基于移动互联交通信息的居民出行方式特性

为研究移动互联网时代下的居民出行特性,探索在出行链过程中移动互联交通信息对出行方式特性的影响。通过RP-SP(revealed preference-stated preference)融合调查获取出行者基本属性、实时交通信息属性及出行特征属性,建立居民出行方式选择巢式Logit模型,对桂林市居民展开出行方式选择特性调查。研究结果表明：在出行链日趋复杂的情况下,个体的出行活动和交通行为与移动互联交通信息关系愈发紧密;移动互联交通信息对居民出行方式特性产生显著影响,尤其对私家车出行影响最大,其中实时路况信息属性影响最为显著,其次为拥堵延误时间;交通信息获取的满意度越高,越能促进居民选择公共交通出行。该结论能够作为理论基础与实证依据推动移动互联交通信息下的路径选择与交通出行诱导提供研究依据。     

出行前交通信息发布对城市路网的交通影响分析

提出了一种出行前交通信息提供下进行交通影响分析的方法。利用随机路径选择模型来描述出行者对出行信息的反应,根据是否接收交通信息将驾驶员分为两类:接收者将在路径选择时避开拥堵路段,而非接收者将根据对路网的认知进行随机路径选择,并给出这两种出行行为共存下的交通分配方法。以广州市中心商务区珠江新城为例分析了信息发布对路网的改善作用,并讨论了最佳发布策略。     

基于行为经济学前景理论的出行决策

考虑出行环境不确定性和出行者有限理性的特点,应用行为经济学中的前景理论分析出行决策行为,引入拥堵收费和票价折扣作为变量,建立改进的出行决策模型。将出行方式划分为公共交通和私人交通两类,引入政府参与管理因素,探讨不同交通需求管理政策干预下出行者的决策行为,通过算例分析了不同政策标准对出行决策行为的影响程度。结果表明：同时引进拥堵收费和票价折扣政策,拥堵收费超过22元时,出行者的决策结果发生改变。合理设置拥堵收费和票价折扣标准可以促进更多出行者选择公共交通出行。     

基于出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析

在道路交通与轨道交通组成的多模式城市交通网络中,考虑路径出行时间的不确定性,对用户的交通模式与路径的选择行为进行分析,建立基于出行时问预算的多模式多类用户均衡交通分配模型,设计基于路径配流的求解算法.研究结果表明:该算法适用于路径费用不具备可加性的交通均衡模型的求解;交通需求、路网降级及用户所需的可靠度水平对交通模式及路径选择均具有显著影响;随着交通需求水平的提高或路网降级加剧,用户选择轨道交通出行的份额增加,且可靠度需求较高的用户选择轨道交通的份额增幅更高.     

随机路网中风险爱好出行者的路径选择分析

为探究随机路网中有风险偏好倾向的驾车出行者的交通路径选择影响及风险倾向与路网路段拥堵之间的关系,结合风险偏好型出行者的等价路段负效用函数与Weibull随机用户均衡建立随机路网Weibull随机用户均衡(SUE)模型,以等价负效用最小化为路径选择准则设计了求解模型的算法.采用测试算例及在广州调查得到的驾车出行者风险倾向系数,分别使用等价路段负效用函数和美国联邦公路局函数作为路段绩效函数进行随机路网Weibull随机用户均衡与Logit随机用户均衡交通分配,并比较分配结果.由算例结果可以发现风险爱好型的路径选择行为会加剧某些路段拥塞.通过算例对文中提出的Weibull-SUE模型进行敏感度分析,结果表明风险偏好系数对于一些路段交通量有显著影响.这一研究将有助于展示现实随机路网中风险爱好出行者的交通流分布形态,加深对交通行为的理解.     

基于停车换乘随机网络可靠性交通分配模型

针对目前大多数组合方式交通分配模型都没有考虑可靠性因素对出行行为的影响,提出了一个基于可靠性的组合方式交通分配模型.该模型考虑了组合方式出行下路网的随机波动因素,更好地反映了出行者方式、路径选择行为.基于K优路径和连续平均法,设计了模型的求解算法,并以上海北外滩实际路网为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.与传统组合方式交通分配模型结果进行对比,分析了停车换乘措施的实施对减少交通拥堵、提高路段可靠性所起的作用,阐明了2种出行方式需求之间的比例与可靠性偏好因子和出行者需求效用因子的三维变化关系.     

风险路网环境下出行者路径选择决策建模对比分析

出行者路径选择问题一直是交通领域研究的热点.对给定交通环境下出行者决策结果的精确描述能够更好地诱导人们出行,提高出行者的出行效率.基于累积前景理论建立的风险路网环境下决策的描述性模型,更好地描述了出行者的实际出行行为.在假设出行者出发前已知各路径的出行时间概率分布的前提下,建立了基于累积前景理论的风险路网环境下出行者路径选择决策模型,并通过算例和实证调查证明了累积前景理论在描述出行者的实际出行行为上具有更大的优势.     

