Изучение факторов, влияющих на выбор междугороднего вида транспорта

Изучение факторов, влияющих на выбор режима междугородних перевозок, может выявить механизмы принятия решений пассажирами о поездках и помочь отделам дорожного движения разработать эффективную политику управления спросом. Чтобы изучить эти факторы, в Сиане, Китай, был проведен опрос для сбора данных о цепочках междугородних перевозок пассажиров, включая самолеты, высокоскоростные железные дороги (HSR), поезда и экспресс-автобусы. Байесовская смешанная полиномиальная логит-модель разработана для выявления значимых факторов и объяснения ненаблюдаемой неоднородности в наблюдениях. Влияние значимых факторов на выбор вида междугородних перевозок количественно оценивается методом отношения шансов (ОШ). Результаты показывают, что байесовская смешанная полиномиальная логит-модель превосходит традиционную байесовскую полиномиальную логит-модель. что указывает на то, что учет ненаблюдаемой неоднородности в наблюдениях может улучшить соответствие модели. Результаты модельного оценивания показывают, что способ покупки билета, удобство, пунктуальность и время доступа являются случайными параметрами, оказывающими неоднородное влияние на выбор режима междугородних перевозок.

1. Введение

Высокоскоростная железная дорога (ВСМ) играет все более важную роль в междугородних перевозках благодаря преимуществам во времени по сравнению с обычными поездами (которые мы называем поездами) и низким ценам по сравнению с самолетами. Он также обладает такими достоинствами, как пунктуальность, комфорт и низкая стоимость энергии. Сеть ВСМ в Китае быстро росла, общая протяженность которой в 2019 году составила 35 000 км, что составляет более двух третей глобальной сети ВСМ [ 2 , 3 ]. Согласно долгосрочному плану железнодорожной сети, к 2020 году сеть из восьми вертикальных и восьми горизонтальных линий ВСМ будет действовать в 80% мегаполисов Китая.

Междугородние перевозки являются важным компонентом транспортной сети, особенно в Китае, несбалансированное распределение населения и ресурсов которого способствует спросу на междугородние поездки, например, для туризма и бизнеса. Потребность в энергии варьируется в зависимости от режима междугородних поездок. Например, самолет имеет большое преимущество в дальних поездках. Однако на заданном расстоянии энергопотребление HSR составляет лишь одну седьмую от энергопотребления самолетов. Точно так же HSR потребляет в пять раз меньше энергии, чем междугородние автобусы-экспрессы. Таким образом, необходимо изучить влияющие факторы и их влияние на выбор междугородних способов передвижения в условиях конкуренции ВСМ. Полученные данные могут способствовать разработке соответствующих маркетинговых стратегий и могут обеспечить научную основу для планирования междугородних поездок.

Во многих исследованиях междугородних перевозок изучались факторы, влияющие на выбор режима междугородних поездок, такие как социально-экономические характеристики пассажиров, атрибуты поездки и характеристики режима . Однако такие исследования были сосредоточены на способах передвижения самолетов, поездов и экспресс-автобусов. HSR часто игнорировался в исследованиях поведения при поездках для интегрированных транспортных систем из-за отсутствия данных. В нескольких исследованиях междугородних перевозок обсуждались факторы конкуренции между HSR и другими видами транспорта, такими как самолеты, поезда и экспресс-автобусы, с использованием всеобъемлющего набора данных по всей цепочке путешествий. Поскольку такие факторы, как характеристики покупки билетов пассажирами, характеристики доступа, характеристики междугородних поездок и характеристики выхода, сильно игнорировались.

Традиционные методы дискретного моделирования междугородних перевозок, такие как полиномиальная логит-модель, предполагают, что влияние каждого фактора фиксировано для всех людей. Однако потенциальное взаимодействие между индивидуальными характеристиками и другими факторами привело к ненаблюдаемому гетерогенному влиянию на выбор способа передвижения. Для объяснения этого была разработана смешанная полиномиальная логит-модель, которая широко применялась для исследования транспортных происшествий. Предыдущие исследования были основаны на оценке правдоподобия, которая не может эффективно фиксировать предварительную информацию экспертов о параметрах и получать оценку параметра с хорошими статистическими характеристиками. Байесовская смешанная полиномиальная логит-модель применяется к выбору междугороднего режима для преодоления вышеуказанных недостатков.

