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从查阅到的文献可以看到,在驾驶员逐日路径选择行为及网络交通流演化的研究中,均假定驾驶员第1天对路径的理解行程时间相同,也即初始条件中没有考虑驾驶员的个体差异性。首先,对初始条件和驾驶员逐日路径选择过程建模,在2条平行路径的简单路网中,运用Agent仿真方法模拟了不同初始条件下驾驶员逐日路径选择过程。结果表明:路网达到平衡所需的时间与驾驶员对历史信息的依赖程度显著相关,而与第1天驾驶员对路径行程时间理解的相关差异性不显著;路网平衡和用户平衡的差别与两者均显著相关。虽然在不同情况下路网均能够达到近似的用户平衡状态,但是平衡时驾驶员对2条路径的理解行程时间存在较大差异。 相似文献
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在无信息、发布历史信息和发布预测信息3种信息条件下,分别建立了驾驶员的路径理解行程时间期望值的更新模型.通过建立一个含有2条平行路径的简单路网,对3种交通信息条件下驾驶员逐日路径选择进行了仿真,结果表明:交通信息对驾驶员的作用与驾驶员路径选择的随机程度和对信息依赖程度有关;在3种交通信息条件下,路网均不能达到用户均衡平衡状态;交通信息的预测方法不同,预测信息对驾驶员路径选择的影响有差异. 相似文献
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为研究先进出行者信息系统(ATIS)对出行者逐日路径选择行为的影响,本文基于 Braess路网设计5组具有不同ATIS市场占有率(0、25%、50%、75%、100%)的行为实验.结果表明:3条路径的流量及新增路径保持选择的次数持续波动,随着ATIS市场占有率增大,路网平均行程时间趋于用户均衡,新增路径保持选择的次数呈现增长趋势,且被试对新增路径的选择性偏好增强,Braess悖论的效果也更明显.基于5组实验数据,分别建立普通Logit模型和基于面板数据的随机效应Logit模型刻画路径选择行为.结果表明:当ATIS市场占有率为0时,最佳模型为普通Logit模型;当ATIS市场占有率增大甚至达到100%时,最佳模型均为随机效应Logit模型;未配备ATIS的出行者的个体差异性比配备ATIS的小. 相似文献
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为研究先进出行者信息系统(ATIS)对出行者逐日路径选择行为的影响,本文基于 Braess路网设计5组具有不同ATIS市场占有率(0、25%、50%、75%、100%)的行为实验.结果表明:3条路径的流量及新增路径保持选择的次数持续波动,随着ATIS市场占有率增大,路网平均行程时间趋于用户均衡,新增路径保持选择的次数呈现增长趋势,且被试对新增路径的选择性偏好增强,Braess悖论的效果也更明显.基于5组实验数据,分别建立普通Logit模型和基于面板数据的随机效应Logit模型刻画路径选择行为.结果表明:当ATIS市场占有率为0时,最佳模型为普通Logit模型;当ATIS市场占有率增大甚至达到100%时,最佳模型均为随机效应Logit模型;未配备ATIS的出行者的个体差异性比配备ATIS的小. 相似文献
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针对日常出行决策中的不确定性,本文基于前景理论对双参考点情况下的路径选择行为进行研究.首先,以可接受的最早到达时间和工作开始时间作为双参考点,建立了基于前景理论的路径选择模型.然后,设计调查问卷,对问卷中4种情景下的路径选择结果进行统计,运用非线性回归方法估计双参考点路径选择模型的价值函数和权重函数的参数值,并将参数估计结果与已有文献的参数估计值进行对比分析.结果表明,单参考点情况下得到的参数值并不适用于双参考点情况,同时确定了价值函数为非对称曲线,期望到达时间偏于工作开始时间,在晚到的收益区间价值函数曲线斜率更陡. 相似文献
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根据效用最大化理论,建立了path-size logit(PSL)模型和路径效用函数.以北京市地铁十号线国贸站的调查数据为基础,标定了模型参数.对模型的分析表明,行人在轨道车站售票区域的路径选择与出行目的及各设施的服务时间有关,同时,路径重复系数对路径效用的影响大,佐证了行人对拥挤路径的规避行为. 相似文献
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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. 相似文献
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为了研究有车家庭居民出行链与出行方式组合的影响关系,将出行链划分为5种类型,并将出行链属性分为4类.利用2009年济南市居民出行调查数据,用基于多项logit模型的基本理论与建模方法,对影响城市居民出行方式组合的因素进行了研究,重点分析了出行链各项属性对居民出行方式选择的影响.模型分析结果表明,出行链中往返行程数量、出行链模式、出行链时间、出行链费用对于出行者选择何种出行方式组合有显著的影响.出行链复杂性的增加并不会直接导致私家车出行的增加,而随着往返行程数的增加会导致单一非私家车出行效用的显著增加. 相似文献
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