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.     

用户出行费用综合更新自学习模型的研究

主要研究了用户出行费用的自学习与更新过程,将整个过程分解为费用估计、权重调整、经验费用学习3个部分,并据此提出用户出行费用综合更新自学习模型,将用户出行前的费用估计、出行后经验更新以及权重调整几个过程为一体,形成比较完整的路径费用学习演变过程。     

基于路径的算法求解考虑排放的交通分配模型

分析了非可加路径费用的交通分配问题, 考虑了排放对传统交通分配模型的影响, 在Venigalla等研究基础上, 给出了在不同发动机启动模式下考虑排放的交通分配模型, 并采用基于路径的梯度投影算法(GP)和非集计的单纯分解算法(DSD)进行模型求解。数值验证结果表明: GP所占的CPU时间大致为DSD的1/25, 所使用的路径为DSD的1/5, 这两种基于路径的算法得出数值最优解的收敛速度比基于Frank-Wolfe(FW)的算法要快, 适用于求解大规模非可加路径费用的交通分配问题。     

基于Logit模型的路径选择及交通流分配

从出行者的角度出发,根据出行者对路径的选择数据来对原有交通流量分配.给出运用Logit模型进行路径选择调查的过程,研究出行者对诱导路径的选择结果.并以成都市某交叉口在施工条件下的交通组织方案为例进行分析,证明该方法的可行性和有效性.     

手机提供拥挤信息的公交路径选择研究

在公交网络中,智能手机提供的出行信息可为公交出行乘客提供有效帮助. 在手机提供车内拥挤信息条件下,对乘客的路径选择过程进行模拟,构建乘客出行和换乘两种路径选择模型,包括车内的座位分配过程和在站台的排队过程. 通过仿真计算,比较了提供拥挤信息与不提供拥挤信息条件下车内拥挤程度改善情况,揭示了提供拥挤信息条件下乘客的路径选择规律. 结果表明,手机提供车内拥挤信息可以大幅度降低车内的拥挤程度,有效改善乘客的乘车环境.     

基于MNL模型的城市交通方式选择研究

交通方式选择模型是交通规划中最主要的模型之一,此研究对于城市交通规划中交通需求的分析以及交通方式的确定都十分关键.交通方式模型的建立和改进是为使模型模拟出城市居民出行方式选择的行为,达到解决实际问题的目的.M NL模型的提出将对交通方式的简单预测和交通方式的合理检验提供一种有效途径.通过分析非集计模型的理论基础,建立基于非集计的交通方式选择模型,采用最大似然函数得出参数的估计值,并对估计值进行检验,最终根据模型计算出各种交通方式选择的概率.     

基于排序选择模型的游客拥挤感知分析

基于游客拥挤感知机理和影响因素分析,采用意愿调查法对游客旅游线路特性、拥挤感知度和不同拥挤状态下的游客时空分布意向进行调查,定量分析不同旅游阶段信息、客流密度等因素对游客拥挤感知度的影响,基于排序选择模型,建立游客拥挤感知模型,并进行局部效应分析.结果表明:出行前(查询旅线信息方式等)、景区游览阶段(拥挤信息发布内容、景点停留时间等)的旅游信息变量对游客的拥挤感知度具有显著影响;景点停留时间每增加1 min,游客拥挤感知度为2、3、4的概率分别增加0.3%、增加1.1%、减少1.3%,研究可为旅游信息合理发布和游客合理分流提供基础数据.     

