基于多元logit的上海市货车目的地选择模型.pdf
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1、 77 TRAFFIC&TRANSPORTATION2023 年 7 月 第 39 卷第 4 期(总第 228 期)Jul.2023,Volume 39No.4(Serial No.228)收稿日期:2023-04-07第一作者简介:汤月华(1989-),女,汉族,江苏昆山人,硕士,工程师,主要研究方向:公共交通模型和货运模型。基于多元 logit 的上海市货车目的地选择模型汤月华,李 璐,王 媛(上海市城乡建设和交通发展研究院,上海 200040)摘 要:在上海市第六次综合交通大调查货车数据的基础上,研究一种基于多元 logit 的货车单点配送目的地选择模型。首先,将 12t 以上货车的 G
2、PS 数据、12t 以下货车的人工问询调查数据、网络货运平台数据和无线电射频识别(RFID)标签数据进行相互核对和校核;其次,划分 399 个货运小区,按货物和货车类型交叉分类将货车分为 7 类,将目的地小区的综合阻抗、非规模吸引变量、规模吸引变量等变量作为输入条件,标定目的地选择模型的参数并进行解释,得到精度较高的系数估计结果;最后,在小区层面检验了 7 类货车的单点配送模型,证实模型结果达到中宏观应用要求。关键词:货车;目的地选择模型;单点配送;综合交通大调查;规模变量;非规模变量中图分类号:U491文献标志码:A文章编号:1671-3400(2023)04-0077-07Shanghai
3、 Freight Car Destination Selection Model Based on Multiple LogitTANG Yuehua,LI Lu,WANG Yuan(Shanghai Urban-Rural Construction and Transportation Development Research Institute,Shanghai 200040,China)Abstract:On the basis of the 6th comprehensive transportation survey truck data in Shanghai,a truck si
4、ngle point delivery destination selection model based on multiple logits was studied.Firstly,cross check and verify the GPS data of trucks above 12 tons,manual inquiry survey data of trucks below 12 tons,network freight platform data,and RF card data;Secondly,399 freight communities were divided int
5、o 7 categories based on the cross classification of goods and truck types.The comprehensive impedance,non scale attraction variables,and scale attraction variables of the destination community were used as input conditions to calibrate the parameters of the destination selection model and explain th
6、em,Obtained highly accurate coefficient estimation results;Finally,a single point delivery model for 7 types of trucks was tested at the community level,confirming that the model results meet the requirements for medium to macro applications.Keyword:Truck;Destination selection model;Single point del
