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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

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.     

城际公共交通系统最短路算法

在借鉴城市公共交通最短路算法的基础上,针对城际网络的特点,研究了城际交通换乘路径的选择问题。以最小换乘次数为首要目标,并以此为基础,综合考虑时间、票价等因素,获取城际交通系统最短路。首先提出一种基于Flord算法的最小换乘矩阵及多条最短路的获取方法,然后利用最小换乘路径进行站线搜索与广义费用计算,获取城际交通的最短路,最后通过算例证明了本算法的可行性。     

换乘行为影响下的城市公交配流算法

针对中国大城市的工作生活模式与公交网络的特性,以成都市居民公交出行为研究对象,提出了符合乘客路径选择行为的广义公交路径.考虑了公交出行的路段阻抗和站点阻抗,建立了公交路径阻抗函数,提出了有效路径的确定方法.基于改进的Logit模型,建立了一种换乘行为影响下的路径选择模型.以成都市部分公交网络为例,应用提出的配流算法进行实例验证.分析结果表明:当选定的4条公交线路高峰时段的最小发车间隔分别为4、4、3、3 min,非高峰时段的最大发车间隔均为10 min时,对应的最小换乘步行时间和最大换乘步行时间分别为0、6 min;当最大路径阻抗和最小路径阻抗分别为71.5、51.5 min时,对应的乘车时间分别为60、48 min,路径选择比例分别为5.53％、41.98％;当最大路径阻抗和最小路径阻抗分别为52.5、48.5 min时,对应的乘车时间分别为42、39 min,路径选择比例分别为13.40％、62.07％;考虑换乘行为时,配流结果与实际值的最大相对误差、最小相对误差和平均相对误差分别为16.46％、11.09％、14.42％,不考虑换乘行为时,最大相对误差、最小相对误差和平均相对误差分别为34.37％、11.38％、23.15％.考虑换乘行为的配流结果更贴近实际情况.     

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针对综合运输网络运量预测需求,建立了多式网络分层分配模型,以分层网络拓扑结构和相应路径搜索算法的改进为重点,建立了适合分层网络结构的运量分配模型. 分层网络模型中心节点代表城市中心和换乘枢纽,相应地构建适用分层网络结构的广义费用函数、路径搜索算法. 以本文研究方法为基础开发了辅助计算系统,用于解决大规模运输网络的运输需求预测问题. 以在建的京沪高速铁路沿线运输网络为研究案例,研究结果验证了本文构建的多方式分层分配模型的有效性与实用性.     

基于出行链的城市客运交通枢纽换乘需求预测模型

城市客运交通枢纽的换乘需求预测具有一定复杂性,还没有一种固定有效的计算模式.本文首先分析了基于出行链的客运枢纽客流构成,然后通过构建一个虚拟三维网络模型来描述多方式交通系统,提出了将方式划分与路径选择联合的客流预测模型,使得客运枢纽多种方式间的两两换乘需求预测简化为求解换乘弧上流量的问题.最后使用TransCAD给出一个算例,结果表明此法具有原理清晰,应用方便的优点.     

考虑距离影响的公交网络敏感度

为更加准确地分析公交网络的性能状况,考虑了距离对于出行者感知费用的放大作用,提出了一种广义出行费用函数对公交网络敏感度进行了分析.首先,分析了距离的影响作用,建立了一个公交网络模型,并通过超路径理论解释了公交共线问题和乘客的选择行为.其次,在均衡配流的公交网络基础上,根据变分不等式的扰动问题,构建了考虑距离因素的公交网...     

基于GP算法的城市轨道交通客流分配问题研究

城市轨道交通客流分配问题是城市轨道交通规划领域的重点,也是城市轨道交通运营管理和列车开行方案的基础。结合城市轨道交通系统的基本特性,考虑客流在站点的停车时间和换乘时间费用,以及拥挤导致乘客无法上车的现象,建立包括延误时间在内的客流出行费用函数,构建城市轨道交通均衡配流模型,针对经典的FrankWolfe算法难以给出有效路径解的不足,提出基于路径配流的改进GP算法。最后,通过算例验证模型和算法的有效性。     

城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型

为定量分析成网运行条件下乘客在轨道交通系统内的换乘路径选择行为,在梳理乘客换乘路径选择直接与间接影响因素的基础上,引入开销系数用于描述由于列车过度拥挤导致乘客心理感受运行时间的额外增加值.提出含有惩罚系数的乘客换乘时间函数,基于乘客心理感知构建以乘车时间和换乘时间为广义费用的路径选择行为模型,并设计模型的求解算法.最后,将模型运用于重庆轨道交通网络实例分析中,结果表明:乘客倾向于选择换乘次数更少的路径3,较传统模型选择概率提高1.44%;同时,换乘惩罚系数对路径选择结果的影响灵敏度高于运行时间开销系数.     

