基于驾驶员行为的交通信息发布方式选择研究

信息技术在交通方面的应用越来越广泛,交通诱导信息的发布可大大提高路网的运营能力,为缓解交通供需矛盾提供了一个有力工具。交通诱导信息作为城市交通流分布的重要影响因素,通过改变驾驶员的出行时间、出行方式和出行路径,使道路上的交通流重新分配。本文以SP调查数据为支撑,从出行行为角度分析交通诱导信息方式对驾驶员出行选择行为的影响。利用非集计模型建立驾驶员选择行为模型,预测分析拥堵状态下,驾驶员对不同交通诱导方式的选择行为,进而有序地引导驾驶员出行选择,以达到缓解交通拥堵的目的。     

面向智能手机的驾驶员交通信息搜寻-决策行为分析

为系统分析面向智能手机的驾驶员交通信息搜寻-决策行为影响机理,在集成分析交通信息搜寻及决策行为,构建驾驶员交通信息行为概念模型的基础上,基于有序多分类Logistic模型构建搜寻行为模型,分析社会属性和交通信息感知对驾驶员交通信息搜寻行为的影响;同时,基于TPB构建决策行为模型,考虑心理因素变量对驾驶员交通信息决策行为的影响,运用结构方程模型定量刻画驾驶员对智能手机发布交通信息的响应机制.结果 表明:①驾驶员年龄与交通信息搜寻频率呈显著负相关,信任度对搜寻频率的正向影响最大,平均作用系数达21.762;②知觉行为控制对驾驶员出行决策的影响最大,贡献度达0.4;③停车信息对驾驶员行为态度的影响最小,贡献度为0.85,表明驾驶员迫切希望提高智能手机中停车信息的精准性和时效性.      

用户的多阶段决策过程及网络流分配模型研究

诱导信息在网络中的引入,使得诱导信息与驾驶员出行行为之间、驾驶员出行行为决策与网络流模式之间的相互关系变得十分复杂.本文利用动态规划原理,对诱导信息条件下的驾驶员在网络中的出行进行分析,并建立了相应的网络流分配模型.     

拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究

所有出行群体中,受拥堵收费政策影响最大的是弹性出行的小汽车使用者。引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于Nested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的RP和SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。      

本期导语

引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于 N ested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的 RP和 SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。(任刚,等:拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究)      

基于偏最小二乘回归的柴油机微粒排放预测

介绍了偏最小二乘回归算法的基本原理和详细算法步骤,分析了CO,HC和炭烟与微粒排放的相关性。以CO,HC和炭烟综合排放为自变量,以微粒综合排放为因变量,建立了基于偏最小二乘回归法的微粒预测模型。针对新优化匹配的参数,利用该模型对ESC循环每工况微粒排放进行预测。结果表明,模型预测结果与实测结果间差异仅为0.8%,验证了预测模型的可行性。     

重大疫情对乘客公共交通依赖性的影响

深入探究重大疫情对乘客公共交通使用行为和依赖性的影响,有助于针对性地改善公共交通服务质量和供需平衡情况.结合前景理论与计划行为理论,开展重大疫情时期SP/RP出行调查,从出行行为表现维度选取3个指标并利用k-means算法标定公共交通出行群体,从7个层面筛选公共交通依赖性内外部影响指标,采用结构方程模型构建重大疫情对乘...     

公交信息条件下的公交出行意愿研究

深入解析公交信息对居民公交出行意愿的影响机理,是合理规划城市公交出行信息环境的理论基础,对于城市交通管理以及交通拥堵的缓解有着重要的意义。基于计划行为理论在行为态度、主观规范、知觉行为控制3个基本变量的基础上加入公交信息、出行经验、个人属性等变量,对计划行为理论加以改进,利用改进的计划行为理论建立公交信息条件下的公交出行意愿模型。以南京市居民为调查研究对象,运用结构方程模型对调查数据进行验证分析,确定了各变量的相互作用关系以及它们对公交出行意愿的影响效应。结果表明公交信息对公交出行态度、主观规范、知觉行为控制等变量有直接显著影响,且为正向关系,影响系数分别为0.533、0.451和0.576;公交信息会对公交出行意愿产生间接影响,影响总效应为0.92,说明高质量的公交信息可以提升公交吸引力,增强居民的公交出行意愿。      

