考虑出行者偏好和经验的路径选择行为研究

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。     

基于Ordinal Logistic模型的事故严重性影响因素分析——以翻车事故为例

为准确分析影响交通事故严重性的各项因素,引入Ordinal Logistic模型研究驾驶员、车辆、环境因素对事故严重程度的影响,利用统计学方法对模型进行显著性检验。并使用该模型对北卡罗来纳州2010—2014年385个翻车事故样本进行严重性影响因素分析,所得回归模型符合平行线检验(=0.115 1)和似然比检验(≤0.000 1)。通过模型分析得出变量"安全带"(≤0.000 1)、"路面状况"(=0.013 6)、"道路线形"(=0.005 7)对翻车事故的严重性具有显著影响,研究结果表明:Ordinal Logistic模型适合于分析与揭示影响交通事故严重性的各个因素。     

共享单车投放点选址问题研究

为了解决共享单车投放点选址问题,本文将建立投放点车辆预测需求模型预测小区总投放数量,同时构建投放点选址模型,并结合实际数据利用蚁群算法寻求最优解。算例结果表明,模型与算法能有效地确定服务小区内共享单车投放点位置、数量及投放车辆总数,解决服务小区间调配问题中存在的选址难题。     

基于重要度的区域综合运输通道方向确定探讨

研究目的:交通网规划是区域交通建设的重要内容,合理运输通道的确定又是区域交通运输网规划的关键,现阶段相关设计、规划部门在运输通道的设计规划上大多仍停留在基于宏观分析的基础上,缺乏必要的理论支撑,急需进行相应的研究以弥补不足。研究结论:(1)区域综合运输通道可根据节点重要度计算及动态聚类分析分层,采用扇形旋转法确定;(2)通道方向基本确定后,可根据既有线路的情况和走向、区域特点、综合运输通道的功能定位、综合运输通道对外和对枢纽的衔接、相关发展政策等五个方面因素进行相应的线路走向调整;(3)该方法通过南充市区域综合交通规划实例验证可广泛应用于区域综合交通网络规划中。     

放松规制下的出租车服务定价博弈模型

依据出租车行业规制特征,探讨了出租车行业在放松规制条件下的定价博弈模型.通过对政府与出租车公司之间的博弈关系分析,建立了斯坦克尔伯格双层规划模型.在出租车价格规制双层规划模型中,上层规划目标是社会福利最大化,下层规划目标是出租车公司利益最大化.模型考虑了出租车运营的实载里程.考虑双层规划模型求解的复杂性,使用遗传算法求解了放松规制后的规制价格上限值,然后结合案例,对放松规制定价博弈模型进行了研究.计算结果表明:该模型能够有效反映定价过程,模型与算法是有效的.最后考虑时间因素,建立了动态规制定价博弈模型.     

基于燕尾突变理论的拥挤控制模型研究

为了解决日益严重的道路交通拥挤问题,通过对城市道路拥挤情况的分析,基于燕尾突变理论讨论交通流预测问题,同时考虑时间因素和不同车辆对交通流的影响,建立相关模型分析拥挤状态附近的突变现象,进而提出缓解城市交叉口拥挤的方案。     

高速铁路竞争条件下基于SWOT分析的公路客运企业经营战略选择研究

通过对目前形势下公路客运大巴和铁路动车组竞争力及内外部环境的分析研究,建立SWOT分析矩阵,可找出公路客运企业在与高速铁路的竞争下摆脱劣势,发挥自身特长,继续高速发展的经营战略。