出行(也称共乘出行，ridesharing)逐渐成为许多城市居民的日常出行选择。由《每日经济新闻》与腾讯汽车联合推出的“2021城市交通出行问卷调查”结果显示，私家车、公共交通和网约车是当下城市居民交通出行的主要方式，三者覆盖了近90％的出行需求。立足于共享出行背景下的现代城市居民出行特征，提出适用于现代城市交通网络的居民出行需求预测方法，可以为交通运输需求管理政策、共享出行企业经营策略的制定与调整提供可靠的依据。

发明内容

为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了一种城市共享交通的居民出行需求预测方法。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

一种城市共享交通的居民出行需求预测方法，包括以下步骤：

(1)建立城市交通网络的拓扑结构，城市交通网络中的出行模式包括私家车出行、网约车出行和公交出行，城市交通网络中的用户类型包括有车用户和无车用户，获取出行者感知参数以及公交公司、网约车平台运营参数；

(2)根据历史数据获得城市居民出行需求与出行服务水平的函数关系，即弹性需求函数；

(3)根据城市交通网络拓扑结构、用户类型和出行模式信息，构建与城市网络相对应的多模式多用户随机共乘用户均衡交通网络，并基于该网络建立共乘匹配约束；

(4)根据城市交通网络中各出行模式的实际特征，结合出行者对出行成本的个体感知差异，构建适用于共享出行环境的广义出行成本；

(5)预估该城市交通网络在多用户随机共乘用户均衡状态下的交通网络出行服务水平；

(6)根据弹性需求函数，结合所得的交通网络出行服务水平以及该服务水平下的广义出行成本，预测该城市交通网络的居民出行需求。

进一步地，在步骤(2)中，所述城市居民出行需求与出行服务水平的函数关系如下：

上式中，和分别表示OD对w间的有车用户和无车用户的居民出行需求；和表示弹性需求函数；和分别表示OD对w间的有车用户和无车用户的居民出行需求的上限；μ表示指数函数中的参数；和分别表示OD对w间的有车用户和无车用户所感受的出行服务水平，和越大表示出行服务水平越高：

上式中，i∈C和i∈NC分别表示有车用户和无车用户；表示连接OD对w的路径p上的选择出行模式i的出行者所承担的广义出行成本；θ表示logit选择模型中表示出行者的感知误差的参数。

进一步地，步骤(3)的具体过程如下：

(301)输入城市道路网络的拓扑结构、用户类型和出行模式信息，在软件中构建与城市交通网络相对应的多模式多用户城市交通网络结构，该交通网络结构包括路网中节点、路段的连接情况、路段容量和长度信息；