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提出了一种基于相对阻抗的改进Logit模型,将判断误差的方差修正为与阻抗相关,克服了传统模型因同一分布而导致的等方差问题,并推导出基于相对阻抗的Logit模型的概率计算公式.给出了相对效用的概念在常见改进Logit独立相关性缺陷的模型中的应用.计算实例表明,改进后的模型均能有效解决“长短路”问题,且物理意义明确、计算简单,具有良好的鲁棒性.     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

市域快慢车越行组织下乘客选择行为研究

快车对慢车的越行影响了市域轨道交通快慢车运营组织下乘客换乘选择行 为.本文考虑乘客的时间感知差异,按照乘客出行起讫点的车站种类划分乘客,建立出行 广义费用模型;采用了Logit 模型求解案例中各类乘客的路径选择概率,并分析影响因素 的灵敏度.结果表明：换乘时间感知系数或始发站发车间隔增加时,乘客选择需换乘路径 的概率减小而选择慢车直达的概率增加;乘客出行途经车站数量或快车越行慢车次数增 加时,乘客选择需换乘路径的概率增加而选择慢车直达的概率减小.说明快慢车运营方式 适用于线路较长且乘客出行距离较远的市域轨道交通,能诱发乘客为了节省出行时间而 选择可能需要换乘的快车.     

一种基于多元Probit模型的随机网络配流加载算法

为了改善基于Logit模型的随机网络配流加载算法的两个不足之处,本文提出了基于正态分布的Probit模型的随机网络配流算法。假设路段的广义交通时间服从正态分布,然后用蒙特卡洛模拟法对提出的算法进行求解。最后,用一个简单的交通网络例子对提出的算法进行验证分析。在算法求解过程中,运用Matlab对路段广义交通时间随机抽样,再对网络进行全有全无分配,将交通流量分配到起终点间的每一O-D对的最短路径上。应用Probit模型进行配流加载,其路径选择概率更接近实际更加合理,是一种值得推广的交通配流加载模型。     

基于不同偏好的出行者路径选择行为研究

从道路的静态(行驶距离)、动态(道路通行质量)两属性出发构建基于出行者路径选择偏好的出行费用函数,结合Logit改进模型,分析不同偏好下出行者路径选择行为的特点。算例表明:基于不同属性构建的出行费用函数可有效反映出行者偏好;考虑到路段重复因素的Logit改进模型可有效反映不同偏好对出行者行为的影响;改进模型更能反映真实的选择概率且计算简便。     

基于极值分布的离散选择模型尺度参数

为了准确把握尺度参数在模型建模、分析以及应用过程中的作用,以基于极值分布的Multinomial Logit模型和Nested Logit模型为研究对象,从建模的基础--误差项的分布形式入手,通过模型形式和误差项性质两方面研究了尺度参数在两种模型中的特性,并对其进行了对比分析.分析结果表明:尺度参数不仅限制了模型效用函数的尺度,而且也反映了误差项的方差水平,但对于以上两种不同的模型,其在尺度限制、误差项方差水平及独立性、自身取值范围等方面均表现出不同的特性,Multinomial Logit模型的尺度参数反映了有关整个效用确定项的误差项方差水平,而Nested Logit模型的尺度参数只是反映了与某一选择枝有关的部分效用确定项的误差项方差水平.     

