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提出将交通冲突分为一般冲突及严重冲突2类,综合考虑交叉口多时段的交通状况,以典型时段的时均冲突率（冲突数与当量交通量的比值）作为评价指标,对公路平交口的交通安全状况进行定量评价。通过采用灰色理论的相关计算方法,对多项评价指标进行聚类分析,得到对所调查的8个公路平交口的安全评价结果,并与传统的评价过程进行比较。     

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应用MapX开发了东部温润季冻区公路三级自然区划地理信息系统程序，建立了区划信息空间数据库，运用地理信息系统的空间分析功能，提供高效率的数据管理与信息查询，实现了影响公路工程的自然因素信息化、图形化．系统还可根据需要生成各种专题图，动态、形象地展示了地域间自然因素的分布差异，以了解自然因素对工程的潜在影响，为各部门工程技术人员和管理者提供充分的决策依据．     

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以我国铁路运输模式为背景,以列车牵引计算和信号布置原理为基础,综合考虑了轨道电路码序、接触网支柱位置、电分相位置等条件,构建了基于准移动闭塞的铁路区间信号布置优化模型. 设计了模型求解的启发式仿真算法,算法以准移动闭塞条件下信号布置数量最少作为实现的目标. 研制了铁路区间信号布置仿真系统,并进行了信号布置实证分析. 结果表明：与实际信号布置方案相比,仿真布置方案的总信号布置数减少了4个,平均每10公里线路减少约1个信号点;分割轨道电路总长度减少了8464 m,平均每公里线路减少分割长度227 m. 研制的系统初步实现了铁路区间信号的优化布置.     

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在分析高速公路基本属性的基础上，从微观经济学的角度，推导了高速公路的供给曲线和需求曲线的函数关系式，进行高速公路的供需均衡分析，研究了高速公路效益的产生机理，为高速公路建设项目的效益评价和决策提供了理论依据.     

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交通流分配是交通规划的核心工作之一，而路网中有效路径的搜索又是进行交通流分配的基础。通过将交通路网中节点位置的确定性与交通出行中路径选取的有向性相结合，本文提出了一种有效路径的分层定向搜索算法，并结合博弈理论建立了新的交通流分配模型。新的算法合理的汲取了启发式配流的比例加载思想，并借鉴相继平均法思路解决了多起讫点对的配流问题。新算法具有模拟实际交通路径选择行为，并给出唯一路径流量的特征。文中用一个算例说明了该方法的有效性。     

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城市经济及机动化的发展导致我国大中城市道路交通出现了较严重的拥挤现象。本文针对目前我国铁路客运专线建设的实践,分析了利用客运专线于城际交通的可能性。论文以厦深铁路为例,从客流需求、客运专线设施对城际交通特点的适应性、相关工程技术改造要求以及交通运行效果四方面系统分析了惠深铁路开展城际客运服务的经济与社会效益。研究表明：惠深铁路兼顾城际客运功能,不仅可大幅提高厦深铁路的财务收支状况,使综合财务内部收益率达到6.5%;同时还可大幅度提高深惠间城际客运的服务水平,扩展深圳市的发展空间,加速惠州融入珠三角经济圈的进程。     

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对出行者路径选择行为的分析具有重要的理论价值和实践意义.首先回顾了 传统的路径选择模型的理论基础——“期望效用理论”的不足，并对“前景理论”进行了简介；接着在“前景理论”的框架下分析了先验信息条件下出行者的学习更新过程，定义了出行者决策的参照点；最后给出了先验信息条件下出行者路径选择的理论模型.     

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以GoogleEarth软件作为观测工具,在大量观测的基础上,从匝道构造型式可能对交通流运行特征的影响角度,总结了影响匝道类型划分的主要因素,并最终将我国的高速公路出口匝道分为4类. 在此基础上,以主线上游段、匝道中游段、主线下游段的车辆运行速度作为评价指标,采用TISI仿真的方法,以A型出口匝道为例,分析了输入交通量、大型车比例、出口转向率等因素对通行效率的影响,并确定了相关参数的影响范围. 最后,在出口转向率为20％,大型车比例为40％的条件下,定量分析了各类型出口匝道通行效率随输入交通量的变化规律,比较了4种类型出口匝道通行效率的优劣,并对其适用条件和实际应用中应重点考虑的问题进行了说明.     

