网络流量随机条件下的随机交通网络平衡分析

考虑到现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下,出行者路径选择行为的改变,即由出行时间最短的路径选择行为转变为在追求一定行程时间可靠性的基础上选择出行时间最短的路径选择行为.考虑到网络上交通需求量的不确定性提出了最优可靠行程时间的概念.在此基础上将出行者追求最优可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性.最后在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果符合实际情况,表明模型能够较好地反映出行者的路径选择行为.     

交通拥挤收费空间公平性探讨

将出行者按照时间价值（VOT）和地域划分为不同群体,在一个简单路网上建立交通网络模型,分析拥挤收费的公平性影响.研究模拟居民的多种不同出行选择,分析了实施拥挤收费对两处居民各类人群在出行方式分担、行程时间以及交通可达性等方面的影响.研究发现,对于始发地居民,引入拥挤收费能够降低其行程时间,提高可达性;而对于周边道路沿途的居民,若周边道路通行能力不高,适当的拥挤收费会提高可达性,若周边道路通行能力较好,拥挤收费则会小幅度的减少其交通可达性.     

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

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.     

基于出行个体行为的交通网络效率研究

为有效反映城市道路网络中出行者的个体微观行为对网络宏观特征的影响,根据出行个体对交通信息的接受情况不同对出行者的类型、及其路径选择规则进行重新设计,结合兼顾考虑交通需求、时间费用和交通流量的交通网络效率评价模型,利用仿真技术,模拟出行者个体行为对交通网络效率的影响。仿真结果显示:交通信息的及时供给和出行者对交通信息的学习能力,整体上会有效提升路网的运行效率;在相同出行规模情形下,具有学习行为的出行者交通网络效率稳定且波动小;在交通信息供给充分的条件下,信息学习出行者的规模受到路网的承载能力的影响。     

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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.     

群体出行的交通方式选择行为研究

多人结伴的群体出行是非通勤目的的交通出行中的普遍现象,已有交通方式选择行为研究中通常以出行者个体作为交通方式选择的决策单元,对于群体出行状况下的交通方式选择行为研究具有不适应性.以出行者群体作为交通方式选择的决策单元,基于2010年上海世博会游客的出行数据,建立了不同群体规模的出行方式选择行为模型.结果表明,群体出行对于交通方式选择行为具有显著影响:出行者对交通服务属性的敏感性下降;出行者群体的车内时间价值增加;出行者感知的车外时间当量和换乘惩罚当量上升.     

交通引导对随机型网络的路径选择影响研究

由于随机型路网的不确定性,提供交通信息将导致出行者与交通路网的相互影响形成正反馈效应.为探讨混合交通流量情况下不同交通引导策略对出行者路径选择行为及整体路网绩效的影响,依据Wardrop第二定理,运用个体选择模式中的随机效用理论,建立了随机型路网下存在资讯使用率不同的多类型出行者的模型并予以求解,软件模拟结果表明,在随机型路网中选择恰当的交通信息引导策略对整体路网绩效改善的有效性.     

基于潜能模型的就医出行公共交通可达性分析

大型综合性医院是居民生活出行目的地之一。公共交通是就医出行的重要出行模式,其服务水平对居民出行及就医具有双重影响。可达性是衡量交通系统为出行者提供到达某地点以获得某种服务或参加某项活动的能力指标,换乘对就医出行可达性具有重要影响,基于潜能模型,选择出行时间、换乘时间及服务覆盖人口数量构建可达性计算模型。以友谊医院为例,根据该模型进行各交通小区的就医出行可达性计算并分级,并与通过问卷调查得到的区域平均出行满意度进行比较。据统计,高于93.5%交通小区的上述两种评价一致。实验表明模型在就医出行可达性的计算上与出行者主观评价一致,可用于研究居民就医出行的便捷性,对提高医疗服务的区域覆盖及交通便利性具有指导意义。     

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交通网络设计问题是交通规划理论的一个重要组成部分,即在资金有限且考虑出行者决策行为的情况下,制定最优投资策略.由于人工费、材料费和使用费等的不确定性,路段的修建成本存在不确定性.本文通过改进预算投资约束,应用鲁棒优化的方法同时考虑出行者的路径选择行为,建立路段修建成本不确定的交通网络设计的鲁棒模型,并利用基于割约束的混合整数线性规划算法求解此模型,进而得到一个受修建成本扰动较小的鲁棒最优解.通过算例表明,在修建成本不确定的交通网络设计中,本文提出的鲁棒优化方法可以得到比传统确定性问题更加可靠的解.     

