基于智能交通卡数据的城市轨道交通乘客个体路径选择模型

在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。     

基于时间价值的随机用户出行决策模型研究

出行者一次出行经历了是否出行、终点选择、交通方式选择、路径选择四个决策过程.首先考虑时间价值不同这个因素,给出了基于时间价值的广义费用;然后建立随机用户出行决策模型,该模型描述了出行者的四个出行决策行为,即模型的一阶条件与四个出行决策的条件等价;其次证明了模型的一阶条件满足出行决策条件,最后给出模型算法.由于考虑了时间价值这个因素,因而模型能更准确描述出行者的出行行为.     

基于出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析

在道路交通与轨道交通组成的多模式城市交通网络中,考虑路径出行时间的不确定性,对用户的交通模式与路径的选择行为进行分析,建立基于出行时问预算的多模式多类用户均衡交通分配模型,设计基于路径配流的求解算法.研究结果表明:该算法适用于路径费用不具备可加性的交通均衡模型的求解;交通需求、路网降级及用户所需的可靠度水平对交通模式及路径选择均具有显著影响;随着交通需求水平的提高或路网降级加剧,用户选择轨道交通出行的份额增加,且可靠度需求较高的用户选择轨道交通的份额增幅更高.     

基于旅行时间分析的城轨乘客路径集验证方法

城市轨道交通乘客出行路径集是否正确,是乘客路径选择估计以及网络客流分布计算的前提和基础.从现有客流分布模型中有效路径选择集问题及OD实际旅行时间聚类特征出发,引入Rodriguez-Laio快速聚类算法,提出基于旅行时间聚类分析的城市轨道交通乘客路径集验证方法.以北京地铁网络为例进行算例分析,结果表明,该方法可以在全网络范围内对路径选择集问题OD作出快速识别及滚动验证,并为以原因分析为导向的现场客流调查与模型修正工作提供重要参考.     

城市交通出行成本的Nash均衡分析

针对城市交通出行选择及出行均衡问题,在基于考虑出行行为影响因素的广义出行费用模型的基础上,引入经济学的Nash均衡理论,分析了出行选择中可能存在的不同出行路径与交通方式组合。通过建立Nash均衡博弈模型并求解,得到不同路径及交通方式的广义出行费用均衡解,探讨了城市交通中出行成本的变化和交通运营商的竞价行为对出行均衡的影响。研究结果表明:在以广义出行费用为基础的城市交通出行选择中存在Nash均衡,且出行成本的Nash均衡解具有稳定性;在保证广义出行费用总和最小的情况下,当系统达到Nash均衡后,出行者不会随意改变策略,而会按Nash均衡下的策略出行,即各种交通方式运营商采取单方面改变价格的策略无法改变出行均衡以获取更高的利润。     

基于出行链的动态随机交通分配仿真研究

提出了一个基于出行链的动态随机交通分配模型。在这个模型里,出行者选择路径以最小化他们整个出行链上的感知出行成本。基于中观的交通/活动仿真器,结合时变的K最短路算法和连续平均法,设计了模型的求解算法。通过一个算例,对基于出行链的交通分配模型进行了分析,并与传统的基于出行的交通分配模型进行了比较,结果表明,传统分配模型忽略停驻点时,所求的平均出行时间要小于实际考虑出行链时的平均出行时间。     

自行车流影响下的网络交通流均衡分析

使用实际可变旅行时间风险度量方法,考虑了旅行时间长短与旅行时间波动性两方面因素对路径选择行为的影响,并建立了存在自行车流的混合交通流网络交通平衡分析模型.该模型能恰当地描述机动车驾驶者对劣化出行路段的筛选行为,再现网络交通流趋于实际可变旅行时间风险度量下的交通平衡过程.实例研究表明：通过单幅道路自行车与机动车使用空间组织优化,在保障自行车交通出行者安全的同时,能提高25%以上的交通效率.     

