杭州市交通拥挤收费初探

随着经济的快速发展,日益严重的交通拥堵已成为我国大中城市普遍的问题,也成为城市化进程中迫切需要解决的难题之一.道路拥挤收费作为一种缓解城市交通拥挤较为有效的交通需求管理的经济手段,受到了人们的普遍关注.基于杭州市的城市特点,道路网络和实际交通拥堵状况,论述了杭州市实施拥挤收费的必要性和可行性,并提出了杭州市拥挤收费的实施策略.     

交通拥挤收费在我国城市的可行性分析

随着经济的快速发展和城市化水平的不断提升,交通需求急速增长和城市交通供给不足的矛盾愈发突出。国外的成功经验表明,交通拥挤收费是缓解交通拥堵问题的可行方法之一。本文在总结新加坡和伦敦在交通拥挤收费上的成功经验的基础上,提出交通拥挤收费的适用条件,最后结合我国大城市的实际情况,说明我国城市开展交通拥挤收费的可行性。     

借鉴新加坡经验深圳拥挤路段拟对车辆收费

今年上半年深圳市增加了近10万veh机动车，第二季度路面车速比第一季度全面下降，交通形势严峻。根据深圳市政府出台的白皮书及深圳市交通综治工作的总体部署，深圳市年底前将完成中心城区等交通拥挤区域车辆收费系统的技术方案论证，并拟择机出台。     

考虑收入再分配的交通拥挤定价

为了解决交通拥堵问题,很好地调整交通需求,学者们提出了交通拥挤收费政策.但城市道路作为公共设施进行拥挤收费存在着一定的弊端,如果不能正确合理地确定拥挤收费费率,不能从真正意义上理解拥挤收费与社会福利和公众支持之间的关系,则该政策很难实施.文中通过对交通拥挤收费含义的介绍,提出了最优拥挤定价进行费率确定的算法,并对该算法...     

基于进化博弈的城市中心区交通拥堵收费分析

交通拥堵收费是解决道路拥堵问题的有效措施。假设使用小汽车到达拥挤收费区域边界的出行者可通过2种方式到达拥挤收费中心区：小汽车直达及停车换乘公共交通（P＆R）。对于出行者甲（对小汽车出行需求偏刚性）、乙（对小汽车出行需求偏弹性）,采用进化博弈的方法,建立效益矩阵,分析在不同政府定价条件下两者出行方式选择行为的演化模型。结果表明,政府交通拥堵收费对出行者出行方式选择行为的演化起着重要作用,不同的定价区间会使得出行方式向不同的稳定状态演变。分析各种定价区间下出行者出行方式选择行为。     

弹性需求下多类型用户拥挤收费模型研究

单一类型用户拥挤收费模型存在两大缺点：拥挤收费对所有用户影响相同和不能真实反映用户实际出行;在此基础上提出了弹性需求下多类型用户拥挤收费模型,并对其进行求解。以实例证明了多类型用户收费模型相对单一类型用户收费模型更能反映用户的实际交通出行,更能真实地反映收费后用户的出行选择,实现整个系统效益的最大化。     

城市道路拥挤收费实施时机确定方法研究

道路拥挤收费问题涉及交通工程、运输经济、决策博弈等多个研究领域,是广受关注的综合性课题。在弹性需求的多类型用户双层规划次优收费模型的基础上,通过研究不同OD下社会净效益的变化情况,提出了确定拥挤收费实施的OD区间范围和最优点的方法,为找到拥挤收费的合理实施时机提供了理论分析手段。结合上海市中心区道路状况数据,进行了实例分析,验证了方法的有效性。     

城市道路拥挤收费实施时机确定方法研究

道路拥挤收费问题涉及交通工程、运输经济、决策博弈等多个研究领域,是广受关注的综合性课题。在弹性需求的多类型用户双层规划次优收费模型的基础上,通过研究不同OD下社会净效益的变化情况,提出了确定拥挤收费实施的OD区间范围和最优点的方法,为找到拥挤收费的合理实施时机提供了理论分析手段。结合上海市中心区道路状况数据,进行了实例分析,验证了方法的有效性。     