7、ivery;Comprehensive transportation survey;Scale variables;Non scale variables因而从货物到货车的货车出行分布模型研究很难开展。货车出行分布模型是传统“四阶段”模型的基础和重点,目的地选择模型作为出行分布模型的一种,从非集计(Disaggregate)的角度重新定义了货车出行的特性1。目前,国内对非集计行为模型的研究大多集中在“四阶段”模型中的出行生成和出行方式选择这两个阶段中,但是用于出行分布的研究相对较少,在整个“四阶段”模型的研究和项目应用中仍然以集计模型为主2。为提高上海市综合交通模型精度,规划城市货运物流体系,
8、制定货物运输发展政策,优化上海国际航运中心集疏运体,从而促进上海市城市货运的可持续发展,本文结合 12 t 以上货车 GPS 数据和 12 t 以下货车人工0 引言 货车出行分布模型是研究上海市域内货运车辆出行分布特征的交通模型。相对于人员交通出行分布来说,货车的出行分布模型基础较为薄弱。货车的出行分布本质上是货物的运输分布,要想掌握一个区域货车的出行量及分布,就必须先弄清楚该区域货物的移动规律。然而,由于货种繁多,整个城市的物流资料很难调查获得,142023 年第 4 期 78 问询调查数据,建立基于多元 logit 的货车目的地选择模型,并对模型变量系数进行参数估计与解释说明,使模型能够准
9、确地模拟货车的空间分布特征,为定量分析不同类型货车的出行目的地选择行为提供有力的工具。1 相关研究综述 在各类文献报告中研究的交通分布模型有很多种类,从短期预测和中长期预测的角度来区分,大致可以归为两类:一类是增长系数法;另一类是重力模型法3。前者假定未来和现有的 OD 交通量的分布形式相同,在此假定的基础上预测目标区域目标年的 OD 交通量;后者分析研究现状的 OD 交通量,剖析 OD 交通量的分布结构和规律,并将此规律用数学模型的形式表现出来,用现状的调查数据或者统计数据来标定数学模型中的参数,而后用标定的分布模型预测未来年的 OD 交通量。与增长系数法相比,重力模型法使用交通小区之间的时
10、间阻抗、距离阻抗以及出行成本等因素作为模型研究的基础,不仅考虑了用地使用变化对出行分布的影响,而且体现了交通设施的影响。重力模型法虽有较好的理论基础且有成熟的软件可以标定,但仍有以下缺陷:难以解释目的地选择行为,仅仅将交通阻抗和出行产生、吸引量作为决定出行分布的变量;重力模型法难以反应土地利用模式对出行分布的影响4。针对重力模型中仅考虑交通阻抗、出行产生、吸引量作为决定因素,难以对目的地的选择做出解释的缺陷,为此通过引入反映服务功能和交通设施的非规模吸引变量,将反映目的地用地性质规模的吸引变量作为模型输入条件,结合 12 t 以上货车 GPS 数据和 12 t 以下货车人工问询调查数据建立上海
11、市的货车出行目的地选择模型。2 货车单点配送出行链模型研究案例2.1 数据来源 结合上海市第六次综合交通大调查中的货运调查数据,调查对象为在上海市行驶的货运车辆。调查途经有 4 个:通过货运企业开展人工问询、GPS 数据开发、网络货运平台数据分析以及无线电射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签数据挖掘。以往的调查是以通过货运企业开展人工问询调查为主,本次调查获取了 12 t 以上本外地籍货车在上海市范围内行驶轨迹以及网络货运平台的部分运单数据,采用 12 t 以上货车以 GPS 数据开发为主、12 t 以下货车以通过货运企业开展人工问询为主、网络
12、货运平台为补充的调查方法,4 种调查途径获取的数据进行相互核对和校核。12 t 以上货车 GPS 数据来源于工作日在沪运营的12 t 以上重货车辆 8.3 万辆,集卡 5.0 万辆。重型货车GPS 数据包含日期时间、车辆编号、经纬度、车型、排放标准等,车辆轨迹的默认回报间隔为 30 s,通过对货车 GPS 的数据进行开发和处理,获取车辆出行分布、运营特征指标、主要货运通道、主要货运通道车速、货车集聚地和停留地分析,并且根据车牌号码的匹配对几种调查途经获取的数据进行校核。对于可得的车辆 GPS 数据,一方面,货运车辆类型无法覆盖中小型车辆;另一方面,货运车辆 GPS 数据以反映车辆出行空间特征为
