基于可交易电子路票的停车换乘通勤行为管理

可交易电子路票和停车换乘系统作为缓解交通拥堵的有效措施,逐渐获得学者的广泛关注。本文讨论实施可交易电子路票后,通勤者选择出行方式的变化。基于瓶颈模型进行建模,假设通勤者从生活区到工作地,可以选择全程驾车或者停车换乘到达目的地。通过对模型求解,对比用户均衡和系统最优不同情境下的模型性质。研究表明,可交易电子路票机制和停车换乘系统结合能够有效改变通勤者出行方式的选择,进而缓解交通拥堵。模型确定了实施可交易电子路票政策后,路票收取数额的有效范围。同时,在系统最优情境下,得出选择全程驾车的通勤者比例和停车换乘的最佳位置点,为交通管理部门选择停车换乘位置点时提供一定的参考。     

策略性等待下Y型瓶颈的单步拥堵收费模型

本文针对包含至少一个上游瓶颈路段和一个共用的下游瓶颈路段的Y型交通路网,研究了策略性等待单步收费条件下早高峰期间通勤者的出行行为和最优道路拥挤收费方案。基于出行者的出发时间选择遵循用户均衡准则的假设,推导出了不同汇合规则下用户均衡的流入率和个人出行成本。依据出行者的出发时间选择规律,进一步推导出了最优的道路拥挤收费时段和费率。研究发现,策略性等待单步收费可以有效降低交通网络的系统总阻抗,但可能会增加出行者的个人出行成本。此外,还发现收费的有效性不但与汇合规则有关,还取决于上下游瓶颈路段通行能力的相对大小。该研究验证了Y型交通路网上存在Braess诡异现象,即扩大上游路段的瓶颈通行能力可能会引起系统总出行成本的增加。     

基于乘客异质性的早高峰单起点多讫点公交均衡研究

分析早高峰单起点多讫点公交系统的均衡乘车行为。考虑乘客对公交内部拥挤敏感程度不同，分析乘客出行成本构成，乘客在拥挤成本、延误时间成本和乘车时间成本之间权衡，做出乘车班次选择，以此建立均衡乘车模型。研究结果表明异质用户下单起点多讫点公交均衡具有如下性质：目的地相同的乘客分布在连续班次，且越靠近最优到达班次，累计乘客人数越多；连续两站都有出行者乘坐特定班次时，在之后站点登上该特定班次的总人数为常数；目的地相同的不同类型乘客最多在一个班次上混乘；对拥挤敏感的乘客会乘坐对应的远离期望到达时间的班次；对拥挤不敏感的乘客会乘坐对应的靠近期望到达时间的班次。研究结果有利于加深对公交乘车行为的理解，为公交调度管理提供辅助支持，进一步完善公交均衡模型的相关研究。     

竞争环境下不同顾客选择行为的可替代产品动态定价

提出了考虑不同顾客选择行为的两个销售商销售可替代产品动态定价博弈模型,模型中将潜在顾客分为3种类型:到达立即从销售商1购买产品的销售商1的忠诚顾客,到达立即从销售商2购买产品的销售商2的忠诚顾客,以及没有销售商选择偏好依据MNL模型以一定概率购买销售商1或2产品的一般顾客. 研究结果证明了纳什均衡价格的存在性,并应用数值算例讨论了多周期纳什均衡价格的性质.      

完全可见下具有两类顾客和故障启动排队系统的均衡分析

针对两类平行顾客进入排队系统服务的问题,给出在完全故障且可中断启动时间排队模型中两类顾客的均衡策略分析.在该排队系统中,两类顾客平行到达且服从不同参数的负指数分布.系统在服务过程中可能会发生故障,只要系统发生故障就停止工作进入维修状态,直到维修完毕进入忙期.在完全可见的情形下,在考虑“收益-成本”的基础上,提出合理的效...     

一类动态投入产出价格模型

首先运用矩阵分析的方法,对各部门利润率确定但不都相同时,证明一个或几个部门提高利润率时,模型均衡价格向量不存在；然后运用马氏过程研究利润率为随机情形,证明经济崩溃时间为无穷大的概率等于零,即模型均衡价格向量不存在.     

