高速公路可变收费货车出行者出行时间选择模型研究

以效用理论为基础,通过意向调查研究了高速公路货车出行者出行选择模型。针对许多高速公路在高峰时段交通量较大,而其他时段交通量较小的现状,在不同时段采用不同的收费标准,分析可变收费实施后不同属性货车出行者出行选择行为,确定影响出行者出行时间选择的模型变量,得到货车出行者在各水平收费标准时的出行时间选择模型。以京沪高速为实例,设计调查问卷,进行意向调查,通过对调查结果进行分析,选择货车所载货物类型、车货重量作为属性变量,建立了该高速公路货车出行者在两种不同方案下的出行时间选择模型并进行了标定。利用模型标定结果可对可变收费方案进行评价,从而优化可变收费方案,提高高速公路的运行效率。     

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。     

基于累积前景理论的拥挤阈值计算模型

信息诱导是缓解交通拥挤的有效途径,为了描述道路拥挤程度对出行者路径选择决策的影响机理,基于累积前景理论分析了出行者的出行决策过程,分析了出行者拥挤认知模式以及不同出行方式的拥挤信息需求。解析了拥挤阈值的概念,将行程时间作为累积前景理论决策指标建立了拥挤阈值的计算模型,以1个简单路网进行算例分析,模拟驾驶员的拥挤认知及出行活动决策。算例结果揭示了拥挤阈值对路径选择决策行为的影响,同时验证了拥挤阈值是出行者在决策过程中的决策变化分界点。出行时间在拥挤阈值内出行者不改变出行路径;出行时间超过拥挤阈值,出行者将改变出行路径。      

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。     

基于Nested-Logit模型的拥挤收费下出行选择行为分析

以Nested-Logit模型（NLM）的构建过程为基础,结合美国新泽西州公路收费政策实施后的交通调查数据,分析出行者的决策过程,利用Limdep软件建立Nested-Logit模型,通过合理的模型验证得到较好的模型结果,在此基础上分析了公路收费政策对交通出行选择行为的影响及表征出行特性的重要参数,为拥挤收费的后续研究提供参考依据。     

基于博弈决策的道路通行费最优定价模型研究

道路通行费定价是一个典型双层博弈问题,上层是主管部门与交通参与者决策互动,收费主体通过改变通行费率,影响出行者出行选择,达到预设目标;下层是出行者之间决策互动,出行者基于出行费率的变化,考虑出行成本和其他出行者决策,选择出行效用最大化方案。基于管理者不同决策目标,将道路管理者和交通出行者看成是非合作静态博弈的双方,考虑不同出行者群体时间价值和出行效用差异性,建立双层规划模型,上层研究道路决策主体的决策问题,下层研究不同时间价值的出行者出行博弈过程和出行行为选择,利用博弈论方法来诠释不同决策目标下的道路最优定价,为城市道路通行费合理制定提供决策参考。基于模型约束条件,先对下层N个局中人的纳什-Wardrop均衡模型求解,再利用图解法进行上层N+1局中人非合作静态Stackelberg博弈模型求解,并构建出行情景验证模型的精确性。结果显示,基于博弈决策的道路通行费最优定价模型,可以有效测算不同通行费率下、不同时间价值参与者博弈过程、决策收益和不同决策目标下的最优通行费率。在构建的出行情景下,道路通行费为4时,出行者出行收益和通行费收入最大;当通行费介于4-5之间,社会剩余最大。出行情景模拟结果验证了模型的精确性和可操作性。     

基于计划延误成本的出发时间选择模型

出行时间不确定性对出行者造成诸多负面影响,其中之一就是计划延误成本增加.向出行者提供交通信息可减少出行时间不确定性的负面影响,减少计划延误成本.为了估计其负面效应和出行时间信息的价值,研究了一个出行时间不确定性下的出发时间选择模型.假定在不同的出发时间下,出行时间分布的形式不同.模型中出行者可得到交通信息服务系统(A T IS)提供的基于平均出行状况的交通信息或基于当日出行状况的交通信息,同时他对得到的信息有自己的感知值,基于此感知预测出行时间并选择出发时间.用算例反映了出行时间不确定性、不同信息状况和信息预测的质量对出行者广义出行阻抗的影响.结果表明交通信息的收益不应该只表现为传统的出行时间节省,它还能减少约30% ~40% 的计划延误成本.      

