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道路拥挤定价收入再分配研究是道路拥挤定价发展中迫切需要解决的实践难题和理论研究的前沿性课题. 本文综述了国内外道路拥挤定价收入再分配相关的社会福利、公众支持和收入再分配方式等方面理论研究发展历程和最新进展,并给出了我国城市道路交通推行该政策的建议. 国内外研究和实践表明,需要在优先考虑提升交通运输效率的基础上,从解决道路拥挤定价政策所产生的福利分配不公平问题和提高公共认知与支持角度出发,制定和实施合理可行的道路拥挤定价收入再分配策略和配套措施,才有助于增强道路拥挤定价政策实施的可行性和有效性,从而更好地改善道路拥挤状况,提高道路运输效率.     

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为了计算城市道路网络的交通容量,结合现实中交通分布特征规律分析,考虑对过于迂回路线的限制与避免,并考虑道路通行能力的约束,建立了较能符合实际交通特征的城市道路交通网络容量计算方法. 该方法在已知各起迄点对（OD对）间交通分布比例前提下,主要通过增量加载的方式来求算道路网络总容量. 介绍了分析求解的具体步骤,并根据求解方法特点采用了多路径—增量加载分配方法来进行其中交通量的分配. 算例表明,该计算方法用于求解城市道路交通网络容量是合理可行的. 该方法可用于城市道路交通网络容量的评估及现状适应性的评价.     

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以北京市实时天气数据和基于浮动车的城市道路行程速度、交通运行指数数据为基础,对比分析降雨天气和正常天气的行程速度、指数、降雨量等数据指标.然后从降雨强度、时间段、拥堵等级等角度展开对城市道路运行参数的分析,建立降雨天气速度预测修正模型,并进行模型验证.研究得出,在夜间降雨强度达到中雨及以上时,快速路、主干路、次支路的速度下降百分比分别为：8.8%、4.8%、5.9%,分别得出高峰和平峰时降雨强度与行程速度下降之间的关系;得出在全路网不同拥堵等级下降雨强度与行程速度下降之间的关系.最后对速度预测模型进行实测验证.结果表明,该模型可以对降雨天气条件下的行程速度进行有效预测,预测的平均误差在5%以内.     

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城市道路网络中,各等级道路之间衔接的合理与否直接关系到相关道路乃至整个道路网络期望功能的实现。本文以不同等级道路功能分析为基础,提出城市综合交通规划的道路网规划,以交通功能为主要目标的城市道路网络系统专项规划,以服务功能为主要目标的道路网络衔接规划的总体思路。结合以概率统计为基础的蒙特卡罗算法,分别计算交通功能和服务功能的系统可靠度,以作为不同阶段道路网络衔接的主要评价指标,并探讨道路网络衔接中的越级交叉问题。最后以郑州市某区域道路网络为例,验证了本文方法的可行性与适用性。     

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考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

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探索了行程时间波动性对驾驶员路径选择行为的影响. 研究采用意向调查获取驾驶员从两条行程时间和行程时间波动性不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Probit模型,揭示驾驶员对行程时间和行程时间波动性进行权衡的行为机理. 行程时间和行程时间波动性分别用期望行程时间、行程时间标准偏差来度量. 研究发现：(1) 路径的行程时间和行程时间波动性都会对路径选择产生负面影响. (2) 中等年龄段驾驶员,较之比他们年轻的和年长的,对行程时间波动性越看重,对行程时间波动更敏感,选择行程时间不确定的路径的概率更小. (3) 出租车驾驶员对行程时间更敏感,选择行程时间更短的路径的倾向性更大. (4) 驾驶经验丰富的驾驶员选择行程时间不确定的路径的可能性更小.     

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在北美交通早高峰与晚高峰期间,大量信号灯控制的交叉路口会处于过饱和状态.对于非饱和路口的信号设计,已经有许多行之有效的理论方法和信号控制策略可以使用;对于过饱和路口,当前却没有被广泛接受的信号控制模型可以直接采用.对于孤立的信号路口,实时有效的配时通常被认为是优化交通流的一个非常重要手段.基于这一原则,多种过饱和路口交通信号设计方案出现在以往的研究中。但是由于没有对这些方法进行过有效的综合评测,所以一直没有对各种设计方法优缺点的清晰描述.本文对两组经典饱和路口信号设计模型进行了详细的评测与比较,进而深入分析这些模型的特点与可用性.在研究中这两组模型的控制结果还与最新的信号设计软件TRANSYT 7F和Synchro给出的优化信号进行了比较.基于比较结果,最终得到用于过饱和路口信号设计的方法选择指南.     

