Bài giảng Quy hoạch mạng lưới đường: Phần 2

Chia sẻ: Codon_11 Codon_11 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:67

Thêm vào BST

Báo xấu

176
lượt xem 44
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nối tiếp phần 1 mời các bạn cùng tìm hiểu phần 2 của "Bài giảng Quy hoạch mạng lưới đường" để nắm bắt một số vấn đề cơ bản về việc phân bố nhu cầu vận tải; phân chia phương tiện giao thông; phân chia lưu lượng trên toàn bộ mạng lưới; quy hoạch giao thông công cộng. Cùng tìm hiểu để nắm bắt nội dung thông tin tài liệu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Quy hoạch mạng lưới đường: Phần 2

Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh CHƯƠNG 4 PHÂN BỔ NHU CẦU VẬN TẢI (TRIP DISTRIBUTION) • Sau khi phân tích nhu cầu vận tải phát sinh, chúng ta biết số chuyến đi và đến của mỗi vùng Oi và Dj. Trong bước này chúng ta sẽ xác định số chuyến đi phân bổ giữa các vùng với nhau; • Việc xác định số chuyến đi giữa mỗi vùng phụ thuộc vào đặc điểm hấp dẫn của các điểm đích ở các vùng khác và chi phí cũng như mức độ thuận lợi và hạn chế của việc đi lại; • Phương pháp 1. Các phương pháp hệ số tăng trưởng: hệ số đồng nhất, hệ số bình quân, hệ số tăng trưởng Detroit 2. Phương pháp Fratar 3. Mô hình hấp dẫn 4.1 Các phương pháp hệ số tăng trưởng Các phương pháp hệ số tăng trưởng có đặc điểm là tính toán đơn giản 4.1.1 Phương pháp hệ số đồng nhất Phương pháp này sử dụng một hệ số tăng trưởng (hệ số bình quân) cho toàn khu vực nghiên cứu Vtij = V0ij F Vtij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm nghiên cứu t 0 V ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm gốc t = 0 F hệ số tăng trưởng trung bình trong toàn bộ khu vực Ví dụ 4.1: Số chuyến đi lại giữa hai vùng i và j là 5000 chuyến. Hệ số tăng trưởng của toàn bộ thành phố trong 20 năm sau được tính là 2.5. Hệ số chuyến đi giữa hai vùng này trong năm tương lai là bao nhiêu? Giải: Vtij = V0ij F12 Vt12 = 5000 × 2.5 = 12500 (chuyến) Nhược điểm là không thực tế và cho sai số lớn. Ví dụ với các khu vực chưa phát triển, ở thời điểm hiện tại nhu cầu đi lại bằng 0, nếu áp dụng phương pháp này thì nhu cầu tương lai cũng bằng 0, điều này là không thể chấp nhận được. 9
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh 4.2 Phương pháp hệ số tăng trưởng bình quân Phương pháp này sử dụng hệ số tăng trưởng bình quân của hai khu vực Vtij = V0ij (Fi + Fj)/2 Vtij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm nghiên cứu t 0 V ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm hiện tại t = 0 Fi hệ số tăng trưởng tại vùng i Fj hệ số tăng trưởng tại vùng j Ví dụ 4.2: Số chuyến đi lại giữa vùng 1 và vùng 8 vào năm gốc là 1000 chuyến. Trong thời gian 20 năm sau người ta dự tính hệ số phát triển của hai vùng này là 3.2 và 2.7. Tính số chuyến đi lại giữa vùng 1 và 8 trong tương lai? Giải: Vtij = V0ij (Fi + Fj)/2 V18 = 1000 (3,2 + 2,7)/2 = 2950 (chuyến) 4.2.1 Phương pháp hệ số tăng trưởng Detroit Vtij = V0ij (Fi Fj)/FTB Vtij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm nghiên cứu t V0ij số chuyến đi từ vùng i tới vùng j ở năm hiện tại t = 0 Fi hệ số tăng trưởng tại vùng i Fj hệ số tăng trưởng tại vùng j FTB hệ số tăng trưởng bình quân toàn khu vực. FTB = ΣFi/n Ví dụ 4.3: Số chuyến đi lại giữa vùng 5 và vùng 9 vào năm gốc là 1500 chuyến. Trong vòng 20 năm sau, dự tính vùng 5 và vùng 9 phát triển với hệ số tăng trưởng 1,75 và 2,05. Hệ số tăng trưởng trung bình trong toàn khu vực tính được là 2.2. Tính số chuyến đi lại trong tương lai giữa hai vùng 5 và 9? Giải: Vtij = V0ij (Fi Fj)/FTB Vt59 = 1500 (1,75 ì 2,05) /2,2 = 2446 (chuyến) 4.3 Phương pháp Frata Đây là phương pháp sử dụng quy trình tính toán bước lặp do Thomas J. Frata. Quy trình chung như sau: 1. Phân bổ chuyến đi từ i đến j trên cơ sở hệ số tăng trưởng của vùng i; 10
