路径信息诱导的双层规划模型

为了缓解交通拥堵与提高路网运行效率,建立了路径诱导信息的双层规划模型。上层模型描述信息发布者通过交通诱导信息发布手段优化路网层面的性能函数,下层模型采用效用函数描述驾驶员最优路径选择行为,其决策变量为交通信息类型,从而将交通信息对于驾驶员路径选择行为的影响引入模型中。利用极点搜索算法对一个简单路网的双层规划模型进行算例分析,得出了各种交通信息条件下上层目标函数值。虽然计算结果存在8%~13%的波动范围,但交通拥堵时发布的拥堵消散信息是最优方案,定性信息带来的总体效益要好于指示信息,因此,该模型可行。     

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为了衡量出行者在比较交通信息行为和规避风险决策模式下的交通信息感知价值,构建了获取信息前后基于期望后悔效用差别的交通信息感知价值模型.考虑通勤出行者在路径选择时可能遇到的不确定因素,应用贝叶斯更新方法计算出行者获得交通信息后对路况认知的提高程度,讨论了通勤者仅有两条候选路径,且对路径的熟悉程度均为90%、交通信息准确性达到95%时,两条路径在不同路况组合情况下的交通信息感知价值.结果表明,应用后悔理论和数值模拟法,可以全面了解两条路径在各种不同路况组合下,通勤者获取信息后的路径选择和信息感知价值的变化情况.     

ATIS环境下驾驶人交通信息行为研究进展

为系统梳理ATIS领域驾驶人交通信息行为的研究现状,基于信息行为学理论分析了驾驶人交通信息行为的内涵特征及其在交通领域的应用前景与可行性。分析个体因素以及ATIS环境对驾驶人交通信息行为的影响机制,并总结ATIS环境下驾驶人的交通信息行为研究理论与方法。对文献的梳理和分析表明:重视ATIS环境下智能手机发布的动态、个性化交通信息,分析驾驶人对交通信息的偏好、选择,辨识多源信息环境下的驾驶人响应行为机理,将成为驾驶人交通信息行为研究需关注的方向。提出有必要从方法、理论等层面结合信息行为学,分析交通信息影响下的驾驶人交通行为特征,推进ATIS环境下的交通行为研究并进一步提升ATIS服务水平。     

主观拥堵感知下驾驶人路径调整行为决策研究

为深入调查研究交通拥挤的形成机制和扩散规律，本文针对交通拥堵形成和消散的内因， 即驾驶人在拥挤状态下路径的研判调整行为进行研究。设计基于全方位视角场景的驾驶人主观 拥堵感知实验，通过采集驾驶人个体特征、出行特征和交通流参数，结合驾驶人的主观拥堵评分 和路径调整决策，采用方差分析方法，探究驾驶人个体特征和出行特征对路径调整决策的差异 性。基于二项Logistic建立主观拥堵状态下路径调整行为模型，进一步量化所选驾驶人个体特征 和出行特征对路径调整决策产生的具体影响。研究表明：驾驶人个体和出行特征因素不同导致 路径调整决策产生显著性差异，其中，男性、老年人、低驾龄、出行次数少，以及弹性出行的人群更 青睐于保持原路径行驶；调整路径后增加的行驶距离占剩余行驶距离比例越大，保持原路径行驶 的可能性越大；熟悉周边路网的人群保持原路径的可能性是陌生人群的11.3%；区间车速每增加 1 km·h-1，驾驶人保持原路径行驶的可能性为之前的1.223倍。     

车载信息对驾驶人眨眼特性及负荷的影响规律

为研究车载信息对驾驶人负荷的影响,进行了实车道路实验.实验中,将车载设备安装在3处不同位置,采集驾驶人眨眼时间与频率数据,采用图像路径信息发布或图像、声音路径信息同时发布方式,研究驾驶人的眨眼特性,并对比驾驶人是否使用车载导航状态下眨眼时间与频率分布规律差异.实验数据显示,将眨眼持续时间为0~200 ms的眨眼数据以10 ms为间距展开时,驾驶人眨眼次数分布曲线出现了明显的双峰特征;未使用车载导航时,眨眼持续时间在50~60 ms的峰值低于10~20 ms的峰值,使用车载导航时反之;不同导航安装位置条件下,中、长眨眼差异不显著,而短眨眼具有显著差异;无语音提示下的眨眼次数双峰均大于有语音提示时,短眨眼明显增大,中眨眼也相对较大,长眨眼几乎不变.上述结果表明:使用车载导航情况下驾驶人的工作负荷更大,导航安装在置物台上时,驾驶人工作负荷最小;使用车载导航语音提示,可减小驾驶人的工作负荷.      