信息技术投资、价格搜索成本与市场均衡分析

从一个基本模型出发,考察了有无IT投资的零售市场定价、市场份额和利润,研究了不同进货成本的零售商IT投资的条件及其市场均衡,运用数理方法分析了以上三种市场情况．研究表明,不考虑IT投资,零售商r1和r2对于同质产品定价相同,获得相同的市场份额与利润;考虑r1和r2非均衡的IT投资,则二者的利润都低于投资IT前的情形,零售商缺乏内在的投资激励;考虑r1和r2的进货成本不同,成本低的零售商有投资IT的可能。     

基于实物期权的竞争与合作情形下战略投资决策分析

考虑市场中两家相同的企业，双方都拥有对某一新产品进行战略投资的机会，其中先投资的企业将获得先发优势．运用实物期权方法，从企业价值最大化的角度分别研究了两家企业在竞争与合作情形下均衡投资点的变化．结果表明，双方在合作情形下的均衡投资点优于在竞争情形下的均衡投资点，其原因是在竞争情形下企业双方对于先发优势的争夺使得均衡投资点从最优投资点前移，导致等待期权未被充分利用，造成了双方企业价值的损失．     

垄断厂商产品选择与均衡策略分析

从产品纵向差异的角度出发，考虑市场完全覆盖和市场部分覆盖两种情形，对单个厂商单产品、多产品质量歧视和两厂商两阶段、三阶段质量定价选择均衡策略进行了较全面的研究，得出了两种情形下单个厂商的最优质量价格选择、两厂商两阶段子博弈精炼均衡以及三阶段Stackelberg均衡策略，同时对质量边际效用、消费者离散情况下的质量价格确定进行了分析．最后以简单的算例对单个厂商产品策略进行了说明．     

机场航班延误优化模型

针对空中交通日益严重的航班延误,给出了一种机场航班延误优化模型.模型将机场的到达和出发视为密切相关的两个过程,考虑了具有连续航程的航班(到达和出发均由同一架飞机在当天顺序执行)及其到达和出发过程之间的相互影响.模型还充分考虑了机场容量、需求以及天气等因素的动态特性,在达到和出发过程之间实现流量分配的协同决策.在机场延误不可避免的情况下,该模型可以为管制员提供未来一段时间内的流量分配优化方案,尽量降低延误的后续影响.最后,结合中国某国际机场的实际数据,利用遗传算法对模型进行了验证,取得了很好的效果.     

高铁枢纽车站到发线运用与进路选择综合优化研究

通过分析高铁枢纽车站接发列车和客运作业的特点,考虑接发列车技术要求和现场客运组织要求,将到发线运用和进路选择作为整体进行综合优化,以到发线运用和检票口作业量均衡、接发列车受交叉干扰程度最小为优化目标,建立0-1整数规划模型,并针对实际问题设计蚁群算法求解。最后以广州南站为案例进行分析,结果表明各到发线接发列车数量和检票口作业量较为均衡,占用同一到发线相邻两列车最小时间间隔较为合理,有利于列车运行受到干扰时接发股道和时间的调整,达到了优化到发线运用和进路选择的目的。     

节假日停车选择行为分析

根据居民的社会经济属性和出行特征,研究节假日停车选择的影响因素.以2013年清明节期间香山地区的居民出行调查和停车调查为基础,利用节假日交通特征,挖掘峰值出行需求条件下居民的活动特征和出行规律,并对居民出行和停车选择进行数据分析,建立节假日停车选择结构方程模型,探究节假日停车问题的诱因.研究表明,到达时间和逗留时间是影响停车选择的主要因素.同时,出行者对道路环境越熟悉,对停车情况越了解,出行方式越复杂,停车选择行为越多样.     

列车到发不确定的客站咽喉利用与股道分配

研究了列车到发时刻不确定条件下的铁路客站咽喉利用优化与股道分配问题.首先,建立了基于不确定列车运行图的咽喉利用与股道分配优化模型,模型考虑股道占用时间与均衡使用性,满足列车、咽喉、股道三者的耦合关系.然后分析并统计了不确定列车运行图的列车到、发站时刻的均值与方差,通过函数模拟的形式抽离出列车时刻表.此外,考虑到问题的NP-hard性,设计了基于模拟退火算法的启发式算法.最后,以宝鸡车站一个阶段计划内的咽喉利用与股道分配问题为实例进行了仿真验算.     