基于节能减排的高速公路收费站处拥挤车流控制技术

针对高速公路收费站交通拥堵时车辆长时怠速且频繁启动导致油耗急剧增加的问题,提出了收费站拥堵车流交通控制系统.该系统通过设置车辆感应器防止收费亭空闲,利用车流控制灯将拥挤缓行的车流变为分批放行车流,综合考虑排队长度、收费通道数、收费广场长度、主线车道数、收费时间等因素,以排队系统中车辆油耗最低为目标,建立了车辆感应器和信号灯位置及信号灯时长等参数优化模型,从而实现了不增加车辆通行时间同时减少车辆怠速时间和停车次数的目的.最后结合实例,运用交通模拟技术对该控制系统效果进行了验证.结果表明:当收费站排队长度为2 000 m时,采用该控制系统可使车辆通过收费站的油耗降低90％.     

道路拥挤定价下的公交收费模型研究

为了在执行道路拥挤定价政策的前提下制定公共交通的收费标准，提出可行的定价模型，根据交通行为科学的有关理论和方法，采用了两层规划技术建立了道路拥挤定价下的公交收费模型，上层规划为交通系统优化，下层规划为拥挤定价下的路网随机平衡问题。以广州市为研究对象，计算了拥挤定价下广州市公交线网的最优价格体系。研究结果表明：所提出的模型能够描述出行者和交通管理部门分别在出行和交通管理中的决策行为，较好地解释了用户平衡、路段路径流量和阻抗、交通需求、拥挤费、公交票价、出行成本等相互之间的逻辑关系。     

网络扩容和拥挤道路使用收费的组合模型及求解算法

研究了网络扩容和拥挤道路使用收费组合问题 ,建立了双层规划模型 ,其中上层模型以网络的净效益最大化为目标 ,下层模型是一个弹性需求的随机用户平衡 ( SUE)模型。鉴于双层模型求解的复杂性 ,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法 ;实例计算表明 ,该组合模型的结果比纯拥挤道路使用收费的结果更合理、更容易为公众所接受 ,增强了实施拥挤道路使用收费的可行性     

拥挤收费实施效果的系统动力学分析

为了准确描述城市交通系统的运行现状,建立了城市交通系统各要素因果关系,明确了交通拥挤产生的原因以及拥挤收费的作用机制。考虑交通与经济、人口、环境等因素的相互关系,引入机动车限购政策的影响,构建了拥挤收费实施效果分析的系统动力学模型。以交通指数、路网平均速度、NOx排放情况为研究对象,从交通和环境两方面综合考察政策实施效果。以北京市道路交通运行现状为背景,对2015~2020年北京市道路交通运行状况及交通环境进行预测;结果显示,仅以缓解拥堵为目标,拥挤收费价格为16元/车次时效果较好,更高的定价可能导致道路资源浪费;而综合考虑缓堵和减少排放时,收费11元/车次,即拥挤收费价格略低于出行者平均每次出行时间价值时,能够兼顾交通和环境的改善。     

拥挤收费下基于前景理论的出行者路径选择行为分析

出行者（特指私家车出行者）路径选择行为的研究对于城市的交通管理和交通组织都有着重要的意义,而且随着交通出行费用的不断增加,以及道路拥挤收费政策逐步实施,仅仅考虑距离最短、时间最短来对出行者路径选择行为模型进行研究,往往实用性欠佳。针对以往的研究中考虑因素单一、模型实用性不强这一问题,运用能有效描述出行者不确定性条件下决策行为的前景理论,综合考虑出行者的出行时间、出行费用以及出行者的个人偏好、出行经验等因素,建立一个更为贴合实际的出行者路径选择行为模型。以实际算例的形式对比分析了,不同收费标准对不同出行者人群、不同性质出行的路径选择行为的影响程度。结果表明：与拥挤收费政策实施前相比,收费3元时,高收入水平出行者购物出行时的路径发生变化,而对于通勤出行,当收费大于6元时出行路径才发生变化;对于中低收入水平出行者来说,因为其较高收入者对费用更为敏感,所以拥挤收费政策实施后他们的反应也不尽相同。     

