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摘 要：交通是基于人的行为而产生的一种行业，交通行为学旨在对交通参与者的交通行为进行研究，了解影响交通参与者进行出行选择和决策的相关因素，并利用相应的模型和方法将这些因素相互关联量化表示，从而为交通规划、交通管理、交通安全相关措施的制定提供有力支撑，并对各类交通科学发展提供了新方向。本文将对交通行为学在交通网络分析的应用研究进行梳理，并结合个人理解对其对城市交通发展产生的影响做出一定的分析评价及展望。
关键词：交通行为学;居民出行行为;交通网络分析
中图分类号：U239.5 文献标识码：A
0 引言
交通是人类社会最基本的活动之一，交通工具的发展促进了社会的进步与繁荣，它以人作为交通的主體，起交通主体作用，基于人的需求，以多种交通方式为交通移动的载体，以交通基础设施作为基础，以环境作为相互影响的背景，为劳动生产、工作学习、贸易往来、科学文化活动、社会交往和信息传递提供高效和便捷的条件。
长期以来，交通领域的各方面研究和应用往往忽略或轻视人的因素，其后果往往是计划赶不上变化。就交通规划方面来说，自“四阶段”交通需求预测法建立以来，交通规划长期以此作为交通需求预测的标准方法，但存在着交通方式划分方法不合理、以小区为单位而忽略了个体差异等诸多问题，这些问题在交通流的网络分配上更为突出。随着城市化的进程加快，多种传统集计方法无法解决的交通问题逐渐显现以及经济学、心理学等学科在交通领域的应用，不少学者开始考虑使用非集计的方法，以居民的出行作为研究对象以期利用更少的数据获得更全面的研究成果。
1 居民出行行为研究在交通网络中的应用
1.1 基于出行行为的交通网络均衡建模
交通网络均衡即路网资源均衡使用，按照一定的规则将一定的交通需求分配到交通网络上，而不会出现过饱和现象，这与交通参与者的路径选择有很大的关系，其主观心理作用的不同可能导致不同的驾驶路径。
Connors基于累积前景理论建立了固定需求条件下的用户均衡模型，模型没有考虑出行者对路网状况的感知误差[1];黄海军等深入分析了固定需求网络中用户均衡的效率损失上界，进一步界定了用户均衡与系统最优之间的关系[2];赵凛等对比了基于前景理论和期望效用理论的路径选择模型，提出前景理论可以更好的刻画出行者在不确定条件下的路径选择决策行为[3];Hai Yang对 UE、SO、CN 策略混合行为网络均衡问题进行了建模，考虑了不同行为策略下的路径选择问题[4];关宏志等基于出行者对路网信息的不完全掌握和选择行为有限理性假设，运用演化博弈理论，建立了交通选择行为模型[5];张波等分别研究了累积前景理论和有限理性下的随机用户均衡交通分配模型，有助于更加精确地描述交通流的实际分布形态[6];Xu基于出行可靠性来设定参照点，运用累积前景理论建立了一个用户均衡模型[7]。
以上研究通过建立基于居民出行行为的路径选择模型，来分析不同的路径选择方案对整体路网的影响，进而考虑如何改变其对路径的选择，进而实现路网均衡。研究中广泛提到了前景理论、有限理性、期望效用理论等多种用以描述和界定交通参与者选择行为的理论，基于不同的路网状态和交通参与者对于路网状态和出行信息了解程度的不同，应选用不同的理论模型进行分析。
1.2 交通网络状态对居民出行行为影响
也有学者从交通网络状态出发，运用不同的理论分析在不同交通网络状态下出行者出行选择行为。
逐日（day-to-day）路径选择模型是近年来研究的热点，它指的是驾驶员第二天的出行路径选择是根据第一天的历史经验和已知的交通信息而做出的，而每日路网条件的变化则靠当日发布的交通信息提供给驾驶员。Watling从连续性、离散性，确定性和随机性将day-to-day动态交通网络模型分为四种类型[8];Friesz等提出了day-to-day的均衡模型（tatonnement models ）观察路网从一个不均衡状态如何转变为另一种状态，以及分析这种转变与发布的实时信息有何关系[9];Horowitz提出了离散的day-to-day动态交通模型来分析出行者的路径选择和交通流的逐日演化特性[10]。Cascetta等对确定性模型和随机过程的day-to-day模型进行了研究，建立了逐日动态交通分配模型[11];韩凌辉对不同交通网络条件下出行车如何做出出行选择行为进行了研究，给出了准确诱导信息下和非准确诱导信息下的逐日动态配流模型[12]。