双目标路径诱导下的交通信息定价策略

为了提高交通信息定价精度,在假定出行者权衡出行时间和出行费用双目标路径诱导的基础上,建立混合均衡定价模型,通过实例对模型进行了标定和验证,对比评价了单目标和双目标路径诱导下的交通信息定价策略,并给出双目标路径诱导下的交通信息定价结果。研究结果表明,与双目标路径诱导相比,单目标路径诱导改变了交通信息定价的可行区域,当具有信息的出行者、交通信息提供者、交通管理者三方各自的利益为决策主体时,交通信息的最终价格分别为1.3、2.6和1.8元,说明了混合均衡定价模型是有效的。     

MFD子区交通状态转移风险决策边界控制模型

根据交通流分布,决策区域路网交通状态转移风险是进行区域交通诱导与控制的重要基础.宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)无需复杂的路网OD数据,并可有效描述区域路网宏观特性,为解决这一问题提供了契机.因此以MFD特性为基础,考虑诱导与控制条件下驾驶人的路径决策对子区交通状态的影响,以路网最大完成率和最短总行程时间为约束,通过模糊风险管理,建立平衡MFD子区交通状态与成本的风险决策模型,并采用ALRS算法对模型进行求解.仿真结果表明,建立的交通状态风险决策模型可有效提高控制和诱导的效率,同时保证突发情况下交通控制的实时性和有效性.     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

交通事件影响下驾驶人行为选择计量分析模型

交通事件对人的行为选择具有重要影响.在充分考虑驾驶人认知特征的基础上,通过驾驶人意向行为问卷调查获取各类交通事件影响下驾驶人的行为选择数据,运用计量经济学的离散选择分析方法建立描述行为选择概率的二元Logit模型,分析交通事件下驾驶人行为选择的影响因素及特征规律.研究发现:驾驶人的性别、年龄、驾龄及各类交通事件产生的时间延误对驾驶人行为选择有显著影响,而不同类型交通事件这一因素对驾驶人的行为选择影响较小.研究结果可为交通事件发生前后的交通诱导策略提供依据.     

基于诱导终端组合的交通信息发布方式评价

为提高城市交通信息服务水平,对交通信息发布方式特点及出行者需求进行了分析,将各诱导终端进行了两两组合,并在此基础上建立了交通信息发布方式评价体系。研究首先利用层次分析法和熵值法相结合的方法确定指标权重,接着提出了基于改进密切值法的评价模型。案例结果表明:改进密切值法的结果比传统值降低了,同时其评价误差低于TOPSIS法及多属性效用法,由此表明改进密切值法是一种相对有效的交通信息发布方式评价方法。     

基于动态交通诱导信息的驾驶员刺激-反应模型

针对城市道路交通信息发布时产生的信息震荡问题,以消除信息震荡、帮助驾驶员选择最优路径为目的,结合驾驶员的出行行为分析了交通诱导信息对驾驶员选择行为的影响,将交通信息发布变化量作为刺激量、路段交通负荷度变化量作为反应量,构造了基于动态交通诱导信息策略的驾驶员刺激-反应模型,通过仿真算例确定了交通信息发布的动态区间。研究表明:该方法能够有效减少交通信息震荡,对改善城市路网的使用效益具有较强的实用性。     

诱导信息下城市轨道交通乘客路径选择行为研究

为研究城市轨道交通诱导信息对乘客的影响，考虑信息提供时间、方式、更新频率及其与 路径属性之间的交互关系，提出融合诱导信息的城市轨道交通乘客路径选择行为决策框架。考 虑乘客在决策时表现出遵循混合决策规则的倾向差异和不同属性感知差异，建立改进的混合效用-后悔模型。将路径属性与诱导信息同时纳入调研情景设计，基于调研结果标定模型中关键参数，结果表明，基于混合决策规则的模型拟合效果最高(调整优度比达0.396)。进一步分析乘客对信息的偏好：相较于下载手机APP，乘客更喜欢社交媒体推送的形式接收诱导信息；引入信息推送频率时间价值，并对比得出，女性、中老年及非通勤乘客更倾向于接受更高频率的诱导信息推送服务；分析各属性弹性值，表明诱导信息提供方式和更新频率应作为管理者的辅助手段，在特定场景下(例如高峰拥堵和突发事故)诱导信息将会发挥更大的作用。研究揭示了诱导信息提供方式如何影响轨道交通乘客的路径决策机理，有助于设计更加精准和高效的诱导信息策略辅助客流组织管理。     

一种基于信息融合的跟随驾驶行为协同仿真模型

基于信息融合技术模拟驾驶人信息感知、分析决策和车辆控制的全过程,建立跟随驾驶协同仿真模型.模型以动态交通信息为输入,设计单个神经元仿真驾驶人对感知信息的筛选,采用模糊径向基高斯神经网络提取驾驶行为特征向量,应用模糊积分法模拟驾驶人对信息的分析和决策过程,输出为车辆控制状态.离线检验结果表明,该模型能较好地描述跟随车状态变化,具有较高的精度.     

