考虑异质性的经典随机后悔最小化模型改进研究

传统基于后悔理论的交通行为模型对异质性考虑不充分，对真实选择行为的解释存在不足.本文利用韦伯比率，考虑出行者对各方式属性变量感知的异质性，对经典随机后悔最小化模型进行改进，分别建立基于随机效用最大化，经典随机后悔最小化和改进经典随机后悔最小化的选择模型；以网约车选择行为为例进行实证研究，验证改进模型效果.结果表明：3种模型参数标定结果具有一致性，改进模型的拟合优度(0.271)和命中率(75.8%)相较于另外两个模型均较优；改进模型能更好地描述多维属性决策过程中的半补偿原则和折中效应，可以提高模型对真实选择行为的解释能力.     

考虑出行者损失厌恶的后悔随机用户均衡模型

在经典随机后悔最小化模型的基础上,通过引入出行者获益损失的不对称偏好,建立了考虑出行者损失厌恶的属性水平的后悔函数及基于Logit形式的随机用户均衡模型.在提出的属性水平的后悔函数中,等尺度的获益和损失所产生的欣喜和后悔的差异,受后悔欣喜偏好参数和出行者损失厌恶共同影响.此外,与上述随机用户均衡模型等价的变分不等式问题被给出,并用相继平均法求解.最后,用1个算例网络来验证所提出模型的合理性和算法的可行性.结果表明,出行者的损失厌恶对其路径选择行为具有较大的影响,并且随着损失厌恶程度的增大,出行者更倾向于选择最短路径.     

后悔视角下的应急疏散出行方式决策行为分析

鉴于应急疏散者出行决策的后悔规避心理,以政府公交车、自有私家车和借用私家车三类疏散交通方式选择问题为例,选取平均运行时间、运行时间不确定性、平均等待时间和预期感知服务水平等属性变量,分别构建了基于随机后悔最小化和效用最大化的多项Logit 模型.以应急疏散意向行为调查数据为基础,表明后悔模型的模型拟合度优于效用模型,对属性变量间关系的刻画更符合实际.进一步通过弹性计算和敏感性分析,揭示出平均运行时间这一属性最为敏感.研究表明,应急疏散者是后悔规避的,其决策行为试图将后悔感知最小化,而非预期效用最大化,从随机后悔视角描述疏散决策行为更为准确.     

基于时间剩余的随机后悔最小化路径选择

出行者路径选择行为的正确性直接影响到交通规划“四阶段”模型最后一步交通分配的可靠性,对交通规划领域具有重要意义.近年来,为了克服出行者路径选择主要理论（随机效用最大化模型）存在的问题,Chorus 提出了随机后悔最小化模型.本文借用经济学领域中的无差异曲线概念,建立基于时间剩余的出行时间和出行费用双重约束下的随机后悔最小化模型,并对模型中存在的路径重叠和路径感知方差问题进行改进.最后运用示例性路网进行数值检验.结果显示,改进模型更加合理,具有更好的可靠性.     

后悔理论视角下的出行选择行为(英文)

应用随机后悔最小化理论与随机效用最大化理论,分别建立RRM-MNL模型和RUM-MNL模型研究了出行方式选择行为。在模型参数、拟合优度方面对2个模型进行了比较,应用直接弹性分析了在交通管理措施评价方面的区别,并通过城际出行方式中的飞机、火车、长途汽车、小汽车4种出行方式数据进行实际验证。分析结果表明:相比于RUM-MNL模型,RRM-MNL模型能够描述在多属性方案选择过程中的部分补偿性决策行为和折衷效应,能更真实地反映实际出行行为选择过程;等待时间、出行时间和出行费用对飞机、火车和长途汽车3种出行方式的选择概率都具有弹性;在RRM-MNL模型中,等待时间对3种方式的弹性值分别较RUM-MNL模型的低7.30%、13.14%和7.70%。可见,对于同一属性变量,出行者具有不同的选择偏好,会表现出不同的选择行为。     

考虑个体异质性的汽车分时租赁选择行为

传统交通行为模型缺乏对个体异质性的考虑，导致其对真实选择行为的解释可能存在差距. 为了研究个体异质性对出行选择行为的影响，首先，分别构建了基于混合logit的选择模型以及基于潜在类别条件logit的选择模型；其次，使用正交设计法生成意愿调查问卷，在成都市开展新能源汽车分时租赁的出行选择实证调查；最后，利用极大似然模拟，采用Halton序列抽样对混合logit模型进行标定；采用回归分析对潜在类别条件logit模型进行求解. 结果表明:步行时间、候车时间、车内时间以及出行费用是影响出行方式选择的关键因素，两种模型均反映出个体异质性对出行者选择行为有着显著影响；潜在类别条件logit模型的拟合优度为0.143，优于混合logit模型的0.139，前者命中率为77.85%，也高于后者的61.28%；潜在类别条件logit模型将出行者划分为3个类别，区分度为0.908 4；类别1群体对出行费用最为敏感，对候车时间不敏感；类别2群体对步行时间和候车时间更加敏感，对费用敏感程度较低；类别3群体对时间和费用的敏感程度介于类别1和类别2之间.      

依赖随机参考点的网络均衡配流模型

所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积.假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型.然后,给出基于Probit 加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法.算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为.对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变.     

无人驾驶汽车对出行方式选择行为的影响

无人驾驶汽车对出行者出行选择行为具有重要影响,进而可以影响到城市交通需求、城市空间布局和城市规划. 基于扩展技术接受模型和考虑不同出行者偏好的异质性,建立带潜变量的随机系数Logit模型,研究出行者的出行特征、心理潜变量和个体的社会经济属性对无人驾驶汽车选择行为的影响. 结果表明:与传统的多项Logit模型相比,带潜变量的随机系数Logit模型拟合度更高;不同的出行者对出行费用的偏好具有异质性,在效用函数中,出行费用服从正态分布;无人驾驶汽车选择行为不仅受到出行特征和社会经济属性的影响,而且还受到感知信任、社会规范和行为意向等心理潜变量的影响;降低无人驾驶汽车的出行费用可以提升出行者选择无人驾驶汽车出行的概率.      