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh 2. Số chuyến đi trong tương lai phát sinh ở mỗi vùng được tính bằng cách nhân hệ số tăng trưởng với số chuyến đi hiện tại ở vùng đó; 3. Số chuyến đi này được phân phối đến các vùng khác thông qua hệ số tăng trưởng và số chuyến đi ở các vùng đó (số chuyến hiện tại)ij(hệ số tăng trưởng) (Số chuyến)ij = (số chuyến tương lai)i ì Σ(số chuyến hiện tại)(hệ số tăng trưởng) 4. Sự phân phối này tạo ra từng cặp giá trị Vij và Vji . Trung bình cộng hai giá trị trên. 5. Giá trị trung bình cho từng vùng khác với tích số giao thông hiện tại trong vùng đó và hệ số tăng trưởng. Tính toán lại hệ số tăng trưởng mới theo công thức: Số chuyến Hệ số tăng trưởng = Tổng số chuyến đi trong vùng đó 6. Tính toán lại với hệ số tăng trưởng mới. 7. Lặp lại cho đến khi tổng số chuyến đi trong vùng xấp xỉ bằng lưu lượng thiết kế. Ví dụ 4.4: Lưu lượng xe hiện tại và hệ số tăng trưởng ở vùng 1 đến vùng 4 như bảng dưới. Tính toán lưu lượng trong tương lai bằng phương pháp Fratar. Đến vùng 1 2 3 4 1 - 10 12 18 Từ vùng 2 10 - 14 14 3 12 14 - 6 4 18 14 6 - Vùng 1 2 3 4 Hiện tại 40 38 32 38 Hệ số tăng trưởng 2 3 1.5 1 Đánh giá tương lai 80 114 48 38 Giải: Bước 3: Tính Vij 11
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh V12 × F2 V121 = 80 × V12 F2 + V13 F3 + V14 F4 10 × 3 V121 = 80 × = 36.4 10 × 3 + 12 × 1,5 + 18 × 1 V21 F1 V211 =114 × V21 F1 + V23 F3 + V24 F4 10 × 2 V211 =114 × = 41.5 10 × 2 + 14 × 1,5 + 14 × 1 Tương tự như vậy tính được 12 × 1,5 V131 = 80 × = 21.8 10 × 3 + 12 × 1,5 + 18 × 1 12 × 2 V311 = 48 × =16 12 × 2 +14 × 3 + 6 × 1 18 × 1 V141 = 80 × = 21.8 10 × 3 + 12 × 1,5 + 18 × 1 18 × 2 V411 = 38 × =15.7 18 × 2 + 14 × 3 + 6 × 1,5 Bước 4: 36.4+ 41.5 V12' = = 39 2 21.8 + 16 V13' = =18.9 2 21.8 + 15.7 V14' = =18.8 2 Tương tự V’23 = 35.7 V’24 = 23.6 V’34 = 4.0 Bước 5: Kiểm tra FiΣ Vik=Σ V’ik (*) 2 (10 + 12 + 18) = 39 + 18,9 + 18,8 Ta có ma trận 1 2 3 4 Σ V’ik FiΣ Vik 1 - 39 18.9 18.8 76.7 ≠ 80 12
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh 2 39 - 35.7 23.6 98.3 ≠ 114 3 18.9 35.7 - 4.0 28.6 ≠ 48 4 18.8 23.6 4.0 - 46.4 ≠ 38 Do vậy tiếp tục bước 5 Tính các hệ số tăng trưởng Fi ΣVik Fi ' = ΣVik 2 × 40 F1' = =1.04 76,7 114 F2' = =1.16 98,3 48 F3' = = 0.82 58,6 38 F4' = = 0.82 46,4 Quay lại bước 1, lặp lại cho đến khi Fni = Fn-1i 4.4 Mô hình hấp dẫn Mô hình này được phát triển từ định luật hấp dẫn Newton, định luật đó như sau: m1m2 F= d2 ở đây: F Lực hấp dẫn giữa hai vật thể m1,m2 Khối lượng hai vật thể d Khoảng cách giữa hai vật thể Các nhà dự báo đã sử dụng mô hình này để tính nhu cầu đi lại của dân cư từ vùng này đến vùng khác; ở đây giả thiết m1 là số chuyến đi xuất phát vùng 1 và m2 là số chuyến đi hấp dẫn đến vùng 2, d là khoảng cách giữa hai vùng, F là số chuyến đi của hai vùng. Từ công thức và giả thiết trên ta có nhận xét khi quy mô của hai vùng càng lớn, khoảng cách giữa hai vùng càng nhỏ thì số chuyến đi giữa hai vùng càng lớn và ngược lại. Vậy mô hình hấp dẫn dạng tiền đề có dạng sau: Oi D j Vij = K C ijn ở đây: 13