基于强化学习理论的车辆路径选择过程研究

为了有效缓解交通拥堵,研究驾驶员路径选择过程中的学习机制,建立了基于强化学习理论的交通诱导模型,利用MATLAB仿真驾驶员路径选择过程,并对比分析基于无诱导信息条件下驾驶员路径选择过程,仿真表明:发布诱导信息比不发布诱导信息效果好,诱导信息发布的有效性得到验证;管理者应将诱导信息的可信度提高至50%~60%,诱导信息能被充分利用,且不会导致拥堵漂移,路网流量均衡分布,能够有效缓解交通拥堵。     

交通拥堵情况下路径诱导方案的生成方法

路径诱导方案的生成是交通信息诱导的核心环节.根据驾驶员在交通拥堵情况下的路径选择行为特点,运用模糊推理理论建立了驾驶员路径选择行为模型,确定出路径诱导信息发布的核心内容.在此基础上提出一种路径诱导方案的生成方法.     

VMS行程时间诱导效益仿真算法

基于宏观交通仿真模型,提出了可变情报板(VMS)行程时间诱导效益仿真算法,分析了驾驶人的信息关注率和信息理解偏差系数对VMS行程时间诱导效益的影响。以行程时间计算模型和驾驶人信息响应模型与METANET仿真模型为理论基础,以路网总耗时改善率为诱导效益目标,在3种不同规模的路网上进行仿真试验。仿真结果表明:VMS行程时间对于改善路网运行效率通常具有正面的诱导效益;信息关注率越高,信息理解偏差系数越小,诱导效益越显著;当信息关注率为80%以上时,小型、中型、大型3种路网的诱导效益分别达到28.89%、15.87%、10.53%以上。可见,仿真算法有效。     

车路协同场景下导航播报方式有效性评估

导航信息作为驾驶人进行决策的重要依据， 其播报方式差异性会对驾驶人的信息接受程度和理解程度产生不同的作用效果， 因此， 有必要研究不同播报方式对驾驶行为的影响表现。 针对高速公路大流量路段车路协同场景下， 不同导航播报方式对驾驶行为的有效性评估， 缺乏量化依据的问题， 文章基于驾驶模拟器， 搭建了 4 类车路协同典型场景， 并选取 38 名驾驶人进行驾驶模拟实验， 获取驾驶行为数据并采用灰色近优综合评价法， 从驾驶效率和安全 2 个层面选取 4 个指标， 评估了近距离、 远距离两种播报时机和哔声、 语音两种播报形式 4 种组合方案的有效性。 研究结果表明， 高速公路大流量路段车路协同场景下驾驶人偏向远距离语音播报。     

不同交通信息诱导下驾驶员路径选择行为研究

针对典型路网中快速路上文字式VMS提供的不同交通信息内容,在充分考虑驾驶员认知模式的情况下对其路径选择行为展开调查与研究。通过设计包含单一或多定量的VMS消息策略实验方案,并采用SP调查法采集数据,建立了关于驾驶员路径选择行为的有序多分类Logistic模型。研究表明:在相同交通状况下驾驶员在面对不同类型信息时的路径选择行为差异较大,对信息的服从率由高到低依次为绕行节省时间、绕行距离、交通状态和拥堵长度;VMS信息发布的精确性、完整性和及时性是影响驾驶员路径选择行为的主要因素。研究结果可以为合理制订VMS信息发布策略提供依据。     

GPRS/ZigBee 交通诱导信息发布装置的 优化选址研究

GPRS/ZigBee 交通诱导信息发布装置通过GPRS无线网络获取交通信息管理 中心发布的交通诱导信息,然后通过ZigBee 无线网络发送到车载信息接收装置,车载信 息接收装置再通过文语转换技术将交通诱导信息用语音的方式播报出来.为了发挥 GPRS/ZigBee 交通诱导信息发布装置的最大效用,本文提出了该信息发布装置的一种选 址方案.首先,本文建立了总量-广度数学模型,然后又建立Logit-SUE模型,利用MSA算 法求解SUE模型,得到每个路段流量和公共路段系数,最后计算出信息发布装置在每个 路段的总效应,确定选址方案.本文利用包含20 个节点,62 条路段的路网进行了选址仿真 实验,实验结果验证了该方案的可行性.     

VMS对驾驶人路径选择行为影响的仿真研究

结合北京市可变信息板（VMS）应用现状,研究在不同道路状况下VMS对驾驶人路径选择行为的影响。通过SP调查收集相关数据,引入重力模型和Logit模型进行数据分析,利用VISSIM软件实现了静态交通模拟和动态交通模拟。研究表明,当部分驾驶人按照VMS提示信息选择替代路径后,道路拥堵状况得到缓解,路网平均延误时间减少23．63％;随着路段车流密度增大,VMS诱导效用递增,在第46min出现效用最大值;因拥堵造成平均车速在30km·h。左右的城市快速路最适宜设立VMS以改善路网运行状况。