基于离散时间马尔科夫链的主干道出行时间估计模型

出行时间是评估交通系统运行效率与实施信息诱导的重要依据。在现有研究成果的基础之上,利用视频检测器采集的瞬时车速数据和信号配时数据作为模型的输入数据,应用离散时间马尔科夫链的方法,建立主干道出行时间的估计模型。该模型利用瞬时车速与平均车速的转化关系,估计平均车速,进而估计路段的出行时间;并以平均行程速度的阈值界定路段的拥堵与畅通情况,将各路段是否拥堵定义为主干道系统的状态,构造一个无记忆性的马尔科夫随机过程。最后,将模型应用于江苏省淮安市某主干道上,在交通高峰段与非高峰段,对模型的准确性与有效性进行验证。结果表明,模型的结果具有较高的估计精度。     

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。     

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.     

基于广义出行成本的出行方案优化

为了使出行成本更加符合出行者的认知规律,运用结构方程建模方法模拟出行成本,个体特征及出行决策之间的影响关系.引入敏感系数调整服务属性在出行成本中的贡献率,利用出行意愿调查数据对敏感系数进行标定.考虑出行者对抵达时刻的选择偏好,假设行程时间服从正态分布条件下,对最佳出发时刻及期望出行成本进行寻优求解,结果表明它取决于期望到达时刻,行程时间的期望值及方差,出行者对早到损失及晚到延误损失时间成本的相对大小.研究成果可为制定个性化及最优化出行决策方案提供依据.     

基于Copula-持续时间模型的夫妇俩出行时间分析

日出行时间是居民出行特征的重要分析指标。围绕家庭成员出行选择的相互作用,构造了基于Copula函数的二元持续时间模型,分析了夫妇俩的出行时间安排。研究用加速失效时间模型描述单个成员的日出行时间选择,并通过Copula函数将夫妇俩的出行时间选择纳入同一模型,能准确刻画2个选择之间的相互影响模式。将所建立的模型应用于居民出行调查数据,分析了夫妻各自出行时间投入与其个人及家庭的社会经济属性、活动和出行特征之间的数量关系,以及存在于夫妻之间的相互影响模式。分析表明,夫妻俩人的出行时间安排存在显著的相关关系,而各自的活动和出行之间存在派生和竞争关系,研究能部分反映个体的时间分配行为,对交通需求预测和管理有重要意义。     

家庭成员活动-出行选择行为的相互影响

基于活动的方法对研究家庭成员活动-出行选择之间的相互影响关系提供了新的思路。针对已有研究多围绕发达国家展开的现状,以国内某直辖市2005年居民出行调查数据为来源,从基于活动方法的协作性限制出发,研究了主要家庭成员活动-出行选择之间的相互影响模式,利用结构方程模型,分析了活动和出行需求在家庭成员之间的分配情况,讨论了存在于同一成员和不同成员各次活动和出行中的替代、补充、陪同等影响关系对个体活动-出行选择行为的影响。研究得到了在行为学上具有较强解释力并达到各项统计学评价指标的模型,对出行行为分析有重要意义。     

基于活动-出行超网络的交通流分配模型研究综述

传统基于出行的交通流分配模型未考虑个体的出行需求源于参与活动的需要这一内在驱动力,忽视了出行与出行之间的连贯性。基于活动的交通流分配模型能够弥补传统交通流分配模型的缺点,综合考虑活动时间窗、活动地点、活动性质等活动属性对道路交通流时空分布的影响,从而更准确地为城市道路规划以及城市规划提供理论指导。围绕现有文献,首先介绍描述出行者活动-出行行为过程的超网络结构模型;然后,评述基于活动-出行超网络的交通流分配模型研究;最后,分别从决策主体、决策内容与决策情境视角探讨未来的研究内容。     

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-出行超网络的交通流分配模型研究综述

传统基于出行的交通流分配模型未考虑个体的出行需求源于参与活动的需要这一内在驱动力,忽视了出行与出行之间的连贯性。基于活动的交通流分配模型能够弥补传统交通流分配模型的缺点,综合考虑活动时间窗、活动地点、活动性质等活动属性对道路交通流时空分布的影响,从而更准确地为城市道路规划、城市规划提供理论指导。围绕现有文献,首先介绍描述出行者活动-出行行为过程的超网络结构模型;然后,评述基于活动-出行超网络的交通流分配模型研究;最后,分别从决策主体、决策内容与决策情境视角探讨未来的研究内容。     

考虑收入因素的旅行时间价值模型研究

时间价值在分析交通行为、定量地评价交通项目的经济效益中都起到十分重要的作用.在随机效用函数理论的基础上对旅客的时间价值进行了深入研究,提出了一种新的效用函数的构建方法和模型参数标定算法,其不仅考虑了传统的旅行费用和旅行时间,而且进一步考虑了旅客收入这一因素.其次运用极大似然估计方法对模型的参数进行标定.最后针对京沪通道相关数据进行了简单的实证分析.     

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.     

随机旅行时间车辆路径问题的模型及其算法

随机旅行时间的车辆路径问题在实际中经常会出现，然而由于问题本身的难度以及人们重视不足，目前对该问题的研究还很少．文章在Laporte等的研究基础上，提出了一个考虑车辆容量的机会约束模型，并构造了求解该模型的遗传算法．     

Uniformed model of networked control systems with long time delay

Feedback control systems wherein the control loops are closed through a real-time network are called networked control systems （NCS）. The defining feature of an NCS is that information is exchanged using a network among control system components. Two new concepts including long time delay and short time delay are proposed. The sensor is almost always clock driven. The controller or the actuator is either clock driven or event driven. Four possible driving modes of networked control systems are presented. The open loop mathematic models of networked control systems with long time delay are developed when the system is driven by anyone of the four different modes. The uniformed modeling method of networked control systems with long time delay is proposed. The simulation results are given in the end.