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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

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为考察出行信息对道路网络出行时间可靠性的改善效果,将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类,且均以随机方式选择路径,运用混合网络随机用户均衡建模理论构建了信息诱导下的出行路径选择模型.从路段容量的实际变化规律出发,假定其服从截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流求解算法,建立了信息影响下的道路网络出行时间可靠性评估方法.数值分析结果表明：道路网络出行时间可靠性随出行信息质量和信息系统的市场渗透率增加而递增,但其边际影响递减;对于交通需求水平高的道路网路,信息的提供对网络出行时间可靠性的改进更加明显.     

信息作用下出行者短期决策行为分析

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

基于能耗测度的道路拥挤收费模型

分别建立了考虑能源消耗与拥挤收费的小汽车广义出行费用及考虑舒适性消耗的 公共汽车广义出行费用,构建了由这两种交通出行方式组成的交通系统总能源消耗函数.考虑 能耗对出行者路径选择行为的影响,建立能耗目标约束下的以出行时间最小为上层目标函数 的双层规划模型,其中上层模型以一定节能水平下的系统延误最小为目标;下层模型满足双 模式交通网络的随机用户平衡,并采用遗传算法和Frank-Wolfe 算法求解.通过算例,将道路拥 堵收费及节能目标抽象化后代入模型,探讨了道路收费前后交通能耗变化及在不同的节能目 标情况下,道路拥堵收费的节能效果.计算结果表明,在交通需求量较大时,实施道路拥挤收费 有利于减少交通能耗,当节能目标小于25%且同时采取道路收费时,路网出行时间都会相应 减少.     

Model and Solution Algorithm for Multiclass User Equilibrium Assignment Problem in Degradable Road Network

This paper proposes a multiclass user equilibrium assignment model for ascertaining the difference in travel choice behavior of different user classes in a degradable road network. In the proposed model, on the basis of travelers' risk attitudes toward network uncertainty, all travelers are categorized into three classes: risk-averse travelers, risk-prone travelers, and risk-neutral travelers. The multiclass user network equilibrium conditions are presented and formulated as a variational inequality (VI) model, and a heuristic solution algorithm for solving the VI model is given. An example is used to illustrate the application of the proposed model and solution algorithm. The study in this paper will help to understand heterogeneous travelers' route choice behavior and can serve as a useful tool for evaluating the effects of various transport policies on different user classes at the strategic level.     

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出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

Route Choice Behavior Model with Guidance Information

Using modeling and simulation methods, the driver's route choice behavior under guidance information is explored based on the combination of the decision field theory (DFT) and Bayesian theory. First, based on the Bayesian theory, a road condition dynamic updating model is presented in light of the guidance information and the driver's previous travel experiences. Then, the route choice behavior model under guidance information is formed by the fusion of the process-oriented vehicle dynamic route choice model and the road condition dynamic updating model. The developed model describes a driver's propensity to comply with received guidance information in terms of the interaction between perceived unreliability of the information, his previous travel experiences, preference for different road alternatives, decision-making speed/quality, and route selection criteria. The simulation results show that the combination of the DFT and Bayesian theory can effectively explain the driver's travel dynamics behavior.     

交通信息系统作用下的随机用户均衡模型与演进

在有交通信息系统作用下的路网中,出行者会根据交通信息系统提供的交通状况信息和以往的经验选择白己的出行路线和出发时间。根据出行者对交通信息的信任和接受程度,本文将出行者分为怀疑保守型和信任乐观型两大类,在他们的路径旅行时间基础之上,推导出新一轮期望理解路径时间函数,讨论了该函数的特性,并建立了一个等价的随时间演进的随机用户均衡模型。     

多类信息对机场出站乘客交通方式选择的影响

在机场设置可变信息板(Variable Message Signboard, VMS)提供站台排队时间、道路拥堵状 况和车内拥挤度等信息，引导乘客在原有决策的基础上做出最优交通方式选择。根据出行信息 获取的顺序将决策过程分为两阶段，第1阶段是在自身经验或手机导航信息条件下进行初始交通 方式选择，第2阶段考虑到VMS信息对乘客的影响，建立基于巢式Logit模型的乘客交通方式转 移模型，利用全概率公式将两阶段信息数据融合，得到乘客交通方式选择结果。通过数值模拟验 证模型的可用性。结果发现：将信息质量足够高的等车时间信息、道路拥堵时间和车内拥挤度信 息结合有利于提高公共交通利用率和系统运行效率，可使公共交通利用率提高3%，系统运行时 间减少13.8%；道路拥堵越严重，路上拥堵时间信息的提供对乘客的交通方式选择影响越大；交通 需求较小的情况下提供VMS信息有利于提高机场巴士利用率。     

多用户类型弹性需求随机期望-超额用户平衡模型

为准确描述随机路网环境下出行者规避行程时间不确定风险的择路行为,推导了通勤者需求量服从对数正态分布和路段通行能力服从贝塔分布条件下计算期望-超额行程时间的计算公式,并在考虑出行者对行程时间的估计误差和路网服务水平对交通需求影响的基础上,建立了用等价变分不等式表示的多用户弹性随机期望-超额用户平衡模型.算例结果表明:随着需求水平波动程度和路段通行能力退化程度的加剧,当需求方差-均值比从0.5增至2.0、贝塔分布参数(l和m)从90和10变为10和10时,通勤者和非通勤者期望最小理解期望-超额行程时间分别增加了48.5%和99.2%.     

