基于LCLV模型的通勤方式选择行为

基于Integrated Choice and Latent Variable (ICLV)模型,结合2013年绍兴市居民出行调查数据,研究通勤者的方式选择行为,包括小汽车、公交车、摩托车和电动车等4种当地居民在日常生活中较常用的交通方式。模型不仅分析了可观测的个人及家庭的社会经济属性对通勤方式的影响,而且通过潜变量模型构建通勤者个人对各类出行方式的态度等不可见因素,并将其纳入选择模型。结果表明,潜在的心理因素同样对方式选择行为有重要影响,并能够揭示选择行为的内在原因。该研究可为交通需求管理策略制定者以及交通规划者提供指导意见,从而促进交通系统的可持续发展。     

基于ICLV模型的通勤方式选择行为

基于ICLV(Integrated Choice and Latent Variable)模型,结合2013年绍兴市居民出行调查数据,研究通勤者的方式选择行为,包括小汽车、公交车、摩托车和电动车等4种当地居民在日常生活中较常用的交通方式。模型不仅分析了可观测的个人及家庭的社会经济属性对通勤方式的影响,而且通过潜变量模型构建通勤者个人对各类出行方式的态度等不可见因素,并将其纳入选择模型。结果表明,潜在的心理因素同样对方式选择行为有重要影响,并能够揭示选择行为的内在原因。该研究可为交通需求管理策略制定者以及交通规划者提供指导意见,从而促进交通系统的可持续发展。     

考虑校车的早高峰个人与家庭混合出行问题

在早高峰期间，家庭通勤者需要同时考虑家长和孩子双方的出行成本来制订出行计划。校车在各大城市的普及，改变了以往家长开车送孩子上学然后再去工作地点的单一出行方式。基于此，本文研究了在校车影响下的早高峰个人与家庭混合出行行为。首先，在校车、私家车双交通模式下，本文构建了个人与家庭混合出行的用户均衡模型，分别研究了个人通勤者和家庭通勤者的出发时间选择行为以及家庭通勤者的出行方式选择行为。其次，在均衡模型的基础上分别分析了校车费用、学校与工作开始时间差对个人和家庭两类通勤者出行成本的影响。然后，提出了相应的错峰调控策略来最小化交通系统总出行成本，从而提高交通系统的运行效率。最后，通过数值算例对本文所提出的模型和结论进行了验证。     

后悔视角下的多用户多准则随机用户均衡模型

在多用户多准则的交通网络中,假设出行者的出行时间价值是异质的,服从某一连续分布函数,且考虑出行者的后悔厌恶水平,建立了基于后悔理论的logit形式的随机用户均衡模型.然后,给出了与该模型等价的变分不等式问题,并使用相继平均法求解.最后用一个算例来说明所构建模型的合理性和所提出算法的可行性.算例结果表明,后悔厌恶水平确实影响出行者的路径选择行为,并且随着后悔厌恶水平的增加,高出行时间价值的出行者选择路径的变化幅度先大后小,相反低出行时间价值的出行者选择路径的变化幅度先小后大.     

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.     

社会力模型中行人的心理因素和随机行为对人群疏散过程的影响

对人群的集体运动进行模拟在基础研究和辅助交通设施设计方面都有重要意义。基于流行的社会力模型,改进的社会力模型考虑了行人的心理因素和行人运动随机性对人群运动行为的影响,可以更真实的模拟人群的实际运动行为。人群疏散行为是一个典型的人群运动问题。利用改进的社会力模型对人群疏散行为进行了模拟,结果表明,在行人密度较大,行人间距离较小的竞争性或恐慌性的疏散模式下,心理因素和随机因素对人群的运动行为有明显的影响。在疏散过程中,行人一定程度的焦虑会提高疏散效率,但是过高的焦虑程度反而不利于人群的疏散;行人随机行为也可以明显的缩短疏散时间,但是随机因子在一定范围内的选择并不会明显影响行人疏散的效率。     

