基于累积前景理论的拥挤阈值计算模型

信息诱导是缓解交通拥挤的有效途径,为了描述道路拥挤程度对出行者路径选择决策的影响机理,基于累积前景理论分析了出行者的出行决策过程,分析了出行者拥挤认知模式以及不同出行方式的拥挤信息需求。解析了拥挤阈值的概念,将行程时间作为累积前景理论决策指标建立了拥挤阈值的计算模型,以1个简单路网进行算例分析,模拟驾驶员的拥挤认知及出行活动决策。算例结果揭示了拥挤阈值对路径选择决策行为的影响,同时验证了拥挤阈值是出行者在决策过程中的决策变化分界点。出行时间在拥挤阈值内出行者不改变出行路径;出行时间超过拥挤阈值,出行者将改变出行路径。      

出行者信息类型偏好对其路径选择行为影响研究

城市交通系统本质上是由大量个体出行行为聚集形成的宏观系统,对于城市交通管理者而言,研究微观个体出行者的自身内在因素以及一些外在因素对其选择行为的影响,是制定相关有效管理措施的前提.通过RP调查方法,获取了城市交通出行者个体属性(性别、年龄和驾龄)、信息类型偏好(描述性信息和规范性信息)以及路径选择偏好(最短路径、可接受路径以及固定路径)数据.基于调查数据,研究构建了城市交通出行者信息类型偏好对其路径选择行为影响的结构方程模型,通过对模型的拟合分析,探讨了城市交通出行者的个体属性及信息类型偏好,对其路径选择偏好的影响.研究发现,城市交通出行者个体属性间的差异,使得他们偏好于不同类型的交通信息,有着不同的路径选择行为;描述性信息能够使得城市交通出行者更加倾向于选择最短出行路径,而规范性信息能够使得城市交通出行者更多地打破其固定路径选择行为;但是在交通信息影响下,仍有部分出行者倾向于选择固定路径,即使该固定路径并非是最优出行路径.文中相关研究结果有助于交通管理者更好地去预测,在交通信息影响下不同类型出行者的路径选择行为变化情况.      

基于后悔理论的社交网络分享型交通信息的用户价值研究

以社交网络为平台的交通信息对出行者的决策有重要影响.为了研究社交网络分享型交通信息的用户价值,分析了社交网络中交通信息的产生与传播行为,并从信息行为的角度研究了社交网络中交通信息的特征.基于后悔理论建立了社交网络交通信息的用户价值评估模型,并给出出行者的路径选择效用以及交通信息的更新方法.在此基础上,从交通信息有效性与负效用的角度分析了社交网络交通信息的用户价值特征.基于不同的网络信息传播场景,对其中交通信息的用户价值进行了分析.结果表明,社交网络中的交通信息能够对出行者的决策起到辅助作用,在有效场景中出行者决策的后悔值降低了20%;但用户价值随其在社交网络中的持续传播而降低,且过度传播的交通信息将对出行者决策产生负效应.      

先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响研究

目前研究先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响主要集中在对路径选择行为的影响上,而忽略了对出行者出行终点和交通方式选择的影响。假定路网中的出行者一部分装有信息装置,另一部分没有装信息装置,利用离散选择理论中的层次选择结构模型和交通规划理论中的随机均衡方法,研究了先进的旅行者信息系统对出行者终点选择,方式分担和路径选择行为的综合影响,建立了一个与网络均衡条件等价的数学规划模型,设计了模型的求解算法,并用一算例分析了市场渗透率和信息质量对出行者选择行为的影响。     

路况信息发布时出行者有限理性路径选择行为及建模研究

实时路况信息的提供,有助于出行者对不同路径效用的判断,但由于信息的模糊性以及出行者有限的计算能力,出行者的决策行为在某些情况下依然是有限理性的,即不能选择效用最大路径。因此,本研究基于西蒙的有限理性理论,假设出行者不能完全预测全部备选方案的后果,即实现效用最大化,提出了有限理性模型,并设计试验,验证交通领域路径选择中有限理性的决策行为。试验中,每次出行前向被试者发布实时路况信息,记录被试者的决策结果、决策时间等数据,分析其有限理性路径选择行为,并建立有限理性路径选择模型描述其有限理性特性。研究发现出行者在两条路径效用差小于一定阈值时无法实现理性判断,实现效用最大化,只能随机选择;在效用差大于该阈值时才可进行理性判断,实现效用最大化。根据这一现象,将原有Logit模型效用最大化假设松弛为有限的效用最大化假设,并建立有限理性下的Logit模型(BRBL模型)。通过对模型研究分析,发现模型在0点附近的敏感度要小于传统Logit模型。通过分别对BRBL模型和BL模型进行标定,发现改进后的模型可以解释出行者路径选择决策中的一些有限理性行为,而且标定结果显示模型精度优于传统的BL模型,在路况信息提供下的路径选择问题,新的模型更为适用。     

