基于活动链的公路货运业者出行选择模型研究

摘要

超载运输是我国公路运输领域普遍存在的问题，道路运输管理部门采取了许多运输管理政策，例如罚款、交通信息诱导、超载运输专项治理等，但由于是从宏观层面制定的措施，没有充分考虑到货运业者的差异性及出行选择规律。为了给道路运输管理部门制定运输管理政策提供支持，以更好规范道路运输秩序，对货运业者的出行选择行为进行系统的研究就十分具有必要。
　　 本义针对目前我国对公路货运业者出行行为研究相对较少的现状，基于效应理论，同时结合出行选择行为的研究方法，系统研究货运业者出行选择规律。
　　 首先，在对货运业者出行影响因素分析的基础上，建立基于货运业者出行效用最大化理论基础上的货运业者离散型选择模型，具体包括车型选择、装载量选择和时间路径选择模型，以及目的地选择。用RP和SP相结合的调查方法，通过实地调查，收集数据，利用SAS软件对货运业者出行选择的Mixed Logit模型进行标定，并对结果进行了分析。通过研究表明，货运业者的出行效用函数主要是由货运市场价格、处罚成本、货运业者的风险偏好、普通成本等因素确定，这些因素构成货运业者出行选择基础。此外，发现货运业者在实际的出行选择中，会综合这些因素的考虑，去选择适合的出行方案。
　　 然后，利用贝叶斯理论，研究超载处罚对货运业者出行行为的影响，探讨货运业者如何调整超载被处罚的认识，影响出行处罚成本，进而调整出行选择。并利用WinBUGS软件，对该行为进行了仿真分析。研究发现，货运业者会根据以往的出行经验，来调整以后的出行选择行为，具体包括改变出行路径、出行时间以及装载量等。研究还表明，不同的处罚程度对货运业者的出行选择具有明显不同的影响，连续性严重性的处罚对货运业者的行为应为更为明显。货运业者会根据处罚可能性和处罚程度，来调整其出行选择。
　　 接着讨论了本研究在实际中的应用。在较为系统的研究货运业者的出行选择行为，建立货运业者离散型出行选择模型的基础上，提出了在实际中基于货运业者行为研究基础上的治理道路超载问题的措施。
　　 最后得出研究结论，并分析了研究中尚存在的问题，以及未来的研究方向。
　　 研究发现，货运业者的出行选择行为由多种因素确定，并且在不同的选择模型中，这些因素的影响大小具有差异性。另外货运业者会根据以往的出行经验，来调整以后的出行策略，尤其是超载被处罚后，这个影响更为明显。根据这些研究发现，道路运输管理部门，可以采取相应的应对措施，例如加强夜间执法力度、适当提高处罚力度等。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究内容

1.2.1 国内外研究综述

1.2.2 货运业者出行影响固素分析

1.2.3 货运业者出行选择模型建立

1.2.4 基于贝叶斯理论的货运业者出行选择分析

1.2.5 研究应用分析

1.3 研究目标

1.3.1 在理论研究方面

1.3.2 在应用研究方面

1.4 研究技术路线

1.5 具体研究方法

第二章 文献综述

2.1 行为决策理论

2.2 出行需求预测研究方法

2.2.1 集计模型理论

2.2.2 非集计模型理论

2.2.3 效用理论

2.3 出行调查方法

2.4 对超载问题的研究

2.5 国内外研究发展趋势

2.5.1 非集计模型与集计模型相结合

2.5.2 由出行链模型向活动链模型发展

2.5.3 由静态单向模型向动态反馈模型发展

2.6 国内外研究总结

2.7 本章小结

第三章 货运业者出行选择影响因素分析

3.1 道路货物运输的概念及分类

3.1.1 道路货物运输概念

3.1.2 道路运输货物分类

3.1.3 道路货物运输种类

3.2 货运业者出行选择影响因素总体分析

3.3 环境条件

3.3.1 社会经济条件

3.3.2 政策条件

3.3.3 物流技术发展水平

3.4 自身条件

3.4.1 驾龄

3.4.2 对路网的熟悉度

3.4.3 驾驶风险偏好

3.5 货物和车辆属性

3.5.1 货物属性

3.5.2 车辆属性

3.6 本章小结

第四章 货运业者出行选择模型

4.1 非集计模型理论

4.1.1 效用理论

4.1.2 MNK模型

4.1.3 Mixed Logit模型

4.2 货运业者卅行活动链总体分析

4.2.1货 运业者出行活动链的组成

4.2.2 货运业者出行选择总体分析

4.3 货运业者出行效用

4.4 车型选择模型

4.4.1 总体分析

4.4.2 影响因素确定

4.4.3 效用函数

4.5 装载量选择模型

4.5.1 总体分析

4.5.2 影响因素确定

4.5.3 效用函数

4.6 出行时间路径选择模型

4.6.1 总体分析

4.6.2 影响因素确定

4.6.3 效用函数

4.7 目的地选择

4.7.1 加油站选择

4.7.2 休息处选择

4.7.3 维修处选择

4.8 模型的标定

4.8.1 标定方法

4.8.2 调查简介

4.8.3 调查方案设计

4.8.4 调查表格

4.8.5 调查结果初步分析

4.8.6 SAS软件GLIMMIX过程介绍

4.8.7 模型标定结果

4.8.8 结果分析

4.9 本章小结

第五章 基于贝叶斯理论的货运业者出行选择分析

5.1 贝叶斯理论概述

5.1.1 贝叶斯理论简单理解

5.1.2 贝叶斯公式

5.1.3 贝叶斯理论推导

5.1.4 参数标定过程

5.2 货运业者选择行为的贝叶斯分析

5.3 基于贝叶斯分析的出行业者效用函数变化

5.4 基于被处罚可能性的处罚成本贝叶斯分析

5.4.1 相关假设

5.4.2 应用分析

5.4.3 分析与改进

5.5 基于处罚程度的处罚成本贝叶斯分析

5.5.1 相关假设

5.5.2 应用分析

5.5.3 分析与改进

5.6 仿真分析

5.6.1 仿真优点

5.6.2 仿真软件

5.6.3 相关假设

5.6.4 仿真结果

5.6.5 仿真结果分析

5.7 道路执法者行为分析

5.7.1 执法者行为总体分析

5.7.2 执法者执法行为特点

5.7.3 执法者行为和货运业者行为相结合的业者行为分析

5.8 货运业者出行选择调整

5.8.1 效用函数的变化

5.8.2 货运业者出行选择的变化分析

5.8.3 基于效用函数改变的货运业者决策过程

5.9 研究结果分析

5.9.1 货运业者对处罚的态度

5.9.2 对货运业者出行的影响

5.10 本章小结

第六章 货运业者出行选择研究应用分析

6.1 总体应用分析

6.2 实际应用

6.2.1 实行区域联合治理超载

6.2.2 改变执法者执法方式

6.2.3 国省道处罚与高速公路计重收费相平衡

6.2.4 提高夜间执法力度

6.2.5 加强收费站和路政之间的协作

6.2.6 适当提高处罚力度

6.3 本章小结

第七章 结论和展望

7.1 本文的主要研究成果

7.2 研究不足之处

7.3 未来研究展望

致谢

参考文献