出行者对不同交通方式行程时间可靠度和车内拥挤度的感知差异性

为了更科学合理地对配置多模式交通设施资源提供理论依据,利用效用平衡原理与平面设计原则,构建了一种融合多影响因素(费用、行程时间、行程时间可靠度、车内拥挤程度)和多种交通方式(自驾、地铁、停车换乘、公交车)用于分析出行选择行为的SP调查设计方法。采用一对一、面对面调查方法收集有效行为数据,利用离散选择理论定量化分析了各种因素对出行方式选择的影响,探究了多模式交通网络中的方式选择行为,解析了出行者对不同交通方式行程时间可靠度和车内拥挤度的感知差异性。研究结果表明:地铁的可靠度价值比公交车和小汽车的可靠度价值分别高59.8%和32.1%;公交车的车内拥挤度价值比地铁和停车换乘的车内拥挤度价值高26%和84%,表明出行者对不同交通方式行程时间可靠度和车内拥挤存在显著的感知差异性,感知差异性显著影响方式选择模型预测结果而应该在模型中被充分考虑;行程时间可靠度和车内拥挤度显著影响通勤出行者的方式选择;平均时间价值和行程时间可靠度价值分别为49.8,81.97元·h~(-1),出行者愿意增加超过50%的平均出行时间来避免过度的车内拥挤;定量化的支付意愿等结果可用于多模式交通设施的规划设计与评价。     

拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究

所有出行群体中,受拥堵收费政策影响最大的是弹性出行的小汽车使用者。引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于Nested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的RP和SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。      

本期导语

引入相对拥堵费作为政策变量,表征拥堵收费政策对该群体出行方式选择的影响,并基于 N ested Logit模型,建立了拥堵收费影响下的出行者出行方式选择模型。利用对南京新街口商圈区域弹性出行的小汽车使用者进行的 RP和 SP调查所获得的数据,对模型参数进行了估计,结果显示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高频出行者在面对拥堵收费政策时,更容易放弃小汽车而转向公共交通出行。利用弹性理论,分析了不同拥堵费水平下出行者对出行时间和拥堵收费政策的弹性,结果发现:①出行时间的弹性反映了出行方式的总体服务水平;②出行者在出行方式选择时对拥堵收费变得“显著”敏感的临界值为13.25元/次。(任刚,等:拥堵收费对弹性出行的小汽车使用者出行方式选择影响研究)      

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。     

基于演化博弈论的汽车共享与私家车博弈研究

汽车共享能够显著缓解交通拥堵、降低城市交通污染.由于汽车共享能够部分代替私家车出行,汽车共享方式的引入对居民出行行为选择具有重要意义.基于演化博弈论,分析了汽车共享引入后与私家车的博弈过程.以城市居民出行选择行为为出发点,分析汽车共享和私家车出行方式的特点,考虑汽车共享服务水平随服务人数变化因素、政府参与管理因素,建立汽车共享和私家车的演化博弈模型.根据动力学相关知识,分析模型参数,得出各个平衡点稳定的条件.通过分析系统演化稳定状态,为汽车共享出行方式的推广和政府相关政策制定提供理论支撑.      

Providing personalized system optimum traveler information in a congested traffic network with mixed users

The advancement of information and communication technology allows the use of more sophisticated information provision strategies for real-time traffic management in a congested network. This article proposes a personalized system optimum traveler information (PSOI) system under ubiquitous communication, which allows traffic system operators to fully optimize and coordinate individuals' trip plans according to the personal attributes, such as real-time location, value of time, allowable budgets for congestion tolling, and willingness to take detours. We also developed an efficient queue-based evaluation and solution heuristic algorithm using mesoscopic simulation models to solve for near-optimal PSOI strategies—route suggestions for each individual traveler. The simulation optimization algorithm can account for different information users and provide predictive information that robustly accounts for potential decisions of other travelers in real time. Case studies were carried out on a test network and a real-world network, and the proposed heuristic algorithm is proven effective. Also, sensitivity analyses show that PSOI not only is an effective traffic management method in reducing average system travel time, but also potentially provides travelers with reasonable or even shorter travel times compared with other information users. Further, simulation results showed that even in mixed traffic, PSOI is able to shorten travel times for both users without information and users of other information types. Thus, PSOI is recommended by this article as an advantageous way for next-generation advanced information systems and dynamic traffic management.     

