截断随机出行时间下可靠网络均衡模型

针对现有随机交通网络均衡模型未考虑路径出行时间的有界性和准时到达概率对出行者路径选择行为影响的问题,基于截断随机出行时间,提出了克服其局限性的可靠网络均衡条件,该均衡条件下没有出行者可以通过单方面改变出行路径来提高准时到达概率.构建了该均衡条件的等价变分不等式(VI)模型,并证明了其等价性和解的存在性.设计了基于路径的相继平均(MSA)算法对模型求解.采用Nguyen-Dupuis网络对可靠网络均衡模型和MSA算法的有效性进行了测试.研究结果表明:该算法能够快速收敛到较高精度;与不考虑随机出行时间有界性的模型相比,网络均衡状态下的准时到达概率和流量分布均存在差异,最大路段流量相对变化值达到38.5%;增加出行时间预算和降低出行时间上界均可以有效提高起讫点间的准时到达概率.     

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.     

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。     

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。     

基于行程时间可靠性的随机交通网络均衡模型

考虑现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下出行者路径选择行为的改变,及基于行程时间可靠性的路径选择模型。并将可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性。在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果与经验相吻合,表明模型具有较好的现实可行性。     

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.     

ATIS环境下的网络交通流逐日动态演化研究

基于出行者逐日路径选择过程,建立出行者路径选择模型和逐日路径选择学习模型. 在2条平行路径的简单路网中进行多次数值实验,结果表明：网络交通流演化是否稳定,以及能否达到随机用户均衡态,与出行者对昨日感知行程时间的依赖程度和先进的出行者信息系统市场占有率两者都有关系. 当出行者对昨日实际行程时间完全依赖时,路网系统始终偏离随机用户均衡态;当出行者对昨日感知行程时间完全依赖时,出行者集中选择一条路径,并且网络交通流演化稳定.     

信息条件下路段出行时间可靠性的计算

出行时间可靠性是微观出行决策的重要考虑因素,结合信息提供来求解出行时间可靠性是当前构建高级出行者信息系统的基础工作.根据出行时间可靠性的定义及其概念模型,研究了模型中路段行驶时间和路段选择概率两个重要的参数.对于前者,利用随机过程的数字特征确定了路段行驶时间的近似迭代公式;对于后者,则以Logit模型为基础,通过考虑出行者对出行路线信息储备的异质性,建立了基于信息的Logit模型,从而得到了出行时间可靠性的完整模型.仿真实例表明了模型的适用性.     

基于非线性互补的电动自行车-机动车用户均衡模型

为了研究出行者关于电动自行车和机动车的出行方式选择行为以及路径选择行为,文章基于非线性互补方法构建了考虑电动自行车与机动车的用户均衡模型。该模型探讨了出行时间与损失成本对出行者出行选择的影响,同时分别构建了机非分隔与机非混合情形下的各方式路段出行时间函数。算例结果表明模型的分配结果满足用户均衡原则,验证了模型的有效性和准确性,同时通过分析得出实行机非分隔可以显著减少系统总旅行时间。     

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.     

基于乘客风险意识的公交均衡配流

不确定的公交出行时间可能致使乘客无法准时到达目的地,因此有必要将乘客的风险意识作为公交路径选择的标准之一. 将公交到达延误惩罚费用纳入乘客路径选择标准,描述公交出行时间不确定下乘客的路径选择心理,建立具有风险意识的乘客公交均衡配流模型,设计基于路径的求解算法并应用于小型公交网络. 结果证明惩罚权重大于1的条件下,随着可接受到达时间的增大,乘客的路径选择心理由风险规避逐渐转变为风险倾向. 因此,公交到达延误惩罚费用能够描述乘客公交路径选择的风险意识.     

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。     

基于累积前景理论的通勤出行联合决策模型

为研究不确定交通环境下的通勤出行决策行为,考虑出行者的有限理性,基于累积前景理论构建了出发时刻、路径的联合决策模型.该模型包含3个参考点,即可接受的最早、最晚到达时间和行程时间,且风险偏好系数考虑了行程时间的可靠性及参考点的影响.基于所选取的参考点计算价值函数与权重函数,并依据前景值最大确定出行方案.算例研究结果表明:可靠度要求高的通勤人群偏向于在较晚的时间出发、选择风险较小的路径出行;可靠度要求低的通勤人群偏向于在较早的时间出发、选择行程时间较短的路径出行.本研究的成果可为动态路径诱导以及交通需求管理措施的效果评估提供一定的理论依据.     

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.     