交通信息影响下的动态路径选择模型研究

考虑交通信息对出行者选择出行路径的动态影响,建立一种动态路径选择模型。将不同类型的出行者对路段（路径）运行时间的预测看作不同的随机过程,通过对出行路径上节点的到达时间取期望值,利用一阶近似表达式,研究交通信息对出行者的出行路径选择行为的影响。     

交通信息在出行行为中的影响分析

分析了交通信息对出行者在驾驶员路径选择行为中的作用机理和过程,阐述了之间的相互作用关系,论述了交通信息的效用度和出行者信任度之间的影响并提出相应的定性模型。     

交通信息作用下的活动-出行决策行为研究

从交通信息对出行者出发时刻、出行路径、出行方式选择和日活动安排的影响及其作用机制等方面,评价了以活动理论为基础的各种研究方法和模型系统的优缺点;分析总结了近十几年间交通信息作用下的出行行为研究领域的研究进展;探索了改进信息作用下活动-出行行为预测方法的途径.结果表明:信息在诱导人们出行行为方面既有积极作用,也存在一定局限性,规划管理部门应正确认识和合理利用交通信息.     

拥挤收费下基于前景理论的出行者路径选择行为分析

出行者（特指私家车出行者）路径选择行为的研究对于城市的交通管理和交通组织都有着重要的意义,而且随着交通出行费用的不断增加,以及道路拥挤收费政策逐步实施,仅仅考虑距离最短、时间最短来对出行者路径选择行为模型进行研究,往往实用性欠佳。针对以往的研究中考虑因素单一、模型实用性不强这一问题,运用能有效描述出行者不确定性条件下决策行为的前景理论,综合考虑出行者的出行时间、出行费用以及出行者的个人偏好、出行经验等因素,建立一个更为贴合实际的出行者路径选择行为模型。以实际算例的形式对比分析了,不同收费标准对不同出行者人群、不同性质出行的路径选择行为的影响程度。结果表明：与拥挤收费政策实施前相比,收费3元时,高收入水平出行者购物出行时的路径发生变化,而对于通勤出行,当收费大于6元时出行路径才发生变化;对于中低收入水平出行者来说,因为其较高收入者对费用更为敏感,所以拥挤收费政策实施后他们的反应也不尽相同。     

私家车出行者交通信息需求研究

交通出行信息对私家车出行者行为选择存在不同程度的影响。通过对大连市私家车出行者交通出行信息使用意向调查,获取私家车出行者交通出行信息选择行为特性数据,引入因子分析方法对交通出行信息内容进行合理分类,建立交通出行信息选择累积Logistic回归模型,对私家车出行者交通出行信息需求进行研究。研究结果表明私家车出行者对交通出行信息内容存在不同程度的需求,其中与个人私家车出行质量相关信息的需求最高,面向私家车出行者的城市交通信息服务系统建设与运营应体现针对性。     

交通预测信息对路网流量演化稳定性影响分析

在逐日动态演化模型框架下,引入了ATIS的一致性交通预测信息,以研究其对个体出行者的路径选择行为作用以及对整体路网交通流动态演化过程的影响。按照对ATIS交通预测信息的使用与否,将路网中的所有出行者划分为两类,在此基础上,构建了一个逐日交通流演化模型,模拟路网中两类出行者的路径选择动态调整过程。对演化模型的不动点及其存在性、唯一性等理论特性进行了研究。同时,通过对模型稳定性条件的分析,证明了一致性交通预测信息增强了路网交通流演化的渐进稳定性。数值试验结果表明:出行者接收交通预测信息时受到的误差影响越小,路网交通流演化过程越容易趋于稳定。研究结果将有助于智能交通系统的优化设计。     

基于参考依赖理论的出行者路径选择模型研究

为了更好地解释和指导出行者的路径选择行为,有必要对个体出行路径选择行为进行多角度多方位研究,以期建立适用不同决策情景的模型。从出行行为的角度出发,以私家车出行者为研究对象,假设个体当前决策行为受参考状态的影响。在参考依赖理论的基本框架上,选取出行时间和费用两个影响因素建立单次出行的路径选择模型。通过设计问卷调查,应用最小二乘法和遗传算法对高时间价值和低时间价值类型出行者的模型参数进行标定。结果表明:对所研究对象进行分类之后,标定不同的模型参数能够较好地描述出行者的路径选择行为。2种类型出行者时间的损失规避参数和费用损失规避参数均大于1,出行者在时间属性和费用属性上都存在损失规避现象,损失会比等量的收益对出行者带来更大的心理效用;出行者对于时间的损失规避程度要高于费用的损失规避程度,即出行者对时间损失的敏感性更高;不同时间价值类型出行者有不同的损失规避系数,从而表现出不同的路径选择结果。高时间价值出行者的时间损失规避参数比低时间价值出行者高,时间损失对其造成的影响作用较大。在费用属性上高时间价值出行者的费用损失参数会比低时间价值出行者低。     