城市公共交通走廊动态客流分析模型

为了科学分析和评价城市公共交通走廊的客流流动规律,研究了走廊内乘客对于出发时刻及交通方式选择的问题,提出了城市公共交通走廊动态客流分析模型.模型主要由乘客出发时刻和交通方式选择组合动态均衡分配模型,以及乘客出行负效用模型两部分构成.在此基础上,设计了一套启发式算法求解该模型;并以上海市的跨江公共交通走廊为案例,验证所提出的模型和求解算法.研究结果表明,该模型能够真实反映城市公共交通走廊内客流的时空分布情况,以及行程时间、拥挤度及出行费用等因素对乘客出行选择的影响.所提出的模型可为城市公交走廊内各公共交通方式的合理搭配、运输组织模式优化提供决策支持.     

经济圈客运交通方式分担与交通分配组合模型

为优化经济圈内客运多方式交通网络结构,建立了交通方式分担与交通分配组合模型,研究经济圈内多方式交通网络均衡时乘客的交通方式选择问题.考虑出行时间、出行费用、舒适度等影响乘客出行方式选择的因素,分析了铁路和公路2种存在主要竞争关系的出行方式的广义出行费用.结合我国经济圈内城际客运出行特征,给出了经济圈内多方式交通网络均衡条件,构建了与该均衡条件等价的变分不等式模型,设计了求解该模型的精简对角化算法.最后结合长江三角洲经济圈,应用该模型预测乘客选择铁路和公路出行方式的比例.结果表明,模型和求解算法有效,能够从用户最优的角度为合理配置经济圈内多种交通方式提供量化依据.     

基于停车换乘随机网络可靠性交通分配模型

针对目前大多数组合方式交通分配模型都没有考虑可靠性因素对出行行为的影响,提出了一个基于可靠性的组合方式交通分配模型.该模型考虑了组合方式出行下路网的随机波动因素,更好地反映了出行者方式、路径选择行为.基于K优路径和连续平均法,设计了模型的求解算法,并以上海北外滩实际路网为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.与传统组合方式交通分配模型结果进行对比,分析了停车换乘措施的实施对减少交通拥堵、提高路段可靠性所起的作用,阐明了2种出行方式需求之间的比例与可靠性偏好因子和出行者需求效用因子的三维变化关系.     

基于移动互联交通信息的居民出行方式特性

为研究移动互联网时代下的居民出行特性,探索在出行链过程中移动互联交通信息对出行方式特性的影响。通过RP-SP(revealed preference-stated preference)融合调查获取出行者基本属性、实时交通信息属性及出行特征属性,建立居民出行方式选择巢式Logit模型,对桂林市居民展开出行方式选择特性调查。研究结果表明：在出行链日趋复杂的情况下,个体的出行活动和交通行为与移动互联交通信息关系愈发紧密;移动互联交通信息对居民出行方式特性产生显著影响,尤其对私家车出行影响最大,其中实时路况信息属性影响最为显著,其次为拥堵延误时间;交通信息获取的满意度越高,越能促进居民选择公共交通出行。该结论能够作为理论基础与实证依据推动移动互联交通信息下的路径选择与交通出行诱导提供研究依据。     

应急物流优先的交通分配模型及算法

提出了一种应急物流车辆优先通行的交通分配模型,并给出对应的求解方法。在交通网络上,应急物流车辆的路径选择服从Cournot-Nash(CN)原则,具有优先通行权,同时构成一个应急物资运输总时间最小化的共同体;其他社会车辆充分配合应急物流车辆的优先权,在满足应急物流车辆优先通行的前提下,路径选择服从Wardrop用户均衡（UE）原则,实现个体通行成本最小化。所提出的UE-CN混合交通分配模型解可能不唯一,因此设计了算法。最后,通过简单的算例验证了模型和算法的合理性。     

居民交通方式选择行为影响因素分析

交通方式选择行为是交通需求预测研究的重要内容。本文利用上海出行者交通方式选择意向调查数据,对小汽车、地铁、自行车三种交通方式的选择行为进行了分析与建模。首先,对地铁票价、小汽车出行时间及费用的多种组合情景下的各交通方式分担比例做了分析。然后,运用计量经济学中的离散选择建模方法,建立了包括出行者个体属性、出行时间及费用等因素的交通方式选择多元logit模型。最后,提出了交通规划和管理政策与措施方面的建议。     

