Model wyboru środka transportu w dojazdach do i z pracy w Warszawie

Artykuł przedstawia model wyboru środka transportu przez podróżnych. Zaproponowano model wyboru dyskretnego: dwumianowy model logitowy, który określa prawdopodobieństwo wyboru w danej sytuacji jednego z dwóch rozważanych środków transportu (nazywanych dalej opcjami): komunikacji zbiorowej (KZ) i indywidualnej (KI). Sytuację, w której dokonywany jest wybór, opisuje odpowiednio zdefiniowana dla każdej z opcji użyteczność obejmująca m.in. dostęp do samochodu, czas przejazdu, liczbę przesiadek, częstotliwość kursowania. W artykule przetestowano kilka postaci modelu i oceniono ich dopasowanie do wyników prawie 7 tysięcy podróży do i z pracy, zbadanych w Warszawskim Badaniu Ruchu 2015 (WBR 2015). Parametry modelu szacowano przy użyciu pakietu do kalibracji modeli dyskretnych BIOGEME (Bierlaire, 2003), który szukał postaci gwarantującej największą zgodność modelu z faktycznymi wyborami podróżnych. Zaproponowano formuły o najwyższej zgodności uzyskanej przy użyciu zmiennych dostępnych w modelu i łatwo prognozowalnych. Efektem jest model, który objaśnia kiedy i dlaczego w dojazdach do pracy w Warszawie wybierana jest komunikacja zbiorowa, a kiedy indywidualna.

In the article the mode-choice model is formulated for the Home-Work-Home trips of Warsaw commuters. Model is calibrated to match the results of the Warsaw Traffic Study (WBR2015) where almost 7 thousands such trips were reported. The Traffic Study revealed the journey diary of the trips conducted the day before. Data included trip purpose, traveler status, car availability, origin and destination and the chosen mode. Which, coupled with the modeled data for the unchosen alternatives, allowed to formulate and calibrate the discrete mode-choice model. We propose several formulations of the binomial logit model and analyzed the fit. We obtained model reasonably explaining the mode-choice behavior when using the context variables (age, car availability), and trip-related variables (travel time, parking, service frequency etc.) To parameterize the model we use BIOGEME, broadly used to estimate the discrete-choice binary models. The article is concluded with the final form of the model, further used in the traffic demand model.