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基于Logit模型的航道货运量分配预测研究

摘要本文应用了Logi模型从模拟船舶实际选择路径概率出发,结合船舶的

实际运行特点,建立了行之有效的航道货运量分配模型。

关键词Logi模型;航道;货运量

AbstractThisarticleappliedtheLogitmodelfromtosimulatetheshipsactual

choicewayprobabilitytoembark,unifiesships’actualmovementcharacteristic,has

establishedtheeffectiveroutefreightvolumeapportionmodel.

KeywordsLogitmodel;route;freightvolume

0引言

对于单条航道的货运量预测,传统的方法通常只考虑该航道的历史运量及其

发展趋势,通过建立运量与社会经济的相关关系或者运用时间序列法进行预测。

然而,当航道网络比较发达,航道路线之间产生竞争,也就是货物的运输存在多路

径选择时,周围航道网络条件的改善会对该航道的货运量产生较大的影响,此时,

传统的货运量预测方法由于不能反映该影响,往往会导致预测结果出现较大偏

差。而采用交通规划中常用的“四阶段法”,根据项目影响区范围内的货物流量流

向,从航道的实际营运费用出发,模拟航道船舶的航行路径选择,利用网络配流模

型进行预测则具有较好的预测精度,而本文研究的航道货运量分配预测又是整个

四阶段预测模型的核心内容。

1Logi模型

Logi模型一般形式为:

式中,Ui一第i种运输路径的效用值;

m一可供船舶选择的运输路径;

P一第i种运输路径被船舶选中的概率,满足条件:

第i种运输路径的效用值通常表示为包括运输距离、运输时间、运输费用素

的线性组合,即:

,

式中,Wj一第j种特性的权重;Cj一第j种特性的特征值。

以上是Logit模型的基本形式。Logit模型通常用于评估个体在若干个可选方

案中选择某一种的概率。尤其是对一些影响选择决策的,不能直接测试、直接观

察到的因素,可运用Logit模型,在一定的假设前提下,建立选择概率和可选方案属

性之间的数学关系,进行离散选择分析。由于其形式简单,计算方便,在实际中得到

广泛的应用。

2航道货运量预测的分配方法及分配模型

1)基本分配模型

根据航道船舶的航行特点,本文对其货运量分配采用多路径概率分配法。由

出行者的航线选择特性可知,出行者希望选择最合适(最短、最快、最方便、最舒

适等)的航线出行,称之为最短路因素,但由于交通网路的复杂性及交通状况的随

机性,出行者选择出行航线时往往带有不确定性,称之为随机因素。这两种因素存

在于出行者整个出行过程中,2因素所处的主次地位取决于可供选择的出行路线

的路权差(行驶时间或费用差等)。因此,各出行路线被选用的概率可采用Logit型

路径选择模型计算。

其基本原理是:两个交通小区之间,存在几条可能的出行航线,广义行驶时间

越小,选择该航线的概率越大。其公式为:

式中:

Tij(k)——Tij分配到第k条航线上的货运量;

Tij——i区到j区的货运量;

——分配参数;

m——有效出行航线条数;

P(k)——第k条航线的使用概率;

tk——第k条航线的广义行驶时间。

2)航线时间函数的确定

一般来说,船舶在选择出行航线时,将综合考虑航线的航行时间、航行距离、

船舶营运成本和通行费等诸多因素。为尽可能真实地模拟各航段实际出行时间及

花费,本文对航道货运量分配航线时间函数考虑由行程时间、船舶营运成本和通

行费3部分组成,且各部分时间被加权以反映每个因素的相对影响性。

航线时间函数模型如下:

式中:

tk——结点i到j之间的航线总时间(小时);

tij——结点i到j之间的行程时间(小时);

Cij——结点i到j之间的船舶营运成本费用(元);

Pij——结点i到j之间的通行费用(元);

α、β、γ