动态路阻下的出行时间预测和路径选择模型

通过分析原有路径选择模型的不足之处,在考虑路网中路段路阻的动态性和出行者出行路径选择的随机性的基础上,提出了一种出行期望时间预测和动态路径选择模型,并引用一个具体算例来证明该模型的正确性和适用性;同时分别运用最短路径模型和文中所提出的动态路径选择模型进行求解,得到每条路径被选择的概率和最短期望出行时间,结果证明文中模型能计算出出行者期望时间和可能出行路径,比传统模型更加符合现实状况,更能模拟现实生活中出行者的出行行为和路网路阻随时间变化的状态,对出行者的出行决策更具指导价值。     

诱导信息条件下驾驶员路径选择行为研究

驾驶员的路径选择行为是影响交通诱导成效的一个关键因素。建立了诱导信息条件下驾驶员路径选择行为模型,仿真分析了诱导信息和驾驶员的经验对驾驶员路径选择行为、路网交通流分布、系统整体效益的影响。研究结果表明,随着出行次数的增加,2条路径的交通流波动逐步减小,系统总行程时间逐渐减少,逐渐趋于系统均衡。驾驶员的长期经验、诱导信息的长期准确对驾驶员的路径选择行为、系统均衡具有重要影响。     

多用户多准则城市交通网络非稳定均衡分析

为了反映现实中交通出行者实施出行与否的决策过程,通过对实际城市交通网络状态的分析,引入了非稳定均衡网络状态的概念。同时通过对出行者出行选择行为的深入分析,引入了多用户多准则非稳定均衡网络状态的非线性互补问题模型和变分不等式模型,并利用超级网络的概念证明了两者的等价性。新模型能够将出行者的路径选择决策、目的地选择决策、出行方式选择决策以及出行与否决策合理的整合在一起,从而可完整的反映城市交通流的形成模式。给出了求解多用户非稳定均衡态的变分不等式模型的修正投影算法,并通过一个数值例子验证了算法的有效性。结论部分给出了多个可进一步深入研究的方向。     

基于前景理论—影响力混合模型的路径决策研究

传统的出行路径决策研究多集中于"事前"研究,即出行者在出行前通过综合考虑道路网络所有的信息,在纯理性的基础上确定出本次出行所选择的最佳出行路径,这与实际出行者出行路径选择有较大的不同。通过引入有限理性和节点作用力的观点,建立了基于交叉口节点决策的前景理论—影响力混合路径决策模型。通过设置仿真实验,验证了本模型相比期望效用理论和单纯的前景理论更加符合实际出行者实际路径决策,弥补了传统路径选择研究的不足。     

基于ATIS的多用户多准则随机均衡交通配流演化模型

为了刻画实现随机用户均衡态的过程,提出一个考虑多用户参与和多准则决策的随机均衡交通配流演化模型。在模型中,根据时间价值的不同,将出行者分为有限类,每类用户的先进出行者信息系统（ATIS）市场占有率由信息收益确定;出行者依据由出行时间和出行费用线性组合的最小感知阻抗选择出行路径;利用不动点定理分析了模型不动点的存在性。数值试验结果表明：提出的模型能够收敛到不动点,可以模拟网络中ATIS市场占有率和流量的演化过程。     

信息影响条件下考虑出行异质性的路径选择模型

出行者路径选择行为的研究对于预测城市交通流时空分布规律及维持网络经济、高效运转具有重要意义.为了探究多类型异质出行者路径选择行为的异同,研究了基于累积前景理论的多类别异质出行者路径选择模型.通过定义出行者参考点,引入考虑时间价值系数的风险敏感系数计算方法,以保证异质出行者拥有异质的风险偏好,研究分析了是否提供实时路况信息2种情境下常规通行者与通勤者路径选择行为的异同.数值算例表明,拥有较大参考点的出行者更倾向于保守地选择一条出行时间较长的道路,而其他人则更加冒险.此外,与通勤者相比,当备选方案均可以满足自身出行需求且自身参考点足够大时,常规出行者更愿意忽视风险,以获得更高的出行收益.      

基于随机用户平衡的混合交通网络流量分离模型

考虑了影响出行者交通选择行为的主要因素(时间、费用、方便性、舒适性等),分析了在多种交通方式(私家车、出租车、公交车、轨道交通以及自行车等)存在条件下城市交通网络中出行者交通选择行为,包括交通方式选择和出行路径选择,并基于随机用户平衡(SUE)理论构造了城市混合交通网络的流量分离和分配综合模型及求解算法。最后通过一个简单算例,得到了当各种影响因素变化时,各种交通方式的流量变化情况。     

交通诱导信息对驾驶员路径选择行为影响调查分析

可变信息板通过向驾驶员发布实时路况信息,诱导驾驶员选择合理路径.影响驾驶员路径选择行为的因素是多元的,包括驾驶员个体属性、道路属性、可变信息板属性等.使用RP调查获取驾驶员行为数据,探讨交通诱导信息对驾驶员行为的影响.分析表明,交通诱导信息对驾驶员行为影响较大.在驾驶员个体属性中,驾龄和道路熟悉度对驾驶员行为影响最大;道路属性中,驾驶员对拥堵状态最为敏感;VMS信息中,年长的驾驶员偏好实际交通信息,年轻的驾驶员偏好驾驶建议信息.