城市轨道交通网络客流分配模型和算法综述

城市轨道交通网络客流分配是推算客流分布的基础理论方法.本文首先介绍了既有的城市轨道交通客流分配模型,从客流分配建模中的网络建模架构,乘客出行行为假设和客流分配原理三方面对比分析了既有研究的模型特征.在分配模型分类的基础上,重点阐述了客流分配算法中的网络路径搜索、分配模型求解和客流行为模拟和分布仿真算法的研究进展.最后,提出了我国城市轨道交通客流分配在网络化运营新形势下的研究展望.     

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.     

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.     

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.     

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.     

考虑潜变量的高铁民航旅客出行行为仿真

随着我国高铁的快速发展,选择高铁还是民航出行,已经成为旅客出行行为研究领域的热点问题.对此类旅客出行决策进行仿真建模,能够更加系统、清晰地描述旅客特征以及高铁和民航间竞争态势的演变.首先,基于计划行为理论,引入时间敏感性和价格敏感性潜变量,构建了高铁和民航旅客出行意愿的多指标多因果模型;其次,将模型中的外生变量和潜变量...     

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。