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为描述交通事故影响下路网中走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于事故路段及非事故路段流量状态及LOGIT原则的拟动态模型.利用分流合流模型及速度—密度函数,分别建立路段容纳车辆数和非事故路段走行时间模型,通过分析事故路段交通流的演化过程,利用交通波理论估计排队长度 ,建立事故路段走行时间模型.结果表明：事故发生前,经过一定的模拟时段后,路网交通流趋近稳定,各条路径的选择概率趋于平衡;事故持续时段内,排队长度、路径走行时间、路径选择概率相互影响,且均呈现出震荡状态;事故清除后,路径走行时间持续下降;排队完全消散后,经过一定时段稳定后的路径走行时间和路径选择概率达到新的平衡.     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

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吸取社会力模型中行人运动受到社会力支配的思想,综合考虑行人之间的相互影响,建立了面向大型铁路客运枢纽环境的乘客行为仿真模型.针对人群集散时行人之间的差异性,依据目标驱动力及行人与行人或障碍物之间的心理排斥力、挤压力、摩擦力,动态改变行人的运动方向和速度.引入行人防止穿透决策规则,消除行人重叠现象.采取目标点局部极小化原则,设置辅助目标点,解决行人与环境之间动态避碰和绕行问题.以北京南站高架层为仿真对象,针对不同客流到达率对行人集散的影响进行计算机仿真并加以分析,从而对模型进行校核检验,表明该模型具有合理性和有效性.     

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对铁路客运站客流到达、疏散的时空特性进行分析,提出了大型铁路客运站到达旅客疏散仿真概念模型. 从车站到达旅客交通特性出发,在经典社会力模型基础上对旅客站内交通行为进行微观仿真建模,并对模型的行人尺寸和期望速度参数进行了分析和标定. 通过对沈阳铁路局大连站到达旅客疏散仿真实验,得到该站地下通道和南出站口处旅客人数随时间变化的曲线、旅客最高聚集人数95%置信区间和高峰出现的时间,到站旅客换乘时间95%置信区间,找出了存在安全隐患的带状区域和点状区域. 仿真结果表明,模型具有较高的可靠性和实用性.     

基于PSL模型的轨道车站行人路径选择研究

根据效用最大化理论,建立了path-size logit（PSL）模型和路径效用函数.以北京市地铁十号线国贸站的调查数据为基础,标定了模型参数.对模型的分析表明,行人在轨道车站售票区域的路径选择与出行目的及各设施的服务时间有关,同时,路径重复系数对路径效用的影响大,佐证了行人对拥挤路径的规避行为.     

基于Nested Logit 模型的铁路旅客客运产品选择研究

通过成都-武汉既有线出行旅客的问卷调查,以及样本数据的归纳分析,对旅客客运产品选择行为特征进行描述.基于随机效用最大化理论,以乘车方式与客运产品作为选择肢,旅客主体、出行特性及列车服务特性的各项指标作为效用变量,构建了乘车方式位于上层、客运产品位于下层的Nested Logit 模型.模型的上下层参数标定结果表明,旅客的收入状况、出行目的、出行距离、列车票价及运行时间对其乘车方案选择具有显著影响,旅客的年龄、出行费用来源、收入状况、出行距离,以及列车票价、运行时间对其客运产品选择具有显著影响.模型能较为准确地反映铁路客运产品的实际需求,从而为其合理设计与调整提供理论依据.     

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Nested-Logit(ＮＬ)模型是交通方式划分的最重要的模型之一,在分析公共交通和个人交通划分方法的理论依据的基础上,根据人们在选择交通方式过程中首要考虑因素的不同,构造了不同于公共交通和个人交通的虚拟交通方式——高费用和低费用虚拟交通方式,并分析其内相关性. 在两个交通方式选择决策树结构都存在相关性和合理性的情况下,提出基于拟合优度度量比较两者的优劣,从而选定交通方式选择决策树结构. 根据实例旅客出行调查数据,利用SAS软件实现两个交通方式选择决策树结构的拟合度度量分析. 结果表明：基于拟合优度度量选定的高费用和低费用虚拟交通方式比公共交通和个人交通的虚拟交通方式更接近实际调查值,此方法具有一定的实用性.     

