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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.     

基于前景理论的动态路径选择模型

针对研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,分析了“前景理论”的基本思想和结构框架．以出行者的日常上班出行为研究对象,在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程．以出行者到达目的地的时刻为参照点,建立了价值函数．利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整,分析出行者对路径选择结果的个人主观概率,得到决策权重函数．结合编辑阶段确定的价值函数,确定路径的前景值表达式,得到了路径选择模型．因出行者每次出行,需要对原有的经验信息进行更新与调整,故所建立的为动态选择模型．     

基于前景理论的动态路径选择模型

针对研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,分析了“前景理论”的基本思想和结构框架．以出行者的日常上班出行为研究对象,在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程．以出行者到达目的地的时刻为参照点,建立了价值函数．利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整,分析出行者对路径选择结果的个人主观概率,得到决策权重函数．结合编辑阶段确定的价值函数,确定路径的前景值表达式,得到了路径选择模型．因出行者每次出行,需要对原有的经验信息进行更新与调整,故所建立的为动态选择模型．     

有偏好的交通网络路径选择模型

在城市交通网络中,已知路径的时间属性与费用属性,分析了出行者对路径有、无主观偏好时的路径选择问题。当无偏好时,利用信息熵理论和多属性综合决策方法给出了获得路径综合属性值的计算模型;当有偏好时,对不同的路径通过互反判断矩阵给出主观偏好,然后利用互反判断矩阵之间的偏差建立关于属性权重向量的优化模型,并采用解析的方法对模型进行求解,得到每个属性的权重,从而进一步计算出每条路径的综合属性值,属性值最大的路径为最优路径。分析结果表明:在无偏好时最佳选择路径2的综合属性值为0.918;在有偏好时最佳选择路径4的综合属性值为0.965,与无偏好的相差较大,且6条路径的选择次序不同。可见,出行者的主观偏好对路径选择结果有较大的影响。     

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

有限理性下考虑出发时间选择的网络交通流演化

假设出行者出发时间与路径选择随历史出行信息的更新而不断调整,研究网络交通流逐日动态演化规律.考虑出行者有限理性,基于累积前景理论,建立了出行者出发时间选择、时间间隔权重更新、路径选择及路径行程时间分布更新模型.通过数值实验表明:出行者对历史理解行程时间依赖程度对每个出发时段的稳定的流量分布无显著影响,但是对路径流量演化有显著影响;当出行者对历史理解行程时间的依赖程度大于等于0.90时,考虑出发时间选择的路网流量演化最终能达到稳定状态;从系统的整体效率来看,当出行者对历史理解行程时间的依赖程度在[0.90,0.95]时,有限理性下的交通分配结果优于完全理性.     

基于决策场理论的出行者动态决策行为研究

为了研究出行者进行路径选择时的动态决策过程,本文采用决策场理论,研究 了多属性条件下,机动车出行者的微观和宏观动态决策行为.分析了决策场理论的基本模 型,构建了出行者动态决策行为场景和框架,以历史出行时间、预测出行时间和两者综合 值作为出行者决策的路径属性,并根据属性与实际出行时间的差值为依据,提出了出行 者注意力权重矩阵计算方法.通过算例分析发现,自由流出行时间对出行者决策影响较 大,出行者对路径属性的依赖性非常强,决策过程中存在路径偏好反转的现象,表明出行 者动态决策过程是随时间不断变化的,路径选择是时间累计的结果.     

多源交通信息条件下的出行行为选择研究

在考虑多源交通信息可能导致信息过剩,从而影响决策者出行选择的条件下,引入决策论的思想,通过对多源交通信息方式发布的特点分析,应用模糊物元理论,建立个体出行的行为选择模型,在熵值法确定客观权重的条件下,根据贴近度的大小对决策方案进行选择,克服出行者的主观经验判断。通过实例计算,证明了不确定型决策在多源交通信息影响下出行者路径选择方面的可用性,客观上能为其提供最优的出行路径。     

网络流量随机条件下的随机交通网络平衡分析

考虑到现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下,出行者路径选择行为的改变,即由出行时间最短的路径选择行为转变为在追求一定行程时间可靠性的基础上选择出行时间最短的路径选择行为.考虑到网络上交通需求量的不确定性提出了最优可靠行程时间的概念.在此基础上将出行者追求最优可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性.最后在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果符合实际情况,表明模型能够较好地反映出行者的路径选择行为.     

基于随机系数Logit 模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义. 以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符. 随机系数Logit 模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响. 本文利用随机系数Logit 模型对市内机动化出行行为研究. 考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3 个潜在心理因素. 通过研究表明,随机系数Logit 模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10 000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.     