Цели данного исследования междугородних перевозок заключаются в том, чтобы (а) изучить существенные факторы, влияющие на выбор пассажирами режима междугородних поездок с точки зрения всей цепочки поездок, и (б) изучить ненаблюдаемые разнородные эффекты значительных факторов в рамках байесовской модели. Данные о деятельности пассажиров в течение всего процесса междугородних поездок были собраны в городе Сиань, Китай, и для изучения значимых факторов и их разнородных эффектов использовалась байесовская смешанная полиномиальная логит-модель. Влияние существенных конкурентных факторов среди видов транспорта (т. е. самолета, высокоскоростной железной дороги, поезда и экспресс-автобуса) оценивалось по отношению шансов.

2. Обзор литературы

Предыдущие исследования междугородних перевозок показали, что на выбор способа передвижения между городами влияют социально-демографические факторы, в том числе пол , возраст, род занятий, доход, и владение автомобилем. Мартин и др. обнаружили, что мужчины чаще пользуются общественным транспортом, чем женщины. Кан обнаружил, что женщины-туристки предпочитали путешествовать на автобусе, а не на самолете. Мискин и др. обнаружили, что пожилые люди склонны пользоваться личными автомобилями, а не общественным транспортом. Джан показал, что возрастная группа 31–45 лет предпочитает поезд тренеру. Что касается рода занятий, то было обнаружено, что командировки не оказывают существенного влияния на выбор способа передвижения. Туристы чаще выбирали самолет или поезд, чем автобус. Форинаш и Коппельман обнаружили, что пассажиры с более высокими доходами предпочитали самолет другим видам транспорта, а пассажиры с низким доходом отдавали предпочтение поездкам на автобусе. Бхат и Мискин и др. найдено аналогично. Было обнаружено, что люди с низким доходом более чувствительны к затратам и менее чувствительны к времени, проведенному вне автомобиля, чем люди со средним и высоким доходом. Мискин и др. обнаружили, что увеличение числа владельцев автомобилей в домашнем хозяйстве, вероятно, снижает сопротивление смене режима.

Атрибуты спроса на междугородние перевозки, доступность транспортных узлов и качество обслуживания транспортных средств были определены как оказывающие заметное влияние на выбор междугороднего режима передвижения . Гесс и др. обнаружили, что пассажиры, путешествующие по работе, имеют более низкие оценки времени в пути, в то время как те, кто путешествует на отдых, имеют самые высокие оценки. Бхат показал, что пассажиры, чьи междугородние перевозки начинаются или заканчиваются в большом городе, отдают предпочтение самолетам перед автомобилями. Бхат обнаружил, что пассажиры с высокими доходами, которые путешествуют в одиночку, больше обеспокоены временем, проведенным в автомобиле, чем пассажиры с низким доходом и групповые путешественники. Мискин и др. обнаружили, что водители перейдут на междугородние автобусы, если удастся сократить время в пути и общую стоимость междугородних перевозок. Forinash и Koppelman показали, что путешественники были более чувствительны к времени доступа, чем к времени выполнения для более коротких поездок, но эта чувствительность, вероятно, уменьшалась с расстоянием междугородних перевозок. Мартин и др. исследовали междугородние перевозки и влияние времени доступа и выхода на конкуренцию между HSR и самолетами в коридоре Мадрид-Барселона (Испания). Чжэн и др. сообщили, что пассажиры были больше обеспокоены стоимостью невыбранного вида транспорта и меньше беспокоились о стоимости выбранного вида транспорта. Мискин и др. обнаружили, что субъективные факторы, такие как комфорт и удобство, значительно влияют на выбор способа передвижения деловых путешественников.