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh Vij số chuyến đi từ vùng i đến vùng j với một mục đich nào đó Oi số chuyến đi phát sinh ở vùng i với mục đich đó Dj số chuyến đi hấp dẫn đến vùng j với cùng mục đich Cij thời gian đi lại (hoặc chi phí đi lại hoặc khoảng cách) từ vùng i đến vùng j n hằng số thực nghiệm (thường thay đổi tùy thuộc mục đich chuyến đi) K hệ số thực nghiệm Giả thiết rằng: • Tổng các chuyến đi liên vùng bằng tổng số chuyến đi phát xuất từ vùng đó ∑ Vij = Oi • Tổng các chuyến đi đến một vùng bằng tổng số chuyến hấp dẫn của vùng đó ∑ Vij = Dj Do vậy ta có biểu thức trên được viết dưới dạng sau: V ij = C × O i × D j × Fij × K ij Với: Vịj số chuyến đi từ vùng i đến vùng j với một mục đich nào đó; C hệ số; Oi số chuyến đi phát sinh ở vùng i; Dj số chuyến đi hấp dẫn đến vùng j; Fij hệ số của ij; Kij hệ số điều chỉnh kinh tế xã hội của ij; i vùng phát sinh; j vùng hấp dẫn; n số vùng. Theo giả thiết nêu trên, tổng chuyến phát sinh tại i phải bằng Oi. Do đó: n n Oi = ∑Vij = ∑ (Ci Oi D j Fij K ij ) j =1 j =1 n = CiOi ∑ ( D j Fij K ij ) j =1 1 Ci = n ∑ (D F K j =1 j ij ij ) Từ đó ta có thể tính được số chuyến đi liên vùng theo công thức Oi D j Fij Kij Vij = n ∑D F K j =1 j ij ij 14
Quy hoạch mạng lưới đường đư TS. Chu Công Minh Ví dụ 4.5: Vùng 3 (vùng gốc) c) có tổng ssố chuyến đi phát sinh là 602 chuyến/ng ến/ngày. Thời gian đi lại đến các vùng ùng 1, 2, 4, 5 và sức s hấp dẫn của các vùng ùng này cho như nh sau, giả sử F31 = 6, F32 = 29, F33 = 45, F34 = 18, F35 = 4, tất cả Kij = 1. Vùng đến Sốố chuyến chuy Thời gian đi lại 1 1080 20 2 531 7 4 47 10 5 82 25 Tính Vij Giải: Vùng 1 1080 chuyến/ng ày 20 phút Vùng 2 Vùng 3 Vùng 5 531 7 phút 25 phút 602 82chuyến/ chuyến/ng chuyến/ngày ngày ày 10 phút Vùng 4 47chuyến/ ngày Oi D j Fij K ij Vij = n ∑D F K j =1 j ij ij 602 ×1080 × 6 ×1.0 V31 = =147 chuyến chuy 1080 × 6 ×1 + 531× 29 ×1 + 76 × 45 + 47 ×18 + 82 × 4 Tương tự V32 = 350 chuyến V33 = 78 chuyến V34 = 19 chuyến V35 = 8 chuyến 15
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh 4.4.1 Mô hình hấp dẫn Drew Trong mô hình hấp dẫn số chuyến đi giữa hai vùng liên quan trực tiếp đến các hoạt động trong khu vực mà được thể hiện bởi số chuyến đi phát sinh và quan hệ tỉ lệ nghịch với sự phân chia giữa các khu vực được thể hiện bởi hàm thời gian đi lại. Cho Oi, Dj, Vij, x tìm ma trận phân bổ chuyến đi Vij cho năm tương lai với các ràng buộc sau 1. ∑ Vij = Oi j 2. ∑V i ij = Dj 3. ∑O = ∑O i i j j Ma trận OD 1 2 .. j .. n Oi 1 V11 V12 V1j V1n O1 2 V21 V2n O2 .. i Vij Oi .. m Vm1 Vmn On Dj D1 D2 Dj Dn Dj Mô hình hấp dẫn dạng tổng quát: Vij = Kij Oi Dj Z(tij) ở đây Z(tij) là nhân tố phản ánh mức trở ngại đi lại thường có dạng Ztij) = tij-x tij thời gian đi lại giữa hai vùng i và j x hệ số phản ánh mục đích đi lại của người dân 0,5 ≤ x ≤ 1 với các chuyến đi làm 2≤x≤3 với các chuyến đi còn lại Kij được biểu diễn bởi ai và bj; Kij = aibj Ta có Vij = ai bj Oi Dj tij-x 16
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh ai = 1/ ∑ b j D j / tijx j bj = 1/ ∑ ai Oi / tijx i Các bước tính toán 1. Giả thiết là tất cả các bj = 1 2. Tính các hệ số ai(1) theo công thức 1 ai(1) = ∑ (b j D j / tijx ) j 3. Tính các Vij(1) Vij(1) = ai(1)bj Oi Dj /tijx 4. Tính các hệ số bj(2) theo công thức 1 b (j 2) = ∑ (a Oi / tijx ) i (1) i 5. Tính các hệ số ai(2) theo công thức trên 6. Tính Vij(2) Vij(2) = ai(2) bj(2) Oi Dj /tijx 7. Tiếp tục cho đến khi ain = ain-1 bin = bin-1 Vijn = Vijn-1 Ví dụ 4.6: Tính số chuyến đi theo phương pháp mô hình hấp dẫn với n = 1 biết ma trận thời gian đi lại và tổng số chuyến đi của mỗi vùng cho như nhau: 1 2 Oi 2 18 13 35000 3 19 14 10000 4 30 25 35000 Di 40000 40000 Giải: Bước 1: 17
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh 1 = = 1.887 × 10 40000 40000 + 18 13 1 = = 2.015 × 10 40000 40000 + 19 14 1 = = 3.409 × 10 40000 40000 + 30 25 1 = 35000 10000 35000 1.887 × 10 × + 2.015 × 10 × + 3.409 × 10 × 18 13 30 = 1.148 1 = 35000 10000 35000 1.887 × 10 × + 2.015 × 10 × + 3.409 × 10 × 13 14 25 = 0.885 Bước 2: 1 = = 1.895 × 10 40000 40000 1.148 × + 0.885 × 18 13 1 = = 2.021 × 10 40000 40000 1.148 × + 0.885 × 19 14 ….. V21 = 1.895×10-4 ×1.148×35000×40000/18 = 16931 V22 = 1.895×10-4 ×0.885×35000×40000/13 = 18069 ….. Vùng 1 2 2 16931 18069 3 4887 5113 4 18182 16818 18
