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。     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题，根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据，提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先，利用前述两类数据估算乘客出行时间参数；其次，使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合；再次，基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合，构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型，获得有效出行结果集；进一步，结合所得有效结果集合与列车载客量限制，并根据列车时刻表完成列车运行推演，确定唯一的有效出行路径和所乘列车；最后，设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统，对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%；列车满载率变化趋势符合线路路由特点；早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定，但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.     

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

基于乘客群体特征的城市轨道交通满意度研究

为提高城市轨道交通服务质量、优化乘客乘车体验、提升城市轨道交通在公共交通中的竞争力，对城市轨道交通乘客满意度开展研究。首先，选取乘客特征因素，引入皮尔逊积矩相关系数来分析乘客满意度与乘客特征因素的相关关系，提取对满意度存在显著影响的乘客特征因素。然后，运用主成分分析法刻画乘客群体特征，据此对乘客进行分类，并采用克鲁斯卡尔-沃利斯检验法来分析其满意度的差异性。基于此，对某城市地铁A号线2019年乘客满意度调查数据进行了分析，结果显示：地铁A号线乘客的出行频率、出行目的和收入水平与乘客满意度显著相关。通过主成分分析将乘客划分为常乘客与非常乘客，发现两者对城市轨道交通服务的关注点不同，常乘客更关注乘车效率，非常乘客更关注信息指引准确性，运营单位应针对不同乘客群体展开差异性服务。     

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

基于强化学习的城轨信息发布策略研究

通过信息发布影响乘客选择行为进而改变路网客流分布，是从需求侧缓解拥堵问题的重要手段之一.本文提出基于强化学习的城市轨道交通信息发布策略生成方法，根据路网各区间客流满载率提取系统状态，再根据系统状态在学习器生成由各OD推荐路径组成的信息发布动作，对乘客进行信息发布；通过发布信息后路网系统状态变化，评估获得实施信息发布动作的奖励值.依托城市轨道交通客流分布动态仿真系统，使用 Q- learning 算法进行训练，获得最优信息发布策略.以实际路网为例进行算例验证，通过对比有无信息发布情景得到，在有信息发布情景下路网客流拥堵情况得到了较大缓解.     

基于强化学习的城轨信息发布策略研究

通过信息发布影响乘客选择行为进而改变路网客流分布，是从需求侧缓解拥堵问题的重要手段之一.本文提出基于强化学习的城市轨道交通信息发布策略生成方法，根据路网各区间客流满载率提取系统状态，再根据系统状态在学习器生成由各OD推荐路径组成的信息发布动作，对乘客进行信息发布；通过发布信息后路网系统状态变化，评估获得实施信息发布动作的奖励值.依托城市轨道交通客流分布动态仿真系统，使用 Q- learning 算法进行训练，获得最优信息发布策略.以实际路网为例进行算例验证，通过对比有无信息发布情景得到，在有信息发布情景下路网客流拥堵情况得到了较大缓解.     

双目标路径诱导下的交通信息定价策略

为了提高交通信息定价精度,在假定出行者权衡出行时间和出行费用双目标路径诱导的基础上,建立混合均衡定价模型,通过实例对模型进行了标定和验证,对比评价了单目标和双目标路径诱导下的交通信息定价策略,并给出双目标路径诱导下的交通信息定价结果。研究结果表明,与双目标路径诱导相比,单目标路径诱导改变了交通信息定价的可行区域,当具有信息的出行者、交通信息提供者、交通管理者三方各自的利益为决策主体时,交通信息的最终价格分别为1.3、2.6和1.8元,说明了混合均衡定价模型是有效的。     

城市轨道交通通勤客流路径选择改进模型研究

为解决城市轨道交通线网内乘客出行路径难以确定的问题,本文针对以往研究不足之处,全面选取出行者特征属性、出行特征属性及路径特征属性作为研究变量,构建了考虑乘客有限理性及选择偏好异质性的路径选择模型。采用序列正交法生成SP调查问卷,以通勤客流为研究对象在成都市开展路径选择行为调查。基于调查数据对模型标定,分析了影响因素的显著性、异质性以及正负向性,最后将本文建立模型与以往研究建立模型进行对比,从拟合优度及预测效果两方面验证了本文模型的有效性。     

航班延误信息下旅客选择行为模型及实证

针对航班延误后旅客选择行为的不确定性,本文基于累积前景理论对不同延误情景下旅客的选择行为进行研究.首先,以期望出行时间作为旅客行为选择的参照点,构建航班延误信息下旅客选择行为模型,并指出在不同延误情景下参照点具有动态性特征;然后,利用调查问卷,得到准时到达敏感性、信息影响程度两个参数值及不同延误情景下旅客对出行时间的判断,计算得到期望出行时间;最后,以北京-上海航线为例,计算得到不同延误情景下旅客不同选择行为的累积前景值,从而得到旅客的最优选择行为.结果表明：随着航班延误规模的增大及延误时长的增加,旅客的期望出行时间随之增长,体现了参照点动态性的特点;在不同的延误情景下,旅客的最优选择行为有所差异;通过实际验证,理论模型能有效地描述旅客在不同延误情景下的选择行为.     