驾驶人对可变信息标志关注度影响因素分析

为了提高西安市城市道路驾驶人对可变信息标志(Variable Message Signs,VMS)的使用率,采用行为偏好(Revealed Preference,RP)调查方法,对私家车和出租车驾驶人进行问卷调查,获得驾驶人的个人属性、出行特征、VMS发布形式和VMS发布内容与驾驶人对VMS信息关注程度之间的关系,分别采用有序Logit模型和部分比例优势模型构建驾驶人对VMS信息的关注度模型,采用拟合优度检验对比两个模型的优劣。结果表明,在有序Logit模型和部分比例优势模型中,驾龄(6年及以上)、职业(个体经营者)、出行目的(休闲娱乐和其他)、VMS发布形式(图文混合)和VMS发布内容(拥堵原因)5个自变量显著影响驾驶人对VMS信息的关注程度;在部分比例优势模型中,职业(个体经营者)、出行目的(其他)2个变量违反了平行假设;6年及以上驾龄、职业为个体经营者和图文混合信息3个变量有助于增加驾驶人对VMS信息偶尔关注和比较关注的可能性,出行目的(休闲娱乐和其他)、拥堵原因信息2个变量有助于减少驾驶人对VMS信息比较关注的可能性。     

基于PSO-LSSVM的高速公路短时行程时间预测

高速公路行程时间预测对指导公众出行具有重要意义。鉴于高速公路数据采集难,文中以高速公路收费数据为研究对象,建立最小二乘支持向量机模型对高速公路行程时间进行预测,并引入粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化;利用广东某高速公路收费数据进行验证,结果显示该模型与以往研究相比其相对误差较小,用于高速公路行程时间预测具有一定的可靠性和实用性。     

综合交通信息对小汽车通勤出行链的影响研究

为了量化综合交通信息对小汽车通勤者的诱导效果,实施网络调查获取出行行为数据,分析了调查数据的统计特性,并对比有无综合交通信息时通勤出行链的时间、空间和结构特征,然后,基于SP数据建立通勤者在综合交通信息条件下出行选择行为的网络广义极值模型(NGEV模型),并利用BIOGEME软件包进行求解.通过分析参数标定结果,得到如下结论:综合交通信息下通勤者进行复杂出行链选择公共交通的概率更低,小汽车通勤出行链(私人交通模式)在泊位数充足的情况下转向其他交通模式的倾向性较明显.      

基于旅客出行特征的运输通道客运分担率预测模型——以昌吉赣通道为例

为研究高铁的修建对运输通道内其余客运方式分担比率的影响,尤其是对公路班线客运的影响,以昌吉赣客运通道为例,在经典的多项Logit(MNL)模型基础上,结合旅客出行SP/RP调查数据及不同的特性变量组合和效用函数形式,确定了一种最优的分担率预测模型,该模型能够充分地解释和拟合调查样本数据。首先,基于旅客出行SP/RP调查数据分析昌吉赣通道内的旅客出行行为和出行特征,并分析各影响因素作为模型特性变量的适用性,以此选取了6个影响旅客出行方式选择的主要因素,这些影响因素相互独立且其标定值因旅行起讫点的不同而不同。其次,采用MNL模型作为基础模型,对比分析了在不同特性变量选取方案和不同效用函数选取形式下4组模型拟合昌吉赣通道旅客出行特征数据的能力。随后,通过模型的t检验值、优度比检验值及极大似然估计值确定了一种最优的分担率预测模型,认为应选取旅客年龄、收入、费用来源、费用时间比、发车间隔作为模型的特性变量,且效用函数形式为线性,该模型能够充分地解释和拟合调查样本数据。最后,运用该模型对昌吉赣通道不同区间内的4种客运方式分担率进行计算。计算结果显示:到2020年昌吉赣高铁建成后,南昌至吉安、吉安至赣州以及南昌至赣州区间的公路班线客流分担率分别为7.65%,7.66%,7.34%,而高铁客流分担率分别为73.74%,73.69%,73.78%。通过分析特性变量的参数估计结果和分担率的计算结果,提出不同客运方式尤其是公路班线客运的运营改进策略。     