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh CHƯƠNG 5 PHÂN CHIA PHƯƠNG TIỆN GIAO THÔNG (MODE CHOICE) Mô hình phân chia phương tiện giao thông được sử dụng nhằm xác định nhu cầu (người - chuyến) của mỗi phương tiện giao thông. Số chuyến từ vùng i đến vùng j sử dụng phương tiện m. Trong nhiều nghiên cứu về giao thông, người ta cho rằng có một nhóm người được xử lý riêng ở bước này. Đó là nhóm người không có lựa chọn nào khác ngoài việc phải sử dụng giao thông công cộng (transit captive). Nhóm người đó bao gồm người nghèo, người già, trẻ em, hoặc là người không có phương tiện giao thông cá nhân. Nhóm còn lại có thể tự do lựa chọn giữa giao thông cá nhân và giao thông công cộng. Từ đó, số người sử dụng giao thông công cộng được tính bằng tổng những người thích sử dụng giao thông công cộng và bắt buộc sử dụng giao thông công cộng. Các nhân tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương tiện vận tải: • Chi phí đi lại • Thời gian đi lại Ngoài ra còn các nhân tố khác như sau: • Đặc điểm người đi lại: khả năng có xe riêng, thu nhập thực tế của hộ gia đình, trình độ văn hoá, số người trong gia đình, nơi ở của họ • Đặc điểm chuyến đi: Mục đích đi lại (đi làm/học đi mua sắm, đi chơi…) khoảng cách đi lại, hướng đi tới các trung tâm thương mại, thời gian đi lại trong ngày. • Đặc điểm của hệ thống giao thông: thời gian đi lại, nếu đi xe buýt thời gian đi bộ tới bến, thời gian chờ xe, thời gian trên xe, thời gian chuyển tuyến…) khả năng thực thi, mức độ thuận tiện và thoải mái. Các mô hình phân chia phương thức vận tải 1. Mô hình phân tích tương quan hồi quy. 2. Mô hình xác suất lựa chọn phương tiện vận tải của mỗi cá nhân. 5.1 Mô hình phân tích tương quan hồi quy Việc lựa chọn một trong hai phương thức vận tải cá nhân hoặc công cộng được phân tích bởi mô hình phân tích tương quan hồi quy. Mô hình này bao gồm 4 yếu tố sau: 19
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh • Thời gian đi lại tương đối TTR • Chi phí đi lại tương đối CR • Tình hình tài chính của khách hàng EC • Chất lượng phục vụ tương đối L A. Thời gian đi lại tương đối TTR TTR biểu thị tỉ số giữa thời gian đi lại (từ cửa tới cửa) bằng phương tiện công cộng chia cho thời gian đi laị (từ cửa tới cửa) bằng phương tiện cá nhân. Thời gian trên phương tiện công cộng TTR = Thời gian trên phương tiện cá nhân x1 + x2 + x3 + x4 + x5 TTR = x6 + x7 + x8 Trong đó: x1 thời gian trên phương tiện công cộng (xe buýt) x2 thời gian trung chuyển khi đi xe buýt x3 thời gian đợi xe buýt x4 thời gian đi bộ đến các bến xe buýt x5 thời gian đi bộ sau khi xuống xe buýt x6 thời gian lái xe riêng x7 thời gian gửi xe ở bãi đỗ x8 thời gian đi bộ từ bãi đố đến điểm đích và ngược lại B. Chi phí đi lại tương đối CR CR là tỉ số giữa chi phí đi lại bằng phương tiện công cộng chia cho chi phí đi bằng phương tiện cá nhân Giá vé phương tiện công cộng CR = Giá vé phương tiện cá nhân x9 CR = ( x10 + x11 + 0,5 x12 ) / x13 Trong đó: x9 giá vé phương tiện công cộng x10 chi phí nhiên liệu x11 chi phí thay dầu nhớt x12 phí đỗ xe x13 số người trung bình trong xe 20
