通勤出行方式-出行链模式联合选择模型

以单个通勤出行者为研究对象,构造基于广义极值理论的Cross-Nested Logit模型,分析了通勤出行方式和出行链模式联合选择行为.模型以通勤出行方式选择子集和出行链模式选择子集的组合为选择集,描述了在出行者社会经济属性、居住地和工作地区位、工作活动属性影响下的出行方式和出行链模型联合选择行为,能准确刻画两个选择维度之间的相关关系.利用居民出行调查数据完成模型标定.研究表明,通勤出行方式和出行链模式选择之间有显著的相互影响,出行者性别、家庭收入、家庭结构、家庭交通工具、工作活动作息时间、居住地和工作地区位是重要影响因素.当上述因素发生改变时,出行者会优先调整其出行链模式而非出行方式.     

基于贝叶斯网络的出行选择行为分析

以通勤出行者为研究对象,应用改进K2算法和贝叶斯参数估计方法,以模块化的建模思想,构造了分析通勤出行方式选择和出行链模式安排及其相互作用的贝叶斯网络模型.以互信息指标度量节点间相互依赖关系的强弱,完成网络的修剪.以修剪后的网络为基础,应用敏感性分析讨论了在出行者及其家庭的社会经济属性、活动和出行属性影响下的出行方式和出行链模式安排的变化,及其相互影响.本文的研究为全面分析活动-出行选择行为及其影响因素间的互动响应关系提供了新的思路.     

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出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

信息作用下出行者短期决策行为分析

出行者信息系统的建立加强了出行和交通系统之间的联系,使得活动出行决策形成一个动态决策调整过程. 在分析信息作用下的活动出行需求变化的基础上,以信息对出行者的短期决策影响为研究对象,基于吉林市居民出行的SP调查数据,探讨了出行者出发时间、出行方式、路径选择决策行为之间的内在联系. 考虑出行者对信息持有的态度等影响因素,运用二元Probit模型定量分析了出行者决策行为的内在联系. 结果表明,出行方式选择行为与出发时间及路径选择之间密切相关,出行者的路径选择行为则相对独立. 研究结论可为城市交通需求预测及交通管理提供参考.     

基于参考依赖法的出行者日常路径选择行为建模

为研究旅行时间不确定环境下出行者动态调节日常路径选择的行为特征,基于参考依赖行为理论建立了随机路网用户日常路径选择行为模型.引入了基于参考依赖的路径负效用,并设出行者每天的路径选择行为服从基于Logit模型的决策过程,给出了保持每日网络均衡的出行者日常旅行行为演化模型,分析了模型的稳定性,并利用相继平均法与Logit配流技术相结合的启发式算法进行求解.计算结果表明:路网的流量分布和出行者的参考点在一定的时间范围内将达到稳定状态,此时,传统的期望效用模型将低估总网络用户成本和高估由通行能力改善或拥挤收费政策所带来的收益,总量上达1%左右.     

网络流量随机条件下的随机交通网络平衡分析

考虑到现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下,出行者路径选择行为的改变,即由出行时间最短的路径选择行为转变为在追求一定行程时间可靠性的基础上选择出行时间最短的路径选择行为.考虑到网络上交通需求量的不确定性提出了最优可靠行程时间的概念.在此基础上将出行者追求最优可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性.最后在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果符合实际情况,表明模型能够较好地反映出行者的路径选择行为.     

多方式交通信息下节假日活动链重构机理研究

多方式交通信息是影响节假日出行重构规律的重要因素.本文以节假日活动链为研究对象,基于分层决策理论探究多方式交通信息下节假日活动链的重构机理.利用 2012 年节假日出行行为调查数据,综合考虑出行者个人属性、信息属性及活动-出行行为的历史依赖性,构建了基于节假日活动链重构机理的结构方程模型.研究结果表明：多方式交通信息对节假日活动和出行行为有显著的负效应,出行者受信息影响越大,活动链的时空复杂性和结构复杂性越低.在多方式交通信息的作用下,节假日活动链的重构方向并不是随机变化的,而是在一定程度上依赖于过去的行为习惯,并朝着与之相关的方向发展.     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