公交出行信息条件下出行者通勤出发时间选择影响因素

为提高公交出行信息服务水平,研究了公交出行信息条件下出行者通勤出发时间选择影响因素.采用均匀设计方法设计调查问卷,并在湖北省襄阳市开展了意向调查.考虑到出行者出行到达时间对出发时间选择有影响,引入了早到延误和晚到延误因素,建立混合Logit模型,对出行者出发时间选择影响因素进行了量化分析.结果表明:早到延误对出行者在公交出行信息条件下的出发时间选择有显著影响,且与晚到延误的影响作用不同;出行距离、道路拥堵信息和公交换乘信息会显著影响出行者的出发时间选择,公交车辆位置信息不会对出行者的出发时间选择产生显著影响;出行者个体的受教育程度、收入、日常乘坐公交情况等也是影响其出发时间选择的主要因素.     

考虑双重不确定的目标导向型双属性用户均衡

基于风险规避出行时间和出行成本两种影响出行者路径选择的要素，提出了考虑双重不确定的目标导向型双属性用户均衡。采用高斯Copula刻画风险规避出行时间与出行成本的随机相关性，结合出行者风险规避出行时间和出行成本的实现概率刻画期望目标实现概率与目标间的相互作用，将所提出的用户均衡表示为变分不等式问题，采用基于路径的连续平均算法对其求解，数值实验验证了算法有效性。实验结果表明，出行者风险规避特性和目标导向特性会对交通网络均衡流量产生一致或相反影响，部分路径流量的改变可达16.4%。     

基于累积前景理论的出行者路径选择模型

传统的基于期望效用理论的路径选择模型存在许多不足,而累计前景理论则可以比较真实的描述不确定性情况下的决策过程,符合出行者有限理性的特点.文中以累积前景理论为基础,在路径出行效用连续随机分布的条件下对出行者的感知效用进行建模,并结合模型的变量对模型的特性进行了分析,最后通过实例对比分析了分别应用期望效用理论和累积前景理论时,出行者路径选择行为的差异。结果表明,累积前景理论能够克服期望效用理论的许多不足,更好地描述出行者路径选择的决策过程.文中还通过对参考点和路径出行效用分布的分析,为智能交通控制系统和仿真建模提供了理论支持.     

评价公交行程时间可靠性价值的Mixed Logit模型

合理评价出行者行程时间可靠性价值有助于深入理解道路交通系统可靠性对出行决策的影响.以天津市区早高峰时段出行活动为背景,采用2种可靠性评价指标,设计包含不同情景的SP(Stated Preference)问卷调查程序.通过调查对象在问卷程序生成的与其日常出行活动类似的决策情景中做出的选择决策,研究以公交方式出行时出行者行程时间可靠性价值的评价特征,采用Mixed Logit模型标定参数.研究结果给出了早高峰时段出行者行程时间可靠性支付意愿的分布情况以及不同社会经济属性的出行者行程时间可靠性偏好特征,可为估算交通建设项目中行程时间可靠性改善给出行者带来的效益和制定交通需求管理政策提供参考.     

基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型

为了完善现有的交通分配模型,综合考虑出行者的方式选择与路径选择行为,建立了基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型。首先,在多方式交通网络中,根据出行者出行决策的2个步骤,即首先选择合适的交通出行方式、然后选择该方式交通网络中的出行路径,采用分层Logit模型描述出行者的交通方式和路径联合选择行为。在建立的分层Logit模型中,出行效用与流量分布相互制约,出行效用受路网流量影响,而路网流量由效用所决定,最终要达到平衡。接着,构造了一个数学规划模型来求平衡解,证明数学规划模型的最优解与分层Logit模型的流量解等价,并进一步证明等价数学规划模型的目标函数是凸的,而约束集也是凸的,因此等价数学规划模型是一个凸规划问题,模型的解是唯一的。随后,给出了求解提出的基于分层Logit的多方式随机用户均衡分配模型改进的方向搜索算法步骤。最后,以含公交车和小汽车2种方式的方格形路网为算例,分析公交票价、出行者的时间价值和分层Logit模型的层间比例参数的变化对交通分配结果的影响。结果表明:公交车票价对流量分配的影响不大;公交需求量随出行者时间价值的增加而下降;当出行者的时间价值较低时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数增加而增加,当出行者的时间价值较高时,公交需求量随分层Logit模型的层间比例参数的增加而减小。     

路网子图空间上的交通流波动机理

针对道路网络客观条件的限制、道路管理法律法规的限制以及出行者个人偏好3方面因素导致的机动车出行者对道路交通网络出行条件差异性认知实际情况,建立基于网络出行子图空间上的随机用户平衡模型,并采用相继平均算法求解该模型。通过算例分析可知,网络结构认知差异性产生的路径旅行时间之间的偏差,可达到同一O-D对、所有实际使用路径上旅行时间平均值的20％,并进一步辨析了路段旅行时间感知误差和网络结构认知差异性产生的路径旅行时间偏差之间的区别与联系。证实了在我国混合交通流现状条件下,现状交通流的成因兼具路段旅行时间感知误差和对实际道路网络结构认知差异性2方面因素。