不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律,以整个航空出行链为视角,综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好,构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性,提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性,基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型,基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型,将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解,从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明,机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态,调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

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.     

基于双层博弈模型的机场间航线网络协同演化研究

为有效优化机场间航线网络，实现机场群中各机场功能定位，通过研究机场补贴策略与航空公司航线调整关系，旨在实现机场补贴策略与所需航线网络间的最佳匹配。从机场功能协同发展视角分析旅客、航空公司及机场间的博弈关系并构建双层博弈模型。在上层博弈模型中，引入经验加权吸引力模型(EWA)分析航空公司定价策略与旅客“渗流”关系，以便确定航空公司最佳定价策略。在下层博弈模型中，使用上层模型结果并引入非对称的随机反应(QRE)均衡模型，分析机场补贴与航空公司航线调整的关系，确定机场最佳补贴策略。结果表明：影响机场群内旅客出行行为选择关键因素是出行成本，该成本使航空公司票价折扣效果存在高敏感区、惰性区和无效区，通过完善机场群内地面交通，控制旅客出行成本，可有效引导机场群间旅客流动；航空公司定价与旅客出行选择博弈的收益存在多个峰值点，需根据旅客出行成本和初始票价确定票价折扣，最佳折扣区间集中在0.4～0.9；采用补贴优化航线网络，机场间不同补贴策略效能存在垄断区间、低效区间和最佳协同区间；融合旅客出行选择和机场间协同补贴的双重因素可有效提升航空公司盈利能力，推动航空公司提升机场群中航线的互补性，有效实现机场间...     

基于出行时间预算的SUE交通分配

基于均匀分布的路段容量,分析了降级路网中路段和路径出行时间的随机变动,假定出行者根据以往的出行经验获取路径出行时间的可变性,并以出行时间预算的形式将这种可变性纳入到其路径选择过程中,进而定义路径出行时间预算为路径出行时间均值与出行时间安全边际之和.在此基础上,采用变分不等式技术构建了基于出行时间预算的多用户类型弹性需求随机用户均衡交通分配模型,并证明了模型解的等价性.     

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研究了高峰期地面交通拥堵对民航旅客航班时刻选择行为的影响.在考虑地面交通瓶颈的基础上建立了民航旅客出发时间选择模型,给出了模型的用户均衡的性质.并进一步分析了票价差额对用户均衡的影响,得到了均衡人数不变时票价差额的取值范围,以及民航旅客的总排队时间和航空公司票价增量收益随票价差额变化的特征.研究表明:在均衡状态下,选择不同时刻航班的旅客人数由航班时刻差和瓶颈通行能力共同决定.对给定的航空出行需求,可通过调整票价差额,减少总排队时间(减缓交通拥堵)或者增大票价增量收益(增加航空公司票价收益).最后利用数值算例对结论进行了有效验证.     

多用户多准则弹性需求随机交通均衡变分模型

针对非对称费用函数下准则权重与出行者类别相关的多准则路径选择问题,用变分不等式方法建立了具有弹性需求量的多用户多准则随机交通均衡配流模型.该模型是单用户随机均衡和多用户确定性均衡模型的推广.证明了变分模型中映射的连续性及严格单调性可分别保证均衡流量的存在性和唯一性.某路段广义路段出行费用受出行量和其它相关路段流量的影响,是所有路段流量的函数,并受出行量影响.用对角算法求解该交通均衡的变分问题.算例表明了模型的合理性和算法的可行性.     