考虑风险爱好驾驶人的相依Weibull随机交通分配模型

建立了考虑风险爱好驾驶人的相依Weibull随机交通分配(Weibull-DSA)模型,分析了感知等价路径负效用的Weibull边缘生存函数,假设驾驶人总是选择感知等价路径负效用最小的路径到达目的地,采用Copula方法构建了感知等价路径负效用的联合生存函数,预测了路径选择概率;设计了模型的迭代求解算法,对模型进行了理论分析和数值验证;研究了广州市交通调查获得的风险系数,基于风险爱好和风险中立驾驶人,比较了采用Weibull-DSA模型与经典的Logit-SUE和Weibit-SUE模型计算的路径选择概率、路段交通量、饱和度与系统总出行时间。计算结果表明:随着风险系数的降低,3种分配模型的交通系统总出行时间变大;在风险中立情况下,应用Weibull-DSA模型、Logit-SUE模型和Weibit-SUE模型计算得到每OD对的所有连接路径选择概率的最大差值,分别为0.17、0.33、0.34,在风险爱好情况下,由3种模型得到的最大差值分别为0.20、0.36、0.41,因此,采用Weibull-DSA模型计算得到的不同路径选择概率的最大差值明显小于经典模型计算得到的最大差值;相对于风险中立情况,风险系数使得每OD对的所有连接路径选择概率的最大差值变大;无论是风险爱好还是风险中立驾驶人,采用Logit-SUE和Weibit-SUE模型计算得到的路段饱和度均小于0.9,采用Weibull-DSA模型计算得到路段饱和度大于0.9;与经典模型计算结果不同,采用Weibull-DSA模型得到的不同路径选择概率的最大差值相差较小,一些路径获得更多交通量,使得路径中通行能力最小的路段的饱和度大于0.9,这一特征给出了城市路网中部分瓶颈路段拥堵现象一个新的解释。     

考虑地铁站点多方式接驳范围的接运网络配流模型

以接运地铁站点的多方式接驳网络内出行者接驳方式选择行为为研究对象,改进既有接驳时间费用的计算方法.本文考虑地铁站点不同接驳方式的接驳范围对出行者选择行为的影响,建立基于Logit-SUE的多方式接驳网络配流模型,并通过算例证明了模型的可行性和有效性.进而分析出行者对路径阻抗感知系数θ、接驳距离增加系数β和共享单车停车位设置距离l?_bike对配流结果的影响.结果表明：θ越大,配流结果随机性越弱,实际阻抗越小的接驳方式选择概率越大;β越大,接驳距离越长,步行方式选择概率越小,自行车方式选择概率先增大后减小,而公交方式选择概率则逐渐增大;l?_bike越大,自行车方式选择概率越小,公交和步行方式选择概率则越大,且随着β的逐渐增大,l?_bike对自行车接驳方式选择概率的影响程度先增加后减小.     

Probit随机均衡选择模型在P&R需求预测中的应用

在进行停车换乘(P&R)设施规划的过程中,直接使用Logit选择模型进行方式划分存在着重大的缺陷,故需建立人们出行选择的Probit随机均衡选择模型及其仿真解法.应用实例表明,在停车换乘需求预测中使用Probit随机均衡选择模型,可以有效地解决Logit模型中存在的问题.     

到达车站的步行时间对老年人公交选择的影响

公共交通是老年人重要的出行方式,到达车站的步行时间是公交服务质量的重要组成部分. 以出发地到车站的步行时间表征车站可达性,基于陈述性偏好调查数据,利用随机系数Logit 模型研究步行时间对老年人公交选择行为的影响. 研究表明：随机系数Logit 模型比传统的多元Logit 模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中,车内时间系数为非随机变量,步行时间系数为随机变量;性别、年龄、是否拥有电动车、教育程度、月收入是否大于3 000 元、是否经常使用公交等个人统计学属性,以及老年人对身体状况的主观感知、老年人对体育活动的态度等心理因素,对老年人步行时间价值具有显著影响.     

物理模型的分类——管窥物理模型的思维方法

物理模型方法作为科学思维方法的一种基本形式,在物理科研、教学和学习过程中有着不可或缺的作用。本文阐述了物理模型的分类和特点,使物理教学在关注知识的同时,注重物理思维、方法的学习和培养。     

基于行为的出行方式选择模型探讨

非集计模型具有集计模型无法比拟的优点.对基于行为模型的基本理论和非集计模型进行了介绍,且给出了NL模型的具体求解过程和应用案例,分析了集计和非集计模型两者之间的关系.     

