基于前景理论的大学生出行方式选择

考虑大学生群体与普通城市居民出行特征的不同,为了更好地了解大学生出行方式选择现状,制定恰当的交通管理政策及措施,运用前景理论建立了大学生出行方式选择模型。以大学生日常出行为例,比较分析模型的理论计算结果和实际调查结果,结果表明:行程时间比出行费用对出行方式的选择影响更大;且当出行时间较短时,大学生更倾向于以出租车作为主要的出行方式;而出行时间较长时,大学生更倾向于以公交作为主要的出行方式。这符合大学生的出行心理且与问卷调查结果相符合。     

基于累积前景理论的通勤者出行方式选择

为研究通勤者在不确定环境下对出行方式的选择,依据通勤者在出行方式选择中的思维习惯,引入行程时间和行程费用两个参照点,基于累积前景理论,对两个参照点的累积前景值进行规范化。考虑指标权重给出综合累积前景值,建立出行方式的选择模型。通过仿真算例,分析各自前景值和综合前景值的变化规律,以及参照点的变化对通勤者出行方式的影响。研究表明:考虑两个参考点的累积前景理论模型能够较好地描述通勤者对出行方式的选择行为;相比行程费用,行程时间对通勤者出行方式选择的影响较大;对于中等出行距离,地铁更接近通勤者的心理预期,与大中型城市的出行现象相符合。     

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.     

基于前景理论与模糊综合评价的出行方式选择

为了改进现有出行方式选择模型,提高出行预测精准度,本文以前景理论与模糊综合评价为基础建立了居民出行方式选择模型。论文从居民的选择心理入手,确定了影响居民出行方式选择的五个因素并以此建立评价体系。在通过模糊综合评价对前一次出行过程进行总结的基础上,结合居民选择忠诚度和出行目的的多元化,以前景理论为主要方法建立费用函数,并将前一次出行费用作为参照点进行各出行方式前景值比算,从而确定当前出行方式。文章最后通过一个具体算例进行实证分析,结果表明:所建模型相对于现有的出行方式选择模型在预测精度上有着明显提高,且更为符合城市居民的出行习惯。     

基于前景理论的动态路径选择模型

针对研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,分析了“前景理论”的基本思想和结构框架．以出行者的日常上班出行为研究对象,在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程．以出行者到达目的地的时刻为参照点,建立了价值函数．利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整,分析出行者对路径选择结果的个人主观概率,得到决策权重函数．结合编辑阶段确定的价值函数,确定路径的前景值表达式,得到了路径选择模型．因出行者每次出行,需要对原有的经验信息进行更新与调整,故所建立的为动态选择模型．     

基于前景理论的驾驶人停车选择模型

考虑到期望效用理论的缺陷及驾驶人的有限理性,利用前景理论,建立了停车选择决策模型.通过对调查数据的回归分析,确定了停车影响因素的参照点,建立了价值函数及决策权重函数,得到了单因素的前景值.利用模糊偏好下多目标决策权重赋值方法,确定了影响因素的权重,从而建立了驾驶人的停车选择模型.     

基于前景理论的动态路径选择模型

针对研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,分析了“前景理论”的基本思想和结构框架．以出行者的日常上班出行为研究对象,在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程．以出行者到达目的地的时刻为参照点,建立了价值函数．利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整,分析出行者对路径选择结果的个人主观概率,得到决策权重函数．结合编辑阶段确定的价值函数,确定路径的前景值表达式,得到了路径选择模型．因出行者每次出行,需要对原有的经验信息进行更新与调整,故所建立的为动态选择模型．     

考虑碳排放的快捷货运方式选择模型

以“低碳运输”为背景,综合考虑单位碳排放总量的约束,以及单位运费的不确定性,对快捷货运方式的选择展开研究.首先,以快捷货运总成本最小为优化目标,以时间和单位货物碳排放总量为约束条件,通过引入三角模糊数,建立快捷货运方式协同优化模型.然后利用Matlab的Yalmip工具箱进行模型求解,并以兰州到北京为背景设计算例.最后,通过调整单位碳排放总量及时间约束,对比分析该约束对快捷货运方式选择及总成本的影响.研究结果表明,在满足运到时限的前提下,合理的选择运输方式对于碳排放的控制具有重要意义.     

货运方式选择的灰色系统方法研究

运输方式的选择要考虑到多种相互关联又相互制约的影响因素,如运输时间、运输费用等,所以运输方式的选择也应该看成是一个复杂的系统问题.又因为某一运输方式在某些性能中表现的好坏又很难用准确定量表示,所以可以说运输方式表现出灰色性质.考虑把运输方式的选择问题看作是对多种可选的运输方式进行综合评价的问题,通过综合评价排定所有可选方式的优劣顺序,并选择出最优的运输方式.结合本系统的信息灰色这一特点,运用灰色系统方法来对多种可选运输方式进行灰色评价,并用综合权值排序方法进行排序.     

基于累积前景理论的通勤者路径选择模型

为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型.首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型. 最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系.结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置.出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合.本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为.     

考虑空间特征的货运方式选择行为模型

货运市场中铁路份额较低的一个重要原因是,铁路运输企业未能准确掌握托运人货运方式选择行为,并提供具有竞争力的货运服务.本文依据116家托运人的适应性行为调查数据,构建包含运输方式时间与费用,货物特征和选择惯性等属性的多项Logit模型及混合Logit模型,并引入空间特征与运输时间的交互项,揭示不同空间特征下运输时间对效用...     

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。     

基于前景理论的应急交通疏散路径选择模型

为了能够更好地反应在应急交通疏散过程中被疏散者的行为决策反应,引用前景理论中的"有限理性"来描述不确定风险下的应急疏散行为。通过重新定义疏散中的"有效备选路径"这一概念,计算了各"有效备选路径"的前景值,从而确定前景理论值最大的有效备选路径作为应急疏散路径。算例证明了该路径选择结果更符合应急交通疏散下不确定情况的真实路网中的路径选择行为。研究结果对决策者在紧急环境下做出科学、有效的疏散决策具有一定的参考价值。     

基于出行剩余理论的运输方式选择研究

突出强调出行本身具有的独立价值及其特性,创建出行剩余理论,以出行剩余价值最大化为准则揭示出行需求主体选择运输服务方式的机理.将出行价值特性总结为认知性、差异性、时效性,并将出行需求基于时效性分为3类,给出相应出行价值函数.将出行代价的特性总结为时效性、差异性、或然性,并建立出行全过程的成本函数.通过联立出行价值与出行成...     

基于前景理论的实时信息下路径选择模型研究

首先介绍了研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,对“前景理论”进行了简单概述。在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程。通过选择参照点,建立了价值函数。利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整。得到决策权重函数之后,建立了路径选择的动态模型。