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh Mục đích của việc đưa x13 và 0,5x12 vào biểu thức trên nhằm tính chi phí đi lại bằng phương tiện cá nhân trên cùng một mặt bằng so sánh với chi phí đi lại bằng phương tiện công cộng. Ngoài ra có thể đưa thêm một số chi phí dài hạn khác để tính toán chi phí sử dụng phương tiện cá nhân như chi phí săm lốp, chi phí bảo hiểm, chi phí bảo dưỡng sửa chữa, chi phí mua phương tiện. C. Tình hình tài chính của hành khách EC EC biểu thị bởi chỉ tiêu thu nhập bình quân hàng năm của mỗi người dân ở vùng phát sinh chuyến đi. D. Chất lượng phục vụ tương đối L Chất lượng phục vụ tương đối rất khó xác định do chịu ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố như không khí trong xe buýt, mức độ tiện nghi thoải mái, khả năng thuận tiện khi trung chuyển, độ êm của xe, số ghế sẵn có. Tuy vậy người ta đã lượng hoá một cách tương đối chất lượng phục vụ bằng công thức sau: Thời gian hao phí ngoài phương tiện công cộng L = Thời gian đỗ xe riêng + Thời gian đi bộ x2 + x3 + x4 + x5 L= x7 + x8 Các nhà phân tích thường sử dụng phương pháp phân tích tương quan hồi quy đa nhân tố để thiết lập các mối quan hệ giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Để đơn giản hoá bằng đồ thị các biến chi phí đi lại tương đối CR, tình hình tài chính của hành khách EC và chất lượng phục vụ tương đối L được phân theo từng nhóm riêng biệt như sau: CR EC L 0,0 - 0,5 0,0 - 3,1 0,0 - 1,5 0,5 - 1,0 3,1 - 4,7 1,5 - 3,5 1,0 - 1,5 4,7 - 6,2 3,5 - 5,5 ≥ 1,5 6,2 - 7,5 ≥ 5,5 Sau đó sử dụng phương trình tương quan hồi quy hai biến: thị phần sử dụng phương tiện công cộng và thời gian đi lại tương đối TTR cho từng nhóm riêng. Hình vẽ 3.2 thể hiện đồ thì biểu diễn mối quan hệ giữa thị phần sử dụng phương tiện vận tải công cộng và thời gian đi lại tương đối TTR, chi phí tương đối CR, tình hình tài chính EC, chất lượng phục vụ L, ở đây mỗi hình vẽ bao gồm 4 đường cong phụ thuộc vào 4 mức giá trị của L. 21
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh Ví dụ 5.1: Lưu lượng xe giữa hai vùng tại giờ cao điểm ở năm thiết kế được tính toán là 2000 chuyến với thành phần như sau: 200 chuyến buộc dùng giao thông công cộng (trip captive), 600 chuyến từ các gia đình có thu nhập EC3, còn lại 1200 chuyến EC5. Sử dụng hình vẽ 3.2 để tính tỉ lệ sử dụng giao thông công cộng dựa trên thành phần thu nhập. Cho biết TRR = 2; CR = 0.8; L = L4. Giải: Bắt buộc dùng giao thông công cộng: 200 ì 1 = 200 chuyến. Nhóm EC3: 600 ì 0.25 = 150 chuyến. Nhóm EC5: 1200 ì 0.20 = 240 chuyến. 5.2 Mô hình xác suất lựa chọn phương tiện vận tải của mỗi cá nhân (Logit model) Mô hình hồi quy đa nhân tố đơn giản về lý thuyết nhưng lại rất khó trong việc tính toán và sử dụng nhất là trong trường hợp có nhiều hơn hai phương thức vận tải cạnh tranh nhau. Mô hình xác suất phân tích khả năng lựa chọn phương tiện vận tải có hiệu quả hơn khi áp dụng tính toán thực tế. Hai mô hình phân tích xác suất với các mẫu rời rạc được sử dụng là mô hình probit và mô hình logit trong đó mô hình logit được sử dụng phổ biến hơn. Các mô hình này đó được ứng dụng trong rất nhiều trường hợp phân tích về sự lựa chọn của con người với các giải pháp cạnh tranh nhau. Mô hình đưa ra các biến mô tả tình hình trạng thái lựa chọn mà cơ sở là dựa trên lý thuyết về hành vi người tiêu dựng. Mỗi giải pháp được mô tả bởi hàm thoả dụng (hoặc bất thoả dụng), và xác suất mà một người lựa chọn một trong hàng loạt các giải pháp được biểu diễn bằng biểu thức toán học trên quan điểm lợi ích kể trên. Quá trình thực hiện mô hình bao gồm hai bước: lựa chọn dạng biểu thức toán học và xác định dạng chính xác của hàm thoả dụng trên cơ sở chuỗi dữ liệu của năm gốc. 5.2.1 Hàm thoả dụng và bất thoả dụng Hàm thoả dụng xác định mức độ thoả mãn của một cá nhân theo sự lựa chọn của họ. Hàm bất thoả dụng biểu thị tổng chi phí (tương tự như khỏi niệm mức độ trở ngại đi lại) tương ứng với mỗi sự lựa chọn của cá nhân. Độ lớn của hàm thoả dụng phụ thuộc vào đặc điểm (hoặc thuộc tính) của mỗi sự lựa chọn và đặc điểm kinh tế xã hội của mỗi cá nhân tương ứng với mỗi lựa chọn đó. 22