基于停车行为分析的出行路径选择研究

城市交通系统中,停车需求与供给的矛盾关系引发的静态交通问题越来越严重,路网中存在大量的巡游交通,降低了路网的通行效率.对出行者停车行为进行分析,建立了由路网出行费用、停车费用及感知步行费用等组成的广义出行费用函数,基于Kirchhoff模型与随机用户均衡理论构造了考虑路段及转向费用的路径选择模型,并通过算例进行验证.结果表明:随机用户均衡状态下出行者步行时间感知差异及停车场特性会影响出行者路径及停车场选择,停车场分担率与步行感知时间呈负相关,与停车场的特性值呈正相关.     

基于G/G/c/FCFS 排队模型的城市停车流量分配模型

为探索城市路网中交通均衡与停车选择之间的相互关系,本文根据出行者实际停车搜索过程,运用G/G/c/FCFS 停车排队模型,研究了路径流量、行程时间、停车场可用概率三者的关系,进而计算停车场在车辆到达时的可用概率,并将此概率纳入停车搜索路径的广义费用函数,最后根据交通网络中出行者路径选择和停车选择理论,提出基于停车排队理论下的随机用户均衡模型,并设计了模型求解算法. 算例结果表明,本文模型能准确合理地分配城市路网中的停车流量. 研究结论有助于从城市整体角度为停车需求规划提供依据.     

基于G/G/c/FCFS排队模型的城市停车流量分配模型

为探索城市路网中交通均衡与停车选择之间的相互关系,本文根据出行者实际停车搜索过程,运用G/G/c/FCFS 停车排队模型,研究了路径流量、行程时间、停车场可用概率三者的关系,进而计算停车场在车辆到达时的可用概率,并将此概率纳入停车搜索路径的广义费用函数,最后根据交通网络中出行者路径选择和停车选择理论,提出基于停车排队理论下的随机用户均衡模型,并设计了模型求解算法. 算例结果表明,本文模型能准确合理地分配城市路网中的停车流量. 研究结论有助于从城市整体角度为停车需求规划提供依据.     

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.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法

为提高城市快速路网的整体功能和运行效益,利用实时动态交通数据,根据动态交通因素对路段通行时间的影响,将城市快速路网划分为非拥塞和拥塞两种情况,基于安全停车距离和剩余通行能力,分别计算了两种情况的路段通行时间,提出了以行程时间最短为目标的城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法.将该算法应用于西安城市快速路网进行案例分析,结果表明:该算法的最优路径计算结果与实际相符,误差在15%以内;最优路径的距离约为最短路径的1.84倍.      

面向城市交通网络的 K 最短路径集合算法

在城市交通网络中,为了优化交通流,需要搜索到符合出行需求 K 最短路径,并 将 OD（Origin-Destination）交通流合理分配到这些路径上.本文主要对搜索符合出行需 求的 K 最短路径搜索算法进行了研究,解决了已有算法仅能搜索出单条满足最短及 K 最 短条件路径的问题.根据 Wardrop 第二原则及路段阻抗函数理论,分析了路径集合搜索方 法对优化城市交通流的必要性,并定义了城市交通网络中 K 最短路径集合的概念及选择 条件,提出了一种面向城市交通网络的具有多项式时间复杂度的 K 最短路径集合搜索算 法.仿真结果表明,本文所提算法可以搜索出满足出行需求的所有 K 最短路径集合,在该 路径集合上进行交通流分配的效果明显优于传统方法.     

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．     

基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离研究

为研究城市综合交通网络结构,帮助决策者合理配置城市交通资源,本文研究了城市综合交通网络中基于广义出行费用的各交通方式优势出行距离概率密度曲线.分析居民出行的广义出行费用(即交通方式的服务水平,包括出行时间和票价等)可以确定城市中常见交通方式出行所需的平均花费水平,从而构建出同一出行网络中不同交通方式优势出行距离的概率密度曲线,对概率密度曲线进行分析和拟合可以得到固定形式的基于广义出行费用的城市综合交通方式优势出行距离概率密度模型.最后,以南京市为例进行实证分析.