动态多用户类型和多模式拥挤收费模型

为了确定一般排队网络在高峰时段随时间变化的最优拥挤收费,将描述时变交通流的时空拓展网络(STEN)与传统的网络平衡模型技术相结合,建立了多类型、多模式动态拥挤收费模型.考虑不同类型的出行者有不同的时间价值(VOT),同时,对单车种出行方式进行延拓,建立了包含公交车与私家车在内的多模式交通网络拥挤收费模型,该模型是一个带有路段容量限制下的多类型、多模式网络平衡问题,可以采用内惩罚函数法求解.通过算例分析表明,该模型可以提供动态拥挤收费策略,分析拥挤收费下不同时间价值的用户对于出行方式、出发时间以及出行路径的不同选择,相比于传统的基于瓶颈的静态单模式拥挤收费模型有一定的进步.     

基于时间价值的弹性需求拥挤收费定价模型

拥挤道路收费是缓解交通拥挤的有效手段。考虑出行者时间价值不同的情况，结合出行者与路网状况的交互作用，给出了基于时间价值的弹性需求拥挤收费定价模型。算例表明，实施拥挤道路收费后，改变了出行者的出行量及出行路径的选择，使得拥挤状况得到缓解，且对于时间价值较高的出行者而言，受到拥挤收费的影响较小。     

拥挤收费下居民出行方式选择——基于累积前景理论的分析

本文基于行为经济学中的累积前景理论,建立居民出行方式选择行为模型,探讨政府在高峰时段采用拥挤收费政策的情形下,不同收入水平出行者出行方式的选择行为,并用算例的形式分析了不同收费标准对出行方式选择的影响程度。研究结果表明:当拥挤收费至一定额度时,出行者的出行方式发生改变。对于中、低收入水平出行者,分别收费3元、2元时,小汽车出行者的出行方式发生变化;而对于高收入者,收费大于6元时才发生变化;不同收费标准对不同收入水平出行者的出行方式选择的影响程度不同。在高峰时段对居民设置恰当的拥挤收费,可改变其出行方式,减少小汽车出行,从而缓解城市交通拥挤。     

拥挤收费下居民出行方式选择———基于累积前景理论的分析

本文基于行为经济学中的累积前景理论,建立居民出行方式选择行为模型,探讨政府在高峰时段采用拥挤收费政策的情形下,不同收入水平出行者出行方式的选择行为,并用算例的形式分析了不同收费标准对出行方式选择的影响程度。研究结果表明：当拥挤收费至一定额度时,出行者的出行方式发生改变。对于中、低收入水平出行者,分别收费3元、2元时,小汽车出行者的出行方式发生变化;而对于高收入者,收费大于6元时才发生变化;不同收费标准对不同收入水平出行者的出行方式选择的影响程度不同。在高峰时段对居民设置恰当的拥挤收费,可改变其出行方式,减少小汽车出行,从而缓解城市交通拥挤。     

拥挤度对公共交通方式选择意愿的影响

针对公共交通方式出行特点设计了RP(revealedpreference)与SP(stated preference)调查结合的方法,并根据正交试验设计的原理对SP调查中的变量和水平进行组合设计;提出根据立席密度对拥挤程度进行描述的方法,并对拥挤程度进行分级.以此为基础,建立包含时间、费用和拥挤度的离散选择模型,通过对拥挤度的弹性分析研究其对出行者交通方式选择意愿的影响.实例证明拥挤度对出行者交通方式选择产生巨大影响,是在构建常规公交和轨道交通方式的效用函数和方式竞争选择模型时不可缺少的因素.     

拥挤收费下居民出行方式选择———基于累积前景理论的分析

本文基于行为经济学中的累积前景理论,建立居民出行方式选择行为模型,探讨政府在高峰时段采用拥挤收费政策的情形下,不同收入水平出行者出行方式的选择行为,并用算例的形式分析了不同收费标准对出行方式选择的影响程度。研究结果表明:当拥挤收费至一定额度时,出行者的出行方式发生改变。对于中、低收入水平出行者,分别收费3元、2元时,小汽车出行者的出行方式发生变化;而对于高收入者,收费大于6元时才发生变化;不同收费标准对不同收入水平出行者的出行方式选择的影响程度不同。在高峰时段对居民设置恰当的拥挤收费,可改变其出行方式,减少小汽车出行,从而缓解城市交通拥挤。
     

双准则交通分配和方式划分相结合的网络均衡

分析了综合交通体系下不同时间价值的出行者路径和方式的时间、费用交易选择行为.运用了交通方式路径虚拟和对路径费用重新排序的方法,给出了双准则交通分配和方式划分的综合模型、有效路径算法和用户均衡算法.通过计算机模拟的方法,举例分析了交通改进措施和交通政策对交通分配和方式划分的灵敏度.模型可以更加真实地反映出行者在权衡时间价值和费用下的路径和方式选择,并可定量研究交通方式服务水平提高和交通政策对交通方式引导和缓解路段拥挤的作用.     

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.     

