拥挤收费下基于前景理论的出行者路径选择行为分析

出行者（特指私家车出行者）路径选择行为的研究对于城市的交通管理和交通组织都有着重要的意义,而且随着交通出行费用的不断增加,以及道路拥挤收费政策逐步实施,仅仅考虑距离最短、时间最短来对出行者路径选择行为模型进行研究,往往实用性欠佳。针对以往的研究中考虑因素单一、模型实用性不强这一问题,运用能有效描述出行者不确定性条件下决策行为的前景理论,综合考虑出行者的出行时间、出行费用以及出行者的个人偏好、出行经验等因素,建立一个更为贴合实际的出行者路径选择行为模型。以实际算例的形式对比分析了,不同收费标准对不同出行者人群、不同性质出行的路径选择行为的影响程度。结果表明：与拥挤收费政策实施前相比,收费3元时,高收入水平出行者购物出行时的路径发生变化,而对于通勤出行,当收费大于6元时出行路径才发生变化;对于中低收入水平出行者来说,因为其较高收入者对费用更为敏感,所以拥挤收费政策实施后他们的反应也不尽相同。     

基于燕尾突变理论的拥挤控制模型研究

为了解决日益严重的道路交通拥挤问题,通过对城市道路拥挤情况的分析,基于燕尾突变理论讨论交通流预测问题,同时考虑时间因素和不同车辆对交通流的影响,建立相关模型分析拥挤状态附近的突变现象,进而提出缓解城市交叉口拥挤的方案。     

基于累积前景理论的多目标广义路网设计模型

根据随机路网环境下出行者有限理性的路径选择行为,组合能力扩展与拥挤收费2种方案,提出了基于累积前景理论的多目标广义路网设计双层规划模型。该模型上层模型以最小化系统出行时间预算和最大化系统出行前景为目标,下层模型为基于累积前景理论的用户均衡模型。推导了需求服从对数正态分布且路段通行能力服从贝塔分布条件下的前景值计算公式,建立了用等价变分不等式表示的均衡模型,设计了改进型非支配排序遗传算法求解模型。研究结果表明:出行者择路行为的风险偏好与风险认知会显著影响网络设计结果,忽视出行者择路行为的有限理性可能会产生次优甚至错误的网络设计方案。     

信息影响条件下考虑出行异质性的路径选择模型

出行者路径选择行为的研究对于预测城市交通流时空分布规律及维持网络经济、高效运转具有重要意义.为了探究多类型异质出行者路径选择行为的异同,研究了基于累积前景理论的多类别异质出行者路径选择模型.通过定义出行者参考点,引入考虑时间价值系数的风险敏感系数计算方法,以保证异质出行者拥有异质的风险偏好,研究分析了是否提供实时路况信息2种情境下常规通行者与通勤者路径选择行为的异同.数值算例表明,拥有较大参考点的出行者更倾向于保守地选择一条出行时间较长的道路,而其他人则更加冒险.此外,与通勤者相比,当备选方案均可以满足自身出行需求且自身参考点足够大时,常规出行者更愿意忽视风险,以获得更高的出行收益.     

基于前景理论的城市居民交通方式选择研究

在四阶段交通需求预测中，由于个人出行行为的不确定性，交通方式分担预测成为一个难点。为分析城市居民交通方式选择，文中针对带有出行者期望且属性值为区间数的多属性决策问题，提出一种基于前景理论的决策方法，以参照点为基础计算收益和损失矩阵，以得到的各种交通方式综合前景值为效用值，通过经典的Logit模型计算得到个人出行交通方式的概率；最后通过一简单算例验证了该方法的有效性。     

基于前景理论的出发时刻选择模型研究

介绍了研究出行者出行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。基于前景理论,以实时交通信息影响下的日常上班出行为研究对象,具有重要的理论意义和实践价值。选择到达目的地的时刻作为参照点,确定了价值函数。通过对可供出行者选择的时间范围进行分段,研究了在不同时段出发,出行者如何预测路径的行程时间。出行者将选择可获得最大价值的时刻作为出发时刻,以此为目标建立了出发时刻的选择模型。通过设定到达目的地时刻的满意区间,研究了出行者下次出行是否改变和将如何改变出发时刻。     

