摘用值和前景值。并且結(jié)合Logit模型對不同情境下不同人群的決策行為分擔(dān)率進(jìn)行了計算。最后將兩種決策模型的計算結(jié)果與SP結(jié)果和現(xiàn)狀數(shù)據(jù)進(jìn)行了比：前景理論；分擔(dān)率；出行行為 客Whenpassengerswanttohaveatripbetweencities,theremustbeseveralmodesamongwhichthereexistscompetition.Becauseofdifferentadvantagesofdifferentmodes,thepassengerswouldconsidertheirneedstomakejudgments.Soit’snotonlythecharacteristicsofmodesbutalsocharactersofpeoplethemselvesthataffectspeople’sdecision.Therearemanydecisiontheories.TheProspectTheory,adescriptivemodelofdecisionmakingunderconditionofriskanduncertainty,ysistheregulationsinpredictionofindividuals’behaviors.Ifthetheoryisappliedintrafficproblem,manydeficienciesofothermethodswillberemedied.Inthisthesis,thepassengertrafficmodesbetweenChangchuncityandJilincityaretakenasexamples.AtfirsttheProspectTheoryisappliedtoforecastcharacteristicsofdifferenttripmodes.Thenpassengersaredividedintoseveralgroupsbythreemajorfeatureofdifferenttripmodes：arrivingtime,costs,andstability.Inothertostudytheeffectofsinglevariable’schangethatontransportmodechoice,webuildthreeenvironmenteachofwhichchangeonesinglevariable.Andweincorporatethesethreevariablesasonvariable,theperceivedcosts.Afterthat,wecalculatedtheexpectedutilityandtheprospectvaluesofdifferentpassengertrafficmodesrespectivelybytheExpectValueTheoryandtheProspecttheory.ThenweincorporateLogitmodeltocalculatesharerateofdifferentmodes.Finallywecomparedthe esoftwomodelswiththeStatedPreferenceStudyandtheactualdatatodiscusstheapplicabilityoftheProspectTheoryintransportationproblems.ThisstudylaysafoundationfortheapplicationoftheProspectTheoryinstudyinintercitypassengertrafficmodesharerate.：ProspectTheory；sharerate；travelbehavior；Chang-Jipassenger第1章緒 研究背 研究目的及意 國內(nèi)外研究現(xiàn) 研究思 第二章客運分擔(dān)率研究現(xiàn) 2.1城際客運分擔(dān)率現(xiàn)狀分 現(xiàn)有客運分擔(dān)率預(yù)測方法與計 前景理論與分擔(dān)率預(yù) 本章小 第三章客運方式選擇問卷設(shè) 3.1方法與原 問卷設(shè) 3.3數(shù)據(jù)及分 本章小 第四章基于前景理論的客運方式分擔(dān)率建 變量定 基于前景理論的交通方式選擇模型構(gòu) 交通方式選擇Logit模型構(gòu) 客運分擔(dān)率計 本章小 第五章總結(jié)與展 5.1總 研究展 參考文 附 附表 致 英文資料原文及中文翻譯 1緒長春城市吉林市線路全長99.03km高速路作為東北地“三縱四橫鐵網(wǎng)的重要組成部分可使長春吉林兩個經(jīng)濟(jì)發(fā)展城市之間的出行距離和行時間顯著縮短旅客出行更加便利從而帶動我省旅客事業(yè)的發(fā)展同時導(dǎo)并加快吉林省中部城市群的發(fā)展步伐，進(jìn)而帶動全省經(jīng)濟(jì)的飛躍。