适应多元交通政策分析的定制四阶段模型研究

作为最常用的交通政策分析工具,城市交通模型在交通政策制定的过程中扮演重要角色。四阶段模型尽管建模相对简单,但其基于小区、基于出行的建模思路在交通政策分析中存在先天不足。活动模型使用基于家庭或个人、基于活动的建模思路,尽管能很好地满足交通政策分析的要求,但由于建模难度较高在中国鲜有应用。对此,基于结构体系与功能模块分离的模型设计理念,采用四阶段模型的结构体系,借鉴活动模型的建模方法提出人口合成、可达性变量、出行时间选择、出行链4个功能模块用以改进四阶段模型。城市可在传统四阶段模型结构体系的基础上灵活选用4个功能模块来定制城市交通模型,在不显著增加建模难度的基础上满足交通政策分析的诉求。     

交通方式划分离散选择模型的比较研究

本文章介绍了MNL、NL、HEV、MNP、MMNL等五种离散选择模型,重点分析了它们各自的理论基础与特点,并应用于交通方式划分案例,对模型参数进行标定。结果表明,NL模型能够较好解决存在于替选方案的相似性问题;MMNL预测误差最小,可靠性最高,较NL、HEV、MNP模型更能解决交通方式选择行为中存在的相似性、异质性问题,是一种对交通方式选择行为预测的有效方法。该研究对交通方式分担率预测问题具有重要的指导意义,因为通过简单选择某个离散选择模型开展研究得出的结论并不一定可靠,应根据模型特点谨慎选择、谨慎应用。     

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为了更精确地预测短期交通流,提出由季节自回归求和移动平均模型(SARIMA)和广义回归神经网络(GRNN)模型所构成的组合模型(SARIMA-GRNN模型),该模型结合了时间序列模型和神经网络模型进行时间序列预测的优点。构造该组合模型的两个组成模型,即SARIMA模型和GRNN模型,也被用于预测研究以便于验证该组合模型在预测上的优势。实证研究结果表明,组合模型的预测精度高于SARIMA模型,但是却并不必然高于GRNN模型。然而,合理选择组合模型中神经网络部分的输入变量以及输出变量将显著地改善模型的预测精度,本文所构造的这个组合模型不仅具有很好的预测表现而且结构简单,非常适合城市道路短期交通流的实时预测。     

关于城市交通需求预测理论现状与发展的研究

四阶段法是交通需求预测的经典方法,分为交通发生、交通分布、交通方式划分和交通分配四个阶段,四阶段的基本模型和算法在宏观交通规划中发挥着重要的作用。然而随着交通规划管理的发展,四阶段法也暴露出自己的局限性。本文将分析四阶段法的局限性和探讨其它改善的交通需求预测模型。     

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直接采用占有率信息而不是密度信息更有利于交通管理的实际应用．根据三种经典的基于密度的交通流参数模型，分别推导了三种占有率速度模型和占有率流量模型．考虑参数的约束条件可使交通流模型更具有实际物理意义，给出了各基于占有率的交通流模型的参数的约束条件，并对模型的目标函数、评价指标和优化方法做了详细的探讨．实测数据的优化结果表明本文所提出的模型、约束条件和优化方法是有效的．     

对TRANPLAN,CUBE和TransCAD的技术分析比较——以南加州尔湾市为例

TransCAD和CUBE是美国今后替代TRANPLAN的两个主要交通模型软件。TransCAD和CUBE均具有较强的模型和地理信息系统功能,两者各有所长。今后南加州区县交通模型要从TRANPLAN逐步过渡到TransCAD,但是包括佛罗里达和亚特兰大在内的美国许多其他地区选择使用CUBE,说明两个软件均占有各自的市场并受到欢迎。南加州尔湾市交通模型软件评估实例显示,对模型软件的评价和选择不仅要比较软件本身的特点,而且要对当地的模型政策、模型的功能要求。周围的模型环境。与数据结构和计算机网络系统的相容性等多方面进行综合的考量,采用多方面的评价标准审慎进行。     

水工模型中变态船模的相似性

为将变态船模应用在变态水工模型试验中,从理论上对变态船模的运动特性等进行分析。变态船模在水中运动应满足几何相似、运动相似、动力相似、操纵性相似等相似条件。从水工模型相似律入手,讨论变态船模在水工模型中的相似规律。     

交通配流问题路径解唯一性的探讨

首先介绍了交通平衡配流问题(TAP)的路段-节点模型,然后说明了该模型的平衡路径流量解一般是不唯一的。为了克服路段一节点模型这种应用上的缺陷,使交通规划人员在实际工作中能得到所需要的有关平衡路径流量的数据信息,利用极大嫡模型给出了确定平衡路径流量唯一解的方法。