预测信息下降级路网的交通流演化

为考察ATIS提供的预测信息对降级路网交通流演化的影响,设计了一种基于加权移动平均的行程时间预测方法,建立了预测信息环境下的路径更新规则。针对一个小型测试网络,利用提出的路径更新规则分析了预测信息依赖程度参数、信息质量参数、权值参数以及网络降级程度对交通流演化的影响。结果表明:1)信息环境下出行者对预测信息的依赖存在一个临界值,当依赖程度小于该值时,交通流很快演化至稳定状态,当依赖程度大于该值时,网络交通流会发生振荡;2)存在某种情形,信息系统所提供的预测信息质量越高,交通流演化的效果越差;3)对特定降级网络,存在某一最优权值组合,可用于指导该网络预测信息的发布;4)路网降级程度越小,预测信息所起的作用越大。     

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.     

考虑有限理性和认知更新的日变交通分配模型

研究交通流的逐日演化规律对缓解城市交通拥堵有着重要意义.现有日变交通分配模型所考虑的因素具有一定的片面性,不能全面描述实际交通环境下出行者的有限理性和认知更新行为.基于累计前景理论框架,提出考虑出行者有限理性和认知更新的日变交通分配模型,并通过测试网络进行仿真分析.研究发现,在考虑出行者有限理性和认知更新的条件下,路径流量收敛到最终稳定态的速度较快,在本文算例中,路径1~6分别在第40天、40天、11天、13天、22天和23天演化到稳定点;出行者对路径累积前景值认知的敏感性参数η对路径流量的逐日演化收敛速度也有着显著的影响,较小的η值意味着需要更长的时间,使得网络上的流量分布演化到最终平衡态.     

基于仿真的可变导行信息有效性

为研究出行者在可变导行信息影响下的宏观行为规律,把出行者分为传统型、固定路径型、理性型、用户均衡型、系统最优型以及VMS(可变信息标志)型,基于VISSIM微观仿真器,利用COM接口开发了各类出行者的出行效益评价模型,最后以小型路网为例,针对VMS型用户进行可变导行信息的有效性评价。研究结果发现:基于仿真的模型可以对不同的可变导行信息进行有效性评价;相同交通需求下的有无对比表明,VMS的设置可以有效降低路网主要干道的行程时间,行程时间降低21%;不同交通需求下的有无对比表明,VMS信息可以提高路网的平均速度,路网平均速度提高约3.97%。     

多用户类弹性需求随机用户均衡模型及其求解

随机用户均衡交通分配模型统一了随机分配和Wardrop均衡的概念,可以获得更加符合实际的交通流分配结果.但传统的随机用户均衡模型既没有考虑弹性需求,也没有考虑出行者的社会经济特性.利用路网均衡建模理论构建了多用户类弹性需求随机用户均衡交通分配模型,证明了模型解的等价性和唯一性.基于无环简单路径搜索方法,设计了模型求解算法,并进行了算例计算与分析.     

基于参考点的逐日交通流演化研究

本文建立了基于参考点的逐日交通流演化模型,模型通过将实际出行时间与参考点进行比较,描述了出行者的感受对估计时间以及路径选择的影响。估计时间模型中用参数取值大小反应出行者对损失的规避大于对等量获得的偏好。分别讨论了出行者乐观、悲观以及中立情况下对应的参考点取值,并研究了三种情况对演化过程及总出行时间的影响。演化结果表明,出行者悲观情况下对应的系统总时间最大,乐观情况下对应的系统总时间最小。该研究有助于理解城市交通流演化的本质规律。     

诱导信息与路径选择行为对交通流分配的影响

通过建立基于诱导信息的路径选择决策模型,设计仿真实验并采Matlab程序实现,研究结果发现:诱导信息对均衡交通流分配具有显著作用,且随着出行者对诱导信息的信任度增大,作用越大;管理者不论以系统最优还是用户均衡原则发布诱导信息都基本能实现其目标,且当出行者为完全信息型时,还能实现系统最优与用户均衡的协调.     

不同交通信息下网络交通动态路径选择行为

为从道路网络层面实现对城市交通的有效诱导,达到均衡交通流分布、提高交通整体运行效率的目的,在一个典型路网上,研究利用可变信息标志(variable message sign,VMS)提供不同交通信息内容条件下的驾驶员动态路径选择行为.针对地面道路上一块文字式VMS和快速路上一块图文混合式VMS,采用陈述偏好调查法采集交通行为数据,并用离散选择行为方法分析数据,建立了提供路径行程时间信息、交通状态信息和交通事故信息条件下驾驶员动态路径选择行为模型.分析结果表明,可变信息标志发布路径交通信息的精确性、完整性,驾驶员的个人属性等,是影响路径选择行为的主要因素.研究结果可为先进的出行者信息系统的规划建设和信息发布策略的制订等提供依据.     

考虑路径走行时间边界的行程时间可靠性研究

以路径的自由流时间为路径走行时间的下边界,提出了截断正态分布条件下的出行时间预算模型,并将其与一般正态分布条件下的出行时间预算模型进行对比.在多用户随机网络条件下,假定出行者的期望准时到达概率是异质的,并建立了基于可靠性的多类用户随机用户均衡模型.研究结果表明,在截断正态分布条件下,出行者的预算时间更大,且其风险厌恶水平是基于情景自适应的.同时,对准时到达要求较高的出行者倾向于选择可靠性较大的路径,对准时到达要求不高的出行者倾向于选择平均走行时间较小的路径.     

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。