，出行者的出行方式?jīng)Q策規(guī)則是代表出行者對出行方式選擇的理解和估價的它們假設(shè)出行者“類一樣行動理智“類總是最()另外研究表明即使給出行者提供準(zhǔn)確的不確實驗所啟發(fā)的出行行為建模的描述性方法考慮了出行者對對交通系統(tǒng)，研究目的及意[1]使用的理論前經(jīng)理論在的應(yīng)用希望提供更科學(xué)和實際的方法來給出行者在不確最終確民出行的前景值并通過實際客運方式選擇SP驗證本文建國內(nèi)外研究現(xiàn)國外最初通過集計模型來進(jìn)行研究。2050Pugetsound分類預(yù)測模型[2]是最早的交通方式劃分模型之一。20世紀(jì)60年代，轉(zhuǎn)移曲了人們的普遍關(guān)注。2070DomencichMcFadden[4]為代表Logit模型和Probit模型Gaudry和Dagenias[5][6]Dogit模型的基本思著被選擇的對象的效用值波動而改變。Kurri、Kazakov、Richardson等研究者現(xiàn)有決策理論的主 是不確定環(huán)境下的決策理論，它的演變有三階段第三階段為新興理論對“期望效用理論”的修正。1979Kahneman與Tversky“前景理論”[11]，通過和實驗的大量，對期望效用理論LeonN.Moses和HaroldF.Williamson[12]研究了旅客時間價值的差異對旅客的SaadN.Aljarad和WilliamR.Black[13]分析了沙特和巴林之間的通、Stephen.G.Stradling[14]等學(xué)者用旅客不滿意度、重要性質(zhì)量等特性的六、NarisraLimtanakool[16]等學(xué)者研究了中長距離出行中，出行時間、土地利用、出行行為研究表明出行者認(rèn)為出行時間變化性和交通系統(tǒng)方式的可靠程度是影響他們出行選擇的重要因素[17]。在不同方式的分擔(dān)率預(yù)測、強[18]等根據(jù)Logit模型，建立了多種方式之間的競爭模型，、[21]通過分析不同群體的旅客時間價值和確定不同群體旅客的服務(wù)615對OD間的客運分擔(dān)率。，[23]建立了客運通道中旅客的客運方式選擇模型，運用TransCAD軟件同距離下方式的效用值之差進(jìn)行了對非集計模型的標(biāo)定，并沒有使用旅客，[25]根據(jù)居民出行的特點建立了基于前景函數(shù)的出行方式選擇模型用的模型以Logit模型為代表。決策理論方面，由于期望效用理論與真實情景的分擔(dān)率SP問卷設(shè)計，第四章的基于前景理論的方式分擔(dān)率建模，以及第2章客運分擔(dān)率研究現(xiàn)2.1城際客運分擔(dān)率現(xiàn)狀分2.1.1城際客運方式種類及特5261121114210111200402.1表2-1鐵路列車信息2-1們江下游經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)的黃金通道，是“九五”期間國家重點建設(shè)項目。高速公路西起長春市東郊楊家店，東止于吉林西郊虎牛溝。高速公路于1997年99130120130954453595-11512031.5038.5019.5元，動車優(yōu)于高速客車。運行時間穩(wěn)定性本文根據(jù)列車不同運行時間的車次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計以概率和是運行時間的組合的形50%達(dá)，40%1151/3100分鐘到達(dá)，1/3的概率110分鐘到達(dá)，1/3120分鐘到達(dá)?，F(xiàn)有客運分擔(dān)率預(yù)測方法與計，線性回歸模型是通過建立某一區(qū)域某種方式分擔(dān)率與其主要影響因素的線性關(guān)系通過現(xiàn)狀資料對回歸系數(shù)進(jìn)行標(biāo)定進(jìn)而預(yù)測某一區(qū)域該種式的未來分擔(dān)率。Pimb0mb1mX1b2mX2其中Pim——區(qū)域i內(nèi)方式m的分擔(dān)率；

