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。     

城市出租车拥挤收费

建立了多方式分担模型来分析拥挤收费背景下出租车是否也应征收拥挤费问题,并设计了求解模型的遗传算法。研究利用双层规划模型对该问题进行了描述,其中下层规划为组合网络均衡模型,刻画了出租车拥挤收费前后对出行产生、出行方式划分、出行路径选择及出行分布的影响,构建了与之等价的变分不等式;上层规划为社会福利的最大化。算例结果表明,是否应该对拥挤收费区域内的出租车征收拥挤费主要取决于私家车与出租车的单位距离运营成本之比。通常情况下(当二者的比值小于5.6时),对出租车进行拥挤收费就能获得更大的社会福利。     

多方式诱导下通勤出行链交通方式组合选择行为模型

从出行链的角度出发研究多方式诱导信息对通勤出行方式选择的影响。通过RPSP调查获取通勤者的实际和意向出行链数据,建立了综合考虑尺度系数差异、非显化异质性效应和参照依赖效应的mixed logit模型,并设计仿真方法求解。结果表明,尺度系数差异解释了RP数据与SP数据融合时隐含的方差差异;异质性和参照依赖效应的引入可以度量偏好差异较大的随机变量的影响程度,反映随机变量的偏好分布;综合考虑3种因素的mixed logit模型比多项logit模型和普通mixed logit模型的精度高,解释能力更强。参数标定结果表明:多方式诱导信息服务对引导小汽车通勤出行链转向其他交通方式有积极作用,有利于从源头上缓解道路交通拥堵。     

拥挤收费政策交通影响评价

以拥挤收费政策交通影响评价为研究对象,运用非集计出行需求预测理论,建立了拥挤收费政策交通影响评价指标体系和居民政策响应行为预测模型系统,从出行方式、时间、空间分布等多方面综合评价拥挤收费政策对交通系统产生的影响,并对佛山市南海区实施拥挤收费政策的可行性进行了实证分析。结果表明,该政策的实施有利于南海区平衡出行时间分布,降低拥挤区域道路饱和度,但在交通结构优化和出行时间调整方面效果不甚理想。本文建立的以非集计理论为基础的"交通状况分析-管理政策制定-响应行为预测-实施效果评价"分析模式对我国城市制定、评价和实施相关交通需求管理政策有一定借鉴意义。     

Logit模型下的道路拥堵收费策略改善效果分析

为探讨拥堵收费策略的改善效果,从出行者的综合成本出发,构建适用于拥堵收费的路阻函数和Logit交通分配模型,探讨拥堵收费下交通出行在路网上的重新分配.并以南京市应天大街高架为例设置了拥堵收费虚拟方案,应用路阻函数和交通分配模型进行分析后得出拥堵收费在交通出行量分布、出行分担率、道路服务水平和行程速度上的改善效果.结果表明:拥堵收费能有效引导交通出行的重新分布,提高路网总体通行效率和服务水平,可以认为拥堵收费对交通的改善具有一定效果,但改善效果和拥堵收费费率不是线性正比关系,本次虚拟收费方案下收费费率为5元/次时可取得最佳改善效果.     

拥挤收费对私家车出行方式的影响

为了研究拥挤收费限流措施对私家车拥有者出行方式的影响,在大量问卷调查数据分析的基础上,分析了收费费率、家庭月收入、出行目的对私家车拥有者出行方式的影响,并建立私家车出行选择模型.结果表明:收费费率、家庭月收入和出行目的对私家车拥有者出行方式影响显著.     

不确定网络中基于鲁棒用户均衡的交通拥挤收费模型

交通网络拥挤收费通过在路段上收取一定的通行费用,调节道路网络中的交通流量分布,使流量从拥挤路段转移到畅通路段,达到缓解交通拥挤的目的.由于用户出行模式选择、节假日或者天气状况等因素的影响,交通网络拥挤收费问题具有不确定性.这些不确定因素影响着交通网络拥挤收费问题,因此有必要研究交通网络拥挤收费问题中的不确定因素.同时考虑交通网络拥挤收费问题中路段费用和O-D需求2种不确定因素,利用鲁棒优化方法建立了基于情景的鲁棒交通拥挤双层规划模型,然后将双层规划模型转化为带均衡约束的数学规划问题,利用松弛算法求解,得到了鲁棒均衡路段流.数值算例表明,求解鲁棒交通拥挤收费模型得到的鲁棒均衡路段流量对不确定因素的扰动具有鲁棒性.     

