竞争交通系统中异质性用户的出行方式选择

在一个地铁公交与道路驾车两种出行方式并存且竞争的交通系统中,出行者按照时间价值、早到与晚到惩罚的差异被分成两组,地铁可以按边际成本或者平均成本确定票价,道路可以不收通行费或者以道路系统最优化原则收费.我们研究不同收费策略组合下的交通方式选择问题,并利用算例分析了出行需求及其构成对交通方式选择和个人出行成本的影响.     

基于瓶颈模型的异质出行者早高峰出行问题研究

早高峰出行中道路瓶颈是造成交通拥堵的主要原因之一.本文针对存在高速公路(含有高承载力车道)和普通道路的瓶颈路段,研究了时间价值不同的出行者早高峰出行行为.基于瓶颈模型的均衡条件,推导了不同收费标准下,出行者改变出行方式时个人早到惩罚的临界值.研究发现收费较低时,时间价值较低的出行者使用高承载力车辆的数量会增加.收费达到一定程度时,即使是时间价值较高的出行者也会选择高承载力车辆出行.数值算例也表明设置恰当的收费标准可以降低系统出行时间.     

参考点依赖特征对拥挤收费路网流量分配的影响

考虑出行者路径选择决策过程中的参考点依赖,即当路网出行成本变化时,出行者将变化前的出行成本作为路径选择决策的参考点。基于参考点依赖理论,提出了考虑出行时间和拥挤收费的出行决策模型,建立了考虑参考点依赖的确定性网络用户均衡模型以及等价的变分不等式,并提出了求解模型的算法。最后,通过算例分析了参考点依赖对路径流量分配的影响,算例结果表明:经验出行成本和历史收费费率会影响出行者的路径选择决策,从而影响确定性网络流量分布。因此,在制定拥挤收费策略时,需考虑当前的出行时间成本和费用成本对出行决策的影响。     

基于出行者路径选择行为的VMS诱导策略研究

针对现有交通诱导系统片面地确定可变信息板(VMS)位置和发布内容的弊端,提出系统性确定符合路网出行需求的VMS诱导策略的方法,该方法从交通管理者对系统建设成本的限制和出行者的路径决策心理出发,建立综合考虑两者期望的双层规划模型.其中上层模型考虑交通管理者对网络总效益的期望和对VMS建设成本的约束,下层模型根据出行者在VMS诱导下的转向概率,运用符合出行者路径选择心理的随机动态交通分配模型,并设计了求解算法.应用表明,在不同的系统建设成本约束下、网络总出行成本是网络交通需求水平、出行者的转向概率、VMS的布设位置、交通诱导信息的发布周期和内容等的组合结果,因此求解保证网络总出行成本最低的VMS诱导策略时需要同时考虑以上因素.研究结论可为城市交通管理VMS诱导决策提供理论支持.     

考虑共享出行的用户均衡交通分配模型

为了研究共享出行行为对交通分配问题的影响,本文提出一个基于路径的共享出行用户均衡交通分配模型.在该模型中,出行者不仅要选择从出发地到目的地的路径,而且还要进行模式选择,以达到最小化广义路径出行成本的目的.本文构建的考虑共享机制的交通分配模型引入两个假设:1)一个乘客只被一个共乘司机搭载,一个司机只载一个乘客;2)由于参与共享出行活动,共乘司机和乘客均可获得额外的共享出行奖励,此外共乘乘客还能得到共享出行成本折扣.这两个假设使得所构建的共享出行用户均衡模型更贴近现实.Braess网络中的数值结果分析了关键参数对均衡结果的影响,结果表明:共享出行成本优惠和共享出行奖励均是鼓励出行者参与共享出行活动的有效措施.     

基于随机边界函数的出行时间分析

出行时间是居民出行特征的重要分析指标.研究从出行时间预算入手,将随机生产边界函数用于对出行预算和出行时间边界的描述,建立了出行时间边界和出行者社会经济属性、家庭结构、出行者日活动安排及居住地用地特征之间的数量关系模型,给出了出行时间预算和出行时间边界的相互关系.以居民出行调查数据为来源,对通勤者和非通勤者分别建立随机出行时间边界模型,分析了工作活动影响下通勤者出行时间与非通勤者出行时间对各类影响因素的不同响应程度,比较了通勤者与非通勤者出行时间预算和出行时间边界的不同分布规律.研究表明,随机生产边界模型的组合误差结构为研究个体出行时间差异提供了很好的分析手段.     