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以理性经济人追求个人效用最大化作为分析旅客个人行为取舍的依据,本文根据旅客在枢纽内的活动模式和路径选择行为的层次化和走行过程中主要考虑的路径费用——走行距离、障碍物的影响、行人体力的限制、与其他行人相互的影响及环境刺激的作用等,确定旅客在不确定性条件下的个人效用模型.旅客风格的不同、体质的差异和出行目的的不同,是形成不同路径费用的最主要的原因,由于路径费用的可加性,以最优化的效用值来作为路径选择的依据,这一模型适用于风格不同体质有差异的异质群体.最后,使用仿真软件Anylogic,针对两种不同的异质群体进行了简单的仿真实验,证明模型的有效性.     

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公路运输效率高低是衡量公路运输发展水平的重要依据.随着可持续发展战略的实施,经济增长方式由粗放型向集约型转变,必然要求公路运输提高生产效率,优化发展模式.本文从投入和产出两个层面建立公路运输效率评价指标体系,基于DEA方法构建了综合评价模型,定量测算公路运输综合效率、技术效率和规模效率,并采用31省份的投入产出截面数据进行实证分析.结果显示：半数省份DEA有效,公路运输综合效率存在较明显的地域差异;2/3的省份达到规模效益递减或不变,增加要素投入对提高综合效率不具积极性;资源投入过度、要素使用效率低下是导致运输效率不高的主要因素.最后针对公路运输发展中存在的主要问题提出相应的发展模式.     

基于前景理论的动态路径选择模型

针对研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,分析了“前景理论”的基本思想和结构框架．以出行者的日常上班出行为研究对象,在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程．以出行者到达目的地的时刻为参照点,建立了价值函数．利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整,分析出行者对路径选择结果的个人主观概率,得到决策权重函数．结合编辑阶段确定的价值函数,确定路径的前景值表达式,得到了路径选择模型．因出行者每次出行,需要对原有的经验信息进行更新与调整,故所建立的为动态选择模型．     

基于前景理论诱导信息的出行者路径选择模型

在前景理论的决策框架下,引入诱导因素,建立诱导信息影响下考虑出行可靠性的基于预算时间的参考点,以此得到相关的价值函数与概率权重函数。构建一个简单路网对模型进行验证,结果表明:基于前景理论诱导信息的出行者路径选择模型,较为符合出行者在实际状态下的路径选择行为,且可有效体现管理者的诱导意图,提高路网效率。     

基于前景理论的实时信息下路径选择模型研究

首先介绍了研究路径选择问题的传统理论——“期望效用理论”的不足,对“前景理论”进行了简单概述。在“前景理论”的基本框架下,研究实时交通信息影响下的路径选择问题,分析了出行者的路径选择决策过程。通过选择参照点,建立了价值函数。利用贝叶斯理论,对预测的路径行程时间进行更新与调整。得到决策权重函数之后,建立了路径选择的动态模型。     

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为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型。首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型。最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系。结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置。出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合。本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为。     

基于累积前景理论的通勤者路径选择模型

为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型.首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型. 最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系.结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置.出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合.本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为.     

驾驶员路线选择行为分析

研究驾驶员的路线选择行为有助于提高既有道路网络(特别是城市交通网络)的利用率，从而改善交通状况。本文从宏观角度分析存在实时交通信息条件下驾驶员路线选择行为的时间演化特征，认为路线选择行为具有随机不确定性，在设计交通诱导系统或交通信息系统时，必须考虑扰动要素影响，才能保证系统有效实现均衡的交通流动态分配.     

基于实时路况信息的驾驶员路线选择行为模型

从驾驶员出行路线选择的影响因素出发,将实时路况信息影响引入路线选择行为中,在分析实时路况信息及其评价指标的基础上,考虑路线选择行为中可能存在的相关性因素,构建驾驶员路线选择GNL（Generalized Nested Logit）模型,并建立基于可获得实时路况信息满意度的驾驶员路线选择行为效用函数,以求更加客观地反映驾驶员实际路线选择行为。     

Route Choice Behavior Model with Guidance Information

Using modeling and simulation methods, the driver's route choice behavior under guidance information is explored based on the combination of the decision field theory (DFT) and Bayesian theory. First, based on the Bayesian theory, a road condition dynamic updating model is presented in light of the guidance information and the driver's previous travel experiences. Then, the route choice behavior model under guidance information is formed by the fusion of the process-oriented vehicle dynamic route choice model and the road condition dynamic updating model. The developed model describes a driver's propensity to comply with received guidance information in terms of the interaction between perceived unreliability of the information, his previous travel experiences, preference for different road alternatives, decision-making speed/quality, and route selection criteria. The simulation results show that the combination of the DFT and Bayesian theory can effectively explain the driver's travel dynamics behavior.     

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本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.