基于粗糙集聚类算法的铁路通道客运市场细分

对铁路通道内客运市场的细分,是研究铁路通道客流分担、客运产品设计的基础. 根据宝鸡-兰州铁路通道旅客出行方式选择调查数据,结合粗糙集理论,首先,构建了铁路通道旅客出行方式选择决策表,对条件属性进行属性约简,并计算各属性的权重;其次,考虑到避免传统聚类算法的“维数陷阱”,提出了基于粗糙属性重要度的K-means聚类算法,并在UCI数据集上进行仿真实验;最后,运用该算法对调查数据样本进行聚类.结果表明：将铁路通道客运市场细分为6类时,具有最好的聚类效果;经统计分析发现,不同子市场的旅客出行行为有明显的偏好.     

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探讨了乘客在实时换乘信息提示下,结合自身偏好进行线路选择的行为.由于实时提示等车信息不完全准确,通过引入不确定分布予以描述,并针对实时信息提示的等车时间建立了基于实时-时变结合策略的更新机制,据此对乘客的线路初始偏好值进行修正,并建立了能综合反映实时提示信息和乘客个体偏好对线路选择行为影响的线路选择概率模型.最后,通过数值仿真验证了该模型的可行性和有效性,并分析了等车时间和乘车时间的权重对乘客线路选择行为的影响.结果表明,实时提示信息会改变乘客对线路初始偏好,进而改变乘客的线路选择行为.     

手机提供拥挤信息的公交路径选择研究

在公交网络中，智能手机提供的出行信息可为公交出行乘客提供有效帮助. 在手机提供车内拥挤信息条件下，对乘客的路径选择过程进行模拟，构建乘客出行和换乘两种路径选择模型，包括车内的座位分配过程和在站台的排队过程. 通过仿真计算，比较了提供拥挤信息与不提供拥挤信息条件下车内拥挤程度改善情况，揭示了提供拥挤信息条件下乘客的路径选择规律. 结果表明，手机提供车内拥挤信息可以大幅度降低车内的拥挤程度，有效改善乘客的乘车环境.     

手机提供拥挤信息的公交路径选择研究

在公交网络中，智能手机提供的出行信息可为公交出行乘客提供有效帮助. 在手机提供车内拥挤信息条件下，对乘客的路径选择过程进行模拟，构建乘客出行和换乘两种路径选择模型，包括车内的座位分配过程和在站台的排队过程. 通过仿真计算，比较了提供拥挤信息与不提供拥挤信息条件下车内拥挤程度改善情况，揭示了提供拥挤信息条件下乘客的路径选择规律. 结果表明，手机提供车内拥挤信息可以大幅度降低车内的拥挤程度，有效改善乘客的乘车环境.     

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。     

出行信息公开对出租车交通系统运行的影响

基于仿真研究乘客出行信息公开程度对出租车交通系统运行效率的影响.将乘客出行信息公开程度划分为出行信息未公开，全公开，半公开模式；制定路网搭建，乘客生成与退出，出租车与乘客匹配，出租车行驶规则；模拟出租车搜索、匹配、搭载、送达乘客过程；分析不同信息公开程度对出租车空驶率，乘客候车时间，送达人数，司机平均收益等的影响.研究表明，仅公开出发地信息的半公开模式有助于提高出租车交通系统运行效率与服务质量，且有效地避免由于出租车司机有意选择高收益乘客而造成“隐形拒载”低收益乘客问题.为保证每位出行者的公平性，建议采用仅公开出发地信息的出行信息半公开模式.     

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.     

出行信息公开对出租车交通系统运行的影响

基于仿真研究乘客出行信息公开程度对出租车交通系统运行效率的影响.将乘客出行信息公开程度划分为出行信息未公开,全公开,半公开模式;制定路网搭建,乘客生成与退出,出租车与乘客匹配,出租车行驶规则;模拟出租车搜索、匹配、搭载、送达乘客过程;分析不同信息公开程度对出租车空驶率,乘客候车时间,送达人数,司机平均收益等的影响.研究表明,仅公开出发地信息的半公开模式有助于提高出租车交通系统运行效率与服务质量,且有效地避免由于出租车司机有意选择高收益乘客而造成“隐形拒载”低收益乘客问题.为保证每位出行者的公平性,建议采用仅公开出发地信息的出行信息半公开模式.