ATIS影响下基于广义出行负效用的随机分配

考虑先进的出行信息系统(ATIS)对出行者路径选择行为的影响,提出了一种混合随机用户均衡交通分配模型。将出行者划分为"有ATIS接收装置"和"无ATIS接收装置"两类,两类出行者均以随机方式选择出行路径,路径选择准则为广义出行负效用最小,广义出行负效用定义为出行时间、出行费用和出行时间可靠性的线性组合。利用混合网络随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下基于广义出行负效用的随机型分配变分不等式模型,基于二次加权平均方法设计了求解模型的启发式算法。通过一个简单算例验证了文中所构建的模型和算法,并获得了一些重要的结论。     

考虑乘客主观评判的地铁与公交的票价及换乘优惠率优化

针对协同服务于同一客运走廊的地铁和公交的票价及换乘优惠率统一优化问题,提出在优化过程中引入乘客在一定出行距离上对选择某种交通方式所承担延误风险的主观评判,从而更加全面地分析出行路径上的客观条件和乘客的心理因素对乘客出行路径选择的影响.为此,本文构建一个双层规划优化模型,它的上层以社会福利最大化为目标,下层为基于弹性需求的随机用户均衡模型.这里采用遗传算法求解双层规划模型,其中下层模型应用相继平均法求解.最后通过一组算例对模型构建的合理性进行验证并应用于分析问题;结果表明:一是乘客延误风险的主观评判对其出行行为的影响具有不可忽视的作用;二是实施换乘优惠可降低乘客的换乘出行成本和提高公共交通系统的社会福利.     

考虑交通能源消耗的出行需求管理策略研究

本文综合考虑出行者出行行为、交通系统运行状态及交通系统能耗之间的关系,建立公交车和私家车双模式下的随机用户均衡模型以及交通系统达到平衡状态的总能耗模型.结合交通系统外部效应的特点和道路收费的经济学原理,以最小广义费用为上层目标函数,建立考虑能耗的双层规划模型,阐明了出行需求管理政策通过调节出行行为来控制交通能耗的机理.将交通政策抽象化代入所建立的双层规划模型.算例分析表明,该模型能够定量地反映实施道路拥挤收费和公交优先措施等策略在不同交通需求情况下对交通能耗的影响.     

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.     

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.     

通勤出行方式和出行时间选择的离散-连续模型

出行方式和出行时间是决定出行需求时空分布的两个重要因素。为探讨出行方式对出行时间选择的影响,构建了出行方式和出行时间选择的离散-连续模型系统。其中,出行方式选择子模型应用了多项Logit模型,出行时间选择子模型则引入了持续时间模型。利用二元正态分布理论,通过关联两个子模型的误差项,建立了联合选择模型。以2013年某市居民出行调查中的通勤出行数据为基础,应用极大似然估计法标定了联合模型。研究结果表明,出行方式对出行时间有显著的影响,通勤者年龄、性别和收入等是影响出行方式和出行时间选择的重要因素。研究为预测出行选择行为和评价交通需求管理政策提供了新的思路。     

通勤者时间分配模型与交通需求管理策略

时间安排模式及其对活动-出行行为的影响为交通需求管理策略和交通管理措施的分析评价提供了依据。通过分析上海市居民出行调查数据，建立了对通勤者在家活动、出行和外出非工作活动上的时间分配的fractional logit 模型， 应用所建立的模型，初步分析了压缩工作周策略对通勤者在上述6 类活动上投入时间的影响。 研究表明：建立时间安排fractiona logit 模型，可有效预测通勤者针对交通需求策略对时间安排模式的调整，为交通管理部门制定和评价交通管理策略提供依据。     

基于后悔理论的风险型多属性决策方法

在一些现实的风险决策问题中, 往往需要考虑决策者的心理行为, 而如何将行为决策理论引入到风险决策分析中, 这是一个值得关注的研究课题. 在考虑决策者行为的情境下, 为了解决 属性值和状态概率均为区间数的风险型多属性决策问题, 提出了一种基于后悔理论的决策分析 方法. 该方法是基于后悔理论, 分别计算关于属性值的效用值和后悔值, 然后通过计算效用值 和后悔值之和来得到决策者对每个方案的感知效用, 进一步地, 通过构建方案综合感知效用最 大化的优化模型并进行模型的求解来得到方案的排序结果. 最后, 通过两个算例说明了提出方 法的可行性与有效性.     