13、主,无法获知货物运输的肌理。因此,要想掌握货物运输的源头性特征,还是需要开展必要的人工调查补充,获取本市货车出行基本特征,如出车率、出行总车次、平均每车出行次数、平均出行距离、空驶率、货运量等,基于行政区扩算获取一定精度的现状货车 OD,为货车 OD 预测提供现状基础。本次调查总体抽样车辆约为 1.65 万辆,小型货车(2 t以下)抽样率为车辆总数的 20%,中型货车(2 4 t)、大型货车(4 8 t)抽样率为车辆总数的 10%,由于12 t 以上车辆可以获取 GPS 数据,重型货车(8 t 以上)选取抽样率为 5%。RFID 标签是利用射频在非接触双向通信中的交换数据,以达到识别的目的。通
14、过对集装箱 RFID 标签相关数据开发和处理,获得集装箱车辆结构特征和集装箱车辆进出港区的特征,与通过企业开展人工问询和 GPS数据挖掘获取的数据进行相互补充和校核。目前,货运市场上出现了众多基于互联网的货运平台,属无车承运人范畴,如天地汇等。使用这类平台的货运企业以规模以下企业为主,可作为人工调查的补充。拟获取指标同普通货运的调查内容一致,2 种不同调查方式获取的数据可相互对照、补充。2.2 货运小区划分 由于货物产生吸引与居民出行产生吸引的机理有所不同,需要小区根据货运特征进行重新划分。在原有中区的基础上,根据货运枢纽、场站地理位置、工业物流用地特征以及货车 GPS 到发点分布情况,对其进
15、一步合并拆分,得到一套适用于货运需求分析的交通小区,共计 399 个货运小区。主要考虑的货运枢纽场站包括:外高桥港区、洋山港区、吴淞港区、浦东机场、芦潮港站、闵行站、杨行站共 7 个。根据人工调查样本,进出道口车流量较大的包括:淀山湖(S26 沪常高速)、安亭(G2 京沪高速)、汾湖(G50 沪渝高速)、朱桥(G15 沈海高速)、金山卫(G15 沈海高速)、枫泾(G60 沪昆高速)共 6 个。12 t 以上普通货车市域内部主要通道包括 S20 外环高速、G15 沈海高速、S32 申嘉湖高速和 S4 沪金高速,进出上海市主要道口包括朱桥、S26、枫泾、金山卫和汾湖道口等;集卡市域内部主要通道包括
16、 G1503 上海绕汤月华,李 璐,王 媛:基于多元 logit 的上海市货车目的地选择模型2023 年第 4 期 79 城高速、G15 沈海高速、S32 申嘉湖高速和 S2 沪芦高速,进出上海市主要道口包括洋桥、朱桥、汾湖、枫泾和金山卫道口等(见图 1)。2.3 货车模型分类 首先,根据货种将模型分为生产型和生活型两类,其中:能源、生产型原材料、建筑材料、机械设备、化工及医药为生产型货物;农副产品、农林牧渔业、生活用品为生活型货物。其次,根据车型分为小货车、大中型货车、重型货车三类,共计 6 个子类。最后,集装箱货车不区分生活型货物或者生产型货物,共计 7 个子类。2.4 单点配送出行链模式
17、 单点配送出行链模式共分为取货 送货 返回、取货 送货、送货 返回、送货共 4 种类型,车辆单点配送中,车辆除了配送目的外,还有取货、返回目的地 2种空载出行,本次研究将这 2 种空载出行归入该次送货的货物类型类目中。2.5 货车分布模型2.5.1 模型技术路线 目的地选择模型是实现配送活动分布向货车出行分布转换的核心步骤,是当前出行分布领域的研究热点。相比于传统的出行分布模型,如重力模型、增长率模型、最大熵模型等,目的地选择模型可以捕捉到个体层面上决策者选择行为的变化,能够更加灵活的引入除阻抗变量外的解释变量,如用地属性、小区属性、政策相关变量等,因而具有更广泛的应用范围5。所有的目的地小区
18、选项采用如下统一的随机效用图 1 货运小区区划及道口枢纽分布图方程:Uij=Vij+ij=b1 tij+b2 xj+ln(zj)+ij(1)式中:i 为货车的起点小区;j 为货车的目的地小区;Vij为从小区 i 出发,选择小区 j 为出行目的地的系统效用部分;tij为小区 i 到小区 j 之间的出行阻抗向量(如行程时间、行程距离、花费、有无山脉或河流等);xj为目的地小区 j 的非规模型吸引向量(如目的小区是否包含枢纽、是否包含道口、是否与小区 i 处于同一小区等);zj为目的地小区 j 的规模型吸引向量(小区拆分或合并时会发生变化的规模变量,如小区内的人口数、就业岗位数、工业仓储用地面积、建
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