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh Để xác định một hàm thoả dụng cần phải lựa chọn các biến và dạng hàm phản ánh quan hệ liên quan giữa các biến số Hàm thoả dụng (hoặc bất thoả dụng) thường được biểu diễn dưới dạng tuyến tính như sau: U = a0 + a1X1 + a2X2 + …. + a1X1 Trong đó các ai và Xi là các tham số và biến số độc lập mô tả phương thức vận tải i. Các biến số này đều phản ánh khả năng cung ứng của hệ thống giao thông và các đặc điểm kinh tế xã hội của người sử dụng vận tải. 5.2.2 Mô hình logit đa nhân tố Mô hình logit đa nhân tố cho phép xác định % các cá nhân sẽ lựa chọn một phương thức vận tải k theo mối quan hệ sau: e Uk Pk = Σe Uk Trong đó: Pk xác suất cá nhán chọn lựa phương thức vận tải k Uk hàm thoả dụng của phương thức vận tải k n số phương thức vận tải Ví dụ 5.2: Sau khi thu thập số liệu người ta đó xây dựng được hàm thoả dụng cho phương thức vận tải k như sau: Uk = ak - 0,025X1 - 0,032X2 - 0,015X3 - 0,002X4 Trong đó: X1 thời gian đi lại (phút) X2 thời gian đợi (phút) X3 thời gian trung chuyển (phút) X4 tổng chi phớ đi lại (ngàn đồng) Dự báo phân bổ chuyến đi liên vùng cụ thể ở năm tương lai là Vij = 5000 người chuyến/ngày. Trong năm dự báo, những người đi các chuyến đi này có thể chọn lựa giữa hai phương thức vận tải là xe máy riêng (A) hoặc hệ thống xe buýt địa phương (B). Đặc điểm của hệ thống phục vụ ở năm dự báo của hai phương thức vận tải được tính toán như sau: Đặc điểm X1 X2 X3 X4 Xe máy riêng 5 0 20 5 Xe buýt địa phương 10 15 40 2,5 23
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh Áp dụng mô hình logit để tớnh nhu cầu vận tải của hai phương thức nói trên ở năm tương lai. Lời giải: Hàm thoả dụng tính được: U(A) = -1,635; U(B) = -1,895 Theo mô hình logit ta có: P(A) = e-1.635/ (e-1.635+ e-1,895) = 0,565 P(B) = e-1,895/ (e-1,635+ e-1.895) = 0,435 Như vậy nhu cầu vận tải của mỗi phương thức là: Vij(A) = 0,565 ỡ 5000 = 2825 chuyến/ngày Vij(B) = 0,435 ỡ 5000 = 2175 chuyến/ngày 5.2.3 Mô hình phân tích hành vi Mô hình phân tích hành vi dựa trên cơ sở phân tích phản ứng của mỗi cá nhân đối với các phương thức vận tải Pijm tỉ lệ % mà cá nhân sẽ lựa chọn phương thức m để đi từ vùng i tới vùng j Pijm = f(Zijm) Biểu thức toán học Pijm = f (Zijm) sẽ có dạng sau: m exp (− zijm ) P = ij Σ exp (− zijm ) Trong đó: Zijm tổng chi phí quy đổi đi từ vùng i tới vùng j bằng phương thức m Zijm= Cijm + δtijm Cijm số tiền bỏ ra để đi từ i đến j theo phương thức m m tij hao phí thời gian đi từ i tới j δ giá trị thời gian (tính bằng tiền) của người sử dụng vận tải, δ thường khó xác định. Ví dụ 5.3: Tính nhu cầu đi lại theo mỗi phương thức trong hai phương thức đi xe buýt B và đi xe riêng C, biết δ = 3,6 (ngàn đồng/giờ). Tổng nhu cầu đi lại là 12000 chuyến/ngày. m Cijm Tijm Zijm exp (-Zijm) Pijm Vijm Phương thức B 3 20’ 4,2 0.015 0.8 9600 Phương thức C 5 10’ 5,6 0.0037 0.2 2400 24
