尾气污染对宜行车出行选择的影响研究

为了解机动车尾气对自行车出行的影响,首先在出行者离散选择模型效用函数基础上,引入尾气污染效用项,然后提出尾气污染规避附加时间的概念,并基于调查数据给出不同道路空气质量等级下尾气规避附加时间的计算方式,建立考虑尾气污染效用项的自行车网络分配模型,最后通过算例分析效用函数修正前后自行车流网络分配的差异.这对于研究自行车路径选择行为以及合理规划自行车道路资源具有一定的意义.     

大型活动后车道单行优化的双层规划

为了缓解大型活动后疏散期间的拥堵,建立了车道单行优化问题的双层规划模型．该模型考虑了交通组织者与参与者之间的共同作用．模型的上层模型的优化目标是总疏散时间最短,下层模型的优化目标是出行者自身疏散时间最短．将离散粒子群算法用于解决该双层规划问题．用简化的实际交通网络检验优化效果．实验结果表明,基于双层规划模型的车道单行方案能减少总疏散时间20％．     

尾气污染对自行车出行选择的影响研究

为了解机动车尾气对自行车出行的影响,首先在出行者离散选择模型效用函数基础上,引入尾气污染效用项．然后提出尾气污染规避附加时间的概念,并基于调查数据给出不同道路空气质量等级下尾气规避附加时间的计算方式．建立考虑尾气污染效用项的自行车网络分配模型,最后通过算例分析效用函数修正前后自行车流网络分配的差异。这对于研究自行车路径选择行为以及合理规划自行车道路资源具有一定的意义。     

ͻ���¹��½�ͨ��Ϣ�����о�

突发事故及其所造成的非重复性拥堵会对城市交通系统正常运行有重大影响,其造成的拥堵传播会使得拥堵区域内的大量路段瘫痪.因此研究缓解突发事故下交通拥堵的策略具有十分重要的意义.本文研究突发事故下先进的交通信息系统策略设计问题.建立了ATIS策略设计的双层规划模型,上层目标从交通管理者的角度追求出行者的系统总阻抗与交通信息运营成本最小化,下层描述在ATIS作用下出行者的动态路径选择行为,并通过元胞传输模型仿真拥堵的传播与路段上车辆的走行.提出了基于遗传算法的求解方法.算例结果表明,优化的ATIS策略能够有效地缓解突发事故所导致的交通拥堵,提高交通网络的系统性能.     

通勤班车出行线路优化研究

基于通勤班车出行者意向调查与分析,掌握班车出行行为特性,建立了基于ML模型的班车出行前端衔接方式选择模型,确定前端衔接时间.并以满足最大出行需求、线路总体通行时间最短的路径寻优双重目标,建立了班车线路优化模型,并通过启发式算法进行求解.研究结果表明,约占78.1%的班车出行者前端衔接时间占总出行时间的比例在0.2～0.5;85%以上的班车出行者希望(容忍)最早出发时间不早于实际出发时间,通过实例验证可通过通勤班车线路的优化设置来提高公共交通出行.     

平面交叉口信号控制多目标优化研究

从道路使用率、出行时间成本、环境保护三方面平衡交通效益出发,建立在饱和度约束下以通行能力、出行者平均延误、尾气排放量作为性能指标的平面交叉口信号控制多目标优化模型;模型可根据交通流状态的不同对控制目标有所侧重;最后运用遗传算法对模型进行优化。算例分析表明,该模型能较好的适应交通流状态的变化,可获得更好的交通控制效果。     

考虑交通环境影响的封闭小区开放决策研究

封闭小区的开放可以增加城市道路网密度，缓解交通拥堵，但目前封闭小区开放方案的决策方式单一，且未考虑开放后给小区带来的汽车尾气和交通噪声污染问题。将交通环境影响纳入考量范围，以行程时间、尾气排放和交通噪声构成的总目标费用函数值最小作为优化目标。引入封闭小区是否开放、单双行和限速这3种决策方式，建立上层系统费用最优和下层用户均衡的封闭小区开放双层决策模型，并利用遗传算法和Frank-Wolfe算法分别对上、下层模型进行求解。 对模型优化效果进行验证分析，结果表明，所建模型最优解的费用值相对偏差为0.67%，应用此模型后同比节省费用平均值为11.80%。对比分析得到：合理设置封闭小区开放的3种决策方式，可 以减少车辆行程时间和绕行距离，降低出行者的出行费用和考虑交通环境影响的附加费用，且采取相对较高的限速值有利于降低出行总费用值。     