基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析

基于累积前景理论研究了机场群旅客出行决策行为.针对不同出行需求的旅客,综合计划延误时间、票价、出行在途时间“可靠性”和“不可靠性”动态设置出行决策参考点,并考虑航班容量限制因素,构建了旅客出行选择模型,并将实证调查数据分别与累积前景理论和期望效用理论仿真结果进行对比验证.研究表明：前景理论模型能够有效地描述机场群航空旅客的出行路径决策过程,旅客选择行为随着出行目的不同而不同;与期望效用理论模型比较,该模型对描述航空旅客决策行为具有更好的适应性.因此,机场应根据自身市场定位并结合旅客有限理性特点优化航班频率、票价和航线网络结构.     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

轨道交通车站行人路径选择研究

为了解轨道交通车站内的客流分布特征,对车站内行人路径选择的影响机理进行分析,可知路径选择是步行网络特性、线路特性等外部因素以及出行者内部因素相互作用直至均衡的过程。依据效用最大化理论,以步行距离、步行时间、垂直步行设施类型和路径重复系数为路径选择的主要影响因素,建立了行人路径选择的多项Logit模型。选取上海市轨道交通3号线赤峰路站为调查对象,收集车站静态信息以及行人步行路径、步行时间等动态信息,利用SPSS软件对模型进行标定,量化分析了各影响因素对行人路径选择作用的大小。经过模型检验,模型预测的总体正确率为78%。     

基于时空等待特征系数的大型活动出行规划研究

高效、合理的综合交通路径规划是成功举办大型活动的前提之一。本文针对观众群体参 与大型活动的出行路径规划问题，引入乘客出行偏好，转换为时空等待优化问题，再根据大型活 动中乘客通过多模式公共交通出行特点，构建多维时间-空间-交通方式网络，以乘客出行时间总 成本最小为目标建立整数线性规划模型。为提高模型的求解效率与质量，提出一种基于拉格朗 日松弛和次梯度优化的算法进行求解，并在求解中提出基于逆向推断的搜索空间约减方法，提高 了算法求解速度。本文以观众从北京市城区前往延庆区高山滑雪中心观赛为案例验证模型与算 法。结果表明，引入时空等待特征系数后，提升了大型活动综合交通出行路径规划方案的合理 性，改善了乘客的出行体验，并有效缓解举办大型活动时的道路拥堵状况。     

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在枢纽式航线网络蓬勃发展的背景下,蛛网式航线网络作为一种新兴的网络结构,它的出现引起了国内外的广泛关注.针对蛛网式航线网络的要素进行了深入分析,从减少非必要的中转的角度出发,提出旅客时间价值系数的概念,将航空公司的运输成本和旅客时间价值作为总效用,设计出蛛网式航线网络效用模型.通过使用该模型,可以设计出蛛网式航线网络并分析其每条航线的竞争力.基于该模型对于每条起讫节点流（Origin Destination, OD流）可分解的性质,提出了基于效用理论的最短路径算法,利用我国15城市数据建立了蛛网式航线网络模型实例.求解的结果表明,旅客时间价值系数对蛛网式航线网络以及蛛网式航线网络的竞争力的影响.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

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城市公共交通乘客出行成本的量化研究,对于科学合理地评价公共交通系统的社会效益意义重大,而出行时间价值是进行乘客出行成本估计的一个重要环节. 本文以北京市市区居民SP调查数据为依托,通过分析公共交通出行时间价值的影响因素,选取Logit模型为基础模型,引入“出行者收入”作为模型新增变量,并针对工作商务、社会娱乐两种出行目的在不同换乘情况下出行时间价值模型进行参数标定,建立了基于SP调查数据的改进型时间价值求解模型,并计算得到北京市公共交通出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的换乘时间价值、候车时间价值以及运行时间价值. 研究发现,工作商务出行目的出行时间价值普遍高于社会娱乐的出行时间价值,出行者在不同出行目的和有无换乘情况下的候车时间价值,大于换乘时间价值以及运行时间价值,并且有换乘情况下的候车时间价值大于无换乘情况下的候车时间价值.     

基于累积前景理论的城际列车分时定价研究

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素, 建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。     

航空运输的旅行成本研究

为了提高航空运输产品的竞争力，需要加强对市场需求的分析，特别是要注重研究旅客对出行方式的选择行为。提出了旅行成本模型用以定量描述旅客的选择行为，并对京沪、成渝两条典型航线上不同出行方式的旅行成本进行了对比研究，最后对降低航空运输旅行成本的方法进行了简要探讨。     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型

为定量分析成网运行条件下乘客在轨道交通系统内的换乘路径选择行为,在梳理乘客换乘路径选择直接与间接影响因素的基础上,引入开销系数用于描述由于列车过度拥挤导致乘客心理感受运行时间的额外增加值.提出含有惩罚系数的乘客换乘时间函数,基于乘客心理感知构建以乘车时间和换乘时间为广义费用的路径选择行为模型,并设计模型的求解算法.最后,将模型运用于重庆轨道交通网络实例分析中,结果表明:乘客倾向于选择换乘次数更少的路径3,较传统模型选择概率提高1.44%;同时,换乘惩罚系数对路径选择结果的影响灵敏度高于运行时间开销系数.