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh ∑ 1,000 12000 Xác định giá trị thời gian đi lại δ (tính bằng tiền) Chúng ta biết yếu tố quyết định đến việc lựa chọn phương thức vận tải là: Chi phí đi lại tương đối CijC - CijB Thời gian đi lại tương đối tijB - tijC Để so sánh hai yếu tố này với nhau chúng ta tiến hành nhân (tijB - tijC) với giá trị của thời gian δ. Nếu (CijC - CijB) < δ (tijB - tijC) thì lái xe sẽ chọn đi xe riêng của họ Nếu (CijC - CijB) > δ (tijB - tijC) thì lái xe sẽ chọn đi xe buýt Ví dụ 5.4: Tính giá trị của thời gian từ các số liệu sau: Thời gian đi lại (phút) Chi phí đi lại (ngàn Phương Số TT đồng) thức lựa tC tB C C CB chọn 1 6 18 4,5 1.0 Xe riêng 2 15 25 8.0 1.0 Xe buýt 3 40 55 10.0 2.0 Xe buýt 4 11 21 6.0 1.0 Xe buýt 5 21 36 6.0 2.0 Xe riêng 6 25 37 8.5 2.0 Xe buýt 7 18 33 8.0 2.0 Xe riêng 8 60 80 13.0 1.0 Xe buýt 9 8 18 5.5 1.0 Xe riêng 10 15 35 9.5 2.0 Xe riêng Lời giải: Người điều tra Chọn xe riêng Chọn xe buýt tij - tijC B CijC - CijB tịj B - tijC CijC - CijB 1 12 3.5 2 10 7 3 15 8 4 10 5 5 15 4 6 12 6.5 7 15 6 8 20 12 9 10 4.5 25
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh 10 20 7.5 72 δ > 25.5 67 δ < 38.5 => 0,354 < δ < 0,5446 5.3 Ví dụ 1 về mô hình lựa chọn đa nhân tố Nghiên cứu việc sử dụng phương tiện của sinh viên trường Đại học Thương mại Hà Nội 5.3.1 Địa điểm nghiên cứu: Vùng nghiên cứu các đặc điểm: Nghiên cứu này được thực hiện tại trường Đại học Thương Mại Hà Nội (HUC) vào năm 2000. Trường Đại học Thương Mại Hà Nội có 25.000 sinh viên chính quy, 500 giảng viên và nhân viên. Trường Đại học Thương Mại Hà Nội tọa lạc tại Quận Cầu Giấy, nằm ở phía Tây Hà Nội. Khuôn viên của trường có diện tích 200.000 m2, bao gồm cả các giảng đường, ký túc xá của giảng viên và sinh viên. Tổng cộng có 20% sinh viên và 45% giảng viên và nhân viên sống tại ký túc xá trong trường. Trong trường có một bãi đỗ xe buýt, khoảng cách gần nhất từ bãi đỗ xe buýt đến giảng đường là 350m. Bãi đỗ này phục vụ tuyến số 7, Bờ Hồ-Đại học Thương mại. Trong thời điểm này, tuyến xe buýt này được vận hành bởi công ty xe buýt Hà Nội với 4 xe mini-buýt với tầng suất 15 phút mỗi chuyến và có quãng đường là 9km. Phương tiện di chuyển chính của cán bộ, công nhân viên nhà trường, sinh viên là xe con, xe máy, xe đạp, đi bộ và cả xe buýt. Tổng cộng có 4 bãi gửi xe trong và ngoài khuôn viên dành riêng cho xe máy và xe đạp. Phí đậu xe thay đổi tùy vào bãi đậu xe trong và ngoài khuôn viên. Tuyến đường chính nối giữa HUC và trung tâm Hà Nội là tuyến Tràng Thi – Nguyễn Thái Học – Kim Mã – Vòng xoay Cầu Giấy – Cầu Giấy – Vòng xoay Thăng Long – HUC, tổng cộng quãng đường vào khoảng 9km. Các loại phương tiện: Mục đích của việc nghiên cứu này nhằm xác định tỷ lệ và số lượng phương tiện sử dụng cho mục đích đi lại của sinh viên trong trường. Vì có rất nhiều loại phương tiện được sử dụng, do đó trong nghiên cứu này, các loại phương tiện được giới hạn cho các loại thông dụng, hay được sử dụng nhất. Từ nghiên cứu thực tế ngoài hiện trường, phương tiện sử dụng chính là xe đạp, xe máy và xe buýt> phương pháp lựa chọn đa biến sẽ tính toán xác suất sử dụng phương tiện do người đi đường lựa chọn là một hàm số của các biến về đặc điểm kinh tế xã hội, đăc điểm của từng loại phương tiện, … Mục đích: Đánh giá nhu cầu sử dụng phương tiện lđóng vai trò cực ký quan trọng trong quy hoạch phát triển hệ thống giao thông của Hà Nội. Mô hình logit đa nhân tố không những được sử dụng cho việc tính toán nhu cầu sử dụng các loại phương tiện mà còn đánh giá các chính sách giao thông của các cơ quan quản lý. Trong trường hợp này, chính quyền thành phố muốn khuyến khích việc sử dụng dịch vụ xe buýt bằng cách tăng số lượng xe buýt phục vụ, tăng tầng suất phục vụ và giảm giá 26
