出行路径选择的随机后悔最小化模型

从后悔理论入手,分析后悔理论用于出行行为分析的2种一般形式:多项选择集和多属性决策,研究后悔理论在有风险和无风险条件下的模型结构,提出基于随机后悔最小化的出行路径选择行为分析模型,结合算例对比分析随机效用最大化模型和随机后悔最小化模型用于出行路径选择结果的异同.研究表明,出行者做决策时为避免未选择方案比选择方案表现的更好,试图将预期后悔最小化,而不是预期效用最大化.且对于多属性的备选方案,出行决策是半补偿性的.      

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。     

基于前景理论—影响力混合模型的路径决策研究

传统的出行路径决策研究多集中于"事前"研究,即出行者在出行前通过综合考虑道路网络所有的信息,在纯理性的基础上确定出本次出行所选择的最佳出行路径,这与实际出行者出行路径选择有较大的不同。通过引入有限理性和节点作用力的观点,建立了基于交叉口节点决策的前景理论—影响力混合路径决策模型。通过设置仿真实验,验证了本模型相比期望效用理论和单纯的前景理论更加符合实际出行者实际路径决策,弥补了传统路径选择研究的不足。     

公路运输通道内的车辆出行路径选择模型及应用研究

考虑到影响运输通道内车辆出行路径选择的因素较为复杂，而现有的出行路径选择模型对多因素、微观指标的反应不敏感，本文利用随机效用理论建立通道内的车辆出行路径选择微观模型，并以安徽省沪蓉通道高界段为例进行模型的辩识和参数的标定，该模型的应用对于通道内公路项目建设和经营管理决策具有重要的意义。     

考虑风险规避的动态路径选择模型研究

为了研究在不确定性交通环境下路径选择问题,引入前景理论建立动态路径选择模型以规避出行风险,保障出行者准时稳定地到达目的地。首先介绍了前景理论,计算了以行程时间为指标路径前景值和在给定的预算时间内确定路径准时到达可靠度。考虑到绝大多数出行者属于风险规避型,定义可靠度最高的路径为基准路径,将二阶随机占优于基准路径的路径归入有效集。最后定义了延误风险,以有效集中延误风险最低的路径作为可接受的最优路径。通过一个简单测试网络算例,研究了考虑风险规避的动态路径选择,并分析了对路径选择的影响。研究结果分析显示,当考虑风险规避时,出行者不再以单一的期望行程时间为最优目标,而会综合考虑出行选择。     

居民全日出行方式选择动态模型研究

为改进现有交通方式选择模型,提高交通方式预测模型精度,基于出行链建立了居民全日出行方式选择动态模型。从居民出行方式选择机理分析入手,确立出行方式选择动态影响因素,在多项Logit模型（MNL模型）的基础上建立了方式选择动态模型。模型中增加了2类动态影响因素,即先前出行方式选择结果对后面出行方式选择的影响和主链的出行方式选择结果对子链出行方式选择的影响。最后以安徽省淮北市为例对模型进行了实例分析。结果表明：所建立的动态模型的优度比和预测准确率较基于单次出行效用的MNL模型有较大提高,变量在模型中的意义符合中国国情,模型可服务于城市交通规划和交通政策制定。     

引入忠诚度变量的城际出行方式动态选择行为研究

针对中国城市群的快速形成与发展,结合城市群城际出行特点,研究城市群城际出行方式选择行为.基于非集计理论,对效用函数引入刻画动态选择行为的忠诚度变量,抓住了出行者出行方式选择的关联性.利用了平滑指数计算忠诚度变量,既反映了忠诚度的持续性也考虑了突变性.将忠诚度变量作为影响因素引入模型的可观测效用部分,建立出行者城际出行方式选择Mixed Logit模型.在大量调查问卷基础上,通过对引入前后的模型对比分析计算得出,忠诚度变量加入后,模型中其他的出行影响因素效用强度明显削弱,其产生的正效用证明了城际出行选择是一种带有倾向性的行为反应,具有某种出行方式选择的持续性、依赖性和突变性,说明出行者过往的出行体验对选择心理具有显著的影响,也说明构建的模型很好地还原了出行方式选择的动态特性.     

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。      

基于后悔理论的社交网络分享型交通信息的用户价值研究

以社交网络为平台的交通信息对出行者的决策有重要影响.为了研究社交网络分享型交通信息的用户价值,分析了社交网络中交通信息的产生与传播行为,并从信息行为的角度研究了社交网络中交通信息的特征.基于后悔理论建立了社交网络交通信息的用户价值评估模型,并给出出行者的路径选择效用以及交通信息的更新方法.在此基础上,从交通信息有效性与负效用的角度分析了社交网络交通信息的用户价值特征.基于不同的网络信息传播场景,对其中交通信息的用户价值进行了分析.结果表明,社交网络中的交通信息能够对出行者的决策起到辅助作用,在有效场景中出行者决策的后悔值降低了20%;但用户价值随其在社交网络中的持续传播而降低,且过度传播的交通信息将对出行者决策产生负效应.      

京雄高速公路费率动态调控研究

为了提高京雄高速公路通行效率，以小客车为研究对象，以交通经济学、博弈等理论为基础构建了有关其费率、交通量的函数模型，采用SP和RP相结合方法，对北京、雄安周边区域路网的交通量、出行成本、出行时间等进行调研，借助非集计模型，构建了有关京雄高速公路路径选择模型并对其精度进行了验证，结合实际调研数据，分析京雄高速公路在动态费率下不同时段经济效益，得到京雄高速公路收益时域图，在考虑社会效益以及出行者自身效用最大化的基础上，确定了京雄高速公路各时段的最佳费率值。高速公路费率会通过影响人的出行路径选择进而影响道路交通状况及其效益，动态费率调控可以提高效益。