基于遗传算法的最大熵模型交通分布的求解

将遗传算法应用于求解最大熵模型的交通分布问题中,从而提供了一种求解简单的方法,降低了熵模型求解分布问题的复杂性.为利用最大熵模型进行交通分布开创了一条新的途径,同时显示出遗传算法在交通规划中的实用前景.     

城市交通需求预测组合模型的研究

分析了交通需求预测组合模型的应用，重点研究了适用于城市交通需求预测的两种组合模型。给出了基于熵最大化原理的交通分布与交通分配组合模型的求解算例，并且构造了各种客运交通方式的广义出行费用模型，提出了基于广义出行费用和动脉多路径概率分配的交通方式划分和交通分配组合模型。     

交通组合模型在交通需求预测中的应用研究

组合模型是将传统的四阶段交通需求预测步骤中的两个或多个步骤组合起来，建立新的模型．文中在比较常用的组合模型的基础上，提出了交通分布与交通分配组合模型，将交通分布中的重力模型和分配中的用户平衡模型组合起来建立一个新的熵模型，模型满足UE平衡条件．文中还介绍了该模型在软件TransCAD中的应用，并指出了组合模型的优缺点．     

交通分布-交通分配组合模型研究

在交通规划实践中，交通分布和交通分配问题作为“四阶段预测模型”各自独立，尽管两个问题紧密相关．因此，有必要建立交通分布-交通分配组合模型，来反映这种反馈．文中介绍了Evans模型，并说明了逐次平均法求解模型的步骤，最后用算例说明了具体算法．这种方法完全可以用Microsoft Excel计算，计算方法简单，可以为组合模型的求解提供新的思路．     

随机参数的交通需求模型

传统的交通需求回归模型通常假定模型参数为常数,这就造成模型不能反映不同研究对象之间的差异,针对这一问题提出了一种模型参数满足特定概率分布的交通需求模型,即随机参数交通需求模型,并基于遗传算法给出了模型的求解方法。通过案例分析可以看出,该模型是可行的,并且具有一定的实用价值。     

货流分布的竞争机会模型

本文对国内外常用的交通分布模型进行了评析，指出了增长系数和重力模型所存在的缺点和问题。并通过货流分布规律的研究，提出了货流分布的竞争机会模型。     

基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法研究

道路交通状态预测是交通流诱导和交通信息发布系统的重要依据. 本文提出了一种基于最大熵模型的城市快速路交通状态预测方法,该方法通过提取影响交通状态的时间、空间等各种特征,运用最大熵模型训练得到各特征权重,直接预测道路交通状态等级. 最大熵模型能够有效融合时间、空间等多种特征,并且不需要考虑各特征之间的相关性,具有很强的适应性. 实验结果表明,基于最大熵模型直接预测交通状态等级同样具有较高的准确性. 最大熵模型的成功使用,也证实了将交通状态预测作为一种模式分类问题来解决的可行性,进一步扩展了交通状态预测的思路.     

信息化条件下CDM交通分布模型修正与验证

为了研究信息化条件下交通出行分布规律,以基于最大熵理论的目的地竞争力分布模型 （CDM） 为研究对象,从出行者对目的地选择行为这一微观角度出发,引入目的地强迫度和信息 强迫度两个参量,对CDM进行修正。通过建立无信息和有信息两种假设情景,以弹性出行和非 弹性出行两种出行目的为分类,分析出行者对不同类型出行目的地的选择过程,建立最大熵优化 模型,通过求解引入新参量后的多目标优化问题,建立CDM交通分布修正模型并进行参数估 计。利用南京市居民出行调查数据对CDM修正模型进行验证,并与传统的双约束模型进行对 比,结果显示CDM修正模型拟合误差在2%以内,精度较高。改进后的CDM修正模型不仅能够 减小拟合误差,而且能够体现出行目的地的选择行为对交通分布的影响程度,在信息化条件下能 够很好地模拟居民出行分布规律。     

三维约束重力模型及其应用

双约束重力模型对多中心、长距离组团之间的出行分布描述误差较大,因此需要建立一种多条件的约束模型。从最大熵模型理论入手,在产生量与吸引量双约束基础上,新增第3类约束条件。利用总体阻抗约束最大熵模型推导出三维约束重力模型的一般形式,增加了缩放系数,并利用重力式先验概率的最大熵模型对其进行论证。同时,提出了模型参数标定与检验方法。以福州市交通分布模型为例,对长距离出行约束和跨江出行约束进行分析,并分别应用双约束和三维约束重力模型进行计算,结果说明了三维约束重力模型的可操作性和优越性。     