基于交通瓶颈的多用户动态互补模型

基于Vickrey瓶颈模型探讨多用户出行问题. 把出行者按时间价值划分为多个用户类型,建立多用户动态均衡混合互补模型,进一步简化为等价的线性互补模型. 利用线性互补模型的成熟理论,分别对单用户出行和不同分类标准下的多用户出行情况进行仿真实验. 算例结果表明,影响用户出发时刻决策的是早到、迟到时间与出行时间之比,与早到、迟到时间的绝对值无关;验证了交通管理措施中错时上下班的优势,根据出行者时间价值的不同错时安排上下班时间,大幅度降低交通均衡时的出行费用,提高路网利用效率.     

基于用户画像的大型冬季户外活动客流需求特征挖掘——以哈尔滨和长春国际滑冰雪马拉松为例

大型冬季户外活动日益增多,有必要分析客流需求特征,进行数据挖掘。基于客流需求调查,对客流需求特征和意向进行分析,得到人们可接受步行、排队等候时间阈值为20 min内,户外比赛时间设置3 h内,比赛期间应提供取暖和餐饮服务设施,赛场附近设置边走边看为主的观赛区域,满足观众需求。进而采用二阶聚类和层次聚类法分别建立三类群体的用户画像,通过聚类效果三维图、聚类轮廓系数、聚类用户画像特征三种指标进行综合对比评价,得出二阶聚类效果较好。建立三类标签云图,本地团体观赛型：本地中老年人居多,步行排队、观赛时间较短,建议合理规划中老年团体车辆落客区域,有序组织客流入场;结伴自由观赛型：在步行排队、观赛时间较长,建议设置娱乐休息点,吸引群体游玩;青年外地观览型;对于区域不熟悉,步行排队以及观赛时间中等,建议需要加强比赛区域内外的交通设施引导,合理规划公共交通站点、停车场等交通服务设施。     

考虑航班计划的机场短时停车需求预测

为克服现有短时停车需求模型无法直接利用于机场停车需求预测这一问题,利用停车数据、航班计划和气象信息,建立了面向机场停车场的短时停车需求预测模型。首先使用机场停车数据分析了停车场短时车辆到达与离去特性,然后考虑到航班计划对机场停车场短时停车需求的影响,将其与气象状况同时引入短时停车需求影响因素中,建立了基于Conv1D-长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络结构的机场短时停车需求模型。以上海虹桥机场停车场为实例,Conv1D-LSTM模型实验结果的平均绝对误差和均方根误差分别为12.057辆和14.237辆;对比多个其他模型实验结果,所构建的Conv1D-LSTM模型预测效果更优,能有效应用于机场停车场短时停车需求预测。     

Residential Parking Service Model Based on Resource Sharing

Aiming at solving pressing parking issues in the urban environment, a residential parking spaces sharing model was proposed in this study. In this model, firstly, the residential community pattern, the status of idle parking spaces, and the temporal and spatial characteristics of sharing parking had been analyzed. Next,in the convenience of modeling,medical institutions that have the most prominent parking problems were selected as the subject of study. Based on the K-S statistical analysis results and the actual parking sharing situation,it was observed that the residential parking sharing time satisfied the shifted negative exponential distribution( SNED). Finally,a probability model of shared service capacity based on the SNED and critical time condition was established. By applying the statistical analysis method,the time of vehicles passing in and out of parking spaces, the idle time of parking spaces, the shifted distribution parameters, and other important model parameters had been calibrated,which was leading to the algorithm of model. In addition,considering the feasibility of model without sufficient data,the vehicle travel probability,the stagnation rate of parking space,and the status of parking spaces were defined and the reference data were also provided. The results of case studies indicate that it is very promising to solve urban parking issues if the residential community shares its rich parking resources with adjacent commercial buildings.