基于竞争风险模型的居民活动-出行计划研究

对出行者活动-出行计划行为的研究有助于进一步解析出行者的行为决策机理,也是制定和实施交通管理政策的前提.本文扩展了传统的基于单一删失事件的生存风险研究,将竞争风险模型应用于出行者活动时间分配行为的研究,基于吉林市居民出行数据的分析,提取出行者制定活动计划的影响因素,通过敏感性分析,解析出行者在连续时间轴上活动参与类型与活动持续时间的联合选择过程.结果表明：出行者N次与N+1 次活动之间存在相互联系、相互制约关系,且关系强度又随着参与活动类型的不同而存在显著差异,竞争风险模型能有效应用于这些差异性的分析,丰富和扩展了出行行为的分析理论与方法.     

群体出行的交通方式选择行为研究

多人结伴的群体出行是非通勤目的的交通出行中的普遍现象,已有交通方式选择行为研究中通常以出行者个体作为交通方式选择的决策单元,对于群体出行状况下的交通方式选择行为研究具有不适应性.以出行者群体作为交通方式选择的决策单元,基于2010年上海世博会游客的出行数据,建立了不同群体规模的出行方式选择行为模型.结果表明,群体出行对于交通方式选择行为具有显著影响:出行者对交通服务属性的敏感性下降;出行者群体的车内时间价值增加;出行者感知的车外时间当量和换乘惩罚当量上升.     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

Model and Solution Algorithm for Multiclass User Equilibrium Assignment Problem in Degradable Road Network

This paper proposes a multiclass user equilibrium assignment model for ascertaining the difference in travel choice behavior of different user classes in a degradable road network. In the proposed model, on the basis of travelers' risk attitudes toward network uncertainty, all travelers are categorized into three classes: risk-averse travelers, risk-prone travelers, and risk-neutral travelers. The multiclass user network equilibrium conditions are presented and formulated as a variational inequality (VI) model, and a heuristic solution algorithm for solving the VI model is given. An example is used to illustrate the application of the proposed model and solution algorithm. The study in this paper will help to understand heterogeneous travelers' route choice behavior and can serve as a useful tool for evaluating the effects of various transport policies on different user classes at the strategic level.     

Multi-User and Multi-Mode Mixed Traffic Assignment Model under the Influence of Parking Charge

Considering the parking charge effect on the traffic assignment of urban road, the travelers in a network can be classified into car–owners and non-car-owners. Under the condition of public transportation priority strategy, multi-user and multi-mode traffic equilibrium assignment problem is explored, in which the car-owners prefer traveling by car or bus as well as the non-car-owners prefer traveling by taxi or bus are all analyzed. Using mathematics planning theory, the study formulates a multi-user and multi-mode mixed traffic equilibrium assignment model considering the parking charge effect, and further proves the equivalence and uniqueness of the model solution. Computation result suggests that, with the increase of the parking charge, the trip demand by car would obviously decline, and the trip demand by taxi and bus would get a sharp increase.     

换乘约束下城市多方式交通分配模型与算法

基于超网络理论构建了可换乘条件下城市多方式交通系统的超网络模型,同时基于所建超网络,在考虑出行者的换乘规律和换乘行为等因素下,定义了可行超路径.将超网络的路段划分为行驶路段、换乘路段、上网路段和下网路段等4类,考虑出行时间、货币费用及舒适度感受3种因素,建立各类路段的广义费用函数及超路径广义费用函数.基于超路径费用,定义了有效超路径.在此基础上,提出城市多方式交通系统的随机平衡分配模型,并且提出了换乘约束下有效超路径和最短可行超路径的搜索算法.最后,通过一个数值算例说明所提出方法的可行性和有效性.     

