动态路况信息下的出发时间选择行为分析

为了探讨动态路况信息对出发时间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,对大连市有驾车经验的出行者进行调查,然后采用离散选择方法建立了不同路况信息条件下的时间选择行为模型,最后对解释变量影响出发时间的改变倾向进行量化分析.结果表明,出行者对最大出行时间和最小出行时间的敏感系数分别为-0.065 7和-0.027 9,女性对于出行时间不确定性的敏感度比男性更高,而敏感度最高的是出行费用,个人属性中的年龄、收入和驾龄是影响出发时间选择行为的主要因素,从而为个性化交通路况信息的发布提供决策依据.     

基于卢因行为模型的共享汽车出行选择

针对共享汽车发展过程中的普及率低、接受程度低、使用率低等问题,以交通出行者为研究对象,基于改进的卢因行为模型,通过问卷调查,从个体特征、出行特征、信息感知多维角度分析了共享汽车出行行为,并通过构建非集计模型分析了交通出行者是否选择共享汽车、共享汽车出行者出行强度、非共享汽车出行者未来是否选择共享汽车等方面的影响因素.研究结果表明:共享汽车男性出行者比女性出行者更多,受教育程度越高,选择共享汽车的意愿越大;学生、公司职员2类人群共享汽车出行次数较少,每月5次以下;已使用共享汽车1～6个月的人群和感知共享汽车信息量较大的人群出行稳定,强度较高,每月20次以下;出行者获得共享汽车信息准确性偏低时,若提高信息准确性,共享汽车使用强度也会增大;出行者获取共享汽车信息越早,共享汽车出行强度越大;非共享汽车出行者所获取的信息量越大、时间越早,未来选择共享汽车的意愿越大.     

利用效用函数探讨交通方式的划分

在分析出行者选择交通方式行为特性的基础上,根据效用极大化原则,建立交通方式划分模型。利用模型预测出行量在各种交通方式中分配的比率,分析不同服务属性对出行者选择交通方式的影响。     

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。     

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.     

基于态度的公交出行信息使用市场细分

为识别不同出行者对公交出行信息使用选择偏好的差异,对基于态度的公交出行信息使用市场进行了细分。根据在南京市调查的数据,利用因子分析确定态度潜变量,采用结构方程模型分析了态度变量间的相关性,使用K-means聚类方法对公交出行信息使用的市场进行细分。以出行意愿、可靠性、方便性和主观感知等4个变量作为聚类变量,将公交出行信息使用市场细分为5个子市场,同一子市场内出行者公交出行意愿选择近似,不同子市场间出行者选择意愿明显不同。分析了每个子市场态度的差异和公交出行方式选择特征,针对不同子市场的出行者提出了相应的公交出行信息改善策略。     

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.     

智慧公路和ATIS环境下逐日交通均衡模型（英文）

为探索智慧公路和先进的出行者信息系统(ATIS)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路径选择过程中,提出智慧公路和ATIS环境下随机网络逐日均衡模型。智慧公路服务于该路段上的所有出行者,ATIS服务于所有配备信息系统的车辆。在智慧公路上行驶或配备ATIS的出行者根据实时交通信息决策出行路径;而其他出行者根据历史路网状况和出行经验选择出行路径。同时考虑道路容量退化和交通需求波动两种交通网络不确定性因素,运用交通网络流理论构建智慧公路和ATIS环境下随机网络逐日均衡模型。采用不动点理论证明逐日模型解的等价性、存在性和稳定性条件。算例表明,过高的置信水平和道路流量行为系数均会导致模型进入不稳定状态;通过对路网状况的反复学习,出行者逐日进行路径调整,最终交通流达到稳定状态;在道路改扩建过程中,构建的模型可以提供科学的交通组织和分流方案。     

ATIS条件下驾驶员出行途中路径选择行为研究

在假设驾驶人对不同来源交通信息的参考程度不同的情况下,研究驾驶人在先进的出行者交通信息服务系统(advanced traveler information systems,ATIS)提供的多源实时信息条件下的出行途中路径选择行为,针对传统logit模型不能模拟影响变量对目标变量的非线性影响的缺点,利用BP(back propagation)神经网络模型进行信息参考行为的影响因素筛选,通过二元logit模型分析交通信息的参考概率,且作为自变量建立驾驶人出行途中路径选择模型.以南京驾驶人在广播和可变信息板(variable message signs,VMS)两种信息发布源条件下的出行路径选择行为进行模型验证,发现年龄和学历是影响广播信息参考的主要因素,年收入和对本地道路的熟悉程度是影响VMS信息参考的主要因素,驾驶人在接收到外界信息时改变出行路径的概率较大,在未接收到外界信息时选择原路径概率较大.     

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.     

新冠肺炎疫情不同阶段居民出行方式选择行为建模分析

针对新冠肺炎疫情初期、中期及后期3个不同阶段,从出行者属性与出行特性两个方面分析居民出行方式选择行为的影响因素.由于出行方式之间存在相互关联作用,故采用Nested Logit模型方法建立出行方式选择行为决策模型.利用中山市坦洲镇居民出行意向调查数据(StatedPreference,SP),分别分析新冠肺炎疫情各个阶...     

