趙琳，邊揚(yáng)，榮建，劉小明＊,2

（1.北京工業(yè)大學(xué)交通工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京10012；2.中華人民共和國交通運(yùn)輸部，北京100736）

基于有序Logistic回歸的城市人行道服務(wù)水平研究

趙琳1，邊揚(yáng)1，榮建1，劉小明＊1,2

（1.北京工業(yè)大學(xué)交通工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京10012；2.中華人民共和國交通運(yùn)輸部，北京100736）

科學(xué)的人行道服務(wù)水平評價(jià)方法可以為營造良好的步行出行環(huán)境提供有力的理論支撐.針對人行道服務(wù)水平等級為定序變量的特點(diǎn)，本文提出了基于有序Logistic回歸模型的人行道服務(wù)水平評價(jià)方法.首先，選擇北京市交通樞紐地區(qū)34條典型人行道進(jìn)行行人滿意度調(diào)查，獲取典型、全面的數(shù)據(jù)樣本；然后，采用模糊C均值聚類方法得到行人滿意度與人行道服務(wù)水平等級的對應(yīng)關(guān)系；最后，應(yīng)用逐步回歸方法提取人行道服務(wù)水平顯著性影響因素并分析其影響機(jī)理，進(jìn)而建立人行道服務(wù)水平等級的有序Logistic回歸模型.通過實(shí)際驗(yàn)證，模型精度較現(xiàn)有的線性回歸模型有所提高.

城市交通；人行道服務(wù)水平；有序Logistic回歸；模糊C均值聚類；模糊隸屬度

1 引言

在大力提倡低碳綠色出行的背景下，步行交通受到社會各界越來越廣泛的關(guān)注.近年來，我國已將濟(jì)南、廈門等多個城市列為慢行系統(tǒng)示范城市；2012年開始，北京在望京地區(qū)、商務(wù)中心區(qū)等開展了步行示范區(qū)的規(guī)劃與建設(shè)，并在三環(huán)路以內(nèi)開展了步行系統(tǒng)的整治工程.為了營造良好的步行出行環(huán)境，并為新建和改建道路的設(shè)計(jì)提供詳細(xì)、可靠的依據(jù)，亟需建立適合我國行人需求的、可用于指導(dǎo)行人道路設(shè)計(jì)的人行道服務(wù)水平評價(jià)方法.

Furin[1]以行人流理論為基礎(chǔ)，利用密度、流率、速度等作為評價(jià)依據(jù)制訂了六級人行道服務(wù)水平評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，但其忽略了道路條件、環(huán)境條件，以及行人心理感受等因素；Jaskiewicz[2]從行人出行質(zhì)量角度研究道路環(huán)境對人行道服務(wù)水平的影響，但其指標(biāo)缺乏對城市道路人行道設(shè)施條件的針對性；HCM2010[3]在以上研究基礎(chǔ)上，結(jié)合步行舒適度與安全感的行人滿意度評分，對人行道服務(wù)水平等級進(jìn)行了重新劃分.然而，Tananboriboon[4]的研究表明，東方行人對交通環(huán)境的容忍程度較西方行人高，因此以上評價(jià)指標(biāo)和方法并不完全適用于北京的實(shí)際情況.邊揚(yáng)[5,6]等針對我國行人步行心理感受選取評價(jià)指標(biāo)，通過線性回歸建立了人行道服務(wù)水平評價(jià)模型；由于所獲得的行人滿意度評分均為定序變量，而線性回歸模型僅適用于連續(xù)變量的回歸分析，因此，現(xiàn)存模型存在一定的局限性.

本研究從北京市地鐵站周邊人行道行人的心理需求出發(fā)，綜合考慮交通條件、道路條件、環(huán)境條件提取影響行人滿意度的因素，采用有序Logistic回歸分析方法建立人行道服務(wù)水平與顯著性影響因素之間的關(guān)系模型，最終得到適用于北京市實(shí)際情況的人行道服務(wù)水平評價(jià)方法.

2 建模方法

針對行人滿意度評分等級的離散性與有序性的特點(diǎn)，本文選用有序Logistic回歸分析方法建立行人滿意度與其顯著性影響因素之間的關(guān)系模型.Logistic回歸分析專門用于響應(yīng)變量為離散屬性變量、自變量為連續(xù)變量或離散屬性變量的回歸問題.