基于累积前景理论的公路建设项目灰关联排序模型

考虑决策者风险态度对公路建设项目决策实施的影响,针对公路建设项目决策实施影响因素的灰色特征,设计了公路建设项目影响参数,提出了一种基于累积前景理论的公路建设项目灰关联排序模型。该模型通过[-1,1]线性变化将原始矩阵标准化,应用TOPSIS法得到正负理想方案作为公路建设项目排序决策的参考点;将正负理想方案和公路建设项目分别作为参考数列和被比较数列,应用关联分析法构建了正负关联系数矩阵,并基于累积前景理论及其正负前景价值函数构建了正负前景价值矩阵和方案综合前景值最大化的非线性规划模型,应用极值法求解模型得出最优权向量,最终确定公路建设项目的排序。最后以5条公路建设项目排序为例,与AHP和灰关联投影法进行对比分析,从侧面验证了该模型的可行性与有效性。     

基于排队长度的拥挤收费策略研究

在具有2条可替代路径的路网中,对距离较短但存在瓶颈的路径进行拥挤收费,可控制最大排队长度,避免排队溢出造成的整个路网超饱和现象。最大排队长度与瓶颈到分叉点的距离是是否需实行拥挤收费的决定性因素。文中通过对静态收费政策和动态收费政策的对比,指出完全消除排队的动态收费政策下的社会总成本最小。     

基于前景理论的居民出行方式选择分析

总结了现有出行方式选择模型的特点以及前景理论在出行行为分析中的应用,根据居民出行特点建立了基于前景函数的出行方式选择模型,运用算例分析说明了该方法的有效性。     

城市交通拥挤的系统动力学模型仿真研究

分析了城市交通拥挤的形成机制,建立了城市交通拥挤问题的系统动力学模型.以Vensim为平台,利用该模型预测了上海市2007～2020年的人口、交通和拥挤程度等的发展趋势,并探寻各子系统的互动模式和内在机制.     

基于交通流路径分布的交通拥堵管理决策支持

提出了基于车辆识别技术的交通流路径分布信息采集系统的构架方案。为了清晰表达交通流路径分布信息,研究了交通流路径分布的信息格式。基于决策支持系统构架设计,提出了交通拥堵管理决策方案库构建技术路线。以上海市快速路基于车牌识别的交通信息采集与处理系统建设为实例,阐述了交通流路径分布对于提高交通拥堵管理水平的应用。     

基于DEA的城市道路交通拥堵评价

为了更好地分析和解决城市道路交通拥堵问题,以主干道为研究对象,将城市道路拥堵状态分为堵塞、拥堵、较拥堵、较畅通、畅通5个等级,从交叉口拥堵和路段拥堵2个方面筛选了衡量道路交通拥堵的评价指标,利用数据包络分析（DEA）建立了城市交通拥挤评价模型。以济南市北园大街主干道为例进行交通拥堵评价,得到该道路的拥堵状态以及产生拥堵的主要原因。结果表明数据包络分析方法在进行多指标评价综合评价中具有很强的抗干扰性,评价结果更客观。     

基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型

为了客观、有效的评价交通拥堵的程度,采用速度指标作为反映交通流状态特征的关键变量,针对交通流速度变量存在混合分布的特点,建立了基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型,并将EM算法运用于模型求解,通过对速度变量的聚类分析,以判别交通状态,评价交通拥堵程度.上海市快速高架路实测数据应用模型分析的结果表明:模型可以客观分析交通流...     