Общим подходом к анализу выбора междугородних перевозок является модель дискретного выбора, включая биномиальную логит-модель (BL), полиномиальную логит-регрессию (MNL) , полиномиальную пробит-модель (MNP) , вложенную логит -модель (NL) модель, смешанная логит-регрессия (ML), гибридная модель выбора и смешанная логит-модель панельного ранжирования. В таблице 1 показаны прошлые исследования выбора режима междугородних перевозок, в которых использовался подход максимального правдоподобия для оценки параметров модели. _ Недавние исследования показали, что полный байесовский подход может интегрировать априорную информацию для повышения эффективности оценки и производительности модели .

Таблица 1
 
Резюме предыдущих исследований по выбору режима междугородних  перевозок.
Таким образом, в прошлых исследованиях изучались факторы, влияющие на выбор режима междугородних  перевозок с точки зрения индивидуальных характеристик, характеристик спроса на поездки, качества обслуживания видов транспорта и доступности терминалов. Тем не менее, большинство исследований было сосредоточено на способах передвижения самолета, поезда и экспресс-автобуса. Из-за нехватки данных HSR часто игнорируется в исследованиях поведения при поездках для интегрированных транспортных систем, что затрудняет понимание существенных факторов, влияющих на выбор междугороднего режима передвижения в условиях конкуренции HSR. Кроме того, в предыдущих исследованиях не изучались влияющие факторы с точки зрения всей цепочки путешествий, а также не фиксировалась ненаблюдаемая неоднородность в наблюдениях с использованием байесовского вывода после входа в HSR.

3. Сбор данных
3.1. Дизайн анкеты

Анкета была разработана для отражения информации о поездке пассажиров, охватывающей весь процесс, включая покупку билетов, доступ к терминалу отправления, междугородние  перевозки и выход из терминала в пункте назначения. Также были включены индивидуальные характеристики пассажиров [ 47 ], включая пол, возраст, профессию, ежемесячный доход, владение автомобилем, способ продажи билетов, режим доступа, время доступа, стоимость доступа, цель междугородних перевозок, город отправления, город назначения, стоимость междугородной  перевозки, идентификацию. номер транспортного средства, безопасность, комфорт, пунктуальность, режим выезда, время выезда и стоимость выезда.

Мужской и женский пол были обозначены цифрами 1 и 0 соответственно, а возрастные группы менее 19, 20–29, 30–39, 40–49, 50–59 и 60 лет и старше были обозначены цифрами 1–6 соответственно. Занятия были классифицированы как персонал предприятий, персонал государственных учреждений, студенты, фермеры, самозанятые домохозяйства и другие, отмеченные цифрами 1–6 соответственно. Ежемесячный доход был сгруппирован как менее 3000 юаней, 3000–4000 юаней, 4000–5000 юаней, 5000–6000 юаней и 6000–7000 юаней, обозначенных цифрами 1–6 соответственно. Владение автомобилем оценивалось как «да» или «нет» и обозначалось цифрами 0 и 1 соответственно.

Методы продажи билетов были разделены на категории онлайн и кассы, обозначенные цифрами 1 и 0 соответственно. Режим доступа был либо общественным транспортом (автобус, метро), либо автомобилем (частный автомобиль, такси), обозначенными цифрами 1 и 0 соответственно.

Время доступа было классифицировано как 0–30 минут, 30–60 минут и 60–90 минут, обозначенных цифрами 1, 2 и 3 соответственно. Цель поездки была обязательной (например, деловая, возвращение из отпуска) или досуговой (например, туризм, посещение родственников), обозначенной как 1 и 0 соответственно. Стоимость доступа, которая представляет собой фактическую стоимость от пункта отправления (например, дома, работы) до транспортного узла в городе отправления, собиралась путем прямых консультаций с пассажирами.

