基于系统动力学的高铁客运需求预测

为了确定中国高铁客运需求的发展规模和规律,通过分析与高铁客运需求相关的经济、人口、设施供给及民航竞争的影响因素,建立了高铁客运需求的系统动力学模型.经过对既有历史数据的验证分析,证明系统动力学模型的有效性,且预测精度优于传统方法.根据经济人口及出行要素设定了三种增长情景,预测发现,中国未来不同情境发展下的高铁客运需求将持续上升,高铁客运周转量2024年突破1万亿人公里,高铁出行量2026年突破30亿人次.基于以上结论,提出了中国高铁建设、票价及服务方面的建议.     

基于小波降噪与贝叶斯神经网络联合模型的短时交通流量预测

在短时间内准确、稳定地预测出交通流量,是实现智能交通控制系统的重要环节,对于交叉口信号控制方案的实时调整具有重要意义。鉴于此,提出一种 联合模型的预测方式,引入 和 作为模型评价指标,从精度和稳定性两个方面对模型进行评价。结果表明,在 、 、 等不同的时间预测尺度下, 联合模型的 和 均小于小波网络、贝叶斯网络、 网络等方法,短时交通流量预测结果的精度和稳定性得到了不同程度的提高。     

高铁提速情景下出行者“空铁抉择”的动态演化博弈

为了探究高铁提速情况下用户出行选择高铁和民航动态适应过程,基于效用理论构建出行方式博弈收益矩阵,建立基于Logit动态的交通方式选择演化博弈模型,并对模型的平衡点和演化稳定性以及参数取值进行分析.以京沪起讫点(cori-gin-destination,OD)点对间的高铁、民航行程时耗与票价作为参照基准,将收益函数进行时间均一化转换,设定两种高铁提速情形,并对其价值收益进行对比分析.基于数值仿真探讨出行者"空铁抉择"的动态演化过程以及提速背景下竞争区间的变化.结果表明:高铁提速会吸引更多出行者,在400 km/h和600 km/h两种提速情形下其分担率上升至58.31％和72.73％,同时高铁运行速度提高会使空铁激烈竞争区间向更远的出行距离扩展.