动态广义出行费用随机用户平衡Symbol`@@

为描述弹性需求下降级路网中出行者路径选择行为,为出行者和管理者提供决策参考,采用行程时间、行程时间可靠性及货币费用的加权和定义动态广义出行费用. 假定在路网随机变化的情况下,出行者以估计广义出行费用最小为路径选择标准,建立基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型,并给出求解模型的MSA算法. 通过在一个算例路网上测试,结果表明：出行者对待风险的不同态度、降级系数和货币费用均对道路流量分配影响显著,并与经验相吻合,说明所提出的基于动态广义出行费用的随机用户平衡模型能够真实反映出行者在随机路网中的路径选择行为.     

考虑燃油经济性的出行者路径选择模型

为研究燃油经济性对出行者路径选择的影响,将燃油消耗、行程时间及其可靠性的线性加权和定义为广义出行费用,以饱和度为参数建立了路网单元燃油消耗模型并量化燃油消耗出行费用.分别以BPR函数及HCM2000延误公式量化路段行程时间及交叉口延误,以二者可靠性量化行程时间及延误波动的相应费用建立了基于广义出行费用的随机用户平衡分配模型.通过在小型测试路网上进行计算分析表明:基于广义出行费用的交通分配模型能够较好地反映考虑燃油经济性的出行者路径选择行为;出行费用权系数对出行者路径选择行为影响显著,考虑燃油经济性的路径选择行为可有效减少路网燃油消耗,可达9%左右.     

广义出行费用下的冰雪条件路网容量可靠性

为体现冰雪条件下出行者路径选择行为,准确评价路网容量可靠性,采用行程时间、行程时间可靠性及安全性的加权和定义广义出行费用,引入坡道行驶安全系数量化安全性出行费用,建立基于广义出行费用的随机用户平衡分配模型.从路段角度定义容量可靠性的概念,建立基于广义出行费用的路网容量可靠性模型,给出Monte Carlo仿真和交通规划...     

考虑交通诱导下新进出行者的网络交通流演化模型

研究了城市网络交通流的动态演化行为.在网络交通流的演化过程中,出行者根据路网状况不断调整自己的出行路径,假设OD对出行需求和路径流量受到OD对出行成本的影响,考虑在交通诱导下新进出行者的路径选择方式,以Logit分配模型表示新进出行者选择出行路径的比例,提出一个改进的交通流演化模型,并分析了该模型及其零点的一些特性,它能更好地反映现实中交通流演化结果.数值实验结果表明,模型可近似描述交通流演化到用户均衡态的过程,交通流能够收敛到均衡状态.     

路径流量估计方法在高速公路收费分配中的应用

为解决高速公路收费分配问题,提出了一个用于高速公路多路径费用拆分的路径流量估计模型.模型假设出行者选择路径时遵循随机用户平衡行为,并给出了一个增广的拉克朗日算法用于计算路径流量状态.最终,通过在真实的苏南路网中进行相应的实验研究,将苏南路网中调查得到的数据代入模型中.结果表明,路段流量估计精度达到了99%,路径流量估计精度也达到了90%.     

有限理性下出行者方式选择行为

为分析有限理性下出行者的方式选择行为,将前景理论引入方式选择决策中,分析不同时间价值出行者在私家车、公交车和出租车3种方式下的主观感知费用,并研究出行者在广义出行费用下、出行时间概率分布变化下和时间约束3种情景下的方式选择行为.通过算例对比前景理论与期望效用理论对出行者方式选择行为描述的异同,发现前景理论更依赖于决策权...     

