15交通信息作用下的活动-出行决策行为研究

第２１卷第４期２００８年７月中国公路学报ｖ０１．２１Ｎｏ．４ＣｈｉｎａＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｉｇｈｗａｙａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔＪｕｌｙ２００８文章编号：１００１—７３７２（２００８）０４—００８８—０６交通信息作用下的活动一出行决策行为研究隽志才，鲜于建川（上海交通大学安泰经济与管理学院，上海２０００５２）摘要：从交通信息对出行者出发时刻、出行路径、出行方式选择和日活动安排的影响及其作用机制等方面，评价了以活动理论为基础的各种研究方法和模型系统的优缺点；分析总结了近十几年间交通信息作用下的出行行为研究领域的研究进展；探索了改进信息作用下活动一出行行为预测方法的途径。

结果表明：信息在诱导人们出行行为方面既有积极作用，也存在一定局限性，规划管理部门应正确认识和合理利用交通信息。

关键词：交通工程；活动一出行行为；综述；动态决策；调整过程；诱导出行中图分类号：Ｕ４９１．１文献标志码：ＡＲｅｓｅａｒｃｈＯｎＡｃｔｉＶｉｔｙ・ｔｒａＶｅｌＤｅｃｉｓｉｏｎＢｅｈａＶｉｏｒｗｉｔｈＥｆｆｅｃｔＯｆＴｒａｆｆｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉＯｎＪＵＡＮＺｈｉ—ｃａｉ，ＸＩＡＮＹＵＪｉａｎ－ｃｈｕａｎ（ＡｎｔａｉＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００５２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎａｃｔｉｖｉｔｙｔｈｅｏｒｙ，ａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｍｅｔｈｏｄａｎｄｍｏｄｅｌｓｙｓｔｅｍｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｏｆａｃｔｉｖｉｔｙｔｒａｖｅｌｄｅｃｉｓｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒｗｅｒｅｅｖａｌｕａｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｔｒａｆｆｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｎｄｅｐａｒｔｕｒｅｔｉｍｅ，ｔｒａｖｅｌｐａｔｈ，ｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｔｒａｖｅｌｍｏｄｅ，ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔｏｆｄａｉｌｙａｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｉｔｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｏｒｅｔｈａｎ１０ｙｅａｒｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｏｆｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｕｎｄｅｒｅｆｆｅｃｔｏｆｔｒａｆｆｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｄｕｃｅｄｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｗａｓｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ．Ｔｈｅｗａｙｏｆｐｒｅｄｉｃｔｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｄａｃｔｉｖｉｔｙ—ｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒｗａｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｗｅａｋｐｏｉｎｔｓｏｆｃｕｒｒｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｗｅｒｅｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ．Ｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓｃｏｒｒｅｃｔｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｔｈｏｕｇｈｔｏｆｕｓｉｎｇｔｒａｆｆｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｐｌａｎｎｉｎｇｍａｎａｇｅｍｅｎｔｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｆｆｉｃｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ；ａｃｔｉｖｉｔｙ－ｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒ；ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ；ｄｙｎａｍｉｃｄｅｃｉｓｉｏｎ；ａｄ—ａｐｔａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ；ｉｎｄｕｃｅｄｔｒａｖｅｌＯ引言智能运输系统（ＩＴＳ）为改善人们的出行和提高交通系统的效率提供了有利条件，已成为世界各国解决城市交通问题的共识。

作为ＩＴＳ重要组成部分的交通信息服务，能够为出行者提供完成出行的相关信息，诱导出行者选择效用最大的出发时间、出行方式和路径，降低了出行过程中的时空消耗，使得现有的道路网络资源得以充分利用，提高了交通运输系统的功效，缓解了交通拥堵以及由此引发的环境、社会问题。

交通信息服务的实质即是通过提供合适的交通信息来诱导出行行为，使人们的出行选择与交通管理者的预期目标相一致。

交通信息系统的作用效果在很大程度上取决于所提供信息对出行收稿日期：２００８一０１一０９基金项目：国家高技术研究发展计划（“八六三”计划）项目（２００７ＡＡｌｌｚ２０３）Ｉ国家自然科学基金项目（５０５７８０９４）作者简介：隽志才（１９５４一），男，吉林公主岭人，教授，博士研究生导师，工学博士，Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｕａｎｚｈｉｃａｉ＠１６３．ｃｏｍ。

