交通信息影响下的动态路径选择模型研究

考虑交通信息对出行者选择出行路径的动态影响,建立一种动态路径选择模型。将不同类型的出行者对路段（路径）运行时间的预测看作不同的随机过程,通过对出行路径上节点的到达时间取期望值,利用一阶近似表达式,研究交通信息对出行者的出行路径选择行为的影响。     

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。     

出行者信息类型偏好对其路径选择行为影响研究

城市交通系统本质上是由大量个体出行行为聚集形成的宏观系统,对于城市交通管理者而言,研究微观个体出行者的自身内在因素以及一些外在因素对其选择行为的影响,是制定相关有效管理措施的前提.通过RP调查方法,获取了城市交通出行者个体属性(性别、年龄和驾龄)、信息类型偏好(描述性信息和规范性信息)以及路径选择偏好(最短路径、可接受路径以及固定路径)数据.基于调查数据,研究构建了城市交通出行者信息类型偏好对其路径选择行为影响的结构方程模型,通过对模型的拟合分析,探讨了城市交通出行者的个体属性及信息类型偏好,对其路径选择偏好的影响.研究发现,城市交通出行者个体属性间的差异,使得他们偏好于不同类型的交通信息,有着不同的路径选择行为;描述性信息能够使得城市交通出行者更加倾向于选择最短出行路径,而规范性信息能够使得城市交通出行者更多地打破其固定路径选择行为;但是在交通信息影响下,仍有部分出行者倾向于选择固定路径,即使该固定路径并非是最优出行路径.文中相关研究结果有助于交通管理者更好地去预测,在交通信息影响下不同类型出行者的路径选择行为变化情况.      

基于结构方程模型的城市居民出行方式选择研究

研究居民的出行方式是优化出行结构、科学制定交通需求管理措施的前提。目前针对居民出行方式选择的研究多集中在个人属性和出行特征方面,没有考虑交通供给水平和城市规模的影响。文中在山西太原、运城和吕梁3个规模不同的城市进行居民出行调查,选取个人属性、出行偏好、出行特性、交通供给水平、城市规模和出行方式作为变量,构建居民出行方式选择结构方程模型进行出行行为研究,为交通部门制定交通需求管理政策和优化居民出行结构提供依据。结果表明,经济特征对个人属性的影响最大,经济条件越好的出行者越有可能选择私家车出行;公交供给越充足或停车位供给越少,居民越有可能选择公交车出行;出行偏好期望越高、出行距离越远、出行次数越多的居民选择私家车的概率越大;高峰期出行和工作出行时选择公共交通的概率更大;大城市居民相比中小城市居民更倾向于私家车出行。     

基于参考依赖理论的出行者路径选择模型研究

为了更好地解释和指导出行者的路径选择行为,有必要对个体出行路径选择行为进行多角度多方位研究,以期建立适用不同决策情景的模型。从出行行为的角度出发,以私家车出行者为研究对象,假设个体当前决策行为受参考状态的影响。在参考依赖理论的基本框架上,选取出行时间和费用两个影响因素建立单次出行的路径选择模型。通过设计问卷调查,应用最小二乘法和遗传算法对高时间价值和低时间价值类型出行者的模型参数进行标定。结果表明:对所研究对象进行分类之后,标定不同的模型参数能够较好地描述出行者的路径选择行为。2种类型出行者时间的损失规避参数和费用损失规避参数均大于1,出行者在时间属性和费用属性上都存在损失规避现象,损失会比等量的收益对出行者带来更大的心理效用;出行者对于时间的损失规避程度要高于费用的损失规避程度,即出行者对时间损失的敏感性更高;不同时间价值类型出行者有不同的损失规避系数,从而表现出不同的路径选择结果。高时间价值出行者的时间损失规避参数比低时间价值出行者高,时间损失对其造成的影响作用较大。在费用属性上高时间价值出行者的费用损失参数会比低时间价值出行者低。     

基于累积前景理论的拥挤阈值计算模型

信息诱导是缓解交通拥挤的有效途径,为了描述道路拥挤程度对出行者路径选择决策的影响机理,基于累积前景理论分析了出行者的出行决策过程,分析了出行者拥挤认知模式以及不同出行方式的拥挤信息需求。解析了拥挤阈值的概念,将行程时间作为累积前景理论决策指标建立了拥挤阈值的计算模型,以1个简单路网进行算例分析,模拟驾驶员的拥挤认知及出行活动决策。算例结果揭示了拥挤阈值对路径选择决策行为的影响,同时验证了拥挤阈值是出行者在决策过程中的决策变化分界点。出行时间在拥挤阈值内出行者不改变出行路径;出行时间超过拥挤阈值,出行者将改变出行路径。      

先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响研究

目前研究先进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响主要集中在对路径选择行为的影响上,而忽略了对出行者出行终点和交通方式选择的影响。假定路网中的出行者一部分装有信息装置,另一部分没有装信息装置,利用离散选择理论中的层次选择结构模型和交通规划理论中的随机均衡方法,研究了先进的旅行者信息系统对出行者终点选择,方式分担和路径选择行为的综合影响,建立了一个与网络均衡条件等价的数学规划模型,设计了模型的求解算法,并用一算例分析了市场渗透率和信息质量对出行者选择行为的影响。     

信息对出行时间的影响研究

在一个不确定性交通网络上,考虑不同风险厌恶程度出行者的出行时间受交通信息的影响,采用出行时间及对出行时间不确定性的偏爱程度建立期望效用函数,研究信息环境下与非信息环境下的期望出行时间,得到如下结论:(1)信息的提供将减少所有出行者的期望出行时间;(2)在信息环境下,风险厌恶程度高的出行者期望出行时间的减少比风险厌恶程度低的出行者期望出行时间减少更显著。并用算例对模型结论加以验证。     