福州城市轨道交通与常规公交协调优化研究

在轨道交通规划建设的背景下,福州城市公共交通系统取得了快速地发展,城市居民的出行方式也受到一定的影响。在对城市居民出行方式及特征论述的基础上,通过对轨道交通走廊内常规公交客流特征的分析,讨论了轨道交通建设运营对地面常规公交的影响。综合考虑居民出行的影响因素,构建巢式Logit模型,采用RP/SP调查法获取数据,运用SPSS软件进行交通方式客流分担率的研究,提出轨道交通与常规公交协调发展的目标与优化方法,最大限度地利用道路资源,适应城市高密度发展。     

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.     

基于SP调查的出行方式选择模型与公交优先政策

以居民出行意向特征分析和预测为手段,采用SP调查法和正交设计表进行了调查情境组合设计,得出了调查结果。通过研究长春市居民的出行方式,构建了居民出行方式选择MNL模型,找出了时间和费用对各类出行者的影响程度。提出了相应的公交优先政策建议,并预测了政策实施后交通方式分担率的变化。最后,总结出长春市居民出行的合理结构模式。     

有限理性视野下拥挤收费对交通流逐日演化规律影响

为了解决拥挤收费政策在不同理性程度群体构成的交通流中的实施效果问题,在逐日路径演化模型的基础上引入拥挤收费政策,建立新的模型以研究拥挤收费条件下出行者逐日路径选择行为.并以一个由2条路径构成的路网为例,探讨了有限理性视野下拥挤收费政策对网络交通流逐日动态演化过程的影响.通过数值实验,分析了拥挤收费条件下网络交通流的演化特征,发现拥挤收费对网络交通流演化的最终状态以及系统平均走行时间有一定的影响;出行者的时间价值、理性程度会影响拥挤收费政策的实施效果.     

机动车出行者出发时间选择的影响因素

采用陈述偏好(Stated preference survey,SP)调查法获取机动车出行者的出行行为数据,利用混合Logit模型建立了总体对象和典型对象出发时间选择行为模型。采用不同范围的出行行为数据对模型进行验证,结果表明:出行者的社会经济特性、预计的出行延误信息、对路网的熟悉程度、天气状况信息、交通信息的质量以及出行目的是影响出行者改变出发时间的主要因素,总体对象和典型对象模型存在一定的差异。研究结果揭示了交通信息在不同环境中对出发时间选择行为的影响不同,从而可以为交通信息发布方法和策略的确定提供依据。     

基于双层规划的拥挤定价模型及算法

城市道路拥挤定价具有双层特性,上层为城市交通管理部门,下层为道路使用者．本文假设用户出行成本仅与出行时间相关,应用双层规划模型建立拥挤定价模型,并讨论双层规划模型的遗传算法．研究表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易实现计算精度要求．     

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.     

基于Fuzzy-PCA的城市区域交通拥挤评价方法

城市区域路网交通状态分析是实施区域交通管理和交通诱导的基础。为实现对区域路网拥挤状况的有效刻画,提出了一种基于主成分分析和模糊综合评价相结合的定量评价方法。以路段平均行程时间为描述交通拥挤的参数,将路网中所包含的各个路段作为影响因素,利用主成分分析法确立了各个路段对区域拥挤的影响权重;运用模糊综合评价法对区域路网拥挤状况进行了评估。在济南市实际路网结构下,通过VISSIM交通仿真软件和SPSS数据统计分析软件对算法进行了实例验证。结果表明,该算法能够客观、有效地刻画城市区域道路的交通拥挤状况。     

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.     

城市交通拥挤收费的双面性分析

随着社会经济的快速发展,私家车拥有量的增加,城市交通拥挤问题日益严重。交通拥挤收费是交通需求管理的一种有效经济手段,对拥挤道路收费可以使交通拥挤所产生的外部成本内部化,达到优化交通资源配置的作用。通过分析交通拥挤收费的经济学原理、交通拥挤收费的优点以及它存在的一系列问题,得出了交通拥挤收费是一把双刃剑,并提出了对我国实施交通拥挤收费的启示。