Aj*Iijmj

其中Tijmi到小區(qū)j的第mIijmijmPi——小區(qū)i的交通生成量；Ajj的交通吸引量；b——待定系數(shù)。Logit離散選擇模型假定選擇枝的效用由可以測量的確定項和不可測量的隨機項εn。ogit模型確定項的表達(dá)式為Vnj1xn12xn2kxnk' x,x,,x其中 nk為特征變量

Logit模型的基本假設(shè)是假定效用隨機本假設(shè)是假定效用隨機項服從獨立同Gumbel分布[26]Logitn

Pni

J

nijP/PeVni/ ProbitnProbitnεn

'

n2,,nJ

N(0Ω)

1'e2 e 22Probit

Vji

)=

的分擔(dān)率不能保證在0—1之間；轉(zhuǎn)移曲計算相對簡單，但是其、結(jié)果不是Simon[27]的“有限理性”理論的沖擊。Simon，人們無法獲取決策所需的所有信息，案，而是選擇能滿足決策者的最低要求的選擇。Simon認(rèn)為，雖然決策者在決策前景理論與分擔(dān)率預(yù)vπ，來代替期望效用理論中的期進(jìn)行評估，選擇前景值最高的決策，即決策者選擇方案a而非b當(dāng)且僅當(dāng)：pivxiqivxi，這里的xixix0xix0的偏離值。這意味著決策者的決策受兩個過程的影響：一方面是價值的2-1w(p)據(jù)事件結(jié)果出現(xiàn)的概率p做出的一種判斷。它并非概率，而是概率的權(quán)重，相當(dāng)于決策者的心理概率。決策權(quán)重函數(shù)決策權(quán)重函數(shù)w(p)S型(圖2.2)。決策權(quán)重函數(shù)具有以下性質(zhì)：w(p)是概率p的單調(diào)增函數(shù)，在p=0，p=1w(p)<p45度線上下的比率是不成比例的。2.2第3章客運方式選擇問卷設(shè)3.1方法與原3.1.1方本文采用了簡單隨機抽樣方法進(jìn)行了SP。SP是為了獲得“出好。因此，SP具有相對靈活性，特別是在相同成本下，SP能夠種大大提高了效率，能夠獲取更加全面的信息1.內(nèi)容設(shè)本文采用根據(jù)公路大客車的三個因素中單個因素的變化假定出了三個場景來研究與場景與現(xiàn)狀發(fā)生改變時人們的偏好的變化(SP表格設(shè)計見附表)2.結(jié)果分析處本次SP共問卷100份，回收問卷97份。每一份問卷共設(shè)置了8個，388388條記錄按出行者收入狀況和時間3-140-50-260-70-480-590-100-3.1.2原，簡明性原則問卷內(nèi)容設(shè)計要簡單明了過被者的理解能力范圍。，、人均收入方式經(jīng)濟(jì)特性等。它們決定了出行方式的總結(jié)構(gòu)。微觀因素如出、了區(qū)域人群選擇交通方式時對衡量交通服務(wù)質(zhì)量主要指標(biāo)(運行時間價、運行時間穩(wěn)定性等)(2)不同地區(qū)的實際情況各不相同，出行者的出行方式選擇的比例結(jié)構(gòu)也就不同就我國的實際情況而言影響區(qū)域 通道內(nèi)旅客出行方式選擇的主要為b.c.于快速和舒適性較高的方式、經(jīng)商、旅游為目的出行，出行者一般對方式的安全性和舒適性有很高、本 本次共問卷100份，分別于火車站及火車站客運站，97份有效問卷。對問卷整理分析得出以下數(shù)據(jù)：對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總得出參與的人數(shù)為57人比例為58.7%，女性為40人，比例為41.2%，根據(jù)的隨機性可知的出行需求略高于女性。在選項中，19-30歲的人構(gòu)成比例最高，其次是31-50歲，18歲以下的比例最低。再從出行職業(yè)構(gòu)成特征看，商業(yè)經(jīng)營的比例最多，達(dá)到32.9%，企事業(yè)的比例次之，達(dá)到25.8%，相對較少的為學(xué)生和其他，比例分別為11.3%5.1%。再從收入分析，0-150022.68%，1500-3000的比52.58%，3000-800017.53%，80007.22%。本章主要介紹了SP問卷設(shè)計思路、要遵循的原則和選項設(shè)置方面進(jìn)行了分析和結(jié)果。SP為計算提供了重要的數(shù)據(jù)。第4章基于前景理論 fsf

