实行区域拥挤费征收的交通系统与居住地选择之间的关系

为了探讨区域拥挤征收对居民居住地和交通方式选择的影响,建立对各小区居住地进行满意度评估模型,结合家庭收入和房价,构造家庭消费剩余模型. 通过对路网实行区域拥挤征收政策,根据家庭每个成员不同出行目的的旅行链特征和相应的出行方式,得到家庭的通勤广义交通阻抗和节假日娱乐出行的广义交通阻抗,利用消费剩余模型,获得家庭剩余最大的居住地. 例证表明：区域拥挤征收政策不影响低收入移动家庭居住地选择;征收水平较低时不影响高收入移动家庭居住地选择,征收水平较高时高收入家庭由郊区向征收区域边界移动,征收水平很高时又无影响;在工作日和节假日,区域征收水平都存在一个最佳的征收点,且节假日最佳的征收点比工作日的最佳征收点高,实行最佳征收点征收,有利于经济效益和社会效用发挥到最大.     

多模式变需求网络随机平衡模型

根据城市混合交通拥挤的特点,研究了基于对称阻抗的交通网络出行、讫点、方式和路径随机选择的综合模型.证明了模型最优解满足出行、讫点、方式和路径随机选择的条件,且最优解是唯一的.用1个算例对此作了说明.     

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.     

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。     

考虑家庭出行模式的早高峰错峰调控策略研究

早高峰通勤期间,家庭出行模式选择的不确定性增加了错峰调控策略制定的难度.本文以家庭用户为研究对象,引入错峰间隔变量和拼车系数,以家庭出行成本最小化为目标,构建了家庭出行成本模型.在此基础上,基于单瓶颈网络构建了考虑家庭出行模式和错峰调控策略的双层模型.研究结果显示,当拼车系数较小时,错峰调控策略无法通过改变家庭出行方式而降低家庭出行成本,不能降低系统总费用;但当拼车系数较大时,系统总费用降低比率随拼车系数增加而提高,合理设置错峰间隔可有效改变家庭出行方式,显著降低家庭用户出行成本.最后,给出不同情景下最优错峰调控策略的阈值,并通过数值算例验证了结论的有效性,辅助早高峰交通拥挤缓解决策的制定.     

考虑ATIS市场占有率及遵从率的随机系统最优拥挤收费模型

考虑装备ATIS的用户在出行时并不总是遵从ATIS提供的信息, 将所有用户分为三类: 装备ATIS且遵从的用户, 装备ATIS但不遵从的用户和未装备ATIS的用户. 其次, 根据用户的时间价值(VOT)将用户进行分组. 研究了周期性拥堵交通网络条件下内生ATIS市场占有率和遵从率的随机系统最优拥挤收费问题, 建立了内生ATIS市场占有率和遵从率下多用户类型随机系统最优拥挤收费模型. 通过算例分析表明: ATIS为用户提供的交通信息质量的提高有利于降低网络中的拥挤收费总额; 虽然高收入人和低收入人同样装备ATIS, 但是他(她)们的路径选择行为却不尽相同, 高收入人的ATIS市场占有率和遵从率均高于低收入人; ATIS的信息质量既影响ATIS市场占有率又影响遵从率.     

融合时间和地理信息的兴趣点推荐研究

在兴趣点推荐任务中,数据的严重稀疏性限制了模型的推荐性能,并且现有工作忽略了用户在不同时间段访问行为的差异性。针对上述问题,提出了一种融合时间和地理信息的兴趣点推荐模型。该模型首先通过循环神经网络联合学习多种因素;然后利用地理关系模块捕获轨迹中的地理影响。最后,通过一个统一的框架,针对用户工作日和节假日的不同出行需求,推荐不同的访问地点。实验证明,所提模型在兴趣点推荐表现上优于现有模型。     

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。     

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.     

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.     

参考点依赖特征对拥挤收费路网流量分配的影响

考虑出行者路径选择决策过程中的参考点依赖,即当路网出行成本变化时,出行者将变化前的出行成本作为路径选择决策的参考点。基于参考点依赖理论,提出了考虑出行时间和拥挤收费的出行决策模型,建立了考虑参考点依赖的确定性网络用户均衡模型以及等价的变分不等式,并提出了求解模型的算法。最后,通过算例分析了参考点依赖对路径流量分配的影响,算例结果表明:经验出行成本和历史收费费率会影响出行者的路径选择决策,从而影响确定性网络流量分布。因此,在制定拥挤收费策略时,需考虑当前的出行时间成本和费用成本对出行决策的影响。     

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。     

城市道路交通拥挤收费的博弈分析

在分析城市道路交通拥挤收费基本原理的基础上, 应用博弈论的分析方法,针对用户之间的出行、管理者和用户之间的拥挤收费进行了博弈分析,探讨了影响道路拥挤收费的因素, 设计了基于博弈模型的拥挤收费算法.结果表明: 该算法可以给出不同程度拥挤道路收费的数值区间,对道路拥挤收费定价和交通管理有一定的实用价值.     

基于活动的瓶颈模型和收费机制:研究进展评述

Vickrey于1969年应用确定性排队理论,首次提出了一个能导致所有出行者具有相同交通费用的内生出发时间选择模型,即著名的瓶颈模型.50年前,Vickrey提出的瓶颈模型以出行作为分析单位,没有考虑出行与活动之间的相互关联.近年来,出现的基于活动的瓶颈模型考虑了时变活动效用对通勤者出发时间选择的影响.瓶颈处的排队延误纯粹是一种社会损失,拥挤收费是消减瓶颈排队延误的有效的经济手段,而瓶颈模型是研究拥挤收费的强有力工具.本文回顾了瓶颈模型的研究进展,介绍了经典的瓶颈模型和基于活动的瓶颈模型的基础理论,分析和比较了两类模型最优动态收费和最优阶梯收费下的解及其消除排队延误的效率.     

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。     

含污染控制的多车型随机交通系统最优收费及其评价

针对车辆特征的差异, 将用户按车型分为有限类,用户依据出行成本随机选择出行路径.为了达到合理分配流量和减少排污的目的,交通管理者按车型对用户收取拥挤税和污染税.通过建立多车型随机变分不等式模型,得到了包含拥挤税和污染税的依车型的最优收费,最后提出了基于效率损失的政策评价指标. 数值试验表明:随着环保强度加大, 系统总污染逐渐下降, 评价指标有效.