基于个体出行决策分析的交通流演化模型与仿真

对城市交通出行者出行选择行为决策机理展开分析,提出了交通流演化模型,针对出行路径选择下交通流的演化过程与用户个体出行特征、外部信息三者之间的关系进行了仿真研究,结果表明:个体出行决策特征对于流量演化规律的影响比较复杂,应当将交通信息与特定的出行者人群结合起来发布与使用,才可能最大限度地发挥交通信息的作用。研究结论有助于加深对于个体出行行为的理解,对发展出有效的城市交通管理控制措施也具有积极的参考价值。     

基于智能卡数据的早高峰地铁通勤用户出行偏好建模与实证

现有针对轨道交通早高峰通勤行为的建模研究没有考虑时变的时间效用偏好带来的影响,实证结果也主要源于陈述性偏好调查数据.本文在分析早高峰地铁通勤用户的时间使用决策行为的基础上,考虑常数-阶跃和常数-线性的出行效用偏好假设,建立了可以描述早高峰地铁通勤用户到达时刻离散选择行为的多项Logit、混合Logit和嵌套Logit模型,并利用北京地铁八通线土桥-四惠东通勤走廊的智能卡出行数据和列车时刻表数据进行了模型校验和参数估计.通过区分通勤用户在起点站选择乘坐最临近车次或者为了座位等待下一车次的两种乘车情形,模型可以解决直接使用智能卡的显示性偏好数据进行参数估计带来的自选择偏误问题,即用户偏好拥挤的时段出行.计量结果表明,相比常数-线性的出行效用偏好,常数-阶跃偏好下的模型拟合优度更高,且三种离散选择模型的估计结果基本是一致的,即晚到工作地的单位时间成本大于早到工作地的单位时间成本;当每平方米站立人数为5人时,单位时间的厢内拥挤成本约占单位时间出行成本的11%.最后,进一步讨论了用户通勤特征的异质性对出行效用偏好的影响.     

交通出行选择行为实验研究进展

理解出行者在复杂交通系统中的选择行为是交通科学的核心问题。为了观测出行者在接近真实的出行环境中对各种关键因素变化的响应,研究者们已开始越来越多地使用实验手段来研究出行选择行为。本文分别从交通网络均衡验证、经典交通悖论验证以及交通需求管理措施评估3个方面,对出行选择行为实验研究方面的主要进展进行介绍,并对当前出行选择行为实验研究存在的问题及发展趋势进行探讨,从3个方面给出了待解决的问题。     

基于离散-连续选择模型的通勤出行时间预测

把握出行者的日时间分配是交通行为分析的重要内容之一. 本文基于离散-连续建模思想, 结合运用Ordered Probit离散选择模型和Hazard连续选择模型, 建立了由上班(上学), 下班(放学)出发时刻模型和上班(上学), 下班(放学)出行耗时模型组成的通勤时间预测模型系统, 预测了通勤者的日时间安排. 研究表明, 所建模型能够以较高的预测精度, 预测通勤者的活动-出行时间安排. 研究将为活动-出行行为的整体建模预测和分析奠定时间轴预测基础, 为城市居民的交通行为分析提供模型工具, 为制定交通管理政策, 解决城市交通拥挤问题提供决策分析依据.     

基于活动的瓶颈模型和收费机制:研究进展评述

Vickrey于1969年应用确定性排队理论,首次提出了一个能导致所有出行者具有相同交通费用的内生出发时间选择模型,即著名的瓶颈模型.50年前,Vickrey提出的瓶颈模型以出行作为分析单位,没有考虑出行与活动之间的相互关联.近年来,出现的基于活动的瓶颈模型考虑了时变活动效用对通勤者出发时间选择的影响.瓶颈处的排队延误纯粹是一种社会损失,拥挤收费是消减瓶颈排队延误的有效的经济手段,而瓶颈模型是研究拥挤收费的强有力工具.本文回顾了瓶颈模型的研究进展,介绍了经典的瓶颈模型和基于活动的瓶颈模型的基础理论,分析和比较了两类模型最优动态收费和最优阶梯收费下的解及其消除排队延误的效率.     

基于累积前景理论的合乘行为建模与研究

在一个存在HOV(high occupancyvehicle)车道的交通系统中,针对两种出行方式:单独驾车出行和合乘出行,给出了可能出现的HOV车道合乘者、普通车道合乘者和单独驾车者三类通勤者的出行费用函数.假设通勤者会经历一段具有离散分布的随机时间,本文基于累积前景理论和期望效用理论对比分析了通勤者的出行方式和路径选择均衡结果,并对单独驾车者比例参数、参考点等个体偏好参数进行了敏感性分析.研究结果表明,通勤者的风险偏好和参考依赖特征确实会影响出行方式和路径选择.当单独驾车者比例超过某一临界值后,合乘者比单独驾车者具有较高的累积前景值,具有一定的优越性,而期望效用理论则会稍微高估这一临界比例.     