基于客票数据的城际铁路出行方式选择行为研究

随着高铁快速发展,旅客城际铁路出行具有更多类型客运列车可供选择.基于铁路客票数据,以成渝交通廊道为例,应用离散选择模型研究城际铁路出行中以高铁和普速列车作为选择对象的出行方式选择行为.根据客票出行大数据构建人口统计学特征、购票渠道、社会阶层与地位、出发日期与时段、发车频率、距离等特征变量并融合百度指数数据,以一种新视角建立出行方式选择定量分析模型.结果显示人口统计学特征、购票渠道、社会阶层与地位、发车频率、出发日期与时段、出行目的、距离等变量显著影响旅客选择行为,能够对旅客城际铁路出行方式选择进行有效预测.研究设计为出行方式选择行为分析提供新思路,丰富了数据驱动下的交通出行选择研究.     

VRGS中均衡诱导比例和系统服从率的计算

在考虑先进的出行者信息对出行路径选择行为影响的基础上,建立了信息影响下的路径选择模型,基于驾驶员群体的划分和路网混合均衡建模理论,构建了一随机网络混合随机用户均衡模型,提出了同时求解诱导比例和诱导系统服从率的数学模型,设计了模型求解算法,并利用算例进行了计算分析.     

考虑公众心理风险感知的应急物资优化调度

将行为科学理论融入了突发事件发生后的应急物资优化调度问题研究中, 提出应急物资调度决策应注意考虑公众的心理因素. 用前景理论刻画了公众对应急物资获得时间的风险感知程度, 定义并选取公众心理预期时间作为时间参考点, 得出了风险感知曲线和函数模型. 构建了以最小化公众心理风险感知程度和物资未满足度为目标的混合整数规划模型, 设计了相应的多层搜索求解算法. 最后的数值实验证实了模型和算法的有效性.     

基于贝叶斯网络的出行者目的地选择行为建模与应用

以居民出行目的地选择为研究对象,确定影响居民出行目的地选择影响因素集合,分析居民出行目的地选择规律及影响因素特征。运用贝叶斯理论,设计居民出行目的地选择流程。对居民出行决策数据进行数据整理分析和离散化处理,采用K2算法对居民出行目的地选择决策数据进行贝叶斯网络结构学习和参数估计。构造居民出行目的地选择的贝叶斯网络模型,分析了模型父节点与子节点之间的概率依赖关系。对构建的贝叶斯网络模型进行了有效性验证,检验数据分析表明,贝叶斯网络对居民实际出行目的地选择的预测分析具有较高的精度。     

交通信息对出行者路径选择惯性行为的影响

选择惯性行为是出行者路径选择行为的一个重要表现。通过探讨有无信息下,出行者关于路径出行时间的感知更新模式,构建了考虑出行者选择惯性、交通信息以及出行时间感知更新三方面的路径选择模型。通过路径选择行为实验,验证了出行者路径选择惯性行为的存在。最后,基于行为实验结果,采用仿真方法,分析了信息对出行者路径选择惯性行为的影响。研究表明,交通信息可以通过影响出行者关于路径出行时间的感知来影响其路径选择,从而达到改变出行者的选择惯性行为。     

考虑消费者预期后悔行为的产品定价模型

消费者的预期后悔行为对企业定价决策有显著影响。在混合型消费者市场中，采用消费者剩余理论，分别构建动态定价和承诺定价策略下不考虑和考虑预期后悔时的决策模型，探究企业的最优定价策略选择问题。研究表明：当清算期产品可获得率较低时，若不考虑预期后悔，企业总是选择承诺定价策略；若考虑预期后悔且消费者对高价后悔敏感度较高，则企业转向采取动态定价策略。当清算期产品可获得率较高时，选择两种定价策略无差异。动态定价策略下，当消费者对高价后悔更敏感且清算期产品可获得率中等，或消费者对缺货后悔更敏感且清算期产品可获得率较低时，考虑预期后悔对企业是有利的；承诺定价策略下，当消费者对缺货后悔更敏感时，考虑预期后悔对企业总是有利的。