fs0；fs0

fs0。m、nvx：價值函數(shù)vx0v0=0；wp：決策權(quán)重函數(shù)；Vf：前景值函數(shù)4-1ABC票價（元4-2ABC票價（元4-3ABC票價（元4.4ABC票價（元(費用函數(shù)中取負(fù)值)或時間損失費用。出行時間費用為出行的起點到終點的行程時UATa1AcaETdesiredTa1LTaTdesired

tT：出行者起點到終點的出行時間ca：為交通方式f0，Ta試驗時，提出如下取值方法：出行者在途中出行時間的單位時間成本1-10θearly=0.5θtrip，晚到損失時間的單θlate=1.5θtripθlate>θtrip>θearly，其后大多數(shù)研究0~1500元區(qū)間的人群為例，該類出行者收入水平的代表值為750元/月，按照每月30個工作日，每個工作日工作84-5：

08600.05元min4-50-1500-3000-8000

[29]在研究城市公共交通方式選擇分擔(dān)率時根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸A0.000458x15.197880.000458x15.19788

y1y取1/9。即A0.000458x0.36299[29]又通 U0.000458

4-60-U1500-U3000-UU本文中對Tdesired進(jìn)行了運行時間最小值40(高鐵)與最大值120(大客車)之間的4.7TdesiredTdesiredTdesired40-50-60-70-80-90-100-0-15004.8Tdesired-------5-------5--------4.9Tdesired------0-------04.7Tdesired-50點會被nnpiUinU0 n4.8

0-1500-3000-8000價值函數(shù)v(2-1)取代了期望效用理論中的效用函數(shù)，Kahneman和k k

ifx

vxkkxk

ifxk

xk：參考點值與備選方案時間值的差值α：風(fēng)險態(tài)度系數(shù)，0<α<1。α越大表示出行者越傾向于，α=1時為風(fēng)險λ：損失規(guī)避系數(shù)。若λ>1[30]研究了中國國情下的風(fēng)險偏好系數(shù)之后認(rèn)為其實敏感性增強的λ=2.25，而xk>0時，α=1.21；xk<01(p)4.74.8做出的一種判斷。1wp

p1p

wp

1p1p1

式中，[29]的實驗救過表明，γ=0.55，δ=0.47計算方式前景

xiAip(AipiVfVfVf

Vffvx

Vffvx

f,,;f,,可按如下定義 wp，wp ； x wp

wp p

,0in

wp pw

,1-mi if

i

令

ifi

nVfivxin

交通方式選擇Logit型構(gòu)0Gumbel的特征有關(guān)。根據(jù)假定，城際通道間的出行起終點間的OD對有三種交通方U=(U1，Λ，Uk)k種量uk和附加的隨機“誤差項”ξk構(gòu)成，即kUk

Ek0EUkukUk稱為“意念效用”(perceivedutility)，uk稱為“觀測效用”(measuredutility)。pkPr(UkUj

lk

假設(shè)函數(shù)前景值隨機項kUkuk,kK是相互獨立同分布，并服從Gumbel分布F(x)expexE，E為常數(shù)，E=0.5708KK。于是可根據(jù)隨機效用和效用最大這兩個概念導(dǎo)出Logit模型：pk客運分擔(dān)率計

euj

4-6中的各種客運方式在不同參考點，不同運行時間的感知費用計算各種客運方式在Tdesired=45時的費用期望值如下：Vf

31.14132.02132.901

33

tripi

22VfUtripipi19.326021.0940%

33VfUtripi

''

32.02

V'f

快速列快速列'

