考虑出行行为的机场轨道交通服务水平优化方法

为实现机场轨道交通运能利用率与服务水平、运营收益之间的有效平衡,提出了考虑机场旅客出行方式选择行为的机场轨道交通服务水平优化方法。融合反映行为惯性的显示性偏好（revealed preference,RP）依赖与陈述性偏好（stated preference,SP）依赖变量,以及与行为惯性相关的其他变量（如常住人口、换乘难度等）,构建考虑行为惯性的嵌套Logit（nested Logit,NL）模型模拟旅客前往机场过程中的陆侧出行方式选择行为。在NL模型的基础上构建机场轨道交通服务水平优化模型探讨轨道交通票价、发车间隔、高峰小时满载率等服务水平要素与轨道交通分担率、轨道交通运营企业收益之间的互动关系,提出相应的机场轨道交通服务水平优化方案。以西安市为例进行实证研究,结果表明：①受访者的SP问卷调查结果受行为惯性的影响,即受访者实际发生过的出行方式选择行为和先前的SP问卷调查选择结果会对受访者当下的SP问卷调查结果产生正向影响,且前者的影响程度大于后者;②考虑行为惯性的NL模型相较传统不考虑行为惯性的多项Logit（multinomial Logit,MNL）模型,可有效提升模型精度40.86%;③优化模型可经枚举法求解,若将案例城市当前机场轨道交通的拥挤程度（“有些拥挤”）优化至“临界状态”评价标准,为使轨道交通分担率不降低的同时客票收入最大化,则发车间隔缩小1 min前提下,地铁票价增幅建议为3元。