重力模型在交通分布预测中的应用

研究了公路建设工可研究中的交通分布预测方法问题，介绍了重力模型法的原理及其在交通颁预测中的应用前景，并通过实例比较了Ｆｕｒｎｅｓｓ法和重力模型改进法的运用差别，有助于目前应用较多的工可研究中交通预测方法的正确使用。     

基于Wilson熵分布假设的交通公平性量化评价模型

在对交通公平性的量化评价方法进行考察的基础上,从效益分配符合"W ilson熵分布"的假设出发,尝试建立了群体决策型的公平性量化评价模型,该模型综合考虑了区域公平性和不同群体效益归属公平性.对于模型的分析表明交通设施的群体决策型公平性量化评价模型具有最佳解.同时通过数学方法可以证明建立的基于"W ilson熵分布"假设的交通公平性量化评价模型能很好地体现对于弱势群体和不发达区域的效益"补偿"作用.分析结果表明该模型用于交通公平性评价是合理、可行的.     

基于泊松分布的微观交通仿真断面发车数学模型研究

在分析交通流概率分布规律的基础上，提出一种适用于微观交通仿真的基于泊松分布的断面发车模型。并根据实际测量情况。定义泊松分布的参数λ，α的概率含义，再将有车辆数，时间，概率3个变量的泊松分布得出在微观交通仿真中使用的发车模型，并给出了计算机实现的算法。     

城市对外交通枢纽交通分布预测

交通枢纽是道路网络的重要节点，其对道路网络上交通影响不能忽略．文中探讨了无现状OD情形下的各种类型交通枢纽分布预测问题,把运输费用（时间）最小作为目标函数，以交通小区发生量和交通枢纽容量为约束，建立了线性规划预测模型，并对交通小区与枢纽间的特定联系在分布预测中如何考虑进行了探论．实例研究证明该模型具有实用性。     

遗传算法在均衡交通分配模型中的应用

均衡交通分配模型虽具有结构严谨、结果合理等优点,就目前而言却因为变量多、维数大导致无法很好的求解,从而影响其在实际交通规划中的应用.为了提高交通分配预测的准确性,解决均衡交通分配的求解问题,本文将遗传算法(GA)应用到其中.最后通过一个简例,并利用Matlab的GA工具箱进行编程求解,证明了该方法用于求解均衡交通分配模型的可行性.     

遗传算法在均衡交通分配模型中的应用

均衡交通分配模型虽具有结构严谨、结果合理等优点,就目前而言却因为变量多、维数大导致无法很好的求解,从而影响其在实际交通规划中的应用.为了提高交通分配预测的准确性,解决均衡交通分配的求解问题,本文将遗传算法(GA)应用到其中.最后通过一个简例,并利用Matlab的GA工具箱进行编程求解,证明了该方法用于求解均衡交通分配模型的可行性.     

基于泊松分布的微观交通仿真断面发车数学模型研究

论在分析了交通流概率分布规律的基础上，提出一种适用于微观交通仿真的基于泊松分布的断面发车模型。并根据实际测量情况，定义泊松分布的参数入、α的概率含义，再将含有车辆数、时间、概率三个变量的泊松分布得出在微观交通仿真中使用的发车模型，并给出计算机实现的算法。     

一种基于遗传算法的交通分配用户最优状态研究

以路网用户的出行时间最少为目标,以Matlab软件为运算平台,将遗传算法运用到交通分配模型当中,进而实现了交通分配过程中用户出行状态最优.并通过算例说明了遗传算法解决该类问题的有效性与可行性,为求解用户最优的问题提供了新的途径.     

矩阵四维平衡在上海综合交通模型中的应用

建立了矩阵四维平衡模型,并给出了模型的算法.结合上海市综合交通模型的既有交通分布重力模型,基于地理信息系统技术的土地利用和建筑面积、人口岗位分析技术,将模型应用于上海市第四次综合交通大调查的数据校核和上海综合交通模型0D矩阵制作过程.矩阵四维平衡模型使交通模型在更多的维度上实现了与调查数据的一致性,提高了模型的可信度.     

用遗传算法解决固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性,利用遗传算法的结构并行性将其用于求解固定需求交通平衡分配问题中。算法设计中采用多维并行交叉、变化的交叉率与变异率、优先策略及目标函数加惩罚项等改进措施,从而大大提高计算速度,减少了交通分配的时间,降低了分配的复杂性,为交通分配问题开创了一条新的途径,同时显示出遗传算法在交通规划中潜在的实用前景。     

基于泊松分布的微观交通仿真断面发车数学模型研究

论文在分析了交通流概率分布规律的基础上提出一种适用于微观交通仿真的基于泊松分布的断面发车模型，并根据实际测量情况，定义泊松分布的参数λ、α的概率含义，再将含有车辆数、时间、概率三个变量的泊松分布得出在微观交通仿真中使用的发车模型，并给出计算机实现的算法。