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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.     

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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.     

先进出行信息下事故对行程时间可靠性的影响

定义路径行程时间可靠性为在交通事故期间内平均路径行驶时间小于事故前路径出行时间乘以可接受拥堵水平的概率,由此导出路网行程时间可靠性.假定事故持续时间服从正态分布并将研究时域划分成相同的时段,在先进出行信息下,利用元胞传输模型进行路段流量加载,给出了每一个时段内路径行程时间的递推式,并在每一个时段内更新1次路径出行时间,出行者根据更新的出行时间运用Logit模型进行路径决策,最后基于Monte-Carlo法模拟求解路网行程时间可靠性.算例结果表明,行程时间可靠性随事故持续时间和方差及需求的增加而减小;可靠性随可接受拥堵水平的增加而增加;在拥堵网络中,包含事故路段的OD间需求越高,可靠性越低.     

基于路段关联的随机网络交通模型

在网络需求和供给条件都是随机的情况下,提出了一个出行路径选择模型。模型中考虑出行者的感知误差,使用基于Logit的随机用户均衡框架来表征网络中出行者的路径选择。网络中交通需求服从对数正态分布,路段容量服从均匀分布。相邻路段的路段流和路段出行时间之间存在关联关系,用两个路段的协方差参数来表示。推导了由随机需求和随机供给导致的随机路段流和随机路径流的分布形式,采用变分不等式技术构建了路段关联下的随机网络随机用户均衡模型。给出一个求解算法来求解该模型,并对一小型网络进行测试,测试结果表明模型能够正确地反映出行者在路段关联的随机网络下的路径选择行为。     

基于模糊逻辑理论的居民出行需求合理性评价

运用模糊逻辑理论,研究了城市居民出行需求合理性的评价方法.根据城市居民出行需求的时间分布特性和空间分布特性,选用高峰小时出行系数和高峰小时路网饱和度作为评价指标,并给出指标计算公式.以模糊逻辑理论和指标特性为基础,利用MATLAB中的模糊逻辑工具箱得到隶属度函数图形,并对指标值的评价结果进行了分析.文中提出的方法对扬州居民出行需求合理性进行评价,表明了该方法的有效性和实用性.     

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.     

交通事件影响下路网逐日出行动态可靠性

为描述交通事件持续期间逐日出行过程中的路网服务性能,构建日变路网逐日出行选择模型及可靠性指标.首先,根据出行经验更新路网阻抗,以准点到达概率最大化调整逐日出行中各出发时刻的路径总流量,以路径累积前景最大为目标调整单条路径在各出发时刻的流量,从而建立考虑出发时刻的逐日出行流量推演模型;其次,以交通事件发生前路网流量稳态时的准点到达概率和路径走行时间为参照基数,定义出发时刻准点到达和路径走行时间动态可靠性,并给出计算方法.最后,用算例验证模型和算法,并比较在出行模型中考虑可靠度时对路网逐日流量分布和路网可靠性的影响.     

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.     

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.     

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研究常规公交微观区间运行时间可靠性,有助于从微观层面深入分析常规公交在各区间的运行状态稳定性,查找运行的薄弱段以提高公交服务水平.本文从研究常规公交微观区间运行时间的拟合分布入手,采用正态分布、对数正态分布、伽玛分布和威布尔分布,分别对不同性质城市道路微观区间单位距离运行时间进行分布拟合,样本分析结果表明,对数正态分布是最优拟合分布.根据分位数法确定了不同公交服务水平对应的微观区间单位距离运行时间阈值,在此基础上建立了基于可接受公交服务水平的常规公交微观区间运行时间可靠性模型,并对337路公交实测数据进行实例分析.     

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%.     