公路大客車

32.02

x1x2x3

11

帶入Logite

e2ppp

exi3333exi33exi

e238e3 e3e238e3 e3e238e3

4-90-1500-3000-8000隨著Tdesired的增加，在0-1500和80001500-3000收入?yún)^(qū)間有增有減，3000-8000隨著Tdesired的增加，在0- -3000和3000-8000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞增，8000以上的收入?yún)^(qū)間呈遞減。隨著Tdesired的增加，在0- -3000和3000-8000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞減，8000以上的收入?yún)^(qū)間呈遞增。4-100-----------------1500-----------------3000-----------8000--------隨著Tdesired的增加，在0- -3000和3000-8000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞增，8000以上的收入?yún)^(qū)間呈遞減。隨著Tdesired的增加，在0- -3000和3000-8000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞增，8000以上的收入?yún)^(qū)間呈遞減。隨著Tdesired的增加，在0- -3000和3000-8000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞減，8000以上的收入?yún)^(qū)間呈遞增。大客車的票價票價降低后與現(xiàn)狀預(yù)測的數(shù)據(jù)相比大客車的分擔(dān)率-3.77%~-1.69%0-----------------1500-----------------3000-----------8000------8000--隨著Tdesired的增加，在0- -8000和8000以上收入?yún)^(qū)隨著Tdesired的增加，在0- -3000和3000-8000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞增，8000以上的收入?yún)^(qū)間呈遞減。隨著Tdesired的增加，在0- -3000和3000-8000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞減，8000以上的收入?yún)^(qū)間呈遞增。1.01%~5.87%0-----------------1500-----------------3000----3000----------8000--------隨著Tdesired的增加，在0-1500和80001500-30003000-8000隨著Tdesired的增加，在0- -3000和3000-8000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞增，8000以上的收入?yún)^(qū)間呈遞減。隨著Tdesired的增加，在0- -3000和3000-8000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞減，8000以上的收入?yún)^(qū)間呈遞增。-11.21%~0.27%前景理論下的客運方式分擔(dān)率計下面基于前景理論計算現(xiàn)狀下Tdesired為45時，0-1500收入?yún)^(qū)間的客運1.感知出行費用計4-6100110分鐘：U

12095

115分鐘：U

40分鐘：U45

令NN31.1432.022pijU0 131.14

3.x11U0U125.2231.14(損失x12U0U125.2232.02(損失x13U0U125.2232.90(損失X

(x13,3;x12,3;x11,x21U0U125.2219.32x22U0U125.2221.09X(x22,60%;x31U0U125.2223.52

(收益 (收益 (收益 x32U0U125.2223.71X(x32,50%;

