不同交通信息下网络交通动态路径选择行为

针对目前驾驶员路径选择估计精度不高的问题,考虑地区、城镇类型、性别、年龄、是否已婚、学历、职业、是否从事全职工作、收入水平、交通拥挤程度、排队长度、延误时间、道路熟悉程度、路径长度、替代路径节省时间等多方面因素,设计了一个驾驶员路径选择行为调查方案,并对驾驶员群体开展了网上调查.利用Logit模型及Probit模型分析了驾驶员路径选择行为的影响因素,得到性别、年龄、是否从事全职工作、延误时间、道路熟悉程度、路径长度、道路拥挤程度等因素的影响显著.利用改进的分类树（classification and regression tree,CART）模型设计了驾驶员路径选择行为估计模型,重点针对驾驶员路径选择行为的特点对传统CART模型的递归划分与剪枝2个主要算法进行了改进研究.样本测试结果表明：模型的估计精度可达82%,相比现有模型的估计精度至少提高了6%.研究成果可为交通诱导方案的制定提供有效的技术支持.

     

预测信息下的驾驶员逐日路径选择行为与系统演化

运用微观仿真方法,研究预测信息作用下驾驶员逐日路径选择行为与路网交通流的演化.首先,分析了目前研究存在的不足,针对预测信息情形,设计了一种可行的行程时间预测方法,根据驾驶员逐日路径选择过程,建立了理解行程时间更新模型和路径选择模型.然后,在2条平行路径的简单路网中,仿真了预测信息条件下驾驶员逐日路径选择过程,分析了模型参数取值不同时路径流量随时间演化的波动性和路网系统的效率.结果表明:路网流量的波动性和系统效率都与驾驶员对预测信息的依赖程度和预测模型参数有关,且二者的变化规律相似.最后,以系统最优为目标,给出了预测模型参数的最佳取值范围.     

VMS影响下驾驶员路径选择行为分析

为了探究可变信息板(VMS)影响下驾驶员路径选择行为,对宿州市火车站和汴河中路进行陈述偏好调查(SP调查),主要包括驾驶员自身属性和驾驶员对VMS的态度,统计影响驾驶员路径选择的因素.构建VMS诱导信息下驾驶员路径选择行为的Logit模型,同时分析各因素与驾驶员路径选择行为的相关性.结果表明:驾驶员的年龄、性别、学历、路网熟悉程度、路径改变频率、对拥堵时间的忍耐等指标与改变路径之间的相关系数为正值.该结论说明在其他情况相同时:在交通拥堵的状况下男性驾驶员更易根据VMS诱导信息避开红色拥堵路段;年龄较小的驾驶员更倾向于接受VMS诱导信息改变出行路径;学历越低的驾驶员越偏好按照VMS诱导信息选择出行路径;驾驶员改变路径的频率越高,在遇到交通拥堵时的忍耐性越低.驾驶员的驾龄与改变路径之间的相关系数为负值,说明随着驾驶员驾龄的增长,对路网状况越熟悉,则更倾向于选择替换路径.     

基于转换OD的路径选择模型研究

针对城市整体路网中交通流分布的差异，提出了分配路网和模拟路网的分析方法，分配路网采用瞬时动态最优分配，模拟路网采用实际动态最优分配，并对二者的应用条件和关系进行了分析．考虑到其在ATMS系统中的应用，模型分析了空间0D转换问题，并将决策点的路径调整方法加入目标函数的选择中，以评价弹性出行策略和建立路线诱导的实际方法．对一小型路网进行了分配实验，结果令人满意．     

诱导信息与路径选择行为对交通流分配的影响

通过建立基于诱导信息的路径选择决策模型,设计仿真实验并采Matlab程序实现,研究结果发现：诱导信息对均衡交通流分配具有显著作用,且随着出行者对诱导信息的信任度增大,作用越大;管理者不论以系统最优还是用户均衡原则发布诱导信息都基本能实现其目标,且当出行者为完全信息型时,还能实现系统最优与用户均衡的协调．     

基于VMS信息环境中的动态路径选择模型研究

阐述VMS的信息特点以及VMS信息条件下的路径选择行为,对影响出行者路径选择因素的SP调查数据结果进行分析,通过数值模拟出行者路径选择的随机过程,得到VMS信息条件下出行者中选择改变路径所占比例为50.36%。最后,建立VMS信息环境中的途中路径选择模型,通过随机动态用户最优模型完成流量分配和加载,并选取一个小型路网作为算例,计算路网在有VMS和无VMS情况下的流量分配情况。结果表明,在VMS信息环境中,拥堵路段上游的交通量能够及时转移,提高了拥堵路段的运行效率。       

考虑风险规避的出行路径选择行为分析

为探究智能交通系统中考虑风险规避时出行者路径选择行为,针对不同特征出行者多属性路径选择问题,利用累积前景理论描述出行者的风险规避态度,并建立考虑风险规避的出行路径多目标选择决策模型,设计基于指派模型的求解算法,通过实例对模型合理性进行检验．结果表明,出行者的风险规避对路径选择结果具有明显影响,路径选择结果随出行者对于复合阻抗和综合影响权重的不同而变化;考虑风险规避时目标的敏感性强于不考虑风险规避情形,考虑风险规避更贴近路径选择的实际情况．所建模型不仅可以研究智能交通系统中多类型出行者的多属性路径选择问题,还可作为交通流分配和网络设计等交通问题的研究基础．     