基于博弈论的交通拥挤与交通需求管理策略分析

交通需求管理是通过削减潜在的交通需求,使路网达到供需平衡的一种有效策略。运用经济学博弈论的理论观点,分析了城市道路交通拥挤发生的原因以及相应交通需求管理方式的作用机理,从经济学的角度诠释了交通需求管理的有效性。     

基于视频检测技术的城市交通拥堵判别模型

针对日益严重的道路交通拥挤问题,基于视频检测获得的道路占有率、平均速度、车流量3个交通特征参数,提出适用于城市交通拥堵判别的改进模糊综合判别模型。通过研究交通特征参数与道路拥挤状况的关系,提出拥堵预判别和依据不同拥堵状况采用不同权重集合的方法。通过实际采集的视频数据,对算法进行验证,以证明本文方法的有效性。     

城市道路交通拥堵评价和判定标准研究

随着汽车保有量的增加,城市交通需求量也持续膨胀,使得交通拥堵成为城市发展亟须解决的问题。鉴于此,首先,以车道占有率和速度跃迁概率为基本指标,提出一种新的交通流状态划分方法。随后,研究了交通流参数时变特性及不同车道间的交通流特性,提出了交通拥堵状态的判定算法和指标。最后,分析了城市道路交通拥堵评价层次和评价体系(指标),并得到了评价特定区域内交通拥堵严重程度的城市交通行程时间指数模型。     

城市交通拥塞辐射模型及其对路网服务能力损伤研究

为预防和治理城市路网系统中交通拥塞的辐射扩散以及由此造成的路网系统服务能力损伤，从新的视角对交通拥塞辐射扩散规律进行研究。将毒气在有限空间内的泄漏扩散抽象为交通拥塞的辐射蔓延，首先运用Python软件对高德地图API的WEB服务进行实时路况数据爬取，并对爬取的数据、浮动车数据、SCATS监测的流量数据以及其他交通信息数据进行预处理。在此基础上建立基于高斯烟雨模型的城市道路拥塞辐射时空模型并且充分考虑邻居节点和路段的交通运行状态以及不同道路等级对拥塞传播范围的影响。对模型调节参数U进行标定，得出快速路、主干路U值均为1，次干路U值为0.7。然后通过实例进行验证，结合实际值将模型计算结果与高德地图预测值进行比较，所建立模型的拥塞最大辐射边界、拥塞辐射时间预测精度要更准确，整个拥塞过程模型拟合度较高，模型适用性强。最后在城市道路拥塞辐射时空模型的基础上利用材料力学中切应力对材料的损伤原理，以拥塞某传播方向为研究对象，计算出拥塞辐射传播给路网中的某路段造成的通行能力失效值。分析路网中路段通行能力下降对路网服务能力的损伤影响，进而给出路段重要性识别方法。研究成果可为交通管理部门加强关键路段治理以及制定缓堵政策提供参考。     

基于模糊优先关系的路径选择模型

模糊现象客观地存在于路径选择过程,本文考虑到路径之间的模糊优先关系,在模糊用户均衡条件的假设下,提出了一种新的路径选择模型。首先采用均值面积度量法度量路径的感知阻抗找到具有最小感知阻抗的路径,并通过优势检测产生出行者备选路径集合;然后在构造模糊优先关系矩阵的基础上计算备选路径的优先度,由此得到路径被选择的可能性。该模型可看作是Logit模型的一般化,并且在路径感知阻抗难以用模糊变量描述的情况下,仍能通过两两比较路径的优先关系计算各条路径被选择的可能性。     

基于随机用户平衡的混合交通网络流量分离模型

考虑了影响出行者交通选择行为的主要因素(时间、费用、方便性、舒适性等),分析了在多种交通方式(私家车、出租车、公交车、轨道交通以及自行车等)存在条件下城市交通网络中出行者交通选择行为,包括交通方式选择和出行路径选择,并基于随机用户平衡(SUE)理论构造了城市混合交通网络的流量分离和分配综合模型及求解算法。最后通过一个简单算例,得到了当各种影响因素变化时,各种交通方式的流量变化情况。