以上研究从交通信息和交通网络条件对驾驶员的影响入手，分析了驾驶员面对每日不同的交通网络状态和已知信息量情况下，对交通行为和交通出行路径的选择方式，并从人的学习行为引出了前几日的交通状态对驾驶员路径选择的影响。
居民出行行为和出行路径的选择对于交通网络的均衡起着直接的作用，分析其对交通网络均衡的影响，并基于出行行为进行交通网络预测可以对交通管理策略的制定和实施提供有效的依据;而研究不同网络状态和交通信息对居民出行选择的影响，则强调了交通信息和诱导的重要性。
2 结论
人是交通出行的主体，研究人的因素对于交通问题的解决至关重要，随着交通科学、经济学、心理学、计算机科学等多学科的交叉应用逐渐深入，居民出行行为对于交通领域的研究也越发深入，并不断作用于交通的各个方面，为交通科学发展及交通智能化提供了可靠的依据。国内外围绕居民出行行为的分析也从无到有，不断建立或寻找模型来解释复杂出行行为规律，并不断运用于实践，取得了较好的成果。目前，交通行为分析仍存在着对潜变量研究不够全面、对人的行为理解不够充分以及多因素多系统之间缺乏共同分析等问题，且亟待解决。未来，交通行为学也将继续作为交通科学的一个分支，融入更多的相关科学为交通的科学发展、人的舒适出行提供更大的作用。 参考文献：
[1]CONNORS R D，SUMALEE A.A network equilibrium model with travelers' perception of stochastic travel times[J].Transportation Research：Part B，2009，43（06）：614-624.
[2]黄海军，欧阳恋群，刘天亮.交通网络中用户均衡行为的效率损失上界[J].北京航空航天大学学报，2006（10）：1215-1219.
[3]赵凛，张星臣.基于“前景理论”的路径选择行为建模及实例分析[J].土木工程学报，2007（07）：82-86.
[4]YANG Hai，ZHANG Xiaoning，MENG Qiang.Stackelberg Games and Multiple Equilibrium Behaviors on Networks[J].Transportation Research B，2007，41（01）：841-861.
[5]关宏志，浦亮.基于演化博弈理论的有限理性交通选择行为模型[J].北京工业大学学报，2010，36（08）：1077-1083.
[6]XU Hongli，LOU Yingyan，YIN Yafeng，et al.A;prospect-based user equilibrium model with endogenous reference points and its application in congestion pricing[J].Transportation Research：Part B，2011，45（02）：311-328.
[7]D.Watling.Stability of the stochastic equilibrium assignment problem：a dynamical systems approach[J].Transportation Research Part B 1999，33（04）：281-312.
[8]T.L.Friesz，D.H.Berstein，N.J.Mehta，R.L.Tobin，S.Ganjalizadeh.Day-to-day dynamic network disequilibrium and idealized traveler information systems[J].Operations Research 1994，42（06）：1120-1136.
[9]J.L.Horowitz.The stability of stochastic equilibrium in a two link transportation network[J]Transportation Research Part B 1984，18（01）：13-28.
[10]E.Cascetta，G.E.Cantarella.A day-to-day and within-day dynamic stochastic assignment model[J].Transportation Research Part A 1991，25A（05）：277+91.