停车诱导信息配置优化组合模型与算法

针对宏观调控城市全局的静态交通分布的目标,提出了停车诱导信息配置优化组合模型与算法.模型的研究从车辆到达率高和日常泊位饱和度大的热点停车场入手,考虑车辆停放者的选择行为,以总行程时间最小建立了目标函数.通过采用"组合寻优法"的VMS信息显示组合方式来发挥停车选择诱导作用,并对它设计了GA(遗传算法)进行了计算,从而获得目标函数的优化值.通过浙江德清中心城区实例验证,设置诱导后最小总行程时间减少了49.4%,结果显示该模型能通过引导停车者不选择"过热"的停车场而选择其他次选的的停车场可减少总行程时间.     

Microscopic simulation of multi-lane traffic under dynamic tolling and information feedback

To investigate drivers’ lane-changing behavior under different information feedback strategies, a microscopic traffic simulation based on the cellular automaton model was made on the typical freeway with a regular lane and a high-occupancy one. A new dynamic tolling scheme in terms of the real-time traffic condition on the high-occupancy lane was further designed to enhance the whole freeway’s flow throughput. The results show that the mean velocity feedback strategy is generally more efficient than the travel time feedback strategy in correctly guiding drivers’ lane choice behavior. Specifically, the toll level, lane-changing rate and freeway’s throughput and congestion coefficient induced by the travel time feedback strategy oscillate with larger amplitude and longer period. In addition, the dynamic tolling scheme can make the high-occupancy lane less congested and maximize the freeway’s throughput when the regular-lane inflow rate is larger than 0.45.     

交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型

针对路段行程时间的估算在交通路径诱导系统中的应用,提出了一种在交通拥堵下基于实时交通信息的路径选择模型.根据目前城市交通的状况,以城市交通系统的基本设施为基础,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成.利用设置在路段上的车辆自动检测装置来搜集实时交通信息,通过行程时间的计算、动态算法的构造和路网模型的建立来对交通路径进行动态规划.实验结果表明,该模型解决了实际交通系统中的时间最短路径问题,具有一定的实用价值.     

交通方式选择的非集计模型及其应用

应用非集计模型理论与北京居民出行调查数据,建立了交通方式选择MNL模型,并用Matlab优化工具箱中的无约束最优化函数对模型的参数进行了标定。根据所建模型计算出公交车和小汽车的时间价值,求得包含出行时间和实际金钱费用的广义费用,建立了公交车和小汽车出行选择的二肢Logit模型,分析了不同收费价格下两种交通方式所分担的交通出行比率及道路交通饱和度的变化情况,评价拥挤收费政策对优化城市交通结构,缓解城市交通拥挤的作用。研究表明,非集计建模方法能够较全面地考虑居民出行选择的各方面影响因素,尤其是将出行者的个人特性影响因素引入模型,提高了模型的预测精度和实用性。     

Travel modal choice analysis for traffic corridors based on decision-theoretic approaches

The rapid development of multimodal transportation system prompts travellers to choose multiple transportation modes, such as private vehicles or taxi, transit(subways or buses), or park-and-ride combinations for urban trips. Traffic corridor is a major scenario that supports travellers to commute from suburban residential areas to central working areas. Studying their modal choice behaviour is receiving more and more interests. On one hand, it will guide the travellers to rationally choose their most economic and beneficial mode for urban trips. On the other hand, it will help traffic operators to make more appropriate policies to enhance the share of public transit in order to alleviate the traffic congestion and produce more economic and social benefits. To analyze the travel modal choice, a generalized cost model for three typical modes is first established to evaluate each different travel alternative. Then, random utility theory(RUT) and decision field theory(DFT) are introduced to describe the decision-making process how travellers make their mode choices. Further, some important factors that may influence the modal choice behaviour are discussed as well. To test the feasibility of the proposed model, a field test in Beijing was conducted to collect the real-time data and estimate the model parameters. The improvements in the test results and analysis show new advances in the development of travel mode choice on multimodal transportation networks.     

多因素影响下的城市居民出行行为时间价值

为提高居民出行效用,对多因素影响下的城市居民出行行为时间价值的确定方法进行了研究.首先分析了行为时间价值确定过程中的影响因素.然后针对不同出行方式的出行者,应用效用最大化原理及随机效用模型建立出行效用与影响因素之间的函数关系,提出了居民出行行为时间价值模型计算方法.最后以长春市居民出行调查结果为例进行了实证分析,并将结...     

考虑停车位不足的出发时刻选择问题

针对目的地停车位不足,出行者如何选择出发时刻的问题,在有限理性视野下综合考虑道路拥堵状况、出行者个人感知差异、目的地车位供给状况以及无法停入合法停车位后将受到惩罚等因素对出行者出发时刻选择的影响.依据前景理论设计实验,通过调查获取出行者出发时刻选择意向数据,构建出行者出发时刻选择模型.研究结果表明:停车位剩余状况影响出行者对出行结果的满意程度以及下一次出行决策.出行者出行结果满意度随着目的地剩余车位的减少而降低,当出行者的出行结果为满意时,出行者下一次出行由倾向于早到逐渐变为倾向于晚到.在车位不足,不能合法停车的情况下,不同的惩罚措施会影响到出行者下一次出发时刻的决策结果,惩罚越严重,出行者越倾向于早出发.