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1.
出行者的路径选择行为是包括自身特性在内多种因素共同作用的结果。为分析出行者偏好对路径选择行为的影响,首先假设出行者从路网中获取的信息为不完全历史信息,建立了理解行程时间及其更新模型,然后给出了基于经验-加权吸引力(EWA)学习模型和累计强化学习模型的两种偏好动态更新规则,最后通过Dogit模型将理解行程时间和路径偏好共同纳入出行者的路径选择决策中。在此基础上,对比分析了不考虑路径偏好、路径偏好为固定值、基于EWA学习模型更新路径偏好和基于累计强化学习模型更新路径偏好4种不同偏好情况下网络交通流的演化情况。算例结果表明:相比利用Logit模型不考虑路径偏好的流量分配结果,利用Dogit模型考虑路径偏好的流量分配结果更为均衡,且在考虑偏好时,路径偏好为固定值、基于EWA学习模型更新路径偏好和基于累计强化学习模型更新路径偏好3种情况下路径的均衡流量间差异较小;偏好动态更新时,基于EWA学习模型的路径偏好动态更新规则较累计强化学习模型能更好地捕捉出行个体的路径偏好,但由累计强化学习模型得到的路网流量分配结果更为均衡;偏好为固定值时,路径的均衡流量介于EWA学习模型和累计强化学习模型两种偏好动态更新规则下路径的均衡流量之间。  相似文献   
2.
为研究不同形式新型情报板的有效性,基于模拟驾驶平台设计了一条包含7种形式的新型可变情报板的高速公路模型,招募30名受试者,在不同的拥堵缓行和施工区域进行驾驶模拟实验。通过驾驶模拟软件对驾驶人的驾驶行为数据进行了采集,并对驾驶人对各情报板的主观偏好进行了调查。研究结果表明:对于拥堵缓行提示情报板,短板在平均速度、平均加速度、驾驶人主观评价指标上优于长板,图片形式在横向偏移量、驾驶人主观评价指标上优于文字形式;对于施工区域提示情报板,在平均速度、平均加速度指标上,短板-文字的形式效果最好,在横向偏移量、驾驶人主观评价指标上,长板-文字的形式效果最好。可得出结论:在拥堵缓行提示情报板中,相比于长板形式和文字形式的情报板,短板形式和图片形式的情报板有效性更高;在施工区域提示情报板中,短板-文字、长板-文字形式的情报板均具有较高的有效性。  相似文献   
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