Были исследованы четыре вида междугородних  перевозок: самолет, высокоскоростная железная дорога, поезд и автобус-экспресс, обозначенные цифрами 1–4 соответственно. Стоимость междугородних  перевозок была собрана путем прямых консультаций с пассажирами. Также были исследованы города отправления и назначения, чтобы определить расстояние поездки. Субъективные переменные (безопасность, комфорт и пунктуальность) измерялись по 5-уровневой шкале Лайкерта. Например, пунктуальность была классифицирована как очень непунктуальная, непунктуальная, общая, пунктуальная и очень пунктуальная, обозначенная цифрами 1–5 соответственно.

Режим выезда был классифицирован как общественный транспорт (автобус, метро) и автомобиль (частный автомобиль, такси), обозначенные цифрами 1 и 0 соответственно. Время выхода было классифицировано как 0–0,5 ч, 0,5–1 ч и 1–1,5 ч, обозначенное как 1–3 соответственно. Стоимость выезда была собрана путем прямых консультаций с пассажирами.

3.2. Полевое исследование

Поездки пассажиров были расследованы в Сиане, Китай. Опрос выявленных предпочтений (RP) был проведен с использованием случайной выборки в марте 2018 года в аэропорту Сяньян, а также на станциях HSR, железной дороги и автострады [ 3 ]. Двенадцать студентов старших курсов Сианьского архитектурно-технологического университета получили указание случайным образом выбрать одного из каждых пяти пассажиров, проходящих через их территорию выборки, чтобы избежать демографической предвзятости.

Всего в этом исследовании было использовано 985 действительных анкет после шумоподавления и очистки. Среди записей 161 (16,3%) были для авиаперелетов, 369 (37,5%) для высокоскоростной железной дороги, 299 (30,4%) для поезда и 156 (15,8%) для экспресс-автобуса. В дополнение к ответам на опросы, расстояние поездки было рассчитано с помощью Baidu Maps с использованием реального маршрута между городами отправления и назначения. Время в пути между городами измерялось на основе расписания, соответствующего номеру транспортного средства и городам отправления и назначения. В таблице 2 представлены описания и частоты переменных категорий для четырех режимов движения. Рисунок 1 интуитивно описывает непрерывные переменные для различных режимов с помощью блочных диаграмм.

Описание непрерывных переменных. а) дальность поездки между городами. б) время в пути между городами. (c) Стоимость проезда между городами. (d) Стоимость доступа. (e) Стоимость выхода.

4. Методология
4.1. Смешанная полиномиальная логит-модель

По сравнению с традиционной полиномиальной логит-моделью смешанная полиномиальная логит-модель позволяет случайным образом изменять все параметры в наблюдениях Mannering et al., 2016; Серанипракарн и др., 2017 г.;. Таким образом, можно извлечь больше признаков данных для повышения точности регрессии. Смешанная полиномиальная логит-модель описывается как
где представляет собой выбор пассажиром способа передвижения , это  вектор независимых переменных и  является вектором коэффициентов.

В этом исследованиимеждугородних перевозок предполагается, что случайные параметры в смешанной полиномиальной логит-модели нормально распределены как, си. Конкретно,

Функция правдоподобия модели
где — количество выборок, — количество видов транспорта, равно 1, если результат для пассажира равен, и равен 0 в противном случае.

4.2. Полная байесовская оценка

Апостериорное распределение параметров оценивается с помощью полного байесовского вывода на основе цепи Маркова Монте-Карло (MCMC) (Mannering et al., 2016; В полном байесовском подходе априорная информация и данные наблюдений объединяются для получения апостериорных распределений параметров, параметры которых можно представить в виде

Апостериорное распределение параметров по байесовскому выводу можно оценить как
где – апостериорное распределение параметров , зависящее от , – совместное распределение вероятностей набора данных и параметров , – априорное распределение параметров , – условная функция правдоподобия, основанная на параметрах (Mannering et al., 2016;. Из-за недостатка информации неинформативные априорные распределения для случайные параметры в модели приняты и выражены следующим образом:
где среднее значение случайных параметров соответствует нормальному распределению, а дисперсия соответствует обратному гамма-распределению. На основании предыдущих исследований (Mannering et al., 2016; [ 46 ]) параметры, отмеченные надчертышками в уравнениях ( 6 ) и ( 7 ), являются гиперпараметрами,

