诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

基于活动的交通拥挤网络随机平衡分析

出行者为了在有限的时间内参与既定活动,并使参与活动的整个过程效用最 大化,倾向将多个目的的出行以链结方式进行,以减少出行时间.针对传统的网络配流模 型是基于单次出行的方法,在进行网络配流时,活动链各环节被单独分开,难以反映出行 者的出行选择行为.本文构造了一种基于活动的城市交通网络平衡分析方法,结合随机效 用理论,以活动链方式进行网络配流,使配流模型更符合出行者的实际选择行为.并将该 模型运用于道路拥挤收费策略的制定,克服了基于出行的网络平衡配流模型的一些缺点. 最后,通过一个算例对模型和算法进行验证.     

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本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

基于出行时间预算负效用的出行行为建模

为研究出行者出行行为,引入出行时间预算负效用的概念.分析通勤者出行机理为先确定出发时刻,在给定出发时刻下计算备选路径的出行时间预算负效用,选择效用最大的路径出行,利用此次出行信息来调整下次出行的出发时刻,经过多次出行达到稳定状态.建立了双层规划模型描述不确定环境下出发时刻和路径选择的出行行为.用改进的相继平均法（MSA）求解下层路径选择模型,用遗传算法来解整个双层规划.用一个实例对模型和算法进行了验证.     

小汽车通勤者主观幸福对出行方式选择的影响

为探讨主观幸福对出行方式选择的影响,以北京市开车通勤者为研究对象,在对出行行为分析的基础上,将通勤者的思维过程分为搜索规则和决策规则。在通勤成本变化场景下,采用机器学习算法定性探索主观幸福的作用阶段。结合相关性分析结果建立结构方程模型,定量分析主观幸福对出行方式选择行为的作用机理以及主观幸福的测量变量。研究结果表明:主观幸福对开车通勤者是否改变现有出行方式的决策具有显著影响;主观幸福包括通勤过程满意度(0.73)、场景实施前开车幸福感(0.66)、通勤成本增加后开车幸福感变化(-0.20)三个因素。将主观幸福纳入通勤出行方式选择指标体系,从心理层面为交通政策的制定提供新视角。     

基于态度-行为模型的低收入通勤者出行方式选择

为了分析城市低收入通勤者交通方式选择行为,揭示个体社会经济属性、活动 属性和潜在态度变量对出行者出行方式选择的影响,基于抚顺市居民一日出行调查数 据,采用态度-行为模型探究低收入通勤者出行方式选择机理.首先基于多指标多原因模 型分析影响态度变量的外在因素,结果表明性别、驾照拥有情况和年龄对态度变量的构 成影响较大.然后,分别建立含潜变量和不含潜变量的多项Logit 模型,发现含潜变量的选 择模型更能解释出行行为,社会经济属性、活动属性和态度变量对低收入通勤者出行方 式选择影响存在一定差异.     

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.     

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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.     

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.     

基于出行效用无差异阈值的组合交通客流分配模型

为探究出行者的感知差异对组合交通方式客流分担的影响,将出行效用无差异阈值引入出行者的决策过程中,建立了Nested Logit客流分配模型。模型将出行决策过程划分为三个层级,出行逻辑为出行者先选择出行方式,其次考虑换乘位置,最后考虑路径选择。模型确定各层级出行效用的影响因素,并假设当两种出行方案的效用差小于出行者感知的无差异阈值时,出行者无法在两种选择方案中做出确定的选择,而是基于个人偏好或随机进行选择;反之,出行者会选择效用最大的出行方案。通过连续平均算法对模型进行求解,并采用数值算例分析无差异阈值对出行决策过程中三个选择环节的影响,从而验证了模型的合理性。模型结果表明：考虑出行效用无差异阈值的客流分配模型会影响组合交通方式的选择分担,可以更准确地反映出行选择过程中的随机性。此外,模型下级的无差异阈值会影响上级的选择概率,对换乘点与路径信息采取措施可以在一定范围内优化各交通方式的分担比率,从而引导出行者选择更为绿色的出行方式。     

基于实时路况信息的驾驶员路线选择行为模型

从驾驶员出行路线选择的影响因素出发,将实时路况信息影响引入路线选择行为中,在分析实时路况信息及其评价指标的基础上,考虑路线选择行为中可能存在的相关性因素,构建驾驶员路线选择GNL（Generalized Nested Logit）模型,并建立基于可获得实时路况信息满意度的驾驶员路线选择行为效用函数,以求更加客观地反映驾驶员实际路线选择行为。     

Route Choice Behavior Model with Guidance Information

Using modeling and simulation methods, the driver's route choice behavior under guidance information is explored based on the combination of the decision field theory (DFT) and Bayesian theory. First, based on the Bayesian theory, a road condition dynamic updating model is presented in light of the guidance information and the driver's previous travel experiences. Then, the route choice behavior model under guidance information is formed by the fusion of the process-oriented vehicle dynamic route choice model and the road condition dynamic updating model. The developed model describes a driver's propensity to comply with received guidance information in terms of the interaction between perceived unreliability of the information, his previous travel experiences, preference for different road alternatives, decision-making speed/quality, and route selection criteria. The simulation results show that the combination of the DFT and Bayesian theory can effectively explain the driver's travel dynamics behavior.     