基于公交时空过程的城市时空可达性计算方法

交通系统的本质目标是为了提高个体的可达性.已有的基于时空维的时空可达 性计算方法忽略交通模式选择的约束,以及对于出行时间没有确切的概念,因此,提出了 基于公交时空过程的城市时空可达性计算方法.该方法以特定的公交出行时空约束作为 效用函数,从历史公交时空过程中获取公交出行时间,对于出行时间的计算更具可操作 性;并且,其考虑特定的时空约束下个体参与活动的效用值,显得更加严谨.同时该方法将 特定的交通出行方式作为一种出行的时空约束,更加符合现实情况.最终,以广州市公交 系统为研究对象,运用该方法计算特定时空约束下个体出行的城市时空可达性.结果表明 该方法具有有效性和可操作性.     

多模式公交网络中考虑定制公交的 活动与出行建模

近年来,由于一些新型交通服务的出现与迅速发展,多模式公交网络包含了更多的交通模式.定制公交作为一种创新的公共交通服务,在中国许多城市引起了人们的广泛关注. 针对包含定制公交的多模式公交网络,本文提出了基于活动的模型以模拟出行者的活动与出行行为.本模型探究了由于定制公交的出现,人们在多模式公交网络中的行为决策变化,并采用了超级网络以同时模拟用户的活动与出行行为.为研究定制公交的容量约束与预约机制,在模型中有效模拟了用户的逐日学习与调整过程.本文通过实例验证了所提出模型的有效性,结果显示,定制公交的运营显著影响了出行者的活动与出行行为.     

多模式公交网络中考虑定制公交的活动与出行建模

近年来,由于一些新型交通服务的出现与迅速发展,多模式公交网络包含了更多的交通模式.定制公交作为一种创新的公共交通服务,在中国许多城市引起了人们的广泛关注. 针对包含定制公交的多模式公交网络,本文提出了基于活动的模型以模拟出行者的活动与出行行为.本模型探究了由于定制公交的出现,人们在多模式公交网络中的行为决策变化,并采用了超级网络以同时模拟用户的活动与出行行为.为研究定制公交的容量约束与预约机制,在模型中有效模拟了用户的逐日学习与调整过程.本文通过实例验证了所提出模型的有效性,结果显示,定制公交的运营显著影响了出行者的活动与出行行为.     

城市多模式公交网络出行时间可靠性模型研究

随着城市的发展,快速轨道交通和快速公交系统逐渐融入到常规公交系统中,构成了复杂的多模式公交网络,在此公交网络环境下乘客公交出行时间的稳定可靠程度直接影响到公交系统的服务性能,因此,本文以常规公交和地铁组成的典型多模式公交网络为研究对象,利用状态增广技术,建立了换乘约束条件下的出行时间可靠性模型,从而为评价和改善多模式公交网络服务性能提供决策支持。     

列车时空服务网络客流分配方法研究

客流分配方法研究是铁路客运产品设计的核心,对评价列车服务网络质量具有 重要意义.本文研究旅客列车运行图形成的时空服务网络属性及其构造方法,在分析多层 次旅客具有不同的服务时间窗期望、换乘次数、换乘时间等出行选择行为基础上,确定网 络弧段阻抗.建立体现旅客时空差异服务需求约束的客流分配模型.提出由时间窗搜索和 改进的Dijkstra 算法构成的组合算法求解旅客合理时空服务路径集合,设计基于合理服 务路径集的客流分配子算法.实现在网络条件下,根据分配权重函数不同,完成客流时空 分配.最后,利用MATLAB 编程,以京广高速铁路相关时空服务网络为例,验证模型和算 法的有效性.     