停车换乘与路票交易组合措施下居民出行特性建模分析

为了研究路票交易措施下的居民出行特性,与现有的交通管理措施如停车换乘措施相结合,针对停车换乘与路票交易组合措施下居民出行方式特点,设计以路段为收费单元的可交易电子路票收费方案,阐述其诱导居民选择不同出行方式的机理,并根据居民不同出行方式特点建立多项Logit模型。采用行为调查(RP)与意向调查(SP)相结合方法,对上海市工作出行前往中心区域特性进行调查,对比了工作出行者原出行方式与路票交易约束下出行方式的变化情况,并基于调查数据量化分析路票交易与停车换乘组合措施下出行者的出行方式选择影响因素。研究结果表明:当存在路票交易奖励机制时,有部分出行者从公共交通转向驾车绕路前往中心区域;以全程驾车为参照组分析发现,出行者居住位置对是否选择驾车绕路具有显著影响,距离中心区域越远越不倾向驾车绕路;在停车换乘与全程公共交通出行中,路票交易奖励机制发挥显著影响,且出行者在选择公共交通出行时会首先考虑路票收益,其次考虑出行时间因素;基于路段收费的路票交易方案在有效利用有限道路资源方面有积极作用,该研究结果可作为交通管理部门制定交通管理措施的理论依据。     

基于随机系数Logit模型的地铁拥挤度影响参数研究

出行者对车内拥挤度的评价往往不一致,文中利用随机系数Logit模型对拥挤度影响参数进行研究.考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,文中研究加入了出行者对出行舒适性要求这一潜在心理因素,并通过问卷调查的方式进行分析.研究表明:随机系数Logit模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度;随机系数Logit模型的效用函数中,车票价格和车内时间的系数为非随机变量,但车内拥挤度的系数为随机变量,且受到出行者对出行舒适性要求和车内时间的影响,出行者对出行舒适性的要求越高,车内拥挤度对效用的影响越大,随着车内时间的延长,车内拥挤度对效用的影响减小.     

基于Greenshields模型的瓶颈路段拥挤收费问题

基于Greenshields模型,描述了瓶颈路段上流量的演化过程,并计算每个时刻出行者的出行费用。通过出行费用与流量的关系调整每个时刻流量的分配,直至达到用户平衡状态。文中在拥挤时段设置了一定水平的收费,并分析了收费后路段上的流量分配情况和拥挤状况。在现象分析后得到了较好的收费水平和收费时段,以及收费对缓解交通拥挤的作用。     

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。     

Alternative tradable credit scheme on general transportation network

This paper designs and analyzes an alternative tradable travel credit scheme on general transportation network for managing travelers’route choice behaviors.The scheme is a kind of charging and rewarding mechanism,which provides an attempt to urge travelers to plan their travel routes reasonably so that excessive traffic congestion can be mitigated.Mobility credits are imposed on those travelers who use high congested routes,while rewarded credits are given to those travelers who switch to the low congested routes.A free tradable market is created such that the travelers paying credits can purchase them from those earning them from the rewarding travel route choices.When the total amount of credits earned is equal to the amount of credits consumed,transfer of wealth can only take place among the travelers and hence overcome the inequity problem of congestion pricing.On the general transportation network,the type of tradable credit schemes can be formulated as a mathematical programming with equilibrium constraint(MPEC)model.Based on the model,a credit charging mechanism is obtained under the system optimum and Pareto-improving system optimum conditions.     

考虑距离因素的多方式交通超级网络均衡配流模型及算法

考虑了出行距离对出行者不同感知费用的影响,提出了一种考虑距离因素的多方式用户平衡配流方法。对出行者在多方式交通系统中的出行行为进行了分析,基于图论构建了用于描述一般出行过程的多方式超网络模型,并定义了有效超路径和子路径。针对出行者在不同出行过程中时间和花费这两个主要定量因素的计算方法,同时考虑了出行距离对出行者感知费用的影响机制,构建了考虑距离因素的出行广义费用函数。在此基础上,提出了基于用户平衡准则的多方式交通网络配流模型,并提出了基于子路径费用的最短超路径搜索算法。最后用一个简单算例对模型进行了验证,结果表明本文所提出的模型及算法可行有效。     

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.     

基于分解算法的动态大规模合乘匹配-路径规划

动态合乘是出行路线相似的出行者共用一辆车的交通方式,能够有效利用现有资源,最大化社会效益.当前合乘研究存在司机-乘客匹配质量不高,算法实时性差等局限.提出了考虑订单匹配数量、司机旅行时间、乘客等待时间与乘客延误时间的司机-乘客合乘匹配模型.针对模型特点,设计了基于分解方法的司机-乘客合乘匹配与路径规划算法.通过选择贪心...     

出行者感知误差下目标导向型双属性用户均衡

提出了目标导向型双属性路径效用模型,用于分析随机交通网络中出行时间和出行时间可靠度两属性影响下出行者的路径选择行为,其中能够达到的目标决定了路径效用的大小。所提出的模型具有3个特点:一是考虑出行者感知误差,从而得到出行时间和出行时间可靠度的感知值;二是基于感知值的边际分布,采用Copula函数刻画感知值间的随机相关性;三是出行者为每个属性赋予特定目标,并且提出了目标间的相互作用,即互补关系。基于所提出的路径效用模型,进一步提出了考虑出行者感知误差的目标导向型双属性用户均衡模型,将其表示为变分不等式问题,采用连续平均算法对其进行求解。最后通过数值实验验证了出行者不同出行行为下的表现和算法的有效性,并对相关参数进行了敏感性分析。提出的模型拓展了出行者路径选择的研究范围。     

分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择意愿模型

为解决货车司机出行路径选择行为缺少考虑差异化收费政策影响的问题,通过出行费用、出行距离、优惠折扣、收费系数和是否关注差异化收费政策这5个变量刻画差异化收费,通过构建分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择的RF模型。以银昆高速（G85）昭通至水富段及麻水线与昭麻二级路问卷调查数据为基础开展实证分析。结果表明：所构建的分路段差异化收费条件下货车司机出行路径选择的RF模型的分类准确率优于AdaBoost模型、GBDT模型和传统Logit模型;整体重要度方面,优惠折扣是影响货车司机出行路径选择最主要的因素(38.56%),出行费用(13.55%)、出行距离(10.06%)及出行时段(7.08%)对意愿结果存在显著影响;同时,部分分路段差异化收费变量对货车司机出行路径选择意愿存在明显的阈值效应。