基于活动的拼车通勤行为及效用均衡分析

本文构建了基于活动的拼车通勤模型,考虑通勤者可选择自驾、拼车司机和拼车乘客三种出行角色,即选择两种出行方式:自驾和拼车,研究早高峰通勤过程的动态用户均衡问题.在活动链中,假设通勤者在家和工作地都会产生效用.同时,将拼车障碍成本,其它货币成本和费用补偿成本引入通勤模型.高峰期内,通勤者可通过出发时间选择和出行模式选择,实现其出行效用的最大化.在用户均衡状态下,每类通勤者都不能通过单方面改变自己的行为选择而使其出行效用变得更大.此外,本文从消除排队的角度出发,推导了系统最优下的动态收费用户均衡.最后,通过一个数值算例对本文的结论进行验证和分析.     

基于活动的瓶颈模型:公交枢纽晚高峰居民通勤研究

如何快速消除公交枢纽瓶颈的制约,是居民通勤的老大难问题.本文结合瓶颈模型与基于活动的方法来研究公交枢纽晚高峰居民通勤行为,以解决通勤者在其活动和出行之间的时间分配问题.以瓶颈模型为基础,考虑公交内部拥挤,将出行行为与活动相关联.通过引入公交内部拥挤成本,根据不同的效用函数选择出发时间,建立了动态出行均衡模型.并由此得出均衡条件下的相关性质,来解释晚高峰通勤者在瓶颈入口前排队的交通现象.研究发现,与传统瓶颈模型相比,基于活动瓶颈模型乘客动态更加丰富,出发时间选择更为复杂.算例结果表明,通勤者对公交车内部拥挤的敏感度越高,越会尽量地避开高峰出行.为了使净效用更大,通勤者会选择在工作地滞留较长时间,晚高峰时段推迟.     

基于活动的早高峰家庭通勤与拥挤收费模型

在出行行为研究中,早高峰家庭出行行为一直以来都是一个研究热点.近几年,由于汽车的高拥有成本以及限购策略等,家庭成员共享一辆车出行的现象变得越来越普遍.典型的家庭通勤表现为通勤者必须先开车送孩子上学然后再去工作.在本文中,首先,从活动效用角度出发,对早高峰家庭通勤者出发时间决策问题进行分析.其次,考虑家庭出行负效用与家庭成员在家、学校和工作地点的活动效用,构建了家庭出行净效用函数.再次,利用家庭出行净效用函数建立了早高峰期间的家庭通勤均衡模型.最后,基于均衡模型,可以得到最优的动态收费策略,进而提出了一阶段最优拥挤收费策略.应用本文所提出的模型探讨了工作与学校期望到达时间间隔对系统总效用,收费水平以及收费时间段的影响,从而使交通管理者可以通过设置最佳的时间间隔来最大化系统总效用.     

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。     

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.     

通勤出发时间和驻停次数联合选择模型

分析了对通勤出发时间和驻停次数进行联合建模的必要性,基于离散选择的理论方法,建立了通勤者通勤出发时间和通勤途中驻停次数的联合选择模型。并以居民出行调查数据为基础,进行了模型标定,分析了影响因素对通勤出发时间和通勤驻停数的影响。分析了出发时间和驻停数的关系,结论是出发时间与驻停数呈负相关关系,与实际的统计结果相吻合。     

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。     

基于时间成本的瓶颈道路组合收费与出行方式选择均衡研究

城市交通系统有多种出行模式,可为不同类型的通勤者提供出行服务.本文针对瓶颈道路和地铁线路并行的双模式交通系统,首先建立含两组异质通勤者的驾驶小汽车与乘坐地铁的出行模式选择均衡模型.模型中,地铁出行模式考虑边际成本票价和车厢内体触拥挤的影响,驾驶小汽车出行模式引入基于时间成本的系统最优动态收费和固定收费的组合收费策略.其次构建双模式系统总社会成本最小化模型和总收费收入最大化模型,并推导最优的组合收费策略.最后通过数值算例验证理论分析结果.研究结果表明,双模式交通系统在基于时间成本的系统最优动态收费的出行方式分担与无收费均衡下的出行方式分担相同.在组合收费下,提高瓶颈道路固定收费会使出行时间价值和车厢内体触拥挤成本高的通勤者更倾向于驾驶小汽车出行,而出行时间价值和车厢内体触拥挤成本低的通勤者倾向于选择地铁出行,并且,当组合收费中,固定收费部分增加时,此类通勤者的组合收费将降低.     

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.     

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。     

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.     

拥挤交通网络中组合的交通出行、OD、路径分配与收费定价模型

提出交通网络中出行选择、讫点选择、路径选择和道路收费定价的组合模型。模型被表示为两层规划,低层表示出行选择、讫点选择和路径选择的随机均衡模型,预测驾驶员对道路收费模式如何响应;上层确定最优道路收费,以达到网络出行费用最小。     

ATIS作用下的混合交通行为网络与效率损失上界

考虑一个被路径诱导系统支持的交通网络,装有ATIS的出行者接受交通中心的指挥、按照系统最优的原则选择路径,没有该装置的出行者根据个人成本最小的原则择路,建立了刻画这种混合交通行为的变分不等式模型,推导了混合交通行为网络的效率损失上界,并以多项式路段成本函数为例给出了一些上界的特殊值.研究表明,效率损失上界与具体被研究的网络结构和交通需求水平有关,只有在特殊情况下,才可以得到与网络需求和网络结构无关的上界值.     

拥堵交通网络能耗节约边界信号优化方法

为了缓解宏观交通网络拥堵区的拥堵状况并降低机动车燃油消耗,首先依据路网状态划分的宏观基本图控制子区,建立了拥堵区边界车流平衡方程.其次将路网分为交叉口和路段两类,根据宏观基本图参数建立了网络能耗估计模型.再次以宏观路网出行车辆完成率最高同时能耗最低建立了能耗节约拥堵区边界双目标优化控制模型.最后以实际城市道路网络为测试对象,通过比较无区域边界控制、拥堵区入口Bang-Bang边界控制和本文提出的双目标优化控制方案,仿真结果表明:1)在高峰时段,双目标优化控制方法路网疏散能力比无区域边界控制、Bang-Bang控制分别提高20.14%、2.1%,同时机动车燃油消耗分别降低43.14%、24.48%;2)本文提出的双目标优化控制方法可有效改善拥堵区内外交通密度的均衡性;3)宏观路网拥堵区的边界控制可有效降低高峰期间拥堵区的拥塞程度,提高整个路网的疏散能力.     

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 Logi...     

Bounding the inefficiency of the C-logit stochastic user equilibrium assignment

Compared with standard logit-based stochastic user equilibrium assignment model, the C-logit model describes route choice behavior in a more realistic way by considering the overlapping effect between routes. This paper investigates the inefficiency upper bounds of this model against the deterministic system optimum and the C-logit stochastic system optimum in terms of the total network travel time. It is found that the commonality factor of overlapping routes significantly affects the inefficiency bound, besides link congestion degree, total demand and the number of feasible routes. If the commonality factor is not considered, the efficiency loss resulting from selfishly stochastic travel behavior will be to large extent underestimated.     

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。