基于计划延误成本的出发时间选择模型

出行时间不确定性对出行者造成诸多负面影响,其中之一就是计划延误成本增加.向出行者提供交通信息可减少出行时间不确定性的负面影响,减少计划延误成本.为了估计其负面效应和出行时间信息的价值,研究了一个出行时间不确定性下的出发时间选择模型.假定在不同的出发时间下,出行时间分布的形式不同.模型中出行者可得到交通信息服务系统(A T IS)提供的基于平均出行状况的交通信息或基于当日出行状况的交通信息,同时他对得到的信息有自己的感知值,基于此感知预测出行时间并选择出发时间.用算例反映了出行时间不确定性、不同信息状况和信息预测的质量对出行者广义出行阻抗的影响.结果表明交通信息的收益不应该只表现为传统的出行时间节省,它还能减少约30% ~40% 的计划延误成本.      

交通信息服务条件下的出行选择分析

首先 ,探讨了出行者的出行心理、行为以及信息之间的相互关系 ,在此基础上 ,简要分析了出行者的出行选择。其次 ,考虑在交通信息服务条件下 ,由于出行者本身以及信息方面的原因 ,出行选择可能出现过激反应、集聚反应等问题。最后 ,针对上述问题 ,提出应该加以重视的或有待进一步研究的几个问题。     

基于OBD数据的驾驶人出行模式挖掘

传统的出行模式研究通常依靠问卷调查分析驾驶人出行特征,所得结果易受调查数据主观性影响,针对此问题基于北京市域范围内2个月共计3570辆私家车的车载诊断数据,对驾驶人的不同出行模式进行分析并建模.通过长期采集的车辆各项参数,采用基于密度峰值的聚类算法进行聚类,将不同的驾驶人分为高频出行者、通勤出行者、长距偶发出行者以及危...     

Experimental Study of Effects of Travel Time Distribution Information on Dynamic Route Choice Behavior

This study focuses on the possibility that providing travelers with information on travel time distribution, along with the existing travel time information, might affect their decision making and enhance traffic control. As an initial step to confirm the effectiveness of travel time distribution information, we use a laboratory experiment to obtain panel data of route choices when information is provided. The rationality of the behavior of the respondents and the characteristics of the route choice are first analyzed by aggregation analysis and then statistically examined by specifying a mixed logit route choice model. As a result, it is revealed that both travel time information and maximum travel time information significantly affect route choice behavior when a penalty is imposed for late arrival.     

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.      

Modeling the Effects of Population Density on Prospect Theory-Based Travel Mode-Choice Equilibrium

In conventional transportation planning models, it was always assumed that the population density is given and fixed in the study areas. Therefore, the effects of population density on travel choice have not been explicitly incorporated into these existing models for long-term transportation planning. Meanwhile, travel choice models in previous studies are usually developed by using discrete choice theories or user equilibrium principle. Thus, many significant characteristics of travelers’ behaviors, such as risk preference and learning process over time, cannot be considered in these conventional models. This article proposes a convex prospect theory-based model to investigate the effects of population density on the travelers’ mode-choice behavior under an advanced transportation information system (ATIS) in a multimodal transportation corridor. It is shown that population density is closely co-related to the modal split results and dependent on the performance of the railway mode in the study corridor. The park-and-ride mode may not be suitable for areas with high population density. This article also investigates the travelers’ reference points on the generalized travel costs by modes. A numerical example is given to illustrate the properties of the proposed model together with some insightful findings.     

基于多成本分析的出发时刻选择模型研究

交通问题的解决,应该从需求和供给两方面进行改善。交通需求管理通过改变出行者的出发时刻、出行路径以及出行方式等措施,将高峰期的交通需求从时间和空间2个方面进行分离,从而有效缓解城市交通压力。文中将经济学思想应用于城市道路,从固定使用成本、出行时间成本以及惩罚费用成本3个方面研究了私人小汽车出行的多成本性,通过分析居民出发时刻选择的决策过程,应用随机用户均衡分配和Logit基本理论,建立了适用于一般城市网络的出发时刻选择模型。运用模型进行一个算例分析,从而验证模型的有效性和实用性。     

基于SP和RP融合数据的小汽车通勤出行频率选择模型

基于小汽车通勤出行特性和成本分析,采用意愿调查法对小汽车出行者的社会经济属性、通勤特性和不同燃油价格下的出行意向进行调查,定量分析停车位供应状况、停车费、燃油价格等因素对小汽车使用者通勤出行频率的影响,以获取高燃油价格下小汽车通勤行为随燃油价格(出行成本)变化的规律.基于多项选择模型,分别建立了RP模型、SP模型和基于...     

拥挤道路收费与停车收费组合优化模型研究

道路拥挤收费和停车收费是交通需求管理中的两大有效手段,合理地实施收费可以达到缓解交通拥挤的目的.文中针对交通网络中私家车用户可以在任意公交站点处发生换乘这一广泛情形,讨论了弹性需求下的路段拥挤收费和停车收费组合优化策略,并给出基于混沌优化方法的启发式算法求解所建立的双层规划模型.结果表明,所建模型有助于个体出行方式和出行路径的决策,且组合收费在使得公众易于接受实施拥挤收费政策的同时,也可以吸引更多出行者选择换乘公共交通方式,这将有利于减轻交通拥挤程度和环境压力.