На основе априорных распределений параметров апостериорное распределение может быть получено следующим образом:

4.3. Коэффициент шансов

Влияние значимых факторов можно оценить с помощью отношения шансов (ОШ). ОШ объясняющей переменной представляет собой приращение шансов исхода, если значение переменной увеличивается на одну единицу, которое рассчитывается как

5. Результаты и обсуждение
5.1. Результаты моделирования

Чтобы избежать корреляции между стоимостью междугородних перевозок и временем и расстоянием в пути, стоимость междугородних перевозок и время на сто километров рассчитывались таким образом, чтобы их стандартизировать. Проверка мультиколлинеарности и корреляционный анализ между каждой парой переменных были проведены, чтобы уменьшить погрешность оценки. Мы использовали поезда в качестве эталонной категории, а значимые факторы выбора междугороднего режима были определены с использованием байесовской полиномиальной логит-модели и байесовской смешанной логит-модели, а также таблиц 3 и 4 .показать их соответствующие оценки параметров. Значимые переменные с доверительной вероятностью 95% сохраняются в таблицах. Установлено, что значимые переменные варьируются в зависимости от режима. Например, возраст значимо связан с выбором самолетов и ВСМ, но не с автобусом-экспрессом.

Таблица 3
 
Оценка параметров из байесовской полиномиальной логит-модели.
 
Оценка параметров из байесовской смешанной полиномиальной логит-модели.
Производительность этих двух регрессий сравнивалась с использованием информационного критерия отклонения (DIC), который составил 1240,95 для байесовской смешанной логит-модели и 1265,86 для байесовской полиномиальной логит-модели, что указывает на то, что байесовская смешанная логит-модель работает лучше.

5.2. Интерпретация модели

Результат байесовской смешанной логит-модели был выбран для интерпретации модели из-за ее лучшей производительности. Как показано в Таблице 4 , установлено, что возраст влияет на выбор пассажирами самолета и HSR по сравнению с поездом. ОШ возраста показал, что вероятность того, что пассажиры воспользуются самолетом или HSR вместо поезда, увеличилась на 35,93% и 22,72% соответственно на каждые дополнительные 10 лет, возможно, потому, что пожилые пассажиры предпочитают удобный и надежный транспорт. Однако возраст не влияет на выбор автобуса-экспресса по сравнению с поездом, что не согласуется с предыдущим исследованием, который обнаружил, что возрастная группа 31–45 лет предпочитает поезд тренеру. Установлено, что наличие автомобиля в значительной степени связано с выбором пассажиров самолетов, поездов и экспресс-автобусов. ОШ показывает, что пассажиры с автомобилями в 2,4646, 1,4304 и 2,4845 раза чаще путешествовали самолетом, высокоскоростной автомагистралью и экспресс-автобусом соответственно, чем пассажиры без автомобиля. Это интуитивно говорит о том, что пассажиры с автомобилями имеют больше финансовых возможностей для выбора безопасных и комфортных поездок.

Способ покупки билета имеет большое значение для выбора междугородних перевозок и самолета и HSR. ОШ показывает, что пассажиры, купившие билеты онлайн, в 4,0047 и 2,1245 раза чаще путешествовали по воздуху и HSR соответственно, чем те, кто покупал билеты в кассе. Понятно, что онлайн-продажа билетов удобнее других способов сэкономить время пассажиров. Как показано на рисунке 2, нормальное распределение параметра (1,3875, 0,8358) связано с выбором самолета, что указывает на то, что 95,15% пассажиров, приобретающих билеты онлайн, имеют более высокую вероятность выбора самолета по сравнению с поездом, тогда как остальные 4,85% пассажиров, приобретающих билеты онлайн, имеют более высокую вероятность выбора междугородних перевозок и самолета. меньшая вероятность путешествия на самолете по сравнению с поездом. Этот результат подразумевает разнородные эффекты для разных методов продажи билетов.

