Đánh giá và lựa chọn dạng mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các

Một phần của tài liệu Luận án Tiến sĩ Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại theo phương thức vận tải trong các đô thị Việt Nam (Trang 105 - 108)

5. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

3.3 Lựa chọn mơ hình dự báo

3.3.1 Đánh giá và lựa chọn dạng mơ hình dự báo phân bổ nhu cầu đi lại cho các

các phương thức vận tải trong đô thị

Lựa chọn phương thức vận tải hay phân chia phương thức vận tải là quá trình xác định tỷ lệ đảm nhận của các phương thức vận tải để phục vụ cho các chuyến đi.

Trong dự báo lựa chọn phương thức vận tải củangười thực hiện chuyến đi, biến phụ thuộc nhận các giá trị rời rạc, có thể dưới dạng nhị phân nếu là “chọn” hay “không chọn” phương thức vận tải nào đó, hoặc có thể là đa thức nếu là “chọn ô tô”, “chọn xe máy”, “chọn xe bt” …Vấn đề cốt yếu trong mơ hình hóa các lựa chọn rời rạc, như trong hầu hết các mơ hình tốn kinh tế, nằm ở

khả năng dự báo hành vi ra quyết định của một nhóm những người thực hiện chuyến đi. Một vấn đề được quan tâm khác là xác định sự ảnh hưởng lẫn nhau

của các thuộc tính phân biệt của các sự lựa chọn và các tính cách của người thực hiện chuyến đi khi họ quyết định về một lựa chọn nào đó. Ví dụ, các nhà phân

tích vận tải có thể quan tâm đến việc dự báo tỉ lệ người thực hiện chuyến đi thường xuyên sử dụng một trong các loại hình vận chuyển người thực hiện chuyến đi dưới các điều kiện đa dạng về dịch vụ, hoặc các nhà nghiên cứu thị trường có thể quan tâm đến việc kiểm tra tỉ lệ người mua xe hơi lựa chọn các hãng sản xuất và kiểu dáng với giá cả và thuộc tính khác nhau. Hơn nữa, họ có thể quan tâm đến việc dựđốn tỉ lệ này cho các nhóm người thực hiện chuyến đi

và việc định vị các người thực hiện chuyến đi hầu như chỉquan tâm đến một lựa chọn duy nhất. Tương tự, họ cũng quan tâm đến việc tìm hiểu xem các nhóm

người thực hiện chuyến điđánh giá các thuộc tính phân biệt của một sự lựa chọn

khác nhau như thế nào; ví dụ như các doanh nhân khá nhạy cảm với thời gian chuyến đi do đó họ sẵn sàng lựa chọn phương thức có thời gian chuyến đi ngắn

hơn cho dù chi phí bỏ ra có thể cao hơn.

Khi xây dựng mơ hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi, vấn đề quan trọng là mơ hình phải thể hiện được khả năng

dự báo hành vi ra quyết định lựa chọn phương thức đi lại của một nhóm người thực hiện chuyến đi. Như đã trình bày trong mục 2.2.2, có hai phương pháp cơ

bản để mơ hình hóa các hành vi tổng thể (hoặc nhóm) này. Một phương pháp

trực tiếp mơ hình hóa các hành vi tổng thể của tất cả hoặc một nhóm người thực hiện chuyến đi khi lựa chọn một phương thức vận tải nào đó như là một hàm của các nhân tố có ảnh hưởng tới sự lựa chọn. Cách tiếp cận này thường

được biết đến như là cách tiếp cận tổng thể. Phương pháp thứ hai nhằm nhận dạng hành vi tổng thể như là kết quả của rất nhiều các quyết định của từng

người thực hiện chuyến đi đơn lẻ và mơ hình hóa các lựa chọn riêng lẻ bằng một hàm của các nhân tố ảnh hưởng tới quyết định lựa chọn của người thực hiện chuyến đi đó. Cách tiếp cận thứ hai được biết đến như là cách tiếp cận cục bộ hay rời rạc [54].