驾驶员实时动态路径选择行为组合模型

考虑了3种类型的路径选择地为：选择固定路径，选择具有最短理解出行时间的路径，选择最小实际出行时间路径，基于驾驶员路径选择行为的差别，在不考虑交通阻抗函数是否(即允许交通阻抗函数非对称）的前提下，将这3种动态路径选择行为综合表达为一个与之等价的变分不等式模型。     

降级路网组合出行交通流分配模型与算法

研究降级路网条件下的组合出行交通平衡问题。首先,基于出行者对降级路网的不同风险态度,将出行者分为3类:守时型、冒险型和平均型。其次,考虑小汽车出行和小汽车换乘地铁出行2种出行模式,分析降级路网条件下不同用户类的组合出行行为,建立相应的多用户变分不等式交通分配模型,讨论模型解的性质。最后,设计模型的求解算法,并通过算例说明模型和算法的有效性。结果表明:不同出行时间预算的出行者在降级路网中的路径选择行为存在较大差异,路网降级程度对出行者出行选择行为影响显著;随着道路通行能力的降低,出行者更倾向于选择组合出行模式。     

基于智能交通卡数据的城市轨道交通乘客个体路径选择模型

在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。     

城市交通出行成本的Nash均衡分析

针对城市交通出行选择及出行均衡问题,在基于考虑出行行为影响因素的广义出行费用模型的基础上,引入经济学的Nash均衡理论,分析了出行选择中可能存在的不同出行路径与交通方式组合。通过建立Nash均衡博弈模型并求解,得到不同路径及交通方式的广义出行费用均衡解,探讨了城市交通中出行成本的变化和交通运营商的竞价行为对出行均衡的影响。研究结果表明:在以广义出行费用为基础的城市交通出行选择中存在Nash均衡,且出行成本的Nash均衡解具有稳定性;在保证广义出行费用总和最小的情况下,当系统达到Nash均衡后,出行者不会随意改变策略,而会按Nash均衡下的策略出行,即各种交通方式运营商采取单方面改变价格的策略无法改变出行均衡以获取更高的利润。     

基于时间价值的随机用户出行决策模型研究

出行者一次出行经历了是否出行、终点选择、交通方式选择、路径选择四个决策过程.首先考虑时间价值不同这个因素,给出了基于时间价值的广义费用;然后建立随机用户出行决策模型,该模型描述了出行者的四个出行决策行为,即模型的一阶条件与四个出行决策的条件等价;其次证明了模型的一阶条件满足出行决策条件,最后给出模型算法.由于考虑了时间价值这个因素,因而模型能更准确描述出行者的出行行为.     

城市轨道交通运营中断条件下乘客路径选择模型

为研究城市轨道交通运营中断条件下乘客的路径选择行为，首先依据运营中断事件对乘客的不同影响对乘客进行分类，并给出对应的路径选择策略。其次基于出行时间和出行费用2个因素确定了广义时间费用的计算方法。然后分析中断时长对乘客的影响，构建了中断下的乘客参考点的取值原则。最后利用累积前景理论和Nested Logit模型构造了乘客路径选择模型。算例结果表明：模型计算的乘客路径选择概率结果与实际统计结果相对误差不超过10%，具有良好适用性；乘客路径选择行为随中断时长的改变呈现动态变化，短时间中断下乘客路径选择行为变化剧烈，长时间中断下乘客路径选择行为相对稳定；乘客对出行费用的接受度越高，越倾向选择出行时间短的路径；乘客对中断忍耐程度越低，对路径综合价值越敏感。     

群体诱导信息下驾驶员响应行为的辨识与建模

提出一种利用实测宏观交通数据定量分析群体诱导信息下驾驶员路径选择行为的新方法.利用上海市快速路监控中心和路由控制示范工程数据库的交通数据,重构可变信息标志(variable message sign,VMS)信息下的交通出行场景,分析VMS信息作用下驾驶员路径选择行为,建立了一个集计的群体诱导信息响应行为Probit模型.结果表明:驾驶员在VMS信息影响下的路径选择行为除了和信息内容有关外,还与时段、下匝道交通状态、拥挤可视性、有无协调分流等因素有关,可为主动式智能交通诱导系统的构建和信息发布策略的制定提供依据.     