出行前交通诱导决策系统的静态博弈模型

对出行前交通诱导决策系统的设计需求进行了分析.通过对公交出行策略和个体机动车出行策略进行分析,建立了基于公交和个体机动车等效出行时间的静态博弈模型,模型与出行者的出发时刻和优化出行路径的路段集相关.采用枚举的方式,将出发时刻离散为间隔1 min来对出行前不同出行方式决策博弈模型进行求解.通过实例分析可以看出,提出的出行前交通诱导决策博弈模型可实现对出行者进行出发时刻、出行方式、出行路径的诱导.     

基于路段的拥挤收费与停车收费组合优化研究

确定性路段拥挤收费对收费路段的交通拥挤缓解有很好的效果,停车收费对抑制区域路网出行需求有重要影响,将两者组合起来系统研究具有重要意义. 本文通过将路段拥挤收费与停车收费进行组合,分析组合收费策略下出行成本和出行需求变化的基础上,建立了双层规划模型. 以收费社会效益最大化为目标,以拥挤收费和停车费可行区间为约束条件作为上层优化模型,下层模型是考虑广义交通出行费用(含行程费用和停车费用)的弹性需求条件下用户平衡模型,进行路段拥挤收费与停车收费组合优化. 设计了模式搜索算法进行求解,得到不同初始步长和迭代精度下模型的最优解. 数值计算结果表明,联合收费使得路网流量分布更加均衡,缓解了收费路段的交通拥挤,同时出行需求得到了一定抑制,证明该模型与算法具有有效性.     

���·��ģ�ͼ�·���ȶ��Է���

城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.     

有限理性下考虑出发时间选择的网络交通流演化

假设出行者出发时间与路径选择随历史出行信息的更新而不断调整,研究网络交通流逐日动态演化规律.考虑出行者有限理性,基于累积前景理论,建立了出行者出发时间选择、时间间隔权重更新、路径选择及路径行程时间分布更新模型.通过数值实验表明:出行者对历史理解行程时间依赖程度对每个出发时段的稳定的流量分布无显著影响,但是对路径流量演化有显著影响;当出行者对历史理解行程时间的依赖程度大于等于0.90时,考虑出发时间选择的路网流量演化最终能达到稳定状态;从系统的整体效率来看,当出行者对历史理解行程时间的依赖程度在[0.90,0.95]时,有限理性下的交通分配结果优于完全理性.     

多用户类型弹性需求随机期望-超额用户平衡模型

为准确描述随机路网环境下出行者规避行程时间不确定风险的择路行为,推导了通勤者需求量服从对数正态分布和路段通行能力服从贝塔分布条件下计算期望-超额行程时间的计算公式,并在考虑出行者对行程时间的估计误差和路网服务水平对交通需求影响的基础上,建立了用等价变分不等式表示的多用户弹性随机期望-超额用户平衡模型.算例结果表明:随着需求水平波动程度和路段通行能力退化程度的加剧,当需求方差-均值比从0.5增至2.0、贝塔分布参数(l和m)从90和10变为10和10时,通勤者和非通勤者期望最小理解期望-超额行程时间分别增加了48.5%和99.2%.     

������Ϣ�Ե�·�������ʱ��ɿ��Ե�Ӱ��

为考察出行信息对道路网络出行时间可靠性的改善效果,将出行者划分为“有ATIS接收装置”和“无ATIS接收装置”两类,且均以随机方式选择路径,运用混合网络随机用户均衡建模理论构建了信息诱导下的出行路径选择模型.从路段容量的实际变化规律出发,假定其服从截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流求解算法,建立了信息影响下的道路网络出行时间可靠性评估方法.数值分析结果表明：道路网络出行时间可靠性随出行信息质量和信息系统的市场渗透率增加而递增,但其边际影响递减;对于交通需求水平高的道路网路,信息的提供对网络出行时间可靠性的改进更加明显.     