Logit多路径分配模型及其求解算法研究

通过对多路径Logit分配模型及经典的Dail算法的研究,并针对kgit分配模型及Dail算法的缺陷,提出的一种改进的kgit模型及相应改进的Dail算法,对交通分配及速度求解速度都有非常重要的意义。     

基于有效路径的多路径交通流分配

交通流分配就是将OD表中的交通量分配到路网的有效路径上。针对有效路径的不同定义,进行相应的交通流分配．可以验证本文所定义的有效路径是合理有效的。     

基于累积前景理论的 随机用户均衡交通分配模型

为了使交通分配更符合出行者的实际行为特征,基于累积前景理论,给出了交通流连续分布状态下路 径前景的连续函数表达式,建立了随机用户均衡模型,并给出了等价的变分不等式.该模型同时考虑了交通系统 的不确定性、出行者的感知误差以及建模者的观测误差.讨论了模型解的性质,设计了求解算法,并通过算例进 行了验证.结果表明:在(0,1)区间内,当出行可靠性参数或风险态度参数值越大时,出行者对于风险的感知越敏 感,越倾向于选择行程时间波动较小的路径;当感知误差较小或路网不确定性程度较大时,出行者的路径选择行 为均逐渐趋于稳定.研究还表明,出行者的损失规避程度对网络均衡态的影响不明显.      

基于两阶段行程时间的交通流分配理论

针对目前静态交通流分配理论难以处理网络流量演化的问题,给出了基于交通流 反λ 基本图的流量分配新模型.通过不断求解新模型更新路段交通状态,明确了利用静态交通 流分配模型分析网络交通流演变的具体方法.假设网络路段均处于自由流状态,通过求解得到 平衡路段流量,判断是否达到临界流量.将路段流量达到临界流量的路段设定为拥挤状态,重 新求解平衡流量,判断是否仍存在达到临界流量的路段.依据上述思路,直到新的模型无解或 无新的路段达到临界流量.本文通过定义网络不同级别的拥挤瓶颈,完成对网络流量演化的分 析描述.算例验证了新模型与方法的可行性.新理论提供了分析网络交通状态演变的新思路, 拓展了静态交通流分配理论.     

基于累积前景理论的城际列车分时定价研究

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素, 建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。     

基于前景理论诱导信息的出行者路径选择模型

在前景理论的决策框架下,引入诱导因素,建立诱导信息影响下考虑出行可靠性的基于预算时间的参考点,以此得到相关的价值函数与概率权重函数。构建一个简单路网对模型进行验证,结果表明:基于前景理论诱导信息的出行者路径选择模型,较为符合出行者在实际状态下的路径选择行为,且可有效体现管理者的诱导意图,提高路网效率。     

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所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积。假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型。然后,给出基于Probit加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法。算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为。对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变。     

基于NL-累计前景理论的出行方式 选择预测模型研究

为改进效用理论在个体风险偏好、非完全理性决策、方式整体效用等方面的表述局限,联立出行方式与出发时段构建双因素出行方案,并建立基于巢式 Logit(NL)-累计前景理论的出行方式选择预测优化模型.通过累计前景理论将 NL模型所获方案客观效用及选择概率主观化,构建累计权重函数、价值函数并以前景值的形式描述出行方式对出行者的实际感知价值,最后通过调查数据进行建模与验证.结果表明,与仅基于 NL模型进行的方式预测相比,所建模型综合命中率从74.8%上升至85.2%,各方式预测命中率更为均衡.     

基于NL-累计前景理论的出行方式选择预测模型研究

为改进效用理论在个体风险偏好、非完全理性决策、方式整体效用等方面的表述局限,联立出行方式与出发时段构建双因素出行方案,并建立基于巢式 Logit(NL)-累计前景理论的出行方式选择预测优化模型.通过累计前景理论将 NL模型所获方案客观效用及选择概率主观化,构建累计权重函数、价值函数并以前景值的形式描述出行方式对出行者的实际感知价值,最后通过调查数据进行建模与验证.结果表明,与仅基于 NL模型进行的方式预测相比,所建模型综合命中率从74.8%上升至85.2%,各方式预测命中率更为均衡.     

依赖随机参考点的网络均衡配流模型

所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积.假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型.然后,给出基于Probit 加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法.算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为.对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变.