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。     

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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公路超限运输危害巨大,为有效治超,深入分析超限车辆的出行选择行为.超限车辆为实现运输效益最大化,将对其超限程度、出行线路等做出一系列出行选择,不同的出行选择决策决定超限车辆的出行成本和出行收益大小.在公路超限车辆出行选择决策行为和出行效用分析的基础上,建立超限车辆出行超限程度与出行线路这种存在层次关系决策行为的巢式Logit逻辑决策模型.从概率角度用定量方法分析超限车辆出行个体的出行选择行为,为公路超限运输的治理工作提供科学指导,同时也将为超限车辆补偿费率制定提供理论支持.     

基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析

基于累积前景理论研究了机场群旅客出行决策行为.针对不同出行需求的旅客,综合计划延误时间、票价、出行在途时间“可靠性”和“不可靠性”动态设置出行决策参考点,并考虑航班容量限制因素,构建了旅客出行选择模型,并将实证调查数据分别与累积前景理论和期望效用理论仿真结果进行对比验证.研究表明：前景理论模型能够有效地描述机场群航空旅客的出行路径决策过程,旅客选择行为随着出行目的不同而不同;与期望效用理论模型比较,该模型对描述航空旅客决策行为具有更好的适应性.因此,机场应根据自身市场定位并结合旅客有限理性特点优化航班频率、票价和航线网络结构.     

通勤出行简单链和复杂链的选择行为研究

理解通勤出行简单链和复杂链的选择行为,对于推动出行行为研究和实施交通需求管理策略具有重要意义.文中用交叉列联表方法分析了家庭属性、个体属性、土地利用属性、出行属性和工作活动安排对个体简单链和复杂链选择行为的影响,以此为基础建立了个体选择简单链和复杂链的二项Log istic模型.模型分析结果表明,家庭工作人数、职业、年龄、居住小区、上班出行方式、上、下班时间是影响个体选择简单链还是复杂链的显著变量.     

Travel Behavior Analysis of the Females in Beijing

In urban life, compared with the same age group of male contrast, the statistical indicators of female travel behavior show significant differences. According to the sample data of Beijing 2005 travel survey, the paper analyzes the female travel behavior in the travel rate, travel consumption, trip purpose, and travel mode. Furthermore, the paper introduces the concept of the trip chain, to construct a female morning commuter trip chain choice behavior model with noncollection theories and methods, to analyze 10 factors that influence a female individual's choice of a trip chain from the source. Subsequently, model parameters are estimated, to calculate the incidents that can help to quantitatively understand the impact of each factor on a female's choice of the trip chain. The results show that the travel rate of elderly women is far lower than that of elderly men. Female travel proportion in shopping and social activities is obviously higher than that of male travelers, and factors related to the structure of families create important constraints in their average travel time consumption. The main travel mode of the female is walking, which is far more than that of a male. Age, whether they hold licenses, monthly income, and transport ownership are dominant factors for the female's choice of the trip chain.     

基于动态概率网格和贝叶斯决策网络的车辆变道辅助驾驶决策方法

提出了一种车辆变道辅助决策方法, 向驾驶人提供变道行为决策; 构建了由车载GPS、相机传感器和雷达组成的行车环境信息传感装置, 利用非采样B样条曲线模型对车道线建模, 通过控制点位置求解与搜索策略实现车道线的检测、跟踪与类型识别; 根据车道线信息确立有效行车区域, 并建立了一种动态概率网格的行车环境几何模型, 对有效行车区域进行紧凑型表征; 考虑了车辆对行车环境表征结果可靠性的影响, 根据高斯分布将车辆位置信息映射到动态概率网格中, 计算了每个行车单元的占用概率; 将车道线信息与网格单元占用概率作为初始节点状态参数, 输入贝叶斯决策网络, 估计概率网格单元的占用状态, 量化输出当前行车环境表征结果以及不变道、向左变道、向右变道3种变道决策的期望效用值, 通过计算各决策的期望效用值比率确定最优变道决策。试验结果表明: 在场景1中“向左变道”决策的期望效用值最大, 为0.70, 视为最优决策, 在其动态概率网格中, 右侧车道线“实线”状态参数为100.00%, 因此, “向右变道”决策效用期望值最小, 决策系统输出的最优决策“不变道”符合中国交通法规, 也表明检测车道线类型的必要性; 场景2的“不变道”和“向右变道”决策期望效用值分别为0.43和0.44, 比率接近1, 无法判断最优决策, 驾驶人可根据经验决定是否变道。