出行成本对居民出行方式的影响

以北京市居民出行行为为研究对象,收集2010年部分区域居民出行基础数据,使用相关性分析筛选与居民出行方式选择密切相关的影响因素.以小汽车出行方式的效用函数与公共交通出行方式的效用函数的差值构建新效用函数,选择收入、出行目的、支付方式、出行时间比、出行成本比等作为影响因素,将小汽车和公共交通出行时间比划分为1∶5、1∶3、1∶1,分析出行成本对居民出行方式的影响.分析结果表明:当出行时间比为1∶5时,居民使用小汽车出行对应的弹性值均小于0.1,出行成本调节缺乏弹性;当出行时间比为1∶3时,对应的最大弹性值为0.39,当出行成本比为25时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间比为1∶1时,对应的最大弹性值为0.89,当出行成本比为22时,40％～50％的出行者继续使用小汽车出行;当出行时间在1∶3和1∶1之间,要使得小汽车的出行分担率为30％,则出行成本比为至少为5.     

基于行为的出行方式选择模型探讨

非集计模型具有集计模型无法比拟的优点.对基于行为模型的基本理论和非集计模型进行了介绍,且给出了NL模型的具体求解过程和应用案例,分析了集计和非集计模型两者之间的关系.     

基于出行链方式的私人小汽车出行属性分析方法研究

在经济飞速增长,私人小汽车保有量迅速增加的背景下,本文以私人小汽车使用者为研究对象,旨在探索有效的出行行为分析方法,挖掘私人小汽车出行属性规律,为制定有效的私人小汽车管理措施,缓解城市交通拥挤提供重要的参考依据.本文首先从潜在内部属性和行为属性的角度对私人小汽车的出行属性进行分析;其次,引入基于家出行链分析方法,将基于...     

农村人口出行方式选择模型

基于非集计模型的基本理论与建模方法, 根据全国12个省1249份农村人口的出行调研数据, 分析了影响农村人口出行方式选择的因素, 选择步行、自行车、摩托车、农用车、客车、私家车6种交通方式作为农村人口出行方式选择肢, 确定了影响农村人口出行方式选择的变量及相应的取值方法, 建立了农村人口出行方式选择模型, 并选取400份农村人口出行数据对模型进行了验证。计算结果表明: 各种出行方式的计算值与统计值的最大绝对误差是4.0%, 说明模型计算精度较高。     

居民出行时间选择及拥挤收费政策

应用基于活动的出行需求预测方法, 分析了居民出行的时间分布规律与影响居民出行时间选择的因素, 分别建立了出发和到达时间选择模型, 用长春市居民出行调查数据对模型进行了标定和验证。用已建模型对比评价了两种拥挤收费政策, 证明了调整高峰时段小汽车出行费用策略不仅可以使居民的高峰时段出行减少大约18%, 而且可以抑制小汽车出行, 调整城市交通方式分配结构, 说明已建模型可以全面有效地进行交通需求管理政策的评价。     

Probit模型及其在交通方式分担中的应用研究

离散选择模型的典型代表Logit模型简洁易用的特点使其在经济、交通等领域得到了广泛的应用，但同时Logit模型的两个重要缺陷限制了其应用范围。本文分析了Logit模型的固有缺陷，阐述了Probit模型的基本原理，研究了Probit模型的性质，并与Logit模型进行了对比研究，最后利用SAS统计软件MDC模块提供的仿真算法进行了实证性分析，研究结果表明，Probit模型克服了Logit模型IIA特性和喜好随机性限制的缺陷，表现出更为丰富的物理意义，对出行选择行为的模拟更接近实际，是一种具有广阔发展的前景的交通方式分担模型。     

郑州市交通模型开发与应用:困惑与创新

由于出行涉及社会、地理、工程、信息等多个领域并且诸多因素相互作用,交通模型的开发和应用往往受制于数据获取、建模理论、时间与费用预算等现实约束。以郑州市为例,探讨交通模型开发和应用中的理论困惑与技术创新。首先对比传统的基于出行的模型和基于活动的模型的优缺点及局限性。然后,针对交通模型开发所采用的基于出行的建模理论和四阶段建模方法,重点阐述建模的困难所在及内在的理论瑕疵,并探讨OD反推、生成量模型等新方法在传统需求分析框架中的应用。在此基础上,提出交通模型在短期预测和近期预测方面的应用框架。     

基于集计出行链的城市交通模型架构研究

基于对活动链和出行链两种模型架构现实局限性的比较,提出一种新的、基于集计出行链的模型架构方法,并对核心算法进行解析.以中国超大城市武汉市为例验证了该方法的可行性.研究表明:该模型架构充分考虑了各出行链去程和回程在时间、交通方式、主目的地选择和中途停留点选择的时空制约因素和内在一致性,以及需求与供给之间的迭代与收敛,并适...     

交通出行预测的神经网络模型

针对交通出行集计预测模型的缺陷,结合神经网络在非线性关系映射方面的优势,本文提出了交通出行预测的BP神经网络模型。作者在对BP神经网络的结构和算法进行分析的基础上,研究了交通出行预测BP神经网络模型的影响因素、模型结构和模型数据,并采用实际调查数据对模型进行了检验和应用。研究结果表明模型预测精度较高,既有很强的理论优势和解释性,又有良好的操作性．最后,文章讨论了下一步的研究方向．     

Structure Model of Urban Traffic System Evolution

A structure model of urban traffic system evolution is built based on the analysis of the factors influencing the system evolution and the hierarchy between the factors. Then the influencing degrees of the factors are quantificationally analyzed by DEMATE (decision making trial and evaluation laboratory). The analysis results indicate that the traffic mode structure which achieves the highest central degree is the dominant influencing factor of the urban traffic system evolution, and that economy development and the traffic poficy axe the second important factors that also affect the traffic mode structures. Furthermore, physical geography is a basic restriction to the urban traffic system evolution.     