基于IC卡数据的老年人公交出行行为

公交是城市老年人主要的出行方式。为研究老年人公交出行行为选择,引导老年人错峰和合理出行,提高公交运营效率,基于长沙市公交IC(Intergrated circuit)卡刷卡数据,分析了老年出行者高峰出行和无谓出行的状况。采用MNP(Multinominal Probit)模型和MNL(Multinominal Logit)模型,以一种新视角构建了老年人公交出发时间和出行次数选择模型,按照出行日期不同分别进行模型参数标定。结果表明:卡片类型、年龄、优惠程度、消费金额对出发时间和出行次数有显著影响,不同年龄段的高峰出行和无谓出行存在差异,且MNL模型的拟合精度度更高,能为解决老年人高峰出行和无谓出行提供指导。     

多用户弹性需求网络的双准则系统最优交通分配

针对存在异质用户的弹性需求交通网络,当用户时间价值呈离散分布时,给出了系统时间最优和系统费用最优的双准则优化模型及其帕累托有效前沿.证明了存在正的匿名路段收费方案.支持除系统时间最优解之外的其他帕累托解与多用户均衡解达到一致,分析了帕累托最优解处的系统性能与各自的单目标最优系统性能之间的偏差.研究表明,该偏差的上界仅依赖于用户的时间价值分布,而与路段流量分布和路段出行时间函数无关.     

考虑潜变量的高铁民航旅客出行行为仿真

随着我国高铁的快速发展，选择高铁还是民航出行，已经成为旅客出行行为研究领域的热点问题。对此类旅客出行决策进行仿真建模，能够更加系统、清晰地描述旅客特征以及高铁和民航间竞争态势的演变。首先，基于计划行为理论，引入时间敏感性和价格敏感性潜变量，构建了高铁和民航旅客出行意愿的多指标多因果模型；其次，将模型中的外生变量和潜变量加入出行决策效用函数中建立仿真模型。结果表明，在时间和价格的敏感性分析中价格敏感性对于旅客出行行为的影响开始于500 km，远早于时间敏感性。在选择高铁民航出行的决策情境下，依据时间敏感性和价格敏感性能够有效划分旅客群体。Ⅱ类旅客相对于其他旅客更愿意提高时间成本，降低经济成本，Ⅳ类旅客则相反。相比Ⅰ、Ⅱ类旅客，Ⅲ、Ⅳ类旅客对于时间成本和经济成本的转换更加灵活。     

基于交通瓶颈的动态交通分配模型

在动态交通分配模型中,假定在交通均衡状态下司机不可以通过改变出发时间和行驶路径而降低出行费用.经典的Vickrey模型作为一种基于交通瓶颈的动态交通分配模型,假设出行者选择不同的时间上班(下班)所面对的出行费用(含旅行时间和延误惩罚)相等.针对在Vickrey模型中,长期以来人们均假设瓶颈的通行能力是不变的,即从瓶颈离开的累计车辆数为直线,将对Vickrey模型的这一缺陷做出改进,建立瓶颈通行能力随时间变化时的交通均衡模型和求解算法.     

考虑到达时间感知价值的静态网络均衡模型

实际到达时间的大小直接影响出行感受,从而影响出行者的路径决策.在一个出行时间不确定的网络中,路径的实际到达时间也是不确定的,以偏好到达时间为分界点,本文对实际到达时间所处的可能区域进行了划分,在累积前景理论框架下建立了到达时间感知价值函数,在此基础上假设累积感知价值是由出行收益、出行负效用和到达时间感知价值三部分构成,构建了一个基于累积感知价值的静态网络均衡模型,探讨了均衡解的存在性和唯一性并设计了求解算法.最后,通过两个数值算例分析了模型参数改变对均衡结果的影响.     

ATIS环境下动态选择模型的研究

建立了一种ATIS环境下的动态选择模型。该模型考虑出行者采用贝叶斯方法根据ATIS提供的交通信息和出行经验来更新路径运行时间预测（意识），并运用意识运行时间效用函数作出出行选择计划。该模型适用于模拟信息化条件下的动态选择行为。     

交通信息诱导下的混合用户均衡模型研究

通过分析交通信息对出行者路径选择行为的影响,构建了一个同时考虑惯性出行者和非惯性出行者路径选择行为的混合用户均衡模型.随后,提出了求解混合用户模型的算法,通过算例对模型和算法的合理性进行验证,并探讨当出行者路径选择存在惯性行为时,交通信息是否能够缓解交通拥堵.研究发现交通信息虽然可以影响出行者的路径选择行为,但是可能会增加整个系统的总出行时间.而合适的信息渗透率有助于显著地减少整个系统的总出行时间,使得系统趋向于最优化.     

等补偿行驶信用券计划管理瓶颈拥挤的效率分析

基于瓶颈模型,考虑用户异质性,本文探讨了等补偿行驶信用券(REC)计划对通勤者福利的影响.在这一计划下,选择在高峰期通过瓶颈的通勤者会被收取一定数量的信用券,而选择在非高峰期通过瓶颈的通勤者可以获得一定数量的信用券作为补贴.信用券的价格由市场确定,允许出行者根据自身需求在市场中自由购买或出售信用券.研究结果表明,等补偿行驶信用券计划通过等值地返还信用券给非高峰期出行的通勤者,导致异质用户均衡成本减少而获得收益;与最优行驶信用券计划相比,其效率损失不会超过10%.考虑到该策略的简单性,公平性和有效性,等补偿行驶信用券计划是值得推荐用于实践的.