基于不同偏好的出行者路径选择行为研究

从道路的静态(行驶距离)、动态(道路通行质量)两属性出发构建基于出行者路径选择偏好的出行费用函数,结合Logit改进模型,分析不同偏好下出行者路径选择行为的特点。算例表明:基于不同属性构建的出行费用函数可有效反映出行者偏好;考虑到路段重复因素的Logit改进模型可有效反映不同偏好对出行者行为的影响;改进模型更能反映真实的选择概率且计算简便。     

出租车超速行为道路因素随机系数空间模型构建

为准确揭示道路因素与路段出租车超速行为特征的关联关系，本文以成都市中心城区主 干道路段为研究单元，通过车载GPS设备获取大范围出租车超速行为样本。在筛选出10类典型城市道路特征的基础上，选择路段超速线密度和不同百分位数超速严重度作为研究对象；为减少空间效应对估计的干扰，本文验证了超速特征的空间相关性，并分别构建基于对数-高斯分布的标准线性模型和空间条件自回归模型、空间误差模型及空间滞后模型这3类空间模型，探究不同空间模型与出租车超速行为特征的拟合情况；同时，考虑道路组间异质性，进一步构建随机系数空间模型。结果表明：出租车路段超速线密度和超速严重度均存在显著空间自相关性，空间模型 对其拟合效果普遍优于传统模型；不同超速行为特征适用不同的空间模型，随机系数空间条件自回归模型对超速线密度拟合效果最优，而不同百分位数超速严重度适用的最佳拟合模型差异较大；路段限速、一块板横断面及非机动车车道这3类因素表现出对出租车超速行为特征的组间影响异质性；因素解释方面，路段限速、一块板横断面、非机动车车道、路段施工区与超速线密度显著相关；路段限速、非机动车车道、上下坡匝道、路段施工区及路段长度与超速严重度显著相关。     

低限速公路车速选择行为分析与建模

我国限速值低于 60 km/h的公路上超速 50%以下仅给予警告处分,部分低限速公路无交通监控设施,超速现象严重.以北京市郊某限速 40 km/h的公路路段为背景,设计并实施意向偏好调查(Stated Preference Survey,SP调查),通过分析 SP数据,并建立随机效用-后悔混合模型,剖析驾驶人车速选择的影响因素,探索超速行为机理.结果表明,限速标志对车速有一定规范作用,其他车辆平均车速的影响会弱化违法监控设备的效果;性别、驾龄、驾驶车型和接受超速处罚的经历均对车速选择行为有显著影响;驾驶人面对超速带来的收益和损失,遵循后悔最小化原则进行决策.     

铁路出发旅客衔接方式选择的复合异质性模型

鉴于多属性决策中存在的属性偏好和处理两类异质性现象,以铁路出发旅客衔接方式选择问题为对象,对两类异质性的效用表达进行了讨论,构建了能同时描述旅客属性偏好和处理异质性的复合异质性(Hybrid)非集计模型.采用成都东客站SP调查数据进行模型标定,结果表明,Hybrid模型的拟合度优于单一异质性模型.旅客属性处理规则自述结果与Hybrid模型分类结果的对比分析表明,模型对旅客属性处理特征的表达准确.进一步对不同类型旅客属性标定结果的分析显示,Hybrid模型可实现对衔接方式选择行为的精细化描述.     

考虑行人随机行为波动的改进社会力模型

为在仿真模型中更全面地反映行人特性,并研究随机行为对双向行人过街的影响,本文基于社会力模型建立了考虑行人随机行为的仿真模型.分析了随机行为对行人过街的影响,从速度和受力两个方面对行人随机行为进行建模,建立两个不同的行人随机行为模型.通过数值模拟,在双向行人比例1：1 的条件下,得到了考虑随机行为条件下行人的仿真轨迹和行人平均过街时间与行人总数的关系;此外在不同行人随机行为各向异性参数λ_αε 条件下,对比分析了仿真过街时间与经验模型过街时间.结果表明,行人随机行为导致过街时间增加,考虑随机行为后,改进模型二能够得到与实际相似的过街轨迹,当0.5<λ_αε <1时,改进模型二的行人仿真过街时间与利用经验模型得到的过街时间最为接近.     

公交驾驶员违规类型同交通事故间的关联分析

公交车驾驶员违规行为是引起交通事故的重要原因之一,以往文献在研究驾驶员违规行为与事故频率之间的关系时,未能深入探究违规行为类型差异及其异质性。为了进一步揭示不 同违规行为的差异化影响并为行为管控措施提供依据,利用某市2019—2020年4532起公交违规及事故数据,将驾驶员事故频率作为研究对象,将17类违规行为及人口统计学因素作为解释变量,综合考虑数据特征及异质性分析需求,构建考虑均值与方差异质性的随机参数零膨胀泊松模型。模型分析结果表明：不同类型的违规行为对于驾驶员事故频率影响存在明显区别,当驾驶员同时存在若干特定违规行为时,事故频率明显高于其他驾驶员。具体包括：未走公交专用道等行 为次数越多,则该驾驶员事故频率越高;未系安全带、未礼让斑马线次数和及时更换失效驾照等行为的影响具有随机特征,其作用效果具有随机波动的属性;未礼让斑马线行为影响参数的均值和方差受到其他变量的影响,即当驾驶员未礼让斑马线次数和越线行驶次数均较多时,期望事故率愈高。