智慧公路多源数据下的交通出行演化模型

为探索智慧公路对出行者路径选择行为的影响,将网络可靠性和经验学习理论引入出行者的路径选择过程. 运用交通流理论统一化由智慧公路采集的多源数据类型,进一步采用最小方差加权平均方法融合多源数据. 智慧公路上的出行者根据融合信息实时决策出行路径;普通公路上的出行者根据前一天的路网交通状况和历史出行经验选择出行路径. 采用不动点理论证明模型解的等价性、存在性和稳定性条件. 算例结果表明：道路流量行为系数和感知时间误差的增大均会导致模型进入不稳定状态;在模型解稳定性方面,具有冒险倾向的出行者显著优于具有风险规避倾向的出行者,且多源融合数据演化的路网交通流量更具鲁棒性.     

基于有限理性的随机网络路径选择模型

为研究出行时间不确定条件下有限理性出行者的路径选择行为,以路段容量降级网络为研究对象,将路径自由流时间作为路径走行时间的下界,提出了关于路径走行时间的截断正态分布概率密度函数,建立了考虑路径走行时间边界的出行时间预算模型.通过考虑出行者有限理性的决策特征,以预算时间最小值的无差异阈值作为出行者可接受的最大出行时间,提出了有限理性置信水平的概念,即出行者可以在最短预算时间的无差异阈值内到达目的地的概率.然后,根据随机效用最大化理论,以出行者感知的有限理性置信水平为路径选择成本,构建了考虑可靠性的有限理性交通均衡模型,并给出了其等价的变分不等式问题.此外,设计了一个基于路径的求解算法对所提出的模型进行求解.最后,应用一个数值案例来验证所提出的模型和算法.算例结果表明:忽略路径的自由流时间将降低出行者准时到达的可能性,并且出行者可接受的无差异阈值尺度对其路径选择行为有较大影响.     

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。       

基于Mixed Logit模型的路线选择行为量化分析

为了探讨路况信息动态变化对出行路线选择行为的影响程度,采用正交试验法设计出行意愿调查问卷,针对有驾车经验的出行者进行调查。假定时间参数和费用参数为常数、费用参数服从正态分布和对数正态分布,分别建立了出行路线选择的Logit模型和Mixed Logit模型,并对解释变量影响路线改变倾向进行了量化分析。结果表明,Mixed Logit模型的最大似然值、优度比和命中率都高于Logit模型。出行者对行程时间和时间信息动态变化的敏感程度十分接近,敏感度最高的是出行费用。个人属性中的年龄、驾龄和收入是影响路线选择行为的最显著因素。     

不确定路网条件下出行路径选择模型对比分析

对出行路径选择模型作了简要解析,进而分别基于"期望效用理论"和"前景理论",建立不确定路网条件下的出行者出行路径选择模型,并结合实际算例及实证调查,对基于两种理论模型得出的结果做出对比分析,结果表明"前景理论"的研究思路更适合描述风险状况以及不确定条件下的个人出行决策行为.     

基于离散选择的动态堵塞模型研究

行车路径和出行时间是引起交通流变化的重要因素,笔者基于离散选择理论建立了动态阻塞模型,描述交通网络道路拓扑、出行者路径选择和出行时间之间的关系。目标是预测出行者在不同时间段要到达目标地的总出行时间量,得出最小耗费时间,从而引导出行者改变出行时间(提前或推后出行)、改变出行路径,甚至取消出行计划,降低未来一段时间出现拥堵的概率。     

突发事件下出行者行为时间特征研究

突发事件发生后,出行者行为发生改变,所在路网通行能力受到影响,出行时间发生变化。论文在研究突发事件发生后出行者行为特征的基础上,探讨出行者特定出行路径下的出行时间特征,研究出行时间均值及方差,以及两者与路网通行能力的关系。该研究对突发事件下交通流疏散及救援路径优化有重要指导意义。     

ATIS环境下的多用户多准则交通均衡模型分析

为分析先进出行者信息系统(advanced traveler information system,ATIS)对交通均衡的影响,建立一个考虑多用户多准则的交通均衡模型.在模型中,根据ATIS市场占有率和用户收入水平差异将出行者分为4类,对每一类出行者,基于出行时间和出行费用线性组合的出行成本,根据Logit模型进行路径选择.以中国深圳市梅林关的一个起讫点(origin-destination,OD)进行实证分析,发现市民出行成本与路段拥堵系数不能同时降低.在现今经济水平下,ATIS可减少人们平均出行成本.随着经济水平的提升,人们才会慢慢利用ATIS选择可以减少平均拥堵系数的路径.最后,对模型参数进行了灵敏度分析.     

