Оцінка вибору способу переміщення міською територією з використанням моделей дискретного вибору

Abstract

Питання вибору способу переміщення у межах міста є одним із ключових у сфері транспортного планування. Міста стикаються зі зростанням навантаження на транспортну інфраструктуру, збільшенням автомобілізації та необхідністю переходу до сталої мобільності. У таких умовах ефективне управління модальним розподілом, зокрема через стимулювання використання громадського транспорту, активних видів пересування чи комбінованих маршрутів, потребує глибокого розуміння поведінки користувачів [1]. Одним із найперспективніших підходів до аналізу транспортної поведінки є застосування дискретних моделей вибору, що ґрунтуються на концепції максимальної очікуваної корисності. Такі моделі дозволяють формалізувати механізм прийняття рішень окремими користувачами щодо вибору транспортної альтернативи з урахуванням різноманітних чинників – від соціодемографічних характеристик до параметрів поїздки й особливостей мережі [2-3]. Метою цієї роботи є побудова та практичне застосування дискретної моделі вибору виду транспорту для переміщення в межах міської території на основі даних опитування мешканців одного з районів м. Львова. У процесі виконання роботи були реалізовані такі завдання: 1) Проведено аналіз наукових джерел щодо моделей дискретного вибору та їх застосування в транспортному моделюванні, зокрема мультиноміальних логіт-моделей. 2) Сформульовано теоретичну базу для побудови моделей вибору з урахуванням обмежень, раціональності поведінки, соціальних норм та сприйняття часу, вартості, комфорту. 3) Зібрано і опрацьовано дані анкетного опитування респондентів, що здійснювали переміщення з району вул. Княгині Ольги – Аркаса – Бойчука. 4) Створено базу даних, яка включає соціодемографічні показники (вік, стать, дохід), параметри поїздки (час, комфорт), а також характеристики маршрутної мережі (кількість безпересадкових маршрутів, типи транспорту). 5) Проведено розрахунки коефіцієнтів функцій корисності для кожної з альтернатив: громадський транспорт, приватний автомобіль, немоторизоване пересування. Проаналізовано вплив окремих чинників на ймовірність вибору відповідного способу переміщення. 6) Побудовано приклади розрахунку ймовірності вибору для типових соціальних профілів респондентів. У результаті дослідження встановлено, що найбільший вплив на вибір транспорту має дохід користувача: зі зростанням доходу зменшується ймовірність використання громадського транспорту, водночас зростає ймовірність вибору приватного автомобіля або пішого пересування. Вік має слабкий статистичний зв’язок, а стать демонструє тенденцію до вибору жінками громадського транспорту, тоді як чоловіки частіше обирають інші способи. Також доведено вплив кількості безпересадкових маршрутів у напрямку переміщення, а також комфортності переміщення на вибір користувача. Застосування мультиноміальної логіт-моделі дозволило не лише проаналізувати фактори, що впливають на вибір способу переміщення, а й надати кількісну оцінку їх впливу. Отримані результати можуть бути використані для прогнозування ефектів від змін у маршрутній мережі, впровадження нових політик у сфері тарифів, інфраструктури або стимулювання активної мобільності. Результати дослідження підкреслюють важливість збору мікроданих та врахування поведінкових чинників у процесі прийняття планувальних рішень.

The choice of travel mode within urban areas is one of the key challenges in transport planning. Cities today face growing congestion, increasing levels of motorization, and an urgent need to transition toward sustainable mobility. In this context, effective management of modal split—particularly through the promotion of public transport, active modes, or combined journeys—requires a deep understanding of user behavior [1]. One of the most promising approaches for analyzing transport choices is the use of discrete choice models, which are based on the theory of random utility maximization. These models allow for formal representation of how individuals select among transport alternatives, taking into account various factors, including socio-demographic characteristics, trip parameters, and the structure of the transport network [2-3]. The aim of this study is to construct and apply a discrete choice model for mode selection within an urban area, based on survey data collected from residents of one of Lviv’s districts. The following tasks were accomplished during the research:

1) A literature review was conducted on discrete choice models and their applications in transport planning, with a focus on multinomial logit models. 2) A theoretical framework was formulated to account for constraints, rational behavior, social norms, and user perception of time, cost, and comfort. 3) Data were collected and processed from a questionnaire survey of respondents making trips from the area of Knyahyni Olhy – Arkasa – Boichuka streets. 4) A database was created, incorporating socio-demographic variables (age, gender, income), trip attributes (duration, comfort), and transport network characteristics (number of direct routes, transport modes). 5) Utility functions were estimated for each alternative: public transport, private car, and non-motorized modes. The impact of individual factors on the probability of choosing each travel mode was analyzed. 6) Sample calculations were carried out to estimate the probability of choosing a mode for typical respondent profiles. The results of the study show that income is the most influential factor in mode choice: as income increases, the probability of using public transport decreases, while the likelihood of choosing private car or walking increases. Age showed a weak statistical association, while gender revealed a pattern where women more often selected public transport and men chose other modes. The number of direct routes and the level of comfort were also significant factors in determining travel mode. The application of a multinomial logit model enabled both a detailed analysis of factors influencing travel behavior and a quantitative assessment of their relative impacts. The results can be used to forecast the effects of changes in the transport network, pricing policies, infrastructure development, or active mobility promotion. The findings underscore the importance of collecting micro-level data and considering behavioral variables in transport planning and decision-making processes.