拥挤道路收费与停车收费组合优化模型研究

道路拥挤收费和停车收费是交通需求管理中的两大有效手段,合理地实施收费可以达到缓解交通拥挤的目的.文中针对交通网络中私家车用户可以在任意公交站点处发生换乘这一广泛情形,讨论了弹性需求下的路段拥挤收费和停车收费组合优化策略,并给出基于混沌优化方法的启发式算法求解所建立的双层规划模型.结果表明,所建模型有助于个体出行方式和出行路径的决策,且组合收费在使得公众易于接受实施拥挤收费政策的同时,也可以吸引更多出行者选择换乘公共交通方式,这将有利于减轻交通拥挤程度和环境压力.     

基于速度特性的城市快速路常发性交通拥堵研究

基于城市快速路浮动车技术,获取北京市快速路瓶颈路段全天交通流运行速度时间序列数据,对快速路常发性交通拥堵形成及消散进行精细化定量分析。首先应用小波分析技术对数据进行降噪处理,依据速度变化特性将快速路瓶颈处交通流运行状态划分为稳定运行态、拥堵形成态、拥堵态及拥堵消散态4种状态,并分析不同状态下的速度表现特征。研究表明,应用速度变化量可以判别交通流所处状态,而后利用统计学方法给出不同状态之间变化的判断阈值,并归纳出快速路常发性交通拥堵形成时刻、消散时刻及持续时间的判别方法。该方法对拥堵特性判别精度可达80%以上,对交通拥堵预测及交通管理具有明显实际应用价值。      

基于关键本征模态函数的道路交通信号控制时段划分方法

交通信号控制是缓解城市交通拥堵的重要手段,时段划分是信号灯控交叉口多时段控制的基础,合理的划分方法有助于提高信号控制效率。对于固定配时的信号灯控交叉口,传统时段划分方法主要借助于路口历史交通流量数据,依据人工经验或者简单聚类算法,直接进行时段划分,未能充分考虑交通流的时序性和随机性问题,不利于交通控制整体效益。综合考虑交通流中随机因素和时序性对时段划分的影响,本文研究了基于经验集合模态分解和有序聚类的时段划分方法。利用集合经验模态分解处理交叉口流量数据,提取了若干个本征模态函数及1个余项。借助皮尔逊相关系数分析原始流量数据、本征模态函数、余项这三者之间的关系,优选与原始流量相关性最高的本征模态函数或余项作为交通流的关键成分,使用关键成分代替流量数据进行有序聚类,完成时段划分。通过寻找不同分割个数下最小损失值突变点,获取最佳分割数,并得到最佳方案。以广东省中山市一个路口为案例对本文提出的时段划分方法进行算例分析,VISSIM仿真结果表明：(1)相比于现状,提出的方法在工作日和非工作日分别能提高路口通过车辆数11.32%和2.62%,缩短排队长度18.67%和12.02%;(2)非工作日车...     

城市交通拥塞辐射模型及其对路网服务能力损伤研究

为预防和治理城市路网系统中交通拥塞的辐射扩散以及由此造成的路网系统服务能力损伤，从新的视角对交通拥塞辐射扩散规律进行研究。将毒气在有限空间内的泄漏扩散抽象为交通拥塞的辐射蔓延，首先运用Python软件对高德地图API的WEB服务进行实时路况数据爬取，并对爬取的数据、浮动车数据、SCATS监测的流量数据以及其他交通信息数据进行预处理。在此基础上建立基于高斯烟雨模型的城市道路拥塞辐射时空模型并且充分考虑邻居节点和路段的交通运行状态以及不同道路等级对拥塞传播范围的影响。对模型调节参数U进行标定，得出快速路、主干路U值均为1，次干路U值为0.7。然后通过实例进行验证，结合实际值将模型计算结果与高德地图预测值进行比较，所建立模型的拥塞最大辐射边界、拥塞辐射时间预测精度要更准确，整个拥塞过程模型拟合度较高，模型适用性强。最后在城市道路拥塞辐射时空模型的基础上利用材料力学中切应力对材料的损伤原理，以拥塞某传播方向为研究对象，计算出拥塞辐射传播给路网中的某路段造成的通行能力失效值。分析路网中路段通行能力下降对路网服务能力的损伤影响，进而给出路段重要性识别方法。研究成果可为交通管理部门加强关键路段治理以及制定缓堵政策提供参考。