延性损伤演化的统一模型

本文基于连续介质力学（ＣＤＭ），提出了延性损伤演化的统一模型，新模型包含了已有的线性模型和非线性模型，不仅能描述损伤的前期演变，还可以反映后期损伤的加速性质，数值计算与试验结果的比较表明了新模型的有效性。     

短时事故扰动下的逐日路网流量演化模型

为研究事故扰动下日变交通路网流量在出发时刻和选择路径上的时空演变规律,以出行经验学习更新路网理解阻抗,基于准点到达概率最大和到达前景最大分别调整计划出发时刻和出行路径.并在出行当日根据出发前各时段的实时信息再次更新路网阻抗,重新调整出发时刻和路径获得实际出行选择.从而建立考虑出行日信息更新的逐日路网流量演化模型.采用算例验证模型,结果表明:在路网无事故情形下,考虑出行日内调整,路网流量变化震荡缓和,但达到稳定所需时间长;事故发生在稳定前,会影响最终平衡态流量分布,而事故发生在稳定后,则不影响;考虑出行日调整会加大路网在事故发生后几日的流量震荡.     

作业成本法在电信企业的应用研究

在中国电信企业单位产品的成本关系到企业的产品定价。本文通过作业成本法的研究,将其应用于电信企业中的产品成本中,希望有所突破,为我国电信企业的产品成本计算提供更为精细的、合理的成本计算方法。     

数字孪生演进模型及其在智能制造中的应用

数字孪生作为实现智能制造信息物理融合的关键使能技术受到广泛关注,而如何构建数字孪生模型成为当前研究的热点. 目前,数字孪生模型多聚焦于概念抽象或具体工程应用,而较少从构建方法和过程的角度考虑如何分阶段、有步骤地构建和应用数字孪生模型. 因此,本文提出数字孪生演进模型的概念,将数字孪生构建与应用过程分为数字模型、数字投影以及数字孪生3个演进阶段,给出各演进阶段的应用方法、关键技术与工具平台,并探讨数字孪生演进模型在智能装备、智能生产、智能运维方面的典型应用. 研究结果表明:所提模型为数字孪生在智能制造中的分步实施提供了可行的技术路线与有益的应用参考.      

太原市公共交通系统结构演化模型研究

面对即将到来的地铁时代,太原市公共交通系统必然步入结构演化的关键时期。基于太原市公共交通系统结构现状,明确影响结构演化的内外部因素,建立以客运量为变量的结构演化模型,并运用MATLAB模拟了不同情况下的结构演化趋势,为及时采取结构优化手段提供依据。     

基于节点与通道协同生长的区域交通网络演化模型

交通系统在增强区域竞争力与促进区域协调发展中处于基础与引导地位,因此规划建设有效的区域交通网络是促进区域经济社会又好又快发展的重要问题。受区域运输通道在历史上的持续存在现象以及运输通道与区域城市间的协同共生现象启发,构建了节点与通道协同演化的区域交通网络数学模型,并以长三角为例模拟了该地区城市与运输通道的协同生长。结果表明,理论建模可靠,能够准确再现长三角区域交通网络的演化历程。     

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为描述交通事故影响下路网中走行时间与用户择路概率的相互作用及其演变规律,建立了基于事故路段及非事故路段流量状态及LOGIT原则的拟动态模型.利用分流合流模型及速度—密度函数,分别建立路段容纳车辆数和非事故路段走行时间模型,通过分析事故路段交通流的演化过程,利用交通波理论估计排队长度 ,建立事故路段走行时间模型.结果表明：事故发生前,经过一定的模拟时段后,路网交通流趋近稳定,各条路径的选择概率趋于平衡;事故持续时段内,排队长度、路径走行时间、路径选择概率相互影响,且均呈现出震荡状态;事故清除后,路径走行时间持续下降;排队完全消散后,经过一定时段稳定后的路径走行时间和路径选择概率达到新的平衡.     

道路交通系统演化的非线性动力模型

为揭示各类交通规划管理政策和先进技术对道路交通系统的影响,构建了描述能源储备 量、机动车保有量和路网面积动态演化的三维非线性动力模型,重点对均衡解的存在性、唯一性 和稳定性进行分析。同时,通过数值试验验证了所得结论的正确性。结果表明：若所有变量及参 数为正,则有实际意义的均衡解唯一且稳定;若满足可供机动车行驶的能源增长率降低城镇开发 边界扩大、共享泊位供给量增加、机动车的平均能源消耗量增加中任一条件,则均衡平均车速提 高;当满足一定条件时,路网面积和路网容量的换算系数增加会提高均衡平均车速;存在最优行 驶机动车比例,可使均衡路网饱和度达到最低。     

基于Agent的人类进化模型研究

通过分析人类进化的特征,提出了进化计算模拟的是生物进化机制,(超)群体进化计算模拟的是文化进化机制的思想.在人类进化的整个过程中,生物进化和文化进化是相互影响的,其中文化进化占支配地位.提出了以Agent为技术支撑的(超)群体进化计算方法,阐述了(超)群体进化计算的基本原理和方法,由此提出了基于Agent的人类进化递归模型.