万方数据第４期隽志才，等：交通信息作用下的活动一出行决策行为研究８９行为诱导的有效性，及其对相关交通管理政策的支持程度［１‘３］。

随着交通信息提供技术的日新月异，交通信息对人们活动和出行行为的影响及其作用机理已成为交通研究领域急需解决的问题。

为此，本文中从交通信息对活动一出行决策行为的影响及其作用机制方面，评价了各种研究方法和模型系统的优缺点，总结信息在诱导人们出行行为方面的积极作用和局限性，为规划管理部门正确认识和合理利用交通信息提供指导；同时指出现有研究方法局限性，探讨改进信息作用下活动一出行行为预测方法的途径。

１未考虑交通信息作用的活动一出行决策行为出行行为研究的主要目的是更深刻地理解出行和驾驶行为，准确预测出行需求和有效评价各种交通政策的实施效果，同时提出改善交通服务水平的建议。

活动一出行决策行为一直是交通领域的重要研究课题，信息技术在交通领域得到广泛应用以前，研究人员认为出行决策过程相对静止，主要关注未提供交通信息服务条件下的出行行为。

发展到今天，无信息作用下的出行行为理论已经比较成熟，主要形成了基于活动的出行决策理论和面向过程的出行行为研究方法。

基于活动的研究方法以欧洲的Ａｕｈａｕｓｅｎ、Ｇａｒｌｉｎｇ、Ｅｔｔｅｍａ和Ｔｉｍｍｅｒｍａｎ，以及美国的Ｂｅｎ＿Ａｋｉｖａ、Ｋｏｐｐｅｌｍａｎ、Ｂｏｗｍａｎ和Ｈａｌｌ的研究为代表，这些研究人员建立了基于活动的出行需求预测模型系统，并开发出了应用软件平台，取得了较好的效果［４。

５１；面向过程的方法以Ｇａｒｌｉｎｇ的研究为代表，关于驾驶行为的许多研究正是在这一框架下进行的［６］。

然而，先进的出行者信息系统（ＡＴＩＳ）的出现在降低出行不确定性的同时，也加强了出行选择行为和交通系统之间的相互作用，活动一出行行为表现出很强的动态性。

未能充分考虑交通信息对出行动态影响的预测模型和方法将不再适应高度信息化条件下模拟和预测出行需求的需要。

如何有效应用和发展无信息作用条件下的出行行为研究理论和方法，就交通信息对出行行为的作用机理展开深入研究，提供交通信息影响下的出行需求预测方法已成为出行行为研究的焦点。

２交通信息作用下的活动一出行决策行为交通信息作用下的活动一出行决策可以看作是一个动态决策和反复调整的过程（图１）。

一方面，出行者借助于自己的出行经历和获取的交通信息形成对交通环境的认知，并随着活动一出行行为的展开更新自己的认知，判断是否需要以及如何调整出行选择；另一方面，调整后的出行选择作用于交通系统，使交通环境的状态发生改变，这一改变以交通信息的形式传递到出行者，从而引发新一轮的认知更新和出行行为调整过程。

交通信息过去经历信息接收判断过程Ｈ学习过程Ｈ认知更新过程垂亟Ｈ篁幽广磊荔两评价各出行方二工选择实施图１交通信息作用下活动－出行决策过程Ｆｉｇ．１ＰｒｏｃｅｓｓｏｆＡｃｔｉＶｉｔｙ—ｔｒａＶｅＩＤｅｃｉｓｉＯｎｗｉｔｈＥｆｆｅｃｔｏｆＴｒａｆｆｉｃＩｎｆｏｍａｔｉＯｎ从２０世纪８０年代起，交通信息对出行行为的影响就在国外受到广泛关注，研究涉及到活动一出行决策的各个方面。