基于最小二乘法的车辆瞬态燃油消耗估计EI北大核心CSCD

精确的车辆瞬态燃油消耗估计是车辆节能控制研究的基础,稳态燃油消耗模型受燃油发动机的非线性工作特性、驾驶员的驾驶习惯、车辆行驶的环境、车辆行驶状态、车辆负载等多种因素影响,计算的瞬态燃油消耗与实际燃油消耗偏差较大,现有瞬态油耗模型参数不易标定,因此本文中通过车辆速度与加速度构建了一种新的瞬态燃油消耗估计模型。采用最小二乘法对模型中的参数进行求解,为进一步降低瞬态燃油消耗率的估计偏差,引入指数速度衰减的加权因子,即采用带指数衰减因子的最小二乘法求解油耗模型中的参数,并通过实车试验对瞬态油耗估计方法进行验证。试验结果表明,基于最小二乘法的油耗模型可精确地估计车辆瞬态油耗,带指数速度衰减因子的最小二乘法可进一步降低油耗模型的油耗估计偏差,且估计精度受车辆行驶状态和道路环境等因素影响较小。     

面向公交全出行链的短时服务评价模型研究

借鉴顾客感知服务理论和服务绩效模型(SERVPERF)方法,针对步行、等车、乘公交、换乘等出行链各环节,本研究构建了个体感知公交服务质量的短时评价指标类型矩阵表,形成了公交用户感知服务短时评估方法。以佛山市实地调查数据为基础,综合考虑个体公交出行距离、出行各环节时间期望值与实际值差距、个体出行时间成本等特征因素,建立了短时的公交用户感知服务评估模型,可支持开展公交全出行链的短时服务评价。分析结果表明,步行短时评价结果、等车短时评价结果、换乘短时评价结果对整体公交出行满意度情况产生正向影响关系,而总时间成本和乘公交车服务短时评价结果的回归系数没有呈现出显著性,说明它们对整体公交出行满意度情况产生的影响较小;步行路线的方便程度、路边环境的舒适程度、步行的安全性、步行时间会对步行服务短时评价结果产生显著的正向影响关系;是否多条线路选择、等车的安全性、站台拥挤程度、遮雨(遮阳)设施、站台环境卫生会对等车服务短时评价结果产生显著的正向影响关系;运行速度、车内环境、运行平稳性、报站情况、驾驶员专业程度会对乘公交车服务短时评价结果产生显著的正向影响关系,而公交服务稳定性情况、公交时间成本并未显著影响乘公交车服务短时评价结果,这与85%被调查者为通勤出行者,他们对其公交出行时间已有明确预期有关;换乘步行环境、换乘拥挤度、换乘安全性会对换乘服务短时评价结果产生显著的正向影响关系。     

最优预瞄加速度驾驶员模型参数试验辨识方法研究

研究通过试验辨识获得最优预瞄加速度驾驶员模型物理参数的方法。采用时域辨识方法确定模型传递函数,采用非线性最小二乘法确定传递函数中所包含的物理参数,利用已知目标函数优化预瞄时间和反应时间,针对仿真数据进行了辨识分析。结果表明,该方法对驾驶员模型物理参数的辨识具有良好的效果。     