假設(shè)人行道服務(wù)水平劃分為k個級別，則有序多分類Logistic回歸分析模型對應(yīng)有k-1個公式，則累積的Logistic模型可表示為

式中Li為第i個累積Logistic模型；i為指示響應(yīng)變量的水平；即人行道服務(wù)水平等級；Y為響應(yīng)變量；X為自變量向量；ai為第i個模型的截距參數(shù)；B為斜率向量；P(Y=j|Χ)為人行道服務(wù)水平屬于j時(shí)的概率.

求得各服務(wù)水平下累積的Logistic模型Li后，通過換算得到人行道服務(wù)水平屬于各級別的概率：式中X1，X2，…，Xm為m個影響因素；b1，b2，…，bm為回歸系數(shù)，一般采用極大似然法求系數(shù)估計(jì).如果Ps=mi=ka1x {Pj}，則人行道服務(wù)水平可判為第s類.

3 影響因素選取

行人對人行道安全感與舒適度的感受是由多種因素共同作用的，這些因素可分為道路條件因素、交通條件因素、環(huán)境條件因素三種類型.

3.1 道路條件因素

道路條件因素包括人行道有效寬度、行人與相鄰車輛之間的距離、道路橫斷面形式.行人與相鄰車輛之間的距離如圖1所示，包括人行道緩沖區(qū)、行人與相鄰車輛之間的隔離設(shè)施、路邊停車三者寬度的總和.

圖1 道路條件因素示意圖Fig.1 Schematic diagram of road condition factors

道路橫斷面形式直接影響行人、非機(jī)動車、機(jī)動車三種交通流的空間分布形式，不同道路橫斷面形式下，非機(jī)動車與機(jī)動車對行人的影響程度是不同的，由此可將道路橫斷面形式劃分為以下三種情況：

（1）行人與非機(jī)動車相鄰.此時(shí)，道路橫斷面形式包含如圖2所示的三種類型，機(jī)動車與非機(jī)動車之間分別通過劃線、隔離欄、綠化帶三種方式隔離.

圖2 行人與非機(jī)動車相鄰時(shí)道路橫斷面形式Fig.2 Lane cross-section forms with the adjacency of pedestrians and non-motorized vehicles

（2）行人與機(jī)動車相鄰.此時(shí)，道路橫斷面形式包含如圖3所示的兩種類型，與行人相鄰的車道為機(jī)動車右轉(zhuǎn)車道或公交專用道.

圖3 行人與機(jī)動車相鄰時(shí)道路橫斷面形式Fig.3 Lane cross-section forms with the adjacency of pedestrians and motor vehicles

（3）行人與機(jī)非混行車輛相鄰.此時(shí)，道路橫斷面形式如圖4所示，非機(jī)動車道與人行道之間均存在路邊停車.

圖4 行人與機(jī)非混行車輛相鄰時(shí)道路橫斷面形式Fig.4 Lane cross-section form with the adjacency of pedestrians and mixed vehicles

綜合分析以上三種道路橫斷面形式，可將其對行人滿意度產(chǎn)生影響的指標(biāo)分解為機(jī)非隔離形式和與行人相鄰車道的車輛類型.機(jī)非隔離形式包括機(jī)非混行、劃線、隔離欄與綠化帶隔離四種形式，與行人相鄰車道的車輛類型包括非機(jī)動車、機(jī)動車、機(jī)非混行三種類型.

3.2 交通條件因素

交通條件因素包括行人流量、非機(jī)動車流量、機(jī)動車流量.由于行人流量與人行道有效寬度對行人滿意度的作用是相互影響的，因此采用行人流率作為評價(jià)指標(biāo)，即單位時(shí)間單位寬度內(nèi)通過的行人數(shù)量.

非機(jī)動車流量與機(jī)動車流量對行人滿意度的影響與道路的橫斷面形式是相關(guān)的：在圖3a的斷面形式下，右轉(zhuǎn)車輛與行人之間均存在硬隔離設(shè)施；在圖3b的斷面形式下，公交站通常為行人的行走目的地，且公交車進(jìn)站前速度較低；在圖4的斷面形式下，機(jī)動車與非機(jī)動車混合行駛，機(jī)動車速度也不會太高.因此，與行人相鄰車道的車輛類型對行人心理感受影響差別不大，可將非機(jī)動車流量與機(jī)動車流量統(tǒng)一為與行人相鄰車道內(nèi)的車輛數(shù)進(jìn)行分析.