[11]隽志才，鲜于建川.交通信息作用下的活动-出行决策行为研究[J].中国公路学报，2008（04）：88-93.
[12]韓凌辉.多种交通网络条件下出行者的出行选择行为分析[D].北京交通大学，2014.
关键词：交通行为学;居民出行行为;交通网络分析
中图分类号：U239.5 文献标识码：A
0 引言
交通是人类社会最基本的活动之一，交通工具的发展促进了社会的进步与繁荣，它以人作为交通的主體，起交通主体作用，基于人的需求，以多种交通方式为交通移动的载体，以交通基础设施作为基础，以环境作为相互影响的背景，为劳动生产、工作学习、贸易往来、科学文化活动、社会交往和信息传递提供高效和便捷的条件。
长期以来，交通领域的各方面研究和应用往往忽略或轻视人的因素，其后果往往是计划赶不上变化。就交通规划方面来说，自“四阶段”交通需求预测法建立以来，交通规划长期以此作为交通需求预测的标准方法，但存在着交通方式划分方法不合理、以小区为单位而忽略了个体差异等诸多问题，这些问题在交通流的网络分配上更为突出。随着城市化的进程加快，多种传统集计方法无法解决的交通问题逐渐显现以及经济学、心理学等学科在交通领域的应用，不少学者开始考虑使用非集计的方法，以居民的出行作为研究对象以期利用更少的数据获得更全面的研究成果。
1 居民出行行为研究在交通网络中的应用
1.1 基于出行行为的交通网络均衡建模
交通网络均衡即路网资源均衡使用，按照一定的规则将一定的交通需求分配到交通网络上，而不会出现过饱和现象，这与交通参与者的路径选择有很大的关系，其主观心理作用的不同可能导致不同的驾驶路径。
Connors基于累积前景理论建立了固定需求条件下的用户均衡模型，模型没有考虑出行者对路网状况的感知误差[1];黄海军等深入分析了固定需求网络中用户均衡的效率损失上界，进一步界定了用户均衡与系统最优之间的关系[2];赵凛等对比了基于前景理论和期望效用理论的路径选择模型，提出前景理论可以更好的刻画出行者在不确定条件下的路径选择决策行为[3];Hai Yang对 UE、SO、CN 策略混合行为网络均衡问题进行了建模，考虑了不同行为策略下的路径选择问题[4];关宏志等基于出行者对路网信息的不完全掌握和选择行为有限理性假设，运用演化博弈理论，建立了交通选择行为模型[5];张波等分别研究了累积前景理论和有限理性下的随机用户均衡交通分配模型，有助于更加精确地描述交通流的实际分布形态[6];Xu基于出行可靠性来设定参照点，运用累积前景理论建立了一个用户均衡模型[7]。
以上研究通过建立基于居民出行行为的路径选择模型，来分析不同的路径选择方案对整体路网的影响，进而考虑如何改变其对路径的选择，进而实现路网均衡。研究中广泛提到了前景理论、有限理性、期望效用理论等多种用以描述和界定交通参与者选择行为的理论，基于不同的路网状态和交通参与者对于路网状态和出行信息了解程度的不同，应选用不同的理论模型进行分析。
1.2 交通网络状态对居民出行行为影响
也有学者从交通网络状态出发，运用不同的理论分析在不同交通网络状态下出行者出行选择行为。
逐日（day-to-day）路径选择模型是近年来研究的热点，它指的是驾驶员第二天的出行路径选择是根据第一天的历史经验和已知的交通信息而做出的，而每日路网条件的变化则靠当日发布的交通信息提供给驾驶员。Watling从连续性、离散性，确定性和随机性将day-to-day动态交通网络模型分为四种类型[8];Friesz等提出了day-to-day的均衡模型（tatonnement models ）观察路网从一个不均衡状态如何转变为另一种状态，以及分析这种转变与发布的实时信息有何关系[9];Horowitz提出了离散的day-to-day动态交通模型来分析出行者的路径选择和交通流的逐日演化特性[10]。Cascetta等对确定性模型和随机过程的day-to-day模型进行了研究，建立了逐日动态交通分配模型[11];韩凌辉对不同交通网络条件下出行车如何做出出行选择行为进行了研究，给出了准确诱导信息下和非准确诱导信息下的逐日动态配流模型[12]。
以上研究从交通信息和交通网络条件对驾驶员的影响入手，分析了驾驶员面对每日不同的交通网络状态和已知信息量情况下，对交通行为和交通出行路径的选择方式，并从人的学习行为引出了前几日的交通状态对驾驶员路径选择的影响。