基于自由流时间的交通拥挤收费费率研究

在分析影响交通拥挤收费费率的交通量大小、道路条件、拥挤持续时间、居民消费心理、排队延误等因素的基础上,给出了拥挤情况下基于自由流时间的广义交通费用函数,根据交通平衡理论,建立了交通拥挤收费的固定需求UE平衡模型,并使用方向搜索法,利用C#和C＋＋编程对模型进行求解,最后通过算例分析,得出结论：对单个路段而言,一味的提高收费费率可以降低其相应的路段拥挤度,而对于整个研究路网而言,一味的提高路段收费费率并不能降低整个路网的拥挤度,可能会引起整个路网更加拥挤,因此,必须制定合理有效的收费费率,才能达到预期的效果。     

动态收费控制对公路网拥挤度的影响研究

从动态收费控制的角度，对公路网拥挤度的转移进行研究，分析动态收费对公路网拥挤度的影响，提出道路收费影响的函数模型，从而为解决公路网的拥挤问题提供新的方法。     

一类弹性需求下组合出行网络拥挤道路收费模型与算法研究

结合拥挤道路使用收费,研究了弹性需求下的组合出行行为,建立了双层规划模型.设计了模型的算法,并给出了相应的算例.算例结果能够有效地描述拥挤道路使用收费情况下人们的组合出行行为.这一研究有助于加深对交通行为的理解并合理设置拥挤收费水平.     

基于路网拥挤度的交通拥挤收费费率研究

针对交通拥挤路段收费费率的问题,建立了交通拥挤收费的双层规划模型,上层模型为最小化交通路网的拥挤度,下层模型为固定需求的用户平衡。在下层模型中广义出行成本函数考虑了出行时间、油耗和费率。并采用遗传算法进行求解。通过算例分析,得出结论:当广义出行成本函数考虑了油耗的因素时,要使路网的流量达到系统平衡状态,路段收费的费率是不相同的;合理的收费费率能获得最小的路网拥挤度,路网的拥挤度和用户总出行时间并不能同时达到最优。     

基于系统最优的路段拥堵收费研究

拥堵收费是交通需求管理的有效措施之一,通过对拥堵路段收费引导和调节交通流量在路网中均衡分配,以缓解交通拥堵。本文以Sioux Falls网络为研究对象,基于系统最优模型,将收费额度转化为时间成本计入路段阻抗中,以系统出行总成本最小为目标函数建立路段拥堵收费下的均衡模型,数值计算结果表明,在无法将交通量转移出境的拥堵区内实施小额收费可以减小出行总成本,随着收费范围的扩大和收费额度的增加,出行总成本将快速升高。     

容量限制的交通分配优化方法研究

容量限制一直是交通分配研究的重要内容,是造成路段和路网拥挤的根本原因.目前大多数的研究都是基于拥挤模型进行理论分析和实际计算,而实际中的拥挤路网大多不是一个平衡分配问题.以Fisk提出的Logit分配优化思想及Wardrop的系统最优为基础,建立了容量限制下的路网分配优化模型,并给出了相应的启发式优化算法.     

更多摩托车的使用将会减轻交通拥堵

根据研究表明,增加10%的摩托车作为交通工具,将会减少40%的交通拥堵。2011年9月26日,研究者在比利时布鲁塞尔的一个典型的欧洲最密集的城市地区,选择了一条最拥挤的路线,进行摩托车缓解交通拥堵的应用测试研究,结果表明,如果10%的驾驶汽车的居民能够放弃使用汽车,而选择摩托车作为交通