(收益 pwp13

1

wppw

w

w

w

Vf11jvx1jw

3

wp

02816-2按以上方法計算快速列車和高鐵動車的前景值分別為Vf2

6.63493Vf3

1.74541比較發(fā)現(xiàn)Vf1

Vf

Vf

由此可知Tdesired=45月收入?yún)^(qū)間在0-3232eVf

Vf ep

i

Vf

e eVf

Vf

e 4-130-1500-3000-800000-15001500-3000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率隨著收入升高而遞減隨著Tdesired的增3000-800080000%。分擔(dān)率隨著收入升高而遞增。隨著Tdesired的增加，在0- -3000收入?yún)^(qū)間遞減，3000-8000和8000以上的收入?yún)^(qū)間接近于1。4-140---------1500-------3000-80000-15001500-3000的收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率有所增加，并且隨著Tdesired的增加，0-1500收入?yún)^(qū)間的分擔(dān)率呈遞減，1500-3000收入?yún)^(qū)間在0-1500和1500-3000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率隨著Tdesired的增加而遞增，在3000-800080000%隨著Tdesired的增加，在0- -3000收入?yún)^(qū)間分擔(dān)率遞減，3000-8000和8000以上的收入?yún)^(qū)間接近于1。大客車的票價票價降低后與現(xiàn)狀預(yù)測的數(shù)據(jù)相比大客車的分擔(dān)率-0.37%~-0.00%4-150-1500-3000-80004-160-1500-3000-8000兩種預(yù)測方式與現(xiàn)狀現(xiàn)狀下的客運方式分擔(dān)率主要根據(jù)得知4-1714-180-1500-3000-80007選擇不同的Tdesired4-19TdesiredTdesired40-50-260-70-480-590-100-根據(jù)以上比例可以計算出兩種方式下現(xiàn)狀下的總體客運方式分擔(dān)率的期望值：4-20Tdesired的存在會給人們的選擇帶來不同100%Tdesired在研究中起到輔助變量的作用。Tdesired小的人對時間的敏感性更高；而Tdesired大的人對票價的敏感性更高。本章小 建立了居 感知費用的確定方法基于參照點設(shè)置的思路提出了本模型的參照點定方法；最后將前景理論與Logit模型相結(jié)合，得出不同出行群體選擇某種交通55.1總2011年初高鐵的開通給快速列車與高速公路客車帶來了巨大收入，出行時間預(yù)期值參考點Tdesired分為了若干個子群體。然后為了研究實際影計算方法下的計算結(jié)果與結(jié)合出行者SP獲取的數(shù)據(jù)和現(xiàn)狀下實際得知Tdesired進(jìn)行了分析，SP的結(jié)果總結(jié)出的公式將這兩個因素量化進(jìn)了出行感知費用一個變量之本文將前景理論的前景值與分擔(dān)率模型Logit模型結(jié)合，得出特定特研究展本文對城際間的客運方式分擔(dān)率進(jìn)行了比較深入理論研究和與實際情況的對比分析，并取得了初步成果。但是還有很多方面的后續(xù)研究沒有得到完成：由于要對城際間出行的群體進(jìn)行研究，本文采用的SP地點分別選擇通過這些得出現(xiàn)狀下的客運方式分擔(dān)率0在研究不同收入下的出行者的感知費用時采用了市的SP標(biāo)定的與分擔(dān)率的連續(xù)函數(shù)則需要進(jìn)行的分類和更大量的進(jìn)行拓展研究。HongliXu,JingZhou,WeiXu.Adecision-makingruleformodelingtravelers’routechoicebehaviorbasedoncumulativeprospecttheory[J].TransportationResearchPartC,2011,19:218-228.SheffiY.Urbantransportationnetwork[M].California;Prentice-.交通規(guī)劃原理[M].：中國鐵道DomencichThomasA,FaddenDanielMc.Urbantraveldemand:abehavioralysis[M].NewYork:AmericanElsevierPublishingCompany,1975.KhattakA,PolydoropoulouA,BenakivaM.Modelingrevealedandstatedpretriptravelresponsetoadvancedtravelerinformationsystems[R].WashingtonDC:TransportationResearchBoard,1996.GerardDeDong.Adisaggregatemodelsystemofvehicleholdingduration,typechoiceanduse[J].TransportationResearch(PartB),1996,30(40):36.GWKing.MathematicalTechniquesforEstimationoftheValueofTravelTimeSaving[J].Canberra:AustralianernmentPublishingService,1983.JariKurri,AriSirkia,andJuhaMikola.ValueofTimeinFreightTransportFinland[J].TransportationResearchRecord,NO.1725:26-31,KazakovA,etal.Thevalueoftraveltimeandbenefitsoftimesaving[C].TheresearchandDevelopmentBranch,MinistryofTransport,Ontario,Canada:ECN-94-02,Richardson,A.J.Someevidenceoftravelerswithzerovalueoftime[C].82ndTransportationResearchBoardConference,Washington,D.C.2003.D.Kahneman,Tversky.AProspecttheory:Anysisofdecisionsunderrisk.Econometrica,1979,47:313-327.LeonN.Moses.HaroldF.Williamson,valueoftime,choiceofmodelandthesubsidyissueinurbantransportation[J].JournalofPoliticalEconomy,1963(6):SaadN.Aljarad,WilliamR.Black,modelingSaudiArabiaBahraincorridormodechoice[J].JournalofTransportGeography,1995(4):257-268.Stephen.G.Stradling,JillianAnable,MichaelCarreno.performance,importanceanduserdisgruntlement:asix-stepmethodformeasuringsatisfactionwithtravelmodes[J].TransportResearchP