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.     

考虑出行费用的就业可达性分析

良好的就业可达性有助于创新职住对接机制，是建设可持续城市的关键问题。既有可达性研究对于出行成本的考虑多局限于出行距离或出行时间，未充分考虑出行费用并研究其对不同出行方式的影响。本文基于互联网地图和工商数据平台的POI(Point of Interest)数据和实时路径规划数据，获取细粒度的就业和出行成本信息，采用改进的两步移动搜索算法，提出考虑出行费用的就业可达性度量方法，研究公共交通和小汽车两种出行方式的就业可达性并评估出行费用对就业可达性的影响。针对北京的案例研究表明：考虑出行费用后，小汽车平均出行成本由仅为公共交通54%变化至高于公共交通6%。就业可达性对出行费用敏感，仅考虑出行时间无法完全体现就业选择与出行成本之间复杂的互动机制。出行费用的影响体现在公共交通与小汽车可达性平均降低7.3%和4.8%；若不考虑出行费用，五环至六环地铁沿线街道的就业可达性会被低估。出行成本对可达性的影响存在阈值效应，阈值越高，影响越小。本文有助于规划者和政策制定者形成就业可达性引领的职住平衡调整策略。     

有限理性视野下出行者出行方式选择分层Logit模型研究

在传统分层Logit模型的基础上,放松出行者完全理性的假设,基于有限理性满意决策准则,建立了多方式有限理性分层Logit(BRNL)模型,来描述出行者的方式选择行为.模型假设当方式间的成本差在无差异区间内时,出行者依据偏好或随机进行方式选择;否则,出行者将选择出行成本更小的交通方式.此外,提出了一种嵌套的相继平均算法对模型进行求解.最后,通过一个数值算例验证了模型的合理性和算法的有效性.研究结果表明,出行者并不总是选择出行成本最小的交通方式,其选择行为与出行者的理性程度和偏好有关,且理性程度越低,出行者对方式间的成本差越不敏感.     

基于出行时间可达性的公共交通竞争力评估模型

为实现区域公共交通与小汽车间出行竞争力的定量化评价和影响关系解析,利用公共交通动静态数据、出租车运行数据及出行调查数据提取公共交通个体出行链和小汽车出行用时等信息,结合路径规划API(Application Programming Interface)计算公共交通及小汽车全过程出行耗时,基于全过程出行时间可达性视角构建公共交通竞争力评价模型;考虑公共交通竞争力的空间效应,分别选取土地利用和交通设施因素作为解释变量,提出基于空间杜宾模型的公共交通竞争力影响模型;以北京市为例,探究早、晚高峰等不同时段下区域公共交通竞争力与各影响因素之间的交互关系。结果表明：早、晚高峰期间公共交通竞争力的平均值均在1.50以内,平峰时段约为1.74,市中心区、地铁沿线和大部分居住社区周边区域的公共交通出行竞争力相对较高;各时段下公共交通竞争力呈现明显的空间依赖性,且存在“低-低聚集”“高-高聚集”的典型聚集区域;土地利用混合度、办公就业密度和地铁站点密度等因素具有显著的负向空间溢出效应,而道路网密度和绕行系数则表现出显著的正向效应。综上,所提出的评价模型能够定量化评估公共交通竞争力,所建影响模型能够在考虑空间依赖性的基础上解释竞争力与因素间的相互关系。     

多方式交通网络的时间可靠性分析

面向小汽车和公交组成的多方式交通网络,建立公交到站时间迭代表达式,分别给出公交及小汽车的时间可靠性计算方法,构建包含时间可靠性的多方式交通网络均衡模型并设计求解算法.计算结果表明,开辟公交专用道及增加公交发车频率这两项措施,均能提高公交自身的时间可靠性及分担率,同时也能改善小汽车的时间可靠性,但是后者还会增加公交积聚概率;而增加公交站点间距,将降低公交分担率,同时也将增加公交集聚的发生概率;随着乘车站数的增加,公交时间可靠性及分担率降低,特别是下游公交线路分担率降低更为显著.