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh vé. Trong nghiên cứu này, xác suất lựa chọn phương tiện và đánh giá chính sách thông qua việc giảm 30% thời gian chờ và 20% giá vé của dịch vụ xe buýt. 5.3.2 Thiết kế mẫu phỏng vấn và phương pháp lấy mẫu: Phương pháp lẫy mẫu ngẫu nhiên được thực hiện trong nghiên cứu này. Tổng số mẫu là 50 mẫu, được thực hiện bởi việc phỏng vấn ngẫu nhiên 50 sinh viên trong tổng số 25.000 sinh viên trong trường. Tất cả các sinh viên phỏng vấn thuộc tầng lớp trung lưu, đều sở hữu xe đạp và xe máy. Trong đó, 13 sinh viên sử dụng xe buýt thường xuyên để phục vụ mục đích đi lại đến trường và ngược lại. 5 sinh viên sống rất gần bến xe buýt và 10 sinh viên trả lời là không thích xe buýt. Phương pháp phỏng vấn được sử dụng là phương pháp RP (Revealed Preference) phản ánh việc lựa chọn thực tế của các sinh viên trong nghiên cứu này. Phỏng vấn được thực hiện ngay sau giờ học. Người được phỏng vấn trả lời các câu hỏi như họ sử dụng phương tiên nào đến trường, chi phí và thời gian đi, thời gian trên xe buýt và chờ xe buýt, khoảng cách đi lại từ nhà đến trường, … 5.3.3 Lý thuyết về lựa chọn đa nhân tố Mô hình đa nhân tố (MNL) được biểu diễn bởi biểu thức dưới đây : eVin Pn (i ) = ∑ j∈C e jn V n 1 ≥ Pn (i ) ≥ 0 ∑ j∈C n Pn (i ) = 1 Với Pn (i ) là xác suất người n lựa chọn phương tiện i; i,j là các loại phương tiện trong tập hợp các loại phương tiện sẵn có (trong trường hợp này, đó là xe đạp, xe máy và xe buýt); Vin là hàm hữu dụng của người n chọn phương tiện i; Hàm hữu dụng Vin trong nghiên cứu này được giả định là hàm tuyến tính của các biến thành phần : Vin = βk * xink βk là hệ số của hàm hữu dụng thứ kth của biến xink của người n chọn phương tiện i. Phương pháp Tối đa Khả năng (Maximum Likelihood Method) được sử dụng để tính toán các hệ số βk dựa trên các hàm hữu dụng được định nghĩa như sau: VnBi = β1 + β3 xn3Bi + β4 xn4Bi + β5 xn5Bi + β6 xn6Bi VnMo = β3 xn3Mo + β4 xn4Mo + β5 xn5Mo VnBu = β2 + β3 xn3Bu + β4 xn4Bu + β5 xn5Bu 27
Quy hoạch mạng lưới đường TS. Chu Công Minh With : VnBi : Hàm hữu dụng cho người n chọn phương tiện xe đạp; VnMo : Hàm hữu dụng cho người n chọn phương tiện xe máy; VnBu : Hàm hữu dụng cho người n chọn phương tiện xe buýt; xn3Bi : Thời gian đi lại bằng xe đạp; xn4Bi : Thời gian mất mát còn lại do việc sử dụng xe đạp; xn5Bi : Chi phí và phí đậu xe cho việc sử dụng xe đạp; xn6Bi : Biến thể hiện quãng đường di chuyển ngắn (1: ngắn, 0: dài). xn3Mo : Thời gian đi lại bằng xe máy; xn4Mo : Thời gian mất mát còn lại do việc sử dụng xe máy; xn5Mo : Chi phí và phí đậu xe cho việc sử dụng xe máy; xn3Bu : Thời gian đi lại bằng xe buýt; xn4Bu : Thời gian mất mát còn lại do việc sử dụng xe buýt; xn5Bu : Vé xe buýt Trong nghiên cứu này, β1 và β2 là hằng số. β3, β4, β5 : Tham số thể hiện đặc điểm đi lại của phương tiện. β6 : Tham số thể hiện đặc điểm quãng đường đi lại. Tham số hằng số thể hiện sự khác nhau giữa các hàm thỏa dụng của các loại phương tiện (khi tất cả các biến còn lại là như nhau). Do đó, ta chỉ cần 2 tham số cho loại phương tiện xe đạp và xe buýt mà không cần cho xe máy. Trong nghiên cứu này, ta sử dụng biến biểu thị quãng đường đi lại ngắn hay dài. Biến này chỉ ảnh hưởng đến phương tiện xe đạp. Biến này bằng 1 nếu khoảng cách đi lại ngắn (khoảng cách đi lại dưới 3km), bằng 0 nếu ngược lại. Thời gian đi lại trên xe và ngoài xe ảnh hưởng khác nhau đến hàm thỏa dụng, do đó ta thiết lập hai biến để thể hiện mức độ ảnh hưởng khác nhau trong việc chọn lựa phương tiện. Thời gian đi lại và phí đậu xe trong cả 3 phương tiện xe đạp, xe máy, xe buýt có tầm ảnh hưởng tương đương nhau trong việc chọn phương tiện. Ta sử dụng 1 tham số để thể hiện mức độ ảnh hưởng này. Bởi vì các cá thể sinh viên có sự lựa chọn phơpng tiện độc lập nhau, tích số giữa các xác suất sử dụng phương tiện được sử dụng để xây dựng hàm khả năng (Likelihood function): N L* = ∏ ∏ Pn (i ) yin n =1 i∈C n Lấy logarit hai vế của phương trình, ta có hàm tối đa hóa khả năng: N L = ∑ ∑ y in ( β ' x in − ln ∑e β ' x jn ) n =1 i∈C n j∈C n 28