Различное влияние способа покупки билетов на выбор междугородних перевозок и пассажирами самолета.
Цели путешествия существенно влияют на выбор самолета. ОШ 2,9710 в отношении этого фактора указывает на то, что обязательные поездки увеличили в 1,9710 раз шансы пассажиров, путешествующих самолетом, по сравнению с поездками с целью отдыха. Это может быть связано с тем, что пассажиры с обязательным проездом склонны выбирать относительно быстрый способ передвижения.

Расстояние в пути в значительной степени зависит от выбора пассажирами междугородних перевозок и самолета и экспресс-автобуса. Увеличение на 1 км приводит к увеличению на 0,21 % и снижению на 0,18 % вероятности пассажиров, путешествующих воздушным транспортом и экспрессом, соответственно. Это согласуется с увеличением вероятности выбора полета с увеличением расстояния полета. И наоборот, автобус-экспресс был связан с более короткими расстояниями.

Стандартизированная стоимость междугородних  перевозок зависит от выбора самолета и HSR. Увеличение стоимости проезда на 0,01 юаня за километр приводит к увеличению вероятности выбора самолета на 9,24% и снижению вероятности выбора поезда и автобуса-экспресса на 5,17% и 4,43% соответственно. Это похоже на предыдущее исследование, показывающее, что стандартизированные затраты на междугородние поездки играют важную роль в выборе междугородных видов транспорта.

Стандартизированное время в пути между городами также связано с выбором пассажирами самолетов и HSR. Каждые 0,01 часа/км увеличения времени междугородних перевозок приводят к 99,99% и 82,95% снижению вероятности поездок самолетом и ВСМ соответственно. Этот результат подтверждается исследованием междугородних перевозок Джана, показывающим, что корректировка времени в пути между городами на единицу пробега является важным средством, с помощью которого транспортные предприятия могут привлекать пассажиров.

Безопасность в значительной степени связана с выбором HSR. Согласно анализу OR, вероятность того, что пассажиры предпочтут HSR поезду, увеличивается на 67,94% на каждую дополнительную единицу требования безопасности. Это говорит о том, что пассажиры, которые предъявляют более высокие требования к безопасности, с большей вероятностью будут путешествовать по HSR.

Основываясь на анализе OR, каждая дополнительная единица комфорта приведет к увеличению на 67,02%, 133,86% и -34,68% шансов пассажиров выбрать самолет, HSR и экспресс-автобус соответственно. Как и следовало ожидать, более чистая и комфортная среда обслуживания может быть обеспечена в самолетах и ​​HSR, а в экспресс-автобусе – наоборот. Нормальное распределение междугородних перевозок (см. рис. 3 ) этого параметра для ВСМ составляет (0,8495, 0,6738), что свидетельствует о том, что 89,63 % пассажиров имеют более высокую вероятность выбора ВСМ при повышении потребности в комфорте, а остальные 10,37 % пассажиров имеют меньшую вероятность выбора ВСМ по сравнению с поездом с растущим спросом на комфорт. Этот результат подразумевает разнородные эффекты в зависимости от комфорта.

Различное влияние комфорта на выбор пассажирами HSR

Установлено, что пунктуальность в значительной степени связана с выбором пассажирами способа передвижения между городами. Результаты показывают, что пассажиры с более высокими требованиями к пунктуальности, как правило, выбирают HSR. Каждая дополнительная единица пунктуальности приведет к увеличению шансов выбрать HSR, самолет и экспресс-автобус на 76,87%, -27,62% и -41,43% соответственно. Как показано на рисунке 4 , нормальное распределение параметра для ВСМ равно (0,5702, 0,3077), что свидетельствует о том, что 96,81 % пассажиров имеют более высокую вероятность выбора ВСМ с повышением требований к пунктуальности, а остальные 3,19 % предпочитают поезд с повышение требований к пунктуальности.

