市民出行时间价值获取方法、电子设备及可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种市民出行时间价值获取方法、电子设备及可读存储介质，包括以下步骤：S1、随机获取目标地区部分市民的基础信息和出行选择；S2、建立NL模型，标定各种情境下各个交通方式的出行时间价值的参数；S3、计算不同出行目的、收入水平及其出行时段对应的出行时间价值。本发明专利技术对公交车、地铁、出租车和私家车进行出行时间价值计算，并根据出行时间价值对市民的出行进行预测，有利于相关部门对目标地区的公交、地铁、运营车辆和/或道路进行相应的调整，以缓解目标地区的交通拥堵情况。以缓解目标地区的交通拥堵情况。以缓解目标地区的交通拥堵情况。

【技术实现步骤摘要】
市民出行时间价值获取方法、电子设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及交通管理领域，具体涉及一种市民出行时间价值获取方法、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]交通是连接城市的重要纽带，也是为城市发展运送人流、物流的重要通道，作为城市发展的主要动力，交通对生产要素的流动、城镇体系的发展有着决定性的影响。德国人文地理学家F.拉采尔曾指出“交通是城市形成的力”。纵观古今中外城市发展的历史，无数实例都证明了交通对城市发展有着重要的作用，特别是城市交通之外的大交通，与城市发展更是具有深刻的渊源关系。城市交通作为一个重要的纽带，一端连着的是城市的经济活动，另一端则是城市的社会活动。因此，城市交通对城市经济的可持续发展以及城市市民的生活水平以及生活幸福指数的提升都至关重要。
[0003]然而我们不难发现，城市交通发展过程中也导致了一系列问题的出现，其中交通拥堵最为严峻。为此，各大城市也尝试开展了多轮的道路设施扩建改造，尝试能够通过这个方法缓解交通拥堵，然而，尽管道路得到了扩建和改造，交通拥堵不仅没有得到缓解，反而随着城市化进程的不断加速，道路交通拥堵越来越严峻。因此，为解决我国城市交通问题，不得不大力发展占道小、运量大、效率高、节省能源同时对环境污染比较小的公共交通系统。许许多多的城市先后都推出了公交优先的政策，但是众所周知效果并不好。其主要原因是在制定公交优先政策时，往往缺失决策者关于出行交通方式意向选择的调查，从而导致了制定的策略不完全符合市民的出行需要。实施公交优先策略使得交通拥堵的状况稍微有好转之后，一些市民又开始选择私家车、出租车等占用道路资源比较大的出行方式，使得交通拥堵成为一个循环。而预测市民的出行，针对性的配置相应的交通工具，将会极大的优化道路拥堵问题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种市民出行时间价值获取方法、电子设备及可读存储介质从出行时间价值角度对目标地区进行了出行预测。
[0005]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]提供一种市民出行时间价值获取方法，其包括以下步骤：
[0007]S1、随机获取目标地区部分市民的基础信息和出行选择；
[0008]S2、建立NL模型，标定各种情境下各个交通方式的出行时间价值的参数；
[0009]S3、计算不同出行目的、收入水平及其出行时段对应的出行时间价值。
[0010]进一步地，步骤S1中随机获取目标地区部分市民的基础信息和出行选择的具体方法为：
[0011]在目标地区的不同区域随机进行SP问卷调查，并采用正交表进行数据统计；其中调查内容包括意向选择和个人基本信息；意向选择包括四种出行方式的出行时间、出行费
用；个人基本信息包括出行目的、是否有私家车、通常的出行时段、月收入；四种出行方式分别为公交、地铁、出租车和私家车。
[0012]进一步地，步骤S2的具体方法包括以下子步骤：
[0013]S2
‑
1、将公交和地铁作为公共交通，将出租车和私家车作为私人交通，构建两层选择树；
[0014]S2
‑
2、根据NL模型的基础理论，分别得到公交被选择的概率P(bu)、地铁被选择的概率P(su)、出租车被选择的概率P(ta)、私家车分别被选择的概率P(ca)：
[0015][0016][0017][0018][0019][0020][0021]V
bu
＝T1×
β
t1
+F1×
β
f1
[0022]V
su
＝T2×
β
t2
+F2×
β
f2
[0023]V
ta
＝T3×
β
t3
+F3×
β
f3
[0024]V
ca
＝T4×
β
t4
+F4×
β
f4
+ASC
[0025]其中exp(
·
)表示以常数e为底的指数函数；V
pub
为公共交通的效用；V
pri
为私人交通的效用；V
bu
为公交的效用；V
su
为地铁的效用；V
ca
为私家车的效用；V
ta
为出租车的效用；λ
A
、λ、λ
B
、β
t1
、β
f1
、β
t2
、β
f2
、β
t3
、β
f3
、β
t4
、β
f4