基于出行时间预算的SUE交通分配

基于均匀分布的路段容量,分析了降级路网中路段和路径出行时间的随机变动,假定出行者根据以往的出行经验获取路径出行时间的可变性,并以出行时间预算的形式将这种可变性纳入到其路径选择过程中,进而定义路径出行时间预算为路径出行时间均值与出行时间安全边际之和.在此基础上,采用变分不等式技术构建了基于出行时间预算的多用户类型弹性需求随机用户均衡交通分配模型,并证明了模型解的等价性.     

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针对国内机场目前基本依据经验分配停机位的情况,基于传统滑行路径的理念,建立了降低旅客进出机场飞行区时间的停机位分配模型.在满足场面运行安全约束及可接受延误水平下,寻求时间最小的分配方案.通过机场的地面网络数据、运行模式以及航班计划等信息,利用计算机仿真对模型进行了算法设计,并利用MATLAB编程进行了计算,与机场地面容量评估系统（ACES）中的停机位随机分配模型进行了对比.结果显示：与随机分配模型相比,旅客飞行区平均停留时间减少9.7%,机场地面容量提高5.7%,冲突次数和延误时间分别降低9.4%、6.4%.因此,机场运行效率与资源配置情况得到改善,所提模型与算法有效.     

基于日变交通配流的城市道路网络韧性评估

为有效评价重大扰动事件下的路网性能，提出以日变交通配流（day-to-day?traffic?assignment，DTA）为基础的城市道路网络韧性评估模型. 明确考虑重大扰动事件下交通流动态变化特性，构建了综合考虑出行者认知更新、行为惯性等因素影响的DTA模型，设计了启发式求解算法；定义了基于DTA的路网可达性指标，构建了可全面评价扰动事件生命周期内系统性能的韧性指标与评估模型，并在Nguyen & Dupuis网络上进行算例研究. 结果表明:在扰动事件后的前10天，路网韧性波动变化，此后随着交通流分布趋于稳定，路网韧性单调上升，从第10天的0.323上升到第50天的0.794，上升了145.77%；与传统随机用户均衡（?stochastic ?user ?equilibrium，SUE）模型相比，DTA模型获得的路网可达性与韧性指标存在显著差异，SUE模型下路网可达性随时间单调上升，而DTA模型下路网可达性在前15天剧烈波动，随后才单调增加，表明要获得准确的路网韧性指标，必须首先准确假定出行决策行为和相应配流模型；出行者行为惯性、路段通行能力退化程度与恢复速率以及路网拥挤程度等因素均对交通流量分布产生显著影响，进而影响路网可达性最终导致路网韧性指标发生显著变化，表明实际应用中应在充分调查的基础上合理标定相关参数.      

基于有限理性的交通网络可靠性均衡模型

为探索交通系统不确定性和出行者心理感知差异对出行路径选择行为的影响,将路网可靠性和有限理性融入出行者的路径选择决策中,提出双目标交通网络均衡模型.为应对模型多解问题,建立出行可靠性和有限理性下的贝叶斯随机用户均衡模型,运用贝叶斯统计和双层规划框架估计权重系数,采用变分不等式刻画交通均衡模型;分别设计迭代算法（iterative algorithm,IA）和相继平均算法（method of successive average,MSA）求解贝叶斯权重系数估计和变分不等式交通网络均衡模型.算例表明：随着观测变量和输入变量扰动变小,估计参数的均方根误差逐步减小;IA在运行15 s后均方根误差达到0.05,MSA在1 s内收敛精度达到10-6;变分不等式均衡模型可以同时反映出行者的风险态度和有限理性决策过程.     

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为考察出行信息对道路网络出行时间可靠性的改善效果,将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类,且均以随机方式选择路径,运用混合网络随机用户均衡建模理论构建了信息诱导下的出行路径选择模型.从路段容量的实际变化规律出发,假定其服从截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流求解算法,建立了信息影响下的道路网络出行时间可靠性评估方法.数值分析结果表明：道路网络出行时间可靠性随出行信息质量和信息系统的市场渗透率增加而递增,但其边际影响递减;对于交通需求水平高的道路网路,信息的提供对网络出行时间可靠性的改进更加明显.     

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.