出行者感知误差下目标导向型双属性用户均衡

提出了目标导向型双属性路径效用模型,用于分析随机交通网络中出行时间和出行时间可靠度两属性影响下出行者的路径选择行为,其中能够达到的目标决定了路径效用的大小。所提出的模型具有3个特点:一是考虑出行者感知误差,从而得到出行时间和出行时间可靠度的感知值;二是基于感知值的边际分布,采用Copula函数刻画感知值间的随机相关性;三是出行者为每个属性赋予特定目标,并且提出了目标间的相互作用,即互补关系。基于所提出的路径效用模型,进一步提出了考虑出行者感知误差的目标导向型双属性用户均衡模型,将其表示为变分不等式问题,采用连续平均算法对其进行求解。最后通过数值实验验证了出行者不同出行行为下的表现和算法的有效性,并对相关参数进行了敏感性分析。提出的模型拓展了出行者路径选择的研究范围。     

基于最短路搜索的多路径公交客流分配模型研究靠

提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集,再根据有效路径的广义费用,由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率,进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型.其中,任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则,通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取.该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理,又反映了出行线路多样性的实际情况,而且算法简单、有效.初步实践证明,具有较强的实用性.     

城市轨道交通运营中断条件下乘客路径选择模型

为研究城市轨道交通运营中断条件下乘客的路径选择行为，首先依据运营中断事件对乘客的不同影响对乘客进行分类，并给出对应的路径选择策略。其次基于出行时间和出行费用2个因素确定了广义时间费用的计算方法。然后分析中断时长对乘客的影响，构建了中断下的乘客参考点的取值原则。最后利用累积前景理论和Nested Logit模型构造了乘客路径选择模型。算例结果表明：模型计算的乘客路径选择概率结果与实际统计结果相对误差不超过10%，具有良好适用性；乘客路径选择行为随中断时长的改变呈现动态变化，短时间中断下乘客路径选择行为变化剧烈，长时间中断下乘客路径选择行为相对稳定；乘客对出行费用的接受度越高，越倾向选择出行时间短的路径；乘客对中断忍耐程度越低，对路径综合价值越敏感。     

基于最短路搜索的多路径公交客流分配模型研究

提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集，再根据有效路径的广义费用，由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率，进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型。其中，任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则，通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取。该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理，又反映了出行线路多样性的实际情况，而且算法简单、有效。初步实践证明，具有较强的实用性。     

降级路网组合出行交通流分配模型与算法

研究降级路网条件下的组合出行交通平衡问题。首先,基于出行者对降级路网的不同风险态度,将出行者分为3类:守时型、冒险型和平均型。其次,考虑小汽车出行和小汽车换乘地铁出行2种出行模式,分析降级路网条件下不同用户类的组合出行行为,建立相应的多用户变分不等式交通分配模型,讨论模型解的性质。最后,设计模型的求解算法,并通过算例说明模型和算法的有效性。结果表明:不同出行时间预算的出行者在降级路网中的路径选择行为存在较大差异,路网降级程度对出行者出行选择行为影响显著;随着道路通行能力的降低,出行者更倾向于选择组合出行模式。     

基于双向搜索的公交路径选择算法及优化模型

为了解决人们出行公交路径选择问题,分析了公交网络的特点,对最短路径常用算法进行比较,提出一种基于双向搜索的公交网络路径选择算法。为了选择最优路径,综合考虑出行时间、出行费用和换乘次数等因素,给出一个综合评价指数模型,并用算例对算法和模型的可行性进行验证。基于数据库理论,算法用数据库表示公交网络,用数据库查询技术实现最优乘车路经选择,易于实现,执行效率较高。     

基于组合熵优化的铁路客运网配流方法

针对铁路客运网的客流分配问题,以铁路列车开行方案为基础,由各OD间多条旅客出行路径构建铁路客运网.采用广义的旅行费用作为旅客出行路径综合总阻抗的度量,考虑不同铁路线区间客流输送能力和旅客出行路径综合总阻抗,提出不同铁路线区间客流输送能力饱和熵与旅客出行路径综合总阻抗熵等新概念.建立了以OD客流量守恒、旅客换乘次数限制以及客流量非负限制为约束条件,铁路旅客输送能力与旅客出行需求尽可能匹配的客流分配优化模型.根据区间客流输送能力和旅客出行路径综合总阻抗在实际问题中的重要程度,提出了基于组合熵优化的客流分配迭代优化求解算法.算例表明,利用该客流分配模型和算法能够得到更有效更细致的不同出行路径的铁路客流分配方案.