２．１交通信息对出发时刻和路径选择的影响驾驶员的路径选择和调整行为是交通分配的基础，其路径选择结果直接影响到路网流量。

因此对交通信息服务下出发时刻和出行路径选择的研究多以小汽车通勤出行为对象，以计量经济学模型和混合仿真方法为主要分析工具。

在小汽车出行方式下，出发时刻和出行路径往往作为一个整体被考虑‘引，而可选路径上的出行时耗、延误时间、拥挤水平以及信息来源都是决策的重要影响因素［８］。

计量经济学模型以Ｍａｈｍａｓｓａｎｉ等的研究工作为代表凹。

１…。

他们在出行者有限理性的假设下用类似的方法分析了交通信息作用下的通勤出行出发时刻和路径调整行为，采用多项Ｐｒｏｂｉｔ（ＭＮＰ）建立了日调整模型体系。

以出发时刻调整模型为例，设通勤者ｍ第￡天通勤出行预期到达时间为Ｔ。

，实际到达时刻为Ｔｚ。

，两者之差为到达延误Ｄ。

Ｄ。

≥Ｏ表示早到，记为Ｄ。

；Ｄ。

＜０表示晚到，记为Ｄｚ。

假定通勤者优具有出发时刻无差异区间Ｊ。

一［Ｌ。

，万方数据９０中国公路学报２００８牟Ｅ。

］，区间左端点Ｌ。

表示通勤者预期到达时刻与能接受的最晚到达时刻之差（为负数），右端点Ｅ。

表示通勤者预期到达时刻与能接受的最早到达时刻之差（为正数）。

研究中假设出行者是有限理性的，仅当Ｄ。

在超出无差异区间工。

时，出行者才会调整第２天通勤出行的出发时刻。

以如为出发时刻调整标识量，则调整过程如下。

＝Ｔ，。

一死。

＝｛三二；：茎：ｃ，，ｒ一１Ｏ≤Ｄｌ。

≤Ｅ。

或乳＝ｊＬ。

≤Ｄ２。

≤ｏ（２）Ｉ１其他隐变量Ｌ。

和Ｅ。

由确定项和随机项２个部分组成，若假设随机项服从均值为。

的多元正态分布，则得到ＭＮＰ模型系统Ｅ。

＝＾（Ｘ。

，磊，如）＋％．。

１‰。

～Ｍ州（ｏ，磊）…Ｌ。

一＾（‰，ｚ。

，８。

）＋ｋ，ｚｆ‰，ｆ～Ｍ州（ｏ，晶）式中：ｋ为出行者属性向量；ｚ。

为出行经历的向量；Ｏ。

为待估参数向量；三为协方差矩阵。

文献［１０］中，Ｍａｈｍａｓｓａｎｉ等应用有限理性假设，提出了ＭｉｘｅｄＬｏｇｉｔ模型系统，解决了ＭＮＰ模型参数标定困难的问题。

其他研究者运用Ｌｏｇｉｔ模型分析了可变信息牌对驾驶员路径选择行为的影响，发现信息内容对路径选择有很大影响，并可作为改善交通系统运行状况的控制变量［１１｜。

采用ＭＮＰ模型分析对驾驶员交通信息依从性的研究结果表明，在进行路径选择时，出行经历和交通系统所处状态都是重要影响因素口引。

交通信息作用下的路径选择行为受到出行者对道路的熟悉程度、道路复杂程度、交通信息可靠性等诸多定性因素的影响。

若采用离散选择模型进行分析，则要先对数据作离散化处理，让定性变量以定序变量或哑变量的形式进入模型。

而对连续型定性变量（如道路熟悉程度）的离散化，会使得变量的微小变化导致变量落入２个不同的分类中。

针对离散选择模型在处理定性变量中的上述局限性，Ｓｒｉｎｉｖａｓａｎ等［１３１提出了实时交通信息作用下驾驶员路径选择的混合仿真模型。

该模型采用简单的多项Ｌｏｇｉｔ（ＭＮＬ）结构，将驾驶员行选择路径ｑ的效用表示为【，卵＝％＋％＝∑胪ｚ品＋＞：ｙ“０。

（Ⅳ备）＋￡掣（４）下式中：Ｖ。

为效用的确定项；％为效用的随机项；伊、矿为待估计参数；Ｚ量为定量属性变量（如出行距离、时耗）；Ｗ乞为定性属性变量（如道路熟悉程度、道路复杂程度）；胁（・）为转换函数。