居民出行行为和出行路径的选择对于交通网络的均衡起着直接的作用，分析其对交通网络均衡的影响，并基于出行行为进行交通网络预测可以对交通管理策略的制定和实施提供有效的依据;而研究不同网络状态和交通信息对居民出行选择的影响，则强调了交通信息和诱导的重要性。
2 结论
人是交通出行的主体，研究人的因素对于交通问题的解决至关重要，随着交通科学、经济学、心理学、计算机科学等多学科的交叉应用逐渐深入，居民出行行为对于交通领域的研究也越发深入，并不断作用于交通的各个方面，为交通科学发展及交通智能化提供了可靠的依据。国内外围绕居民出行行为的分析也从无到有，不断建立或寻找模型来解释复杂出行行为规律，并不断运用于实践，取得了较好的成果。目前，交通行为分析仍存在着对潜变量研究不够全面、对人的行为理解不够充分以及多因素多系统之间缺乏共同分析等问题，且亟待解决。未来，交通行为学也将继续作为交通科学的一个分支，融入更多的相关科学为交通的科学发展、人的舒适出行提供更大的作用。 参考文献：
[1]CONNORS R D，SUMALEE A.A network equilibrium model with travelers' perception of stochastic travel times[J].Transportation Research：Part B，2009，43（06）：614-624.
[2]黄海军，欧阳恋群，刘天亮.交通网络中用户均衡行为的效率损失上界[J].北京航空航天大学学报，2006（10）：1215-1219.
[3]赵凛，张星臣.基于“前景理论”的路径选择行为建模及实例分析[J].土木工程学报，2007（07）：82-86.
[4]YANG Hai，ZHANG Xiaoning，MENG Qiang.Stackelberg Games and Multiple Equilibrium Behaviors on Networks[J].Transportation Research B，2007，41（01）：841-861.
[5]关宏志，浦亮.基于演化博弈理论的有限理性交通选择行为模型[J].北京工业大学学报，2010，36（08）：1077-1083.
[6]XU Hongli，LOU Yingyan，YIN Yafeng，et al.A;prospect-based user equilibrium model with endogenous reference points and its application in congestion pricing[J].Transportation Research：Part B，2011，45（02）：311-328.
[7]D.Watling.Stability of the stochastic equilibrium assignment problem：a dynamical systems approach[J].Transportation Research Part B 1999，33（04）：281-312.
[8]T.L.Friesz，D.H.Berstein，N.J.Mehta，R.L.Tobin，S.Ganjalizadeh.Day-to-day dynamic network disequilibrium and idealized traveler information systems[J].Operations Research 1994，42（06）：1120-1136.
[9]J.L.Horowitz.The stability of stochastic equilibrium in a two link transportation network[J]Transportation Research Part B 1984，18（01）：13-28.
[10]E.Cascetta，G.E.Cantarella.A day-to-day and within-day dynamic stochastic assignment model[J].Transportation Research Part A 1991，25A（05）：277+91.
[11]隽志才，鲜于建川.交通信息作用下的活动-出行决策行为研究[J].中国公路学报，2008（04）：88-93.
[12]韓凌辉.多种交通网络条件下出行者的出行选择行为分析[D].北京交通大学，2014.