基于偏最小二乘神经网络的公路通道交通量预测组合模型

针对公路通道交通量预测的复杂性,提出偏最小二乘神经网络组合模型。传统的预测方法需要考虑城市经济、人口、工业发展等因素,这些因素之间存在密切的相关性,往往使得预测精度降低。本文将针对这些不足进行改进,将偏最小二乘方法和改进神经网络方法相结合,提取对因变量解释最强的成分进行预测。将该预测模型应用于揭阳市公路网规划通道交通量预测中,取得了良好的效果。     

面向多智能体的出行前信息下通勤者出行行为研究

采用面向多智能体的建模与仿真方法,对先进的交通信息系统(ATIS)提供的出行前信息下通勤者出行行为进行了研究.首先,基于贝叶斯理论,建立了在出行前信息与以往出行经验作用下,通勤者出行时间感知动态更新模型;进而以信念-愿望-意图(BDI)模型为基础,将每个通勤者一车辆单元刻画为一个具有双层结构的智能体,并采用面向多智能体语言AgentSpeak(L)刻画了智能体的出行行为决策机制;最后,采用面向多智能体编程平台Jason与微观交通仿真平台Paramics相结合的方式进行了相应的仿真试验.结果表明:贝叶斯理论可以较好地解释驾驶员(尤其是通勤者)出行行为动态特性,同时验证了多智能体技术与微观交通仿真技术的结合在驾驶员行为分析中应用的有效性,为驾驶员行为分析提供了新思路.     

基于最小二乘法的车辆瞬态燃油消耗估计

精确的车辆瞬态燃油消耗估计是车辆节能控制研究的基础,稳态燃油消耗模型受燃油发动机的非线性工作特性、驾驶员的驾驶习惯、车辆行驶的环境、车辆行驶状态、车辆负载等多种因素影响,计算的瞬态燃油消耗与实际燃油消耗偏差较大,现有瞬态油耗模型参数不易标定,因此本文中通过车辆速度与加速度构建了一种新的瞬态燃油消耗估计模型。采用最小二乘法对模型中的参数进行求解,为进一步降低瞬态燃油消耗率的估计偏差,引入指数速度衰减的加权因子,即采用带指数衰减因子的最小二乘法求解油耗模型中的参数,并通过实车试验对瞬态油耗估计方法进行验证。试验结果表明,基于最小二乘法的油耗模型可精确地估计车辆瞬态油耗,带指数速度衰减因子的最小二乘法可进一步降低油耗模型的油耗估计偏差,且估计精度受车辆行驶状态和道路环境等因素影响较小。     

观测路径出行时间下随机网络交通需求估计

道路网络起讫点(OD)需求是城市决策长期交通规划和短期交通管理中的基础参数,准确的交通需求更是实施交通拥堵控制、限行限速、路径诱导等措施的先决条件.综合运用观测的轨迹已知和未知路径出行时间,建立随机网络交通需求估计双层规划模型.上层广义最小二乘模型最小化历史交通需求与待估交通需求、观测路径出行时间与待估路径出行时间之间...     

计划行为理论视角下基于出行行为的公交防疫策略影响效果研究

疫策略对居民公交出行决策行为和出行偏好有着关键作用, 直接关系到公交优先策略的长期实施效果。从居民出行行为的角度, 在计划行为理论的框架下, 基于调查数据研究了居民公交出行影响因素及作用路径, 在此基础上对公共交通防疫策略进行了分析。研究发现了疫情期间公交出行行为影响因素中的1条显著作用路径, 即“风险感知、防疫策略→出行态度→出行意向→出行行为”, 验证了疫情风险感知和各项防疫管控策略对居民出行方式选择行为和出行偏好上有着深刻的长期影响, 需要更加慎重的使用停运等严格策略。通过进一步地观测变量分析, 驾驶员和车内环境消杀等信息对相应潜变量的路径系数最高, 均达到0.9以上, 说明已实施的防疫策略的信息公开对乘客出行态度极其重要, 这在当前是普遍被忽略的。在分析结果的基础上提出了信息公开、分散就坐等具体策略建议。