基于GP算法的城市轨道交通客流分配问题研究

城市轨道交通客流分配问题是城市轨道交通规划领域的重点,也是城市轨道交通运营管理和列车开行方案的基础。结合城市轨道交通系统的基本特性,考虑客流在站点的停车时间和换乘时间费用,以及拥挤导致乘客无法上车的现象,建立包括延误时间在内的客流出行费用函数,构建城市轨道交通均衡配流模型,针对经典的FrankWolfe算法难以给出有效路径解的不足,提出基于路径配流的改进GP算法。最后,通过算例验证模型和算法的有效性。     

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。     

上海地区航空客流分析

通过对上海、南京等城市民航客流的调查,分析航空客流的结构、旅客交通方式选择的考虑因素,运用意向出行调查方法分析由航空转向高速铁路的比例及原因,认为高速铁路与航空的竞争主要集中在旅行时间、票价以及服务水平上。     

基于网络的运输通道客运流量分配模型

根据各运输方式的经济技术特征,构建了运输通道的时空运营网络来表示各运输方式的竞争性．认为旅客的时间价值(VOT)分布的概率密度函数服从对数正态分布,旅客的广义出行费用取票价和时间两个参数,运用城市交通分配网络均衡思想,提出基于网络的区域运输通道多交通模式客流分配模型,建立了用户最优和系统最优两个目标函数,并给出了模型的求解方法．用一数值示例验证了模型的有效,分析了模型对政府和运输经营企业决策的指导意义．     

大型机场轨道交通发展影响因素及衔接模式——以美国东海岸机场为例

中国大多数机场在规划之初并未将轨道交通纳入机场集疏运体系,同时城市群区域多机场对多城市的状况也为机场间的陆侧交通衔接带来巨大挑战。以美国东海岸7个典型机场为研究对象,分析机场轨道交通发展因素及衔接模式。基于案例机场陆侧轨道交通客运量和分担率变化情况,总结轨道交通需求增长趋势,剖析机场轨道交通需求增长影响因素,包括机场客运吞吐量增加、非商务旅客出行比例增加、航空旅客年龄及收入降低,以及携带行李数量增加。最后,总结机场与陆侧轨道交通衔接的3种主要模式及其适用条件。     

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.     

机场集疏运系统规划研究

首先分析机场客流的人员构成,了解不同类型乘客的出行需求。通过不同机场乘客交通方式的对比以及与火车站客流集散交通方式的对比,分析乘客出行方式的选择特征,为机场集疏运设施的建设提供依据。然后计算得到不同规模机场适合的客流集散方式。并确定机场集疏运设施规模。最后以上海虹桥机场、长沙黄花机场、温州永强机场为例,说明不同规模机场以及同一机场在不同阶段的集疏运系统的规划方法。     

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.     

基于航班综合影响因素的延误航班重排问题的整数规划模型

为解决延误航班的恢复问题，以最小化航空公司和乘客损失为目标，构建了延误航班的重 排模型。兼顾航空公司和乘客的利益，通过研究航班干线、VIP 乘客和大飞机等因素对航班重排的影响，构建了目标函数，其中考虑了本场航班离港延误成本、外场航班离港延误成本以及外场 航班进港延误成本三个要素；同时，以机场实际运输能力、航班的进出港时间和重排时刻表的出发时间等作为约束，建立了0-1 整数规划模型。采用昆明机场的实际数据对模型进行测试，运用 Lingo 软件对所建模型进行求解，得到了优化的机场航班重排时刻表，并将计算所得延误损失和机场的实际延误进行了对比分析，结果表明所建模型不仅可以满足更多高优先级乘客的出行需求，也能相应地减少航空公司的损失，从而验证了模型的合理性。     

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在城市轨道交通的线路网络形成、实行一票换乘并伴随投资主体多元化时,需要建立公平公正的票务清分机制,本文提出一个基于乘客旅行实际时间分布计算各路径上乘客比例的新方法.根据交通卡中的进出站的时间记录,计算出在一段时间内在一对出入站之间完成旅行的所有乘客的时间分布,以这个分布为依据计算在这段时间里各路径上的乘客比例.采用数值模拟的方法在一对有两条有效路径的出入站间产生乘客旅行时间的数据,然后根据这些数据进行客流比例计算.结果表明,即使两条路径的运营时间差异很小也能实现较准确的比例划分,这种动态计算客流分布的方法能更准确地反映实际客流分布.