基于交通干预的城市救援车辆路径选择研究

城市的快速发展给应急救援车辆的安全性、及时性、可靠性提出了较高的要求。通过分析救援车辆的优先性通行特性,将交通干预措施引入救援车辆路径研究中,分析了道路应急保障服务水平和救援车辆通行保障决策影响因素,建立了基于交通干预的城市救援车辆路径选择模型。     

基于组合权重的交通网络路径选择方法

针对城市交通网络路径选择过程中路径属性权重确定方法不合理的问题,考虑属性的主观权重不能更好地反映路径的客观信息并承载了较多的主观随意性、客观权重则对驾驶员的主观偏好兼顾不够等因素,提出了一种基于组合权重决策的最优路径选择算法。基于信息熵理论、路径的旅行时间和费用等属性对路径进行评价,属性的权重用主观权重和客观权重相结合的方法确定,根据计算得到的各路径的综合属性值,对可能的路径方案进行排序,从而得到最优路径。利用算例说明了本文最优路径选择算法的正确性和合理性。算法兼顾了专家的知识和出行者的主观偏好,同时有效地利用了路径的客观信息,得到的最优路径更合理。     

基于融合边界信息的机器人路径选择方法研究

研究了机器人融合多元视觉边界信息检测障碍并选择可行路径实现导航的方法。针对检测到的视觉环境信息,研究了多元边界表示与提取算法,通过融合处理得到了实际环境中前进方向上的径向障碍分布(ROP),研究了相关的路径规划算法。对如何提高边界提取算法效率以及在机器人尺寸和实时速度约束条件下的规划等问题提出改进算法,实现了非结构化环境下机器人的局部导航控制。实际机器人在不同环境下的实验,验证了所研究算法的有效性。     

一种基于模糊理论的最佳路径选择方法

目的　为车辆用户高效、快速、便利地出行提供一种最佳的行驶路线 .方法　利用模糊理论的概念提出了一种模糊综合评判的方法 .结果与结论　基于模糊综合评判的最佳路径选取算法能够为驾驶员提供较合理的高效行驶路线 .     

基于分类回归树(CART)方法的统计解析模型的应用与研究

分类回归树是基于统计理论的非参数的识别技术，它具有非常强大的统计解析功能，对输入数据和预测数据的要求可以是不完整的，或者是复杂的浮点数运算。而且，数据处理后的结果所包含的规则明白易懂。因此，分类回归树已成为对特征数据进行建立统计解析模型的一个很好的方法。本文首先介绍了一种构建分类回归树的算法，并对其剪枝策略进行了简单的探讨，最后用统计解析软件S－PLUS对一个应用实例进行了分析，给出结果。     

基于结构方程模型的通勤交通方式选择

基于以往出行方式选择的相关研究中,大部分是基于个体属性对于方式选择的影响,而针对各类出行者特性与出行方式特征的关联性分析较少的情况,以拥有小汽车的中长距离通勤者为研究对象,提取相关的个体属性参数和交通方式特性参数构建结构方程模型,分析其个体属性与公交和小汽车出行特征之间的相互影响,从而探索各因素之间的关系以及对公交出行意愿的影响方向与程度.研究结果表明:个体的经济水平会对方式选择产生根本性的影响,更短的停车后步行时间、低廉的停车费用或充足的停车设施泊位供给会鼓励出行者选择自驾出行,而减少公交等车换乘时间,提高公交运行时速则会增强公交的吸引力,这对于城市中心区制定引导居民公交出行对策有一定借鉴意义.     

综合成本下城市公交出行方式与线路选择

提出了综合考虑换乘次数、出行时间、出行距离、步行距离、等待时间等公交出行因素的广义时间计算方法,给出了基于广义时间和出行费用的公交出行效用函数,构建了考虑轨道交通和常规公交的巢式Logit公交线路选择模型。以广州为例,给出了通过问卷调查进行参数估计的方法,模型计算结果和二次调查数据的比较表明文中的方法可准确计算公交乘客对出行方式和线路的选择。     

基于神经动态规划算法的最优路径选择

针对传统动态规划算法在计算大规模路网的优化问题时所表现出来的计算时间长、存储空间大等缺点,引入了一种神经动态规划算法：它将传统的动态规划和BP神经网络结合起来,通过逼近Q学习算法来寻求一种最优策略,最终达到路径优化的目的。将此算法应用于一个交通路网,且用Matlab软件进行仿真,试验表明：该方法的实时性、并行性和全局性都优于传统动态规划,在城市交通流系统中能切实起到路径诱导的作用。     

基于改进蚁群算法的航路规划优化方法

航路规划优化是作战任务规划和作战筹划的重要内容之一，也是军事运筹研究的热点问题。在对兵力航路规划优化问题分析的基础上，提出了基于改进蚁群算法的兵力航路规划优化方法。仿真结果表明，改进蚁群算法有效快速收敛到较满意的结果，可以为兵力航路规划优化问题的深入研究提供一定的借鉴和参考。     

基于演化博弈理论的有限理性交通选择行为模型

基于出行者掌握不完全的路网信息和选择行为有限理性的假设,运用演化博弈理论建立了出行者交通选择行为模型,并基于数学归纳法的思路,从理论上证明演化方法对交通选择行为分析的适用性.经证明,2条乃至n条独立路径条件下,求得的进化稳定状态与用交通分配理论和随机效用理论所得到的均衡状态完全等价.