面向多智能体的出行前信息下通勤者出行行为研究

采用面向多智能体的建模与仿真方法,对先进的交通信息系统(ATIS)提供的出行前信息下通勤者出行行为进行了研究.首先,基于贝叶斯理论,建立了在出行前信息与以往出行经验作用下,通勤者出行时间感知动态更新模型;进而以信念-愿望-意图(BDI)模型为基础,将每个通勤者一车辆单元刻画为一个具有双层结构的智能体,并采用面向多智能体语言AgentSpeak(L)刻画了智能体的出行行为决策机制;最后,采用面向多智能体编程平台Jason与微观交通仿真平台Paramics相结合的方式进行了相应的仿真试验.结果表明:贝叶斯理论可以较好地解释驾驶员(尤其是通勤者)出行行为动态特性,同时验证了多智能体技术与微观交通仿真技术的结合在驾驶员行为分析中应用的有效性,为驾驶员行为分析提供了新思路.     

基于分布式出行信息的轨道交通出行特征辨识

为准确识别网络化运营环境下城市轨道交通乘客的出行特征,设计了可采集Wi-Fi信息的分布式交通行为识别系统,并建立出行特征识别算法.布设在各站点的检测设备可采集乘客所携带移动设备独一无二的M AC地址信息,并上传至信息中心.信息中心通过对比同一设备在各站点获取的时间戳和对应站点编号,可识别乘客的出行路径和行程时间,结合轨道交通车辆的走行时间信息可获取换乘站的换乘时间,并应用上述时间信息验证所识别出行路径信息的有效性.在西安市轨道交通系统的测试结果表明,同由客票信息获取的出行行为相比,该系统能采集所有网络形态下的乘客出行路径及行程时间,测试数据的平均采样率可达32.86%,误差为3.8%.该系统的分析结果可用于城市轨道交通系统的客票清分、站点设计等环节.      

基于Logistic模型对居民弹性出行影响因素建模研究

居民弹性出行特征是城市快速发展进程下的产物,随着城市居民生活水平不断提高,弹性出行在所有出行中所占比例逐渐增加,因而对居民弹性出行的研究愈发重要。为研究居民弹性出行特征的影响因素,首先利用居民弹性出行行为调查的RP-SP融合数据,结合方差膨胀检验方法研究影响居民弹性出行特征各因素间的线性相关性,最后构建多元Logistic模型,分析居民弹性出行前获取出行时间信息、天气信息作出出行选择时影响因素的显著性程度。结果表明,在0.05的显著性水平下,影响因素中年龄、游客类型、主要交通出行工具等显著影响居民弹性出行选择;居民出行前获知交通信息,弹性出行的概率能有效降低9%,在一定程度上可以降低交通压力,缓解交通拥挤。     

出行需求分析的新方法:活动模型的应用研究

结合我国交通规划实际情况,提出新型的基于活动的出行需求分析方法,通过大量的调查数据和严密的分析,研究了数据转换的过程及方法,用以分析活动与出行的关系,并以此作为活动模型与出行模型之间的桥梁。详细阐述了数据选择和整理方法、有效性检查规则;应用居民出行调查数据,分析活动及出行特征作为模拟的基础,并提出基于交叉分类的出行量预测方法;然后制定活动-出行行为的详细模拟流程,研究各特性变量的模拟方法;给出模型的验证及确认方法,并编写计算机程序实现模拟流程。该方法已应用于辽宁某市城市居民的活动与出行特征分析,验证结果显示该方法具有较强的实用性,为活动模型的研究提供了参考。     

综合交通信息对小汽车通勤出行链的影响研究

为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显.      

交通信息服务条件下的出行选择分析

首先 ,探讨了出行者的出行心理、行为以及信息之间的相互关系 ,在此基础上 ,简要分析了出行者的出行选择。其次 ,考虑在交通信息服务条件下 ,由于出行者本身以及信息方面的原因 ,出行选择可能出现过激反应、集聚反应等问题。最后 ,针对上述问题 ,提出应该加以重视的或有待进一步研究的几个问题。     

基于计划延误成本的出发时间选择模型

出行时间不确定性对出行者造成诸多负面影响,其中之一就是计划延误成本增加.向出行者提供交通信息可减少出行时间不确定性的负面影响,减少计划延误成本.为了估计其负面效应和出行时间信息的价值,研究了一个出行时间不确定性下的出发时间选择模型.假定在不同的出发时间下,出行时间分布的形式不同.模型中出行者可得到交通信息服务系统(A T IS)提供的基于平均出行状况的交通信息或基于当日出行状况的交通信息,同时他对得到的信息有自己的感知值,基于此感知预测出行时间并选择出发时间.用算例反映了出行时间不确定性、不同信息状况和信息预测的质量对出行者广义出行阻抗的影响.结果表明交通信息的收益不应该只表现为传统的出行时间节省,它还能减少约30% ~40% 的计划延误成本.      

老年人交通出行需求与供给均衡分析

通过对出行目的、出行时段和出行方式的分析,研究了老年人出行需求特征,提出了我国在满足老年人出行交通供给设施方面的不足。希望通过现代交通技术和政策来改善老年人出行的机动性,提高老年人的生活质量,满足其出行及活动需求,以期为城市交通供给侧的改革提供思路。     

基于社会互动视角的出行方式选择行为机理分析

回顾以往的交通行为分析模型,多半隐含片面假设:个体决策是独立于他人行为的.因此,在分析社会互动作用较大的交通行为时,无法准确地反映出交通的宏观态势.有鉴于此,将"出行方式选择"视为一种集体行为,在考虑社会互动效应的前提下,分析出行方式选择行为的均衡转移状态.将停车收费水平视为政策干预变量,利用出行方式选择行为阈值模型对消除劣势均衡(私家车无节制出行)的政策干预阈值进行定量估计.研究结果表明,停车收费水平提高至每次15元以上,将使集体行为达到均衡转移阈值,导致公共交通出行的比例由现状的19.3%提升到约72.3%.      

基于用户出行行为的动态用户最优模型

以往的用户最优模型没有充分考虑以用户为主体的交通活动，在目前的城市交通条件下，用户的出行行为随的都随交通条件的变化而变化。本论文对动态交通环境下用户的出行行为进行了分析，并在此基础上建立了动态用户最优模型。