3.3 環(huán)境條件因素

環(huán)境條件因素包括緩沖區(qū)的形式（綠化樹或自行車停放）、人行道內(nèi)側(cè)建筑環(huán)境與商鋪的整齊程度、人行道路內(nèi)綠化環(huán)境等，以上因素均與行人感受息息相關(guān)，因此采用打分方式獲取行人對環(huán)境的整體滿意度；另外，人行道路內(nèi)障礙物的出現(xiàn)頻率也是可能對行人滿意度產(chǎn)生影響的環(huán)境因素.

4 數(shù)據(jù)采集及分析

為獲取典型、全面的行人流量樣本數(shù)據(jù)，本研究選取北京市地鐵站周邊34條典型人行道進(jìn)行行人滿意度問卷調(diào)查.為更加符合國內(nèi)行人評分習(xí)慣從而更好地反映行人的心理感受，調(diào)查問卷選用1-10評分的等級量表形式.調(diào)查涵蓋了各種類型的人行道形式，人行道道路條件、交通條件，以及環(huán)境條件，具體情況如表1所示.

表1 人行道道路條件、交通條件、環(huán)境條件統(tǒng)計(jì)表Table1Statistics of road facilities,environment conditions and traffic conditions

不同道路條件、交通條件、環(huán)境條件的調(diào)查地點(diǎn)，行人滿意度的平均得分也有所不同，圖5給出了34條道路的行人滿意度平均得分分布情況.

調(diào)查時(shí)間選為平峰時(shí)間段14:00-16:00與晚高峰時(shí)間段17:00-19:00；被調(diào)查人員性別比例為男性57%，女性43%；年齡涵蓋范圍從20歲以下到60歲以上均有所涉及；其中，約2/3的行人對所行走道路比較熟悉.

圖5 不同道路行人滿意度平均得分Fig.5 Average scores of pedestrians’satisfaction on different sidewalks

5 模型測試與結(jié)果分析

5.1 行人滿意度與人行道服務(wù)水平對應(yīng)關(guān)系

本研究獲得的行人滿意度評分為10級，而通常人行道服務(wù)水平采用6級劃分標(biāo)準(zhǔn)[1].因此，采用模糊C均值聚類方法將行人滿意度評分劃分為六個服務(wù)水平等級.模糊聚類是用數(shù)學(xué)方法定量地確定樣本的親疏關(guān)系，從而客觀地劃分類型的一種多元統(tǒng)計(jì)方法.

經(jīng)計(jì)算，得到各服務(wù)水平等級聚類中心與其相應(yīng)的滿意度分?jǐn)?shù)如表2所示.

表2 人行道服務(wù)水平等級與行人滿意度對照表Table 2 Comparison between pedestrians’satisfaction and pedestrian level of service of sidewalks

5.2 有序Logistic模型測試

首先，盡量全面地選取可能的影響因素，得到有序Logistic回歸模型形式如下：

式中ai為第i個模型的截距參數(shù)；bm(m=1,2,…,8)為模型參數(shù)；Re為環(huán)境因素評分；Vp15為每15分鐘的行人流率（人/(m·15min)）；Vv15為與行人相鄰車道內(nèi)的車輛數(shù)（輛/15min）；D為行人與相鄰車行道之間的距離；Na為調(diào)查范圍內(nèi)障礙物的出現(xiàn)頻率；Xi(i=1,2,3)為機(jī)非隔離形式，包括機(jī)非混行、機(jī)非劃線隔離、機(jī)非隔離欄隔離、機(jī)非綠化帶隔離；bm(m=9,10,…,14)為模型修正參數(shù)，即當(dāng)機(jī)非隔離形式分別為混行、劃線、隔離欄形式時(shí)，相鄰車道內(nèi)車輛數(shù)、行人與相鄰車道之間距離對滿意度評分的影響修正.由于機(jī)非隔離形式為分類變量，其取值為

不同被調(diào)查者對相同影響因素條件下的人行道評分存在個體的差異性，為了使模型更具有普遍性，需要對相同影響因素條件下不同行人的滿意度評分取均值，將實(shí)際調(diào)查得到的2 199份有效問卷整理為332組樣本數(shù)據(jù).初步計(jì)算得到人行道6級服務(wù)水平與各影響因素之間關(guān)系的模型參數(shù)如表3所示

表3 人行道服務(wù)水平與影響因素顯著性分析表Table3Analysis for the significant influencing factors of pedestrian level of service

由表3可知：①行人流率、人行道上障礙物的出現(xiàn)頻率，以及機(jī)非隔離形式的顯著性統(tǒng)計(jì)值均小于0.05，即行人流率變化、由障礙物引起的行人行走路徑改變、機(jī)非隔離形式不同，均會引起人行道服務(wù)水平等級的變化；②與行人相鄰車道內(nèi)的車輛數(shù)、行人與相鄰車道之間的距離及其相關(guān)因素對人行道服務(wù)水平等級的影響的顯著性均大于0.05，說明這些因素對人行道服務(wù)水平?jīng)]有顯著性的影響.