交通系统行为状态评价模型

针对出行者交通行为路径选择,以时间变量最佳路径算法模拟个体日常出行行为,提出了总体旅行费用最小化的行为计划模型;引入条件概率来描述模型的不确定性,并以贝叶斯方式进行了扩展,提出个体选择路径的最优化模型及求解的迭代算法。结果表明:路径和行为位置选择中要考虑出行计划,该行为模式能使旅行费用最小化;所提供的行为可能性不仅依赖于主观费用,而且能形成交通状态评价问题,所提供的算法有效地解决了该问题。     

拥堵状态下驾驶人心率与不良换道的关系模型

道路交通拥堵已成为交通领域的研究热点,交通拥堵对驾驶人的生理和行为特性产生了显著影响,选择驾驶人心率指标和斜插型换道比例来分别表征交通拥堵状态下驾驶人的生理状态和行为特征,并通过实测试验获取交通拥堵压力系数、驾驶人心率均值和斜插型换道比例的同步数据,引入BP神经网络理论构建拥堵压力系数和心率均值对不良换道行为的联合影响模型。研究结果表明:该模型清晰地表达了拥堵状态下驾驶人心率与不良换道的关系,为评价道路交通拥堵的危害性提供了新的视觉。     

图状信息板影响下的驾驶员路径选择行为

为了探索图状信息板(GRIP)对驾驶员路径选择行为的影响因素及其影响程度,借助GRIP信息发布平台,在信息板同时提供前方道路交通问题性质、事故严重程度的情况下,利用全因子方法设计了GRIP的6种假定交通情景,并对这6种情景下驾驶员路径选择行为数据进行采集.采用离散选择分析方法对路径选择行为的影响因素进行了多变量分析,并建立了路径选择概率的多元logit模型.研究表明,驾驶员对GRIP影响下路径选择影响程度的认知、开车类型、月收入、交通问题性质及严重程度在不同程度上影响驾驶员的出行决策行为.     

通行政策导向下节假日出行结构动态演化博弈

采用演化博弈理论的Logit动态机制建立出行方式选择的Logit动态模型,并进行了模型平衡点和演化稳定性分析以及参数分析,最后通过数值算例对比分析交通政策(包括公路收费、公路免费和公路扩建三种政策/措施)导向下的出行方式选择演化过程和演化稳定趋势.结果表明,出行方式选择的Logit动态演化系统存在唯一的演化稳定策略;交通政策/措施通过调整公路拥堵延误成本和调整出行方式固有成本差异来影响出行方式选择行为,并且后者比前者具有更显著的效果;高速公路免费通行政策既显著地达到了缓解铁路运力紧张的目的,同时兼顾了交通管理者和出行者的利益,但是可能造成高速公路交通拥堵;新政策的实施往往因为出行者的有限理性而表现出时滞效应.     

节假日停车选择行为分析

根据居民的社会经济属性和出行特征,研究节假日停车选择的影响因素.以2013年清明节期间香山地区的居民出行调查和停车调查为基础,利用节假日交通特征,挖掘峰值出行需求条件下居民的活动特征和出行规律,并对居民出行和停车选择进行数据分析,建立节假日停车选择结构方程模型,探究节假日停车问题的诱因.研究表明,到达时间和逗留时间是影响停车选择的主要因素.同时,出行者对道路环境越熟悉,对停车情况越了解,出行方式越复杂,停车选择行为越多样.     

基于结构方程模型的不同规模城市居民出行方式选择影响因素的关联性分析

针对目前城市居民出行方式选择的相关研究主要集中在个人属性对交通方式选择的影响方面,忽略了不同城市建成环境与出行方式的关联性分析问题。选取个人属性、交通供给属性和城市规模为外因变量,同时选取出行目的、出行时间、出行偏好、出行距离和出行方式选择为内因变量,采用结构方程模型(SEM)建立各影响因素与城市居民出行方式选择的关系结构;以3个不同规模的城市为研究对象,利用其居民出行调查数据对构建的SEM进行辨识与修正,采用卡方自由度比、适配度、调整适配度和均方残差4个指标对构建的SEM进行拟合优度检验,从而得到各因素对居民出行方式选择的正负影响及程度。结果表明:4个评价指标的结果均符合适配标准或临界值要求,表明构建的SEM较好;性别、职业和收入水平3个外因观察变量对"个人属性"具有显著的正影响;目的地是否有停车场对交通供给属性具有显著的正影响,目的地停车设施越完善、停车供给越充足,城市居民选择小汽车出行的比例越大;大城市和中等城市对城市规模有显著的正影响,大城市和中等城市的居民更偏爱公交车出行;个人属性、交通供给属性和城市规模3个外因潜在变量对出行方式有显著的正影响;出行偏好对出行方式有显著的正影响。研究结果对进一步优化居民出行方式结构、改善城市交通拥堵具有指导意义。