满足瞬时动态DT/RC的动态拥挤收费模型研究

出行者的出行选择当中,除了路径选择之外,出发时间也是一个重要的因素.在面临拥挤收费时,出行者往往要重新选择自己的出发时间,以避免多交费,同时还要尽量在规定的时间内到达.运用双层规划模型和变分不等式相结合的方法,建立满足动态用户最优出发时间/路径选择条件的时变拥挤收费策略模型.表示为双层规划模型:上层模型确定收费路段在离散化的每个小时段的收费,以交通系统性能在各离散时段内达到最优为目标,进而使整个高峰时段的交通状况趋于平稳;下层模型表示瞬时动态用户均衡的出发时间/路径选择.     

路票交易下的私家车通勤路径选择

与传统拥堵收费方案相比,可交易电子路票方案相对具有更好的合理性与公平性.为研究在路票交易约束下的出行人通勤路径选择特性,基于可交易电子路票的运行机理,根据出行者效用最大化原理,构建通勤出行路径选择模型.进行路网仿真实验,模拟确定了5条可供出行的不同效用选择路径,通过设计意向偏好调查问卷,采集了上海市居民驾车通勤出行路径选择的相关数据.结果发现,随着时间损耗的加剧,路票交易奖励机制所发挥的作用逐渐减小.利用Stata软件进行数据处理,分析了路票交易条件下出行者通勤出行时路径选择的影响因素.其中,相对于出行人对最短路径的选择,综合出行成本对出行者的路径选择有非常显著的影响,而随着绕路时间的增加,平日通勤时间、对路径3和路径4的选择产生显著影响;职业因素对路径3和路径5的选择产生显著影响;月收入对路径4和路径5的选择产生显著影响.研究结果对路票交易方案的施行有一定的指导意义.     

实时环境下多目标的路径选择模型

针对出行者出行需求多样化的问题,本文从时间、费用角度出发,构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型。采用加权求和函数对多维数据聚集得到组合权重,而权重系数可依据出行者需求或喜好设定。为验证模型的实用价值,在仿真环境下,多目标模型与基于几何距离最短的路径选择模型在时间、费用、距离等评价指标进行了对比。实验结果证明实时环境下基于多目标的路径选择模型更具有实用价值。     

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.     

组合出行模式下多方式交通流分配模型及算法

首先运用超级网络理论构造适用于组合出行模式的交通超级网络。其次,在弹性需求的基础上,认为出行者出行模式及路径选择均具有随机性,给出广义费用下的路段费用函数表达式。运用交通平衡与变分不等式理论,分析弹性需求下组合出行模式的交通平衡条件,提出与平衡条件等价的变分不等式模型,并证明最优解的存在性与唯一性。最后,设计模型的求解算法,通过算例说明模型和算法的有效性,并分析参数变化对OD需求及模式划分的影响。算例结果表明:模型能够更真实地反映出行者的组合出行行为,具有一定的普适性。     

基于前景理论的地铁/公交出行路径选择模型

以"前景理论"为框架,通过对地铁/公交组合交通出行方式的选择行为特性分析,以地铁在常态运营下的行驶时间为单位广义费用,通过意向调查(SP调查)拟合路径选择影响因素的换算函数,建立了广义出行费用计算模型;然后针对前景理论中关键的参考点选择方法,提出用预留时间作为对期望费用的修正,并对参数进行标定,建立了在风险条件下的地铁/公交出行路径决策模型.实例验证结果表明:模型与被调查者的选择吻合率约90%.