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在分析选择国际多式联运线路时所需考虑因素的基础上，把运输费用、运输时间和运输质量作为国际多式联运中最关键的三个因素．根据运输不同价值的货物时各因素的影响程度求出这三个影响因素在运输中所占的权重，运用层次分析法将各指标标准化后用决策论的方法来决定不同种类的货物应如何选择多式联运线路．     

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随着经济的发展,危险品的运输量在大幅的增长,危险品对环境和人类的潜在风险在扩大。危险品运输事故一旦发生事故,可能会造成惨重的人员伤亡、长久的环境污染及巨大的经济损失。选择一条最佳的危险品运输路径,确保运输安全具有重要的意义。在相对发达的运输网络环境下通过最小化运输风险、最小化运营时间及最小化敏感目标人数,建立了危险品公路运输路径多目标决策模型,并利用基于决策者偏好信息的权重信息和开方乘方集成算子对3个目标函数进行集成,然后用扩展标号法计算最优折衷解,最后用一个例子验证了模型及算法的正确性和有效性。该方法有助于决策者在发达运输网络环境下选择合理的运输路径。     

基于模糊综合评价模型的铁路危险货物运输路线选择方法研究

影响铁路危险货物安全运输路线选择的因素涉及管理、环境及设备等方面。基于模糊综合评价模型的铁路危险货物运输路线选择模型及算例分析可定量分析路线选择问题提供决策依据。     

基于模糊综合评价模型的铁路危险货物运输路线选择方法研究

影响铁路危险货物安全运输路线选择的因素涉及管理、环境及设备等方面.基于模糊综合评价模型的铁路危险货物运输路线选择模型及算例分析可定量分析路线选择问题提供决策依据.     

基于PSL模型的轨道车站行人路径选择研究

根据效用最大化理论,建立了path-size logit（PSL）模型和路径效用函数.以北京市地铁十号线国贸站的调查数据为基础,标定了模型参数.对模型的分析表明,行人在轨道车站售票区域的路径选择与出行目的及各设施的服务时间有关,同时,路径重复系数对路径效用的影响大,佐证了行人对拥挤路径的规避行为.     

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探索了图形式可变情报板（GRIP）对驾驶员路径选择行为的影响.采用意向调查法（SP）获取驾驶员从两条拥堵状况不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Logit模型,揭示驾驶员对GRIP信息的响应行为规律.GRIP提供的路径交通状况信息分别用拥堵点与分流点的距离、拥堵路径颜色来度量.调查选取上海市延安西路立交前实际存在的一块GRIP,SP问卷为驾驶员构造了起终点之间含有两条替换路径的假想出行情境,借助SPSS软件对采集的行为数据进行建模.分析表明,GRIP信息会影响驾驶员的路径选择行为,不同的信息内容对驾驶员路径选择行为的影响是不同的,驾驶员对GRIP信息中出现红色特别敏感.此外,驾驶员的学历、年行驶公里数等个体属性也是影响驾驶员路径选择行为的因素.     

关于诱导信息与路径选择的影响研究

交通诱导是解决交通拥挤的有效途径,其目标是通过调整出行者的出行路径。实现路网交通流的均衡分配。其中,诱导信息与出行者的路径选择行为是影响交通诱导成效的两个关键因素。文中通过探讨诱导信息与路径选择行为对交通流分布的影响,建立了诱导信息条件下出行者路径选择决策模型。并设计了相对应的求解算法,采用matlab程序进行仿真,并最后对结果进行分析。     

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交通信息对路网交通的影响是学术界广泛关注的问题,目前在这类研究中,大多是假定向出行者发布流量或旅行速度等详细的信息数值.而在实际交通信息发布中,由于检测精度等限制,只能向用户提供分为若干个级别的定性信息.本文针对这一问题,对交通信息影响下出行者日常出行决策行为以及对交通信息的感知行为进行了建模,随后使用仿真手段研究了交通信息分级条件下出行者的日常路径选择行为.结果发现,发布分级信息能使交通系统更快地达到随机均衡状态,代价是均衡状态的稳定性有所下降.同时,与发布详细信息相比,发布分级信息时系统性能较少受到信息更新周期的影响,对交通信息系统的实际应用具有一定参考价值.     

动态交通配流中的模糊路径选择模型研究

考虑出行者在模糊信息条件下的动态路径选择行为,提出一种基于路径模糊条件下的选择模型。出行者在一种非饱和状态下的路网结构中,根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择,从而影响其他出行者选择短路径,使整个路网中各路段用户均衡。该模型框架为智能化交通系统的建立提供一定的理论依据,算例结果验证了该模型的有效性和可行性。