分别为NL模型待标定的参数；T1为公交的出行时间；F1为公交的出行费用；T2为地铁的出行时间；F2为地铁的出行费用；T3为出租车的出行时间；F3为出租车的出行费用；T4为私家车的出行时间；F4为私家车的出行费用；ASC为常数；
[0026]S2
‑
3、根据出行目的，在通勤时间段的标定结果为：ASC＝1.750、β
f1
＝
‑
0.241、β
f2
＝
‑
0.272、β
f3
＝
‑
0.210、β
f4
＝
‑
0.241、β
t1
＝
‑
0.124、β
t2
＝
‑
0.164、β
t3
＝
‑
0.168、β
t4
＝
‑
0.179；
[0027]在非通勤时间段的标定结果为：ASC＝2.650、β
f1
＝
‑
0.349、β
f2
＝
‑
0.351、β
f3
＝
‑
0.325、β
f4
＝
‑
0.310、β
t1
＝
‑
0.109、β
t2
＝
‑
0.141、β
t3
＝
‑
0.161、β
t4
＝
‑
0.172；
[0028]其中通勤时间段包括早高峰、午平峰和晚高峰；早高峰为7：00
‑
9：00；午平峰为12：00
‑
14：00；晚高峰为17：00
‑
19:00；
[0029]S2
‑
4、根据收入，低收入人群的标定结果为：ASC＝2.360、β
f1
＝
‑
0.442、β
f2
＝
‑
0.381、β
f3
＝
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种市民出行时间价值获取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、随机获取目标地区部分市民的基础信息和出行选择；S2、建立NL模型，标定各种情境下各个交通方式的出行时间价值的参数；S3、计算不同出行目的、收入水平及其出行时段对应的出行时间价值。2.根据权利要求1所述的市民出行时间价值获取方法，其特征在于，步骤S1中随机获取目标地区部分市民的基础信息和出行选择的具体方法为：在目标地区的不同区域随机进行SP问卷调查，并采用正交表进行数据统计；其中调查内容包括意向选择和个人基本信息；意向选择包括四种出行方式的出行时间、出行费用；个人基本信息包括出行目的、是否有私家车、通常的出行时段、月收入；四种出行方式分别为公交、地铁、出租车和私家车。3.根据权利要求2所述的市民出行时间价值获取方法，其特征在于，步骤S2的具体方法包括以下子步骤：S2
‑
1、将公交和地铁作为公共交通，将出租车和私家车作为私人交通，构建两层选择树；S2
‑
2、根据NL模型的基础理论，分别得到公交被选择的概率P(bu)、地铁被选择的概率P(su)、出租车被选择的概率P(ta)、私家车分别被选择的概率P(ca)：(su)、出租车被选择的概率P(ta)、私家车分别被选择的概率P(ca)：(su)、出租车被选择的概率P(ta)、私家车分别被选择的概率P(ca)：(su)、出租车被选择的概率P(ta)、私家车分别被选择的概率P(ca)：(su)、出租车被选择的概率P(ta)、私家车分别被选择的概率P(ca)：(su)、出租车被选择的概率P(ta)、私家车分别被选择的概率P(ca)：V
bu
＝T1×
β
t1
+F1×
β
f1
V
su
＝T2×
β
t2
+F2×
β
f2
V
ta
＝T3×
β
t3
+F3×
β
f3
V
ca
＝T4×
β
t4
+F4×
β
f4
+ASC其中exp(
·
)表示以常数e为底的指数函数；V
pub
为公共交通的效用；V
pri
为私人交通的效用；V
bu
为公交的效用；V
su
为地铁的效用；V
ca
为私家车的效用；V
ta
为出租车的效用；λ
A
、λ、λ
B
、β
t1
、β
f1
、β
t2
、β
f2
、β
t3
、β
f3
、β
t4
、β
f4
分别为NL模型待标定的参数；T1为公交的出行时间；F1为公交的出行费用；T2为地铁的出行时间；F2为地铁的出行费用；T3为出租车的出行时间；F3为出租车的出行费用；T4为私家车的出行时间；F4为私家车的出行费用；ASC为常数；
S2
‑
3、根据出行目的，在通勤时间段的标定结果为：ASC＝1.750、β
f1
＝
‑
0.241、β
f2
＝
‑
0.272、β
f3
＝
‑
0.210、β
f4
＝
‑
0.241、β
t1
＝
‑
0.124、β
t2
＝
‑
0.164、β
t3
＝
‑
0.168、β
t4
＝
‑
0.179；在非通勤时间段的标定结果为：ASC＝2.650、β
f1
＝
‑
0.349、β
f2
＝
‑
0.351、β
f3
＝
‑
0.325、β
f4
＝
‑
0.310、β
t1
＝
‑
0.109、β
t2
＝
‑
0.141、β
t3
＝
‑
0.161、β
t4
＝
‑...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢朝阳，张雨，卯喆，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：