基于尾号空间分布的小汽车限行方案优化研究

提出根据各尾号小汽车空间分布特征计算尾号出行OD矩阵的方法,基于公平性原则,构建尾号限行方案优化模型.上层模型以工作日(周一~周五)车辆总走行时间最小为目标,以各工作日每辆小汽车早高峰平均走行时间基本相同且每周各尾号限行次数不大于1为约束,给出限号方案;下层模型基于用户均衡原则分配OD交通量.限号方案与分配结果相互作用,达到均衡状态时可得最优限号组合方案.为验证模型,以D市为例进行实证研究,结果表明,与基于经验的限号方案相比,优化方案下路网通行效率可提高5.35%,工作日车辆总走行时间降低0.894×105h,日均单车走行时间减少4.5 min.     

缓解交通拥挤的多目标优化模型和算法研究

多路径选择下,机动车分布不均衡造成了交通资源利用不合理的情况.合理征收的拥挤费可以达到个人和社会总成本最优、交通分配合理的目的.使用合理的路阻函数,提出了多路径选择下个人成本总量与社会总成本最优的多目标优化模型,并给出求解方法.算例分析不同拥挤费对交通量分配的影响,结果表明,所提模型比UE模型优越,可以控制社会总成本和个人成本总量更加平衡,能够兼顾各方利益、合理确定拥挤费率.     

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在密苏里州圣路易斯市I-270/I-255州际公路上,可变限速标志实时控制高峰期车速以缓解拥堵.本文研究可变限速系统对行程时间分布和可靠性的影响,分析伽马分布、最大极值分布、log-logistic概率分布、对数正态分布及威布尔分布与24小时行程时间数据的拟合程度,得到后可变限速情形下行程时间的分布.结果表明,后可变限速情形下行程时间的分布服从对数正态分布.提出基于行程时间均值和标准差方法计算行程时间可靠性最关键指标之一——第95百分位数的行程时间基于I-270/I-255公路四个拥堵路段36个实测数据集,用参数和非参数统计验证了方法的有效性.     

考虑速度限制的连续交通网络设计问题

本文提出了一个考虑车速限制的双目标连续交通网络设计问题,旨在通过合理的路段拓展与限速策略提高网络交通运行效率和减少交通系统的环境污染.构建了一个双目标双层规划模型来描述提出的交通网络设计问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗与总投资额之和最小及网络总的车辆尾气排放最小为目标,制定最优的网络设计方案和不同时段最优的限速方案;下层问题基于用户平衡准则,描述不同时段出行者的路径选择行为.设计了基于非支配排序的遗传算法对提出的双层规划模型进行求解,并采用数值算例验证了提出的模型与算法的有效性.     

贝叶斯框架下快速公交的站间运行状态推断

站间行程车速是度量快速公交运营服务和乘客体验的重要指标.由于红绿灯、行人过街等影响,快速公交车速分布往往呈现多峰现象,很难利用单一分布描述.本文建立了贝叶斯框架下基于多相站间车速的高斯混合模型,利用可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法推断快速公交站间运行状态,包括状态个数和各状态权重、速度均值和方差.以广州市快速公交为例,展示了该模型可很好地拟合多相车速数据,合理划分快速公交运行状态.发现广州市快速公交在早晚高峰容易衍生出新的运行状态,对于车速低于25 km/h的走廊,其运行状态个数较多,且更容易随时段发生变化,符合实际调查结果.可见本文提出的模型能有效地分析快速公交的速度分布特征和演变规律,验证了该模型的有效性.     

综合客运通道设计的双层规划模型及算法

描述了综合客运通道的网络结构,分析了通道内旅客出行的广义费用函数,将运输成本、安全性、舒适性等服务属性作为出行阻抗的度量因素,以添加新的旅客运输方式为手段来优化旅客运输网络,设计了综合客运通道离散型网络优化设计问题的双层规划模型,上层模型以网络容纳的OD需求量最大为目标,下层模型为用户平衡问题．采用分支定界法对模型进行求解,并通过算例证明了模型的有效性．根据结果比较各方案的单位投资额所引起的网络容纳OD需求增加量,进一步从投资效率角度解释了方案的优劣,分析表明,该模型和算法能够得到综合客运通道网络优化设计的最优投资方案,为建设决策部门提供定量的决策支持．     

���п���·�ϻ������ȹ��ʷֲ�������ģ��

在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.     

城市快速路上机动车比功率分布特性与模型

在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.