基于以上結(jié)果，通過逐步回歸方法剔除模型中不顯著的影響因素，得到人行道服務(wù)水平等級與顯著性影響因素之間的有序Logistic回歸模型參數(shù)，如表4所示.

同時(shí)，采用簡單線性回歸模型[6]進(jìn)行北京市交通樞紐地區(qū)人行道服務(wù)水平評價(jià)，得到人行道服務(wù)水平等級與顯著性影響因素之間的線性回歸模型參數(shù)，如表5所示.

表4 有序Logistic回歸模型參數(shù)Table4Parameters of orderly Logistic regression model

表5 簡單線性回歸模型參數(shù)Table5Parameters of simple linear regression model

由表4和表5可知：①采用有序Logistic回歸分析方法建立的人行道服務(wù)水平評價(jià)模型的精度R2統(tǒng)計(jì)值為0.654，高于現(xiàn)有線性回歸模型[6]的精度（R2=0.549）.②行人對人行道環(huán)境的總體評分系數(shù)為正，即環(huán)境好的人行道服務(wù)水平也會相應(yīng)有所提高.③行人流率系數(shù)為負(fù)，即行人流率增加時(shí)會產(chǎn)生行人之間的干擾，嚴(yán)重時(shí)可能產(chǎn)生擁擠，因此行人流率越大服務(wù)水平越低.④障礙物出現(xiàn)頻率系數(shù)為負(fù)，當(dāng)人行道內(nèi)出現(xiàn)障礙物時(shí)，會對行人的行走產(chǎn)生干擾，人行道的服務(wù)水平隨之降低.⑤機(jī)非混行、劃線隔離、隔離欄隔離三項(xiàng)因素的系數(shù)均為負(fù)，根據(jù)其負(fù)值的大小得到隔離形式的優(yōu)劣順序?yàn)椋壕G化帶隔離>機(jī)非劃線隔離>機(jī)非混行>隔離欄隔離.

在綠化帶隔離條件下，行人、非機(jī)動車、機(jī)動車在空間上嚴(yán)格分離；且從直觀感受上，道路橫斷面布局較為整齊，此條件下人行道服務(wù)水平最高.在劃線隔離條件下，機(jī)動車距離行人較近，此時(shí)人行道的服務(wù)水平稍有下降.在機(jī)非混行條件下，機(jī)動車與非機(jī)動車距離行人更近，且路邊停車會產(chǎn)生很大的負(fù)面影響，通過問卷數(shù)據(jù)顯示，77.3%的被調(diào)查者認(rèn)為路邊停車對其行走滿意度評分有影響，且其中76.6%的被調(diào)查者認(rèn)為沒有路邊停車比較好.在隔離欄隔離條件下，機(jī)動車距離行人較近，且隔離欄降低了行人路段內(nèi)過街的可能性，人行道服務(wù)水平最低.

綜上，得到城市人行道服務(wù)水平等級的有序Logistic模型為

式中模型中各因素符號含義與式（3）相同.

5.3 模型準(zhǔn)確度分析

由于行人在對人行道評分時(shí)，對相鄰分?jǐn)?shù)之間服務(wù)水平等級的差別感并不是很明顯，即與行人滿意度相應(yīng)的人行道服務(wù)水平等級之間存在相互交疊的模糊關(guān)系，各服務(wù)水平等級包含的調(diào)查樣本集合可使用模糊隸屬度函數(shù)進(jìn)行定量描述.模糊集合的隸屬度函數(shù)的值域?yàn)閇0,1]，其值越接近1說明該樣本隸屬于這一等級的程度越大，其值越接近0說明該樣本隸屬于這一等級的程度越小.人行道服務(wù)水平等級對應(yīng)的各樣本隸屬度函數(shù)形式如圖6所示.