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为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型。首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型。最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系。结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置。出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合。本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为。     

ATIS 作用下弹性需求混合交通均衡的效率损失

在ATIS 用户和利己用户组成的交通网络中，利己用户遵循用户均衡原则选择出行路径，其目的是最小化自身出行成本；先进出行者信息系统(ATIS)用户遵循系统最优原则选择出行路径，其目的是最小化系统总出行成本. 本文基于ATIS 用户和利己用户路径选择原则的异质性，对弹性需求下该类混合交通均衡分配的效率损失进行探讨. 构建弹性需求下该类混合交通均衡分配的变分不等式模型，界定其效率损失上界. 结果表明，效率损失上界与用户均衡时社会总收益与社会总剩余之比相关，还与用户均衡时路段上ATIS 用户的流量与总流量之比有关.     

都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

都市圈通勤出行行为特性分析与建模

为研究都市圈范围内通勤出行的交通方式选择行为,分析出行特性,揭示个体属性、家庭属性及出行属性对方式选择的影响,本文建立都市圈通勤出行Nested Logit 模型,对北京都市圈内廊坊市“北三县”的4 385 个进京通勤者的出行方式选择机理进行研究. 结果表明,出行方式的费用、出行时间及换乘次数均对通勤者出行方式选择产生显著影响. 为验证模型的有效性,提出两种政策改善方案,分析各方案下出行方式划分率变化情况,数据显示综合改善效果下小汽车的出行方式比例下降2.46%,公交与地铁的出行比例分别提高1.73%和 0.75%,表明方案对交通方式分担率改善效果明显.     

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探索了行程时间波动性对驾驶员路径选择行为的影响. 研究采用意向调查获取驾驶员从两条行程时间和行程时间波动性不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Probit模型,揭示驾驶员对行程时间和行程时间波动性进行权衡的行为机理. 行程时间和行程时间波动性分别用期望行程时间、行程时间标准偏差来度量. 研究发现：(1) 路径的行程时间和行程时间波动性都会对路径选择产生负面影响. (2) 中等年龄段驾驶员,较之比他们年轻的和年长的,对行程时间波动性越看重,对行程时间波动更敏感,选择行程时间不确定的路径的概率更小. (3) 出租车驾驶员对行程时间更敏感,选择行程时间更短的路径的倾向性更大. (4) 驾驶经验丰富的驾驶员选择行程时间不确定的路径的可能性更小.     

基于期望-超额出行时间的道路系统最优均衡模型

为研究随机事件扰动下出行者的择路行为对交通分配的影响,同时考虑供需条件的随机变化,以期望-超额出行时间为出行者择路依据,利用边际成本收费原理,推导了边际成本收费值计算公式,建立用等价变分不等式表示的系统最优交通分配模型,并利用自适应投影收缩算法进行求解.算例表明:当OD需求系数为1.0、路段能力退化系数为0.5时,路径1边际成本收费值分别比使用期望出行时间和出行时间预算为择路依据时增加了11.27%和3.58%;当出行时间可靠度为0.9时,路径1边际成本收费值分别比使用期望出行时间和出行时间预算作为择路依据时增加了20.22%和4.30%.      

出行链特征指标的提出及应用研究

以往传统的交通分析方法,将大量的交通信息堆砌在一起,如时间信息、空间信息等,忽略了信息间的相互作用,割裂了交通系统的整体性和系统性。说明了出行链对交通分析和交通规划的重要作用,从交通现象的本质出发,给出了出行链的结构和定义,提出了出行链特征指标,以“链”的形式将交通系统的时间维、空间维、方式维和活动类型联接在一起,将交通系统变成一个有机的整体。并通过多项Logit模型建立了交通方式选择模型,在模型拟合良好的前提下,验证了平均出行链长度和换乘次数对方式选择的影响是显著的。     

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.     

基于贝叶斯网络推理的道路网络级联失效仿真

针对道路网络级联失效与其它复杂网络相比具有的特殊性,基于贝叶斯网络推理,融合驾驶者出行先验及出行信息,研究了道路网络级联失效的演变机理及演变过程.编制MATLAB程序生成基于道路网络的贝叶斯网络结构,根据贝叶斯网络参数学习 MATLAB程序,学习了驾驶者感知路段属性变化;给出了仿真算法,仿真了贝叶斯网络推理中不同出行先验权重,以及出行信息量对道路网络属性及级联失效的影响.结果表明,贝叶斯网络推理可以较好地反映驾驶者出行路段选择对道路网络级联失效的定量影响,为研究道路网络级联失效提供了新的研究思路和方法.     

交通事件影响下的路径行程时间变化分析

为了对交通管理系统中的事件管理提供可靠的决策依据,针对持续期为数天的交通事件,考虑事件发生后出行者日常路径选择的随机性,基于路径流量联合概率分布的动态调整过程,建立了描述路网系统路径行程时间变化的随机动态交通分配模型.并用算例网络验证了本文建立模型的可行性.算例研究结果表明:交通事件持续期每增加10 d,持续期内路径的平均行程时间增加0.24%;与普通路段相比,事件发生在关键路段导致平均行程时间增加3.07%; 路段通行能力每下降10%,平均行程时间增加2.53%;不同事发路段对路网系统在事件结束后恢复到均衡状态所需时间的差别显著,关键路段通行时间的恢复约为普通路段的4倍.