Ngày nay, đa số các nghiên cứu đều đi theo hướng tiếp cận rời rạc vì

theo hướng này có nhiều thuận lợi hơn so với cách tiếp cận tổng thể trong việc

mơ hình hóa các hành vi ra quyết định của một nhóm những người thực hiện chuyến đi.

Trước hết, phương pháp tiếp cận tổng thể chủ yếu dựa vào mối quan hệ

thống kê giữa các biến liên quan thể hiện đặc tính chung của cả nhóm những

người thực hiện chuyến đi với giá trị mà biến nhận được ở mức bình quân của nhóm. Giá trị này khác biệt hẳn với giá trị của biến gắn với từng người thực hiện chuyến đi đơn lẻ, do đó, nó khơng thể cung cấp các ước lượng chính xác và

đáng tin cậy của sự thay đổi trong hành vi lựa chọn phương thức vận tải của

người thực hiện chuyến đi. Trong khi đó, cách tiếp cận rời rạc giải thích tại sao một người thực hiện chuyến đi cụ thể lại đưa ra một sự lựa chọn trong hồn cảnh của họ và vì thế có thể giải thích tốt hơn những thay đổi trong hành vi lựa chọn cụ thể theo sự thay đổi của các đặc trưng riêng lẻ có liên quan tới người thực hiện chuyến đi đó.

Thứ hai, với cách tiếp cận rời rạc, mơ hình hồn tồn có thể được áp dụng, chuyển đổi từ vùng đô thị này tới một vùng đô thị khác.

Thứ ba, trong trường hợp người phân tích chủ động xây dựng các

phương án hay kịch bản trong đó thay đổi các thuộc tính của các lựa chọn thay thế nhằm phân tích và đánh giá sự thay đổi trong hành vi lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi thì mơ hình rời rạc là phù hợp vì các số

liệu thu thập được trực tiếp sử dụng để ước lượng mơ hình mà ít phải sử dụng các số liệu ước tính từ nguồn khác. Các dữ liệu thu thập được gắn liền với đối

tượng nghiên cứu trong mơ hình và hầu như chứa tất cả các biến ảnh hưởng cần phân tích.

Thứ tư, phương pháp rời rạc hiệu quảhơn phương pháp tổng thể xét theo khía cạnh độ tin cậy mơ hình trên một đơn vị chi phí bỏ ra để thu thập dữ liệu. Dữ liệu rời rạc cung cấp sự biến đổi trọng yếu của hành vi được xem xét và sự xác định của hành vi đó, cho phép ước lượng hiệu quả các tham số của mơ hình. Với cách tiếp cận tổng thể, các biến ảnh hưởng được sử dụng mang tính chất

chung đại diện cho cả nhóm dẫn đến sự mất mát đáng kể của các biến số đặc

trưng cho các cá thể riêng lẻ, do đó nó địi hỏi càng nhiều dữ liệu để đạt được cùng một mức độ chính xác của mơ hình.

Cuối cùng, các mơ hình rời rạc, nếu được xác định đúng, sẽ làm cho việc

ước lượng các tham số khơng bị chệch, trong khi đó các ước lượng của mơ hình với cách tiếp cận tổng thể cho ta các ước lượng chệch (tức là khơng chính xác).

Trên cơ sở những đánh giá này và phân tích ưu nhược điểm của các mơ hình dự báo lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi trong quá khứ và hiện tại ở chương 1, mơ hình logit đa thức có thể được coi là mơ hình phù hợp cho việc dự báo lựa chọn phương thức vận tải của người thực hiện chuyến đi. Mơ hình logit đa thức tiếp tục được trình bày kỹhơn ở mục tiếp theo.

Một phần của tài liệu Luận án Tiến sĩ Nghiên cứu dự báo phân bổ nhu cầu đi lại theo phương thức vận tải trong các đô thị Việt Nam (Trang 105 - 108)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(197 trang)