圖6 人行道服務(wù)水平等級隸屬度曲線Fig6Membership curve of pedestrian level of service

通過有序Logistic回歸模型計(jì)算得到的數(shù)值與表4中各等級所在置信區(qū)間上下限閾值對照，即可得到人行道服務(wù)水平等級，將其與實(shí)際調(diào)查得到的滿意度評分等級進(jìn)行對照，得到如表6所示的模型計(jì)算值準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì).

表6 模型計(jì)算值與實(shí)際調(diào)查值誤差對照表Table6Error comparison between the calculating values from the model and the actual survey values

由以上計(jì)算結(jié)果可知，基于有序Logistic回歸分析方法的人行道服務(wù)水平評價(jià)模型的準(zhǔn)確率為92%，模型預(yù)測結(jié)果可以反映行人的真實(shí)滿意度感受.

6 研究結(jié)論

采用有序Logistic回歸分析方法，建立了適用于北京市交通樞紐地區(qū)行人需求的人行道服務(wù)水平評價(jià)模型，模型精度高于線性回歸模型，消除了傳統(tǒng)線性回歸模型對定序變量回歸的不適用性；通過實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證，基于有序Logistic回歸分析方法的人行道服務(wù)水平評價(jià)模型準(zhǔn)確率達(dá)92%，可以有效地反映行人的滿意度并準(zhǔn)確地劃分人行道服務(wù)水平等級.在對其他城市或地區(qū)人行道服務(wù)水平進(jìn)行評價(jià)時(shí)，可根據(jù)被評價(jià)人行道的實(shí)際情況（道路條件、交通條件和環(huán)境條件）采用本文提出的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、分析與顯著性影響因素的提取，并最終構(gòu)建模型對人行道服務(wù)水平進(jìn)行評價(jià).

采用模糊C均值聚類方法建立了行人滿意度評分與人行道服務(wù)水平等級的對應(yīng)關(guān)系，得到了適合北京市交通樞紐地區(qū)實(shí)際情況的人行道服務(wù)水平等級劃分標(biāo)準(zhǔn).

基于模型變量的顯著性檢驗(yàn)分析，提出了影響北京市交通樞紐地區(qū)人行道服務(wù)水平的四個顯著性影響因素，即環(huán)境條件、行人流率、障礙物出現(xiàn)頻率及機(jī)非隔離形式，并對各顯著性影響因素的影響機(jī)理進(jìn)行了分析.

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[5]Bian Y,Wang W,Lu J,et al.Pedestrian level of service for sidewalks in China[C].Transportation Research Board of the National Research Council,Washington,D. C.,2007.

[6]邊揚(yáng),王煒,陸建.人行道行人服務(wù)水平評價(jià)方法[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）,2007,37(4):695-699.[BI?AN Y,WANG W,LU J.Pedestrian level of service[J]. Journal of Southeast University(Natural Science Edi?tion),2007,37(4):695-699.]

Pedestrian LOS of Urban Sidewalks Based on Orderly Logistic Regression

ZHAO Lin1，BIAN Yang1，RONG Jian1，LIU Xiao-ming1,2
（1.Key Laboratory of Traffic Engineering,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China；2.Ministry of Transport of the People’s Republic of China,Beijing 100736,China）

ract:Scientific method measuring pedestrian level of service(LOS)on sidewalks can provide a powerful theoretical support for a comfort walking trip environment.Aiming at the characteristics that pedestrian LOS is a orderly discrete variable,this paper proposed an evaluation method for pedestrian LOS,based on the orderly Logistic regression model.First,pedestrians’satisfaction questionnaire survey was conducted on 34 representative sidewalks in Beijing transportation hub areas.Typical and comprehensive data were obtained.Then fuzzy C mean clustering was used to get the correspondence between pedestrians’satisfaction and the LOS.Finally,the significant influencing factors were extracted with step-regression method and their influencing mechanism was analyzed.And then the orderly Logistic regression model for pedestrian LOS was formulated.The field tast proved that the model has higher accuracy than the traditional linear model.

rds:urban traffic;pedestrian level of service;orderly Logistic regression;fuzzy C mean clustering; fuzzy membership

1009-6744（2014）04-0131-08

U491

A

2013-11-04

2014-03-13錄用日期：2014-03-18

國家自然科學(xué)基金（51108012）.

趙琳（1988-），女，黑龍江五常人，博士生. *

liuxiaoming@bjut.edu.cn