Различное влияние пунктуальности на выбор пассажирами HSR

Также установлено, что время доступа связано с выбором междугородних перевозок и самолета и экспресс-автобуса. Основываясь на анализе OR, каждое дополнительное 30-минутное увеличение времени доступа приведет к увеличению шансов выбора междугородних перевозок и самолетов и экспресс-автобусов на 48,84% и -32,59% соответственно. Как показано на рисунке 5, коэффициент был нормально распределен с (-0,3944, 0,3375) для автобуса-экспресса, что указывает на то, что 87,87% пассажиров, которые проводят больше времени в пути, с меньшей вероятностью выберут экспресс-автобусы, в то время как остальные 12,13% пассажиров, которые проводят больше времени в пути, более склонны выбирать экспресс-автобусы. вероятно, выберет экспресс-автобус. Результат подтверждает разнородные эффекты во время доступа. Аналогичный вывод можно найти для времени выхода. Согласно OR, каждые дополнительные 30 минут времени выхода приведут к увеличению шансов сесть на самолет и автобус-экспресс на 124,01% и -17,93% соответственно.

Различное влияние времени доступа на выбор пассажирами экспресс-автобуса.

6. Заключение

Мы исследовали механизм влияния конкурентных факторов для междугородних перевозок (т.е. самолета, высокоскоростной железной дороги, поезда и экспресс-автобуса) и обнаружили ненаблюдаемую неоднородность значимых факторов при выборе междугородной модели. Для моделирования использовались данные о междугородних  перевозок пассажиров из Сианя, Китай. Была создана смешанная полиномиальная логит-модель для изучения соответствующих факторов выбора междугороднего режима, которая сравнивалась с байесовской полиномиальной логит-моделью. Предложенная смешанная полиномиальная логит-модель успешно уловила разнородные эффекты некоторых важных факторов. Было обнаружено, что смешанная полиномиальная логит-модель превосходит байесовскую полиномиальную логит-модель по сравнению с DIC. Результаты также показали, что способ покупки билетов, удобство, пунктуальность,

Эти результаты полезны для разработки соответствующих стратегий управления при выборе междугороднего транспорта, важны для развития транспорта и могут предоставить информацию лицам, принимающим решения, и планировщикам. Лицам, принимающим решения, настоятельно рекомендуется разработка междугородних перевозок, поскольку она обладает несравненными преимуществами, такими как пунктуальность, безопасность и комфорт. На фоне глобального старения пожилые люди отдают предпочтение междугородних перевозок, удовлетворяющему потребности пассажиров в более высоком качестве обслуживания.

В то же время повышение эффективности междугородних перевозок и Common Rail и корректировка цен на их билеты являются важными средствами, способствующими переводу пассажиров с видов транспорта с высоким энергопотреблением (таких как самолеты и экспресс-автобусы) на виды с низким энергопотреблением. Для планировщиков перевозок схема аэропортов и железнодорожных вокзалов, а также способы сообщения, является неотъемлемой частью их конкурентоспособности. Для поставщиков услуг эффективная система продажи билетов оказывает существенное влияние на выбор режима, особенно для экспресс-автобусов. Существует острая необходимость в эффективной онлайн-системе продажи билетов. Наконец, модель и ее оценки могут служить ориентиром для компаний-разработчиков программного обеспечения при разработке интеллектуальных систем принятия решений для выбора междугороднего транспорта.

Исследование междугородних перевозок имеет несколько ограничений. Мы использовали данные только одного города. Различный культурный фон и транспортная среда могут повлиять на выбор способа передвижения. Поэтому необходимо собрать данные из других городов для проверки предложенной модели и результатов. Такие потенциальные факторы, как температура, влажность, количество осадков, снегопадов и видимость, не изучались. В будущем эти факторы могут быть включены в модель, и следует обсудить их влияние на выбор пассажирами способа передвижения между городами. Кроме того, сравнение байесовской смешанной полиномиальной логит-модели с методами машинного обучения [ 52] является ценным полем для исследований. Наконец, хотя мы обнаружили, что некоторые переменные междугородних перевозок (например, способ покупки билетов, комфорт, пунктуальность и время доступа) по-разному влияют на выбор пассажирами междугородних перевозок, их конкретное влияние на управление дорожным движением еще предстоит изучить.