依赖随机参考点的网络均衡配流模型

所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积.假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型.然后,给出基于Probit 加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法.算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为.对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变.     

换乘约束下城市多方式交通分配模型与算法

基于超网络理论构建了可换乘条件下城市多方式交通系统的超网络模型,同时基于所建超网络,在考虑出行者的换乘规律和换乘行为等因素下,定义了可行超路径.将超网络的路段划分为行驶路段、换乘路段、上网路段和下网路段等4类,考虑出行时间、货币费用及舒适度感受3种因素,建立各类路段的广义费用函数及超路径广义费用函数.基于超路径费用,定义了有效超路径.在此基础上,提出城市多方式交通系统的随机平衡分配模型,并且提出了换乘约束下有效超路径和最短可行超路径的搜索算法.最后,通过一个数值算例说明所提出方法的可行性和有效性.     

��������ο���������������ģ��

所建立模型明确考虑了随机参考点作为累积前景理论(CPT)描述出行者有限理性路径选择行为的补充,将其定义为随机最短行程时间和可接受系数的乘积。假设出行者遵循路径累积前景最大化原则进行路径选择,建立相应的随机均衡条件及等价的不动点模型。然后,给出基于Probit加载和相继平均法(MSA)的启发式算法,并在小型网络上验证所提出的模型和算法。算例结果表明,依赖随机参考点的交通流模式能够较为真实地再现出行者在路径选择时,同时考虑行程时间均值及随机波动的有限理性行为。对参数进行灵敏度分析,基于CPT得到的路网均衡状态基本上不受行程时间随机波动程度变化的影响,当出行者调整出行时间预算时,均衡状态将随之发生改变。     

一种拥挤数量调节的非均衡网络交通流动态演化模型（英文）

基于经济学非瓦尔拉斯均衡理论, 采用经济学中市场摸索过程模拟出行者路径选择行为; 假设城市出行者在路径决策过程中, 考虑路径出行时间和关键路径拥挤程度的共同影响, 以价格拥挤混合均衡交通流模式为基础, 建立了一种价格-拥挤混合调节的非均衡网络交通流动态演化模型, 并验证了模型稳定状态与均衡的等价性; 基于简单的测试网络和中型路网, 对演化模型进行了模拟, 描述了非均衡网络交通流的演化过程与非均衡状态下交通网络的整体表现。研究结果表明: 时间价格调节模型的演化结果符合经典的Wardrop第一原理, 拥挤数量调节的结果使得OD间各路径上关键路段的拥挤程度一致, 价格-拥挤混合调节的结果会使路径流在走行费用较小和拥挤程度较低的路径上相互进行调整, 其动态演化过程波动性要大于单一调节的情况; 在测试路网中, 考虑采用拥挤程度对路径进行选择的行为, 使得整个路网拥挤均匀程度整体提高62%, 但路段饱和度均值却从0.60增大到了0.64, 表明路网整体上变得拥挤; 若考虑两者的共同调节, 最拥堵路段饱和度从0.936下降到0.787, 均匀程度整体提高46%, 且路段饱和度均值降低, 路径行程时间变小, 拥堵得到改善; 中型路网的测试结果也表明这种混合均衡模式能灵活、客观地描述路网交通流动态演化过程, 获得较为合理的路网系统的稳态流量。      

基于矩阵分析的公共交通网络最优路径算法

为了更符合实际情况，即充分考虑换乘次数是乘客选择公共交通网络的决定因素，运行时问是其重要因素，分析了乘客心理特征，用CIS技术建立了公共交通网络模型，构建了适合公共交通分析的直达矩阵和最小换乘矩阵．在此基础上，结合路段、节点运行时间，提出了公共交通网络最优路径算法，并用一个简单的算例对算法进行了说明．     

基于GIS-T的交通信息发布系统设计

基于GIS-T和MTD技术的智能城市交通信息发布系统的原理和运行机制,是将交通信息采集发布、交通流评估模型、交通流预测模型和WebGIS有机地结合在一起,构成一整套完善的城市智能交通信息发布系统,实现交通信息的直观、实时发布,辅助出行者进行出行最优路径选择和出行时间预估,从而达到交通流动态调控的目的。