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在分析了基于城市交通信息港的出行前最优路径选择问题的多目标属性的基础上，建立了出行前最优路径选择的多目标规划模型，模型所求得的解是综合最优路径，反映了城市交通出行者信息以及目标需求多样性的特点.设计了基于线性加权法的模型求解算法.通过算例初步验证了模型的合理性和有效性.     

考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型

步行和自行车等外界因素对机动车流的影响也具有随机性,但是这种影响更多地表现为可预见性和可控制性(尤其从交通管理的角度来看),可以说这种影响将导致可预见性的路段实际通过能力降级,并且可预见性特征使得这种影响不同于随机用户平衡中路段旅行时间的感知误差.笔者通过区分路段通过能力降级因素为内因(路段上车流量增加导致道路服务水平降级)和外因(由与路段上与车流量无关的外部因素,如随意过街人流、自行车流等外部因素,引起的道路通过能力降级),并且区分路段旅行时间为通行能力降级路段上行程时间和排解交通拥堵花费的滞留时间两个构成部分的基础上,建立了考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型;通过对路段参数敏感性分析和实例对照,既展示了该综合分析模型-路径期望旅行时间平衡分析模型与确定性网络用户平衡分析模型的差异性,又展示了路径期望旅行时间平衡分析模型能较好地再现人们对道路路段通行能力降级情形下的车流路径选择行为.     

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为描述交通事故影响下路网中走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于事故路段及非事故路段流量状态及LOGIT原则的拟动态模型.利用分流合流模型及速度—密度函数,分别建立路段容纳车辆数和非事故路段走行时间模型,通过分析事故路段交通流的演化过程,利用交通波理论估计排队长度 ,建立事故路段走行时间模型.结果表明：事故发生前,经过一定的模拟时段后,路网交通流趋近稳定,各条路径的选择概率趋于平衡;事故持续时段内,排队长度、路径走行时间、路径选择概率相互影响,且均呈现出震荡状态;事故清除后,路径走行时间持续下降;排队完全消散后,经过一定时段稳定后的路径走行时间和路径选择概率达到新的平衡.     

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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.     

多信号交叉口干线行程时间特性分析

城市道路多信号交叉口影响下的行程时间分布及可靠性是交通流理论研究中的重要方向 之一。本文基于灰色关联理论建立信号协调控制下的多信号交叉口行程时间影响因素模型。首 先,对车牌识别数据进行预处理,得到路段和干线行程时间数据;然后,利用Burr分布和高斯混合 模型对数据进行分布拟合,并进行拟合优度检验;最后,利用灰色关联法分析交叉口数量、干线长 度和干线流量与行程时间特性之间的关联关系。结果表明,单路段行程时间分布具有明显的双 峰现象,高斯混合模型适用于单路段行程时间的拟合;而Burr分布可以较好地描述多信号交叉口 干线行程时间分布右偏和高峰值的特征。交叉口数量、干线长度和干线流量与行程时间特性之 间有较强的相关性,且干线长度的影响更为显著,随着干线长度的增加,行程时间趋于一个稳定 的单峰分布,波动性减小,可靠性增加。     

考虑风险规避和认知更新的日常择路行为演进

为了刻画出行者的日常择路行为,利用动力学系统方法和不动点理论,建立了一个集成风险规避和认知更新的演化模型,分析了演化过程的稳定性,并在一个简单网络上进行了验证。发现在模拟开始的前15 d内,出行时间预算、路径期望出行时间、实际出行时间以及路径流量都出现了较大的波动,但经过大约30 d的摸索以后,开始趋向于随机用户均衡状态。分析结果表明:模型所设计的择路演化过程类似于经典的相继平均算法的计算过程,可以确保收敛到稳定状态,并与初始状态参数的取值无关。     

逐日路径演化中出行者信息偏好的实验分析

在逐日出行过程中,出行者对各类信息的偏好是一个动态变化的过程,不同出行者对同类信息的偏好也不同.本研究搭建不同信息条件下逐日路径选择实验场景,用信息偏好系数表征不同类别信息对出行者感知时间影响的相对权重,研究出行者信息偏好的演化规律与分布特征.实验结果表明,出行个体信息偏好的演化存在3种类型,出行群体对感知时间的信息偏好系数先震荡增加后逐步稳定,出行个体对感知时间的信息偏好系数在出行群体中成正态分布.与只提供完全历史信息相比,同时提供基于指数平滑法的系统预测信息会降低出行者对感知时间的偏好.