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在考虑交通信息对出行者路径选择行为影响的基础上,运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论,提出了广义成本的概念。将广义成本定义为行驶时间、道路拥挤度、路段可靠性三者的线性加权和。将出行者划分为“有ATIS接受装置”和“无ATIS接受装置”两类。假定在路网随机变化的情况下,两类出行者均以广义成本费用最小作为路径选择准则,建立了ATIS影响下的基于广义成本的随机用户平衡模型。证明了模型的等价性和解的唯一性,并利用对角化算法和MSA算法设计了模型求解算法。通过一个算例表明：算法具有较好的收敛性,且该模型能反映出行者在交通信息影响下的随机路网中的路径选择行为。     

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停车换乘可靠性是决定停车换乘设施能否成功吸引用户的重要因素之一.为了度量基于地铁的停车换乘可靠性,考虑了道路网上旅行时间不确定性、停车设施内搜索泊位时间不确定性和地铁车站等车不确定性,定义了“换乘可靠度”和“方式可靠度”.利用随机网络均衡分析方法模拟小汽车出行者以个人旅行时间最小为原则的旅行选择行为,包括方式选择、路径选择和停车设施选择.通过蒙特卡洛模拟和相继平均法求解均衡模型,并设计算例验证了不确定性对停车换乘分担率的显著影响.算例还分析了地铁发车频率、停车设施容量和总需求强度等因素对停车换乘可靠性的影响.     

ATIS 环境下随机动态路网行程时间可靠性0

为评价随机动态道路网络系统在ATIS 环境下的行程时间可靠性,将出行者群 体划分为装载和未装载信息接收设备两类,并假设他们均遵循随机动态用户最优原则 (SDUO)进行动态路径选择,运用动态均衡理论建立了基于路径的混合SDUO 不动点模 型,并证明该模型至少存在一个不动点.使用离散随机变量序列描述需求的随机动态变 化,基于Monte Carlo 模拟和对角化相继平均算法(MSA),提出了ATIS 环境下随机动态路 网的行程时间可靠性评价方法.随后通过算例验证了可靠性评价方法的可行性. 数值结果 表明：OD 行程时间可靠性随出发时段动态变化,且在动态情形下,扩大ATIS 市场占有率 并不能进一步提高可靠性,反而可能会导致可靠性下降.     

ATIS影响下的随机用户均衡模型的研究

在考虑交通信息对出行者路径选择行为影响的基础上,将出行者划分为配有＂先进的出行者信息系统（Advanced traveler information system,ATIS）接受装置＂和＂无ATIS接受装置＂两类。假定在路网随机变化的情况下,两类出行者均以成本最小为路径选择准则,建立了在ATIS影响下的基于出行成本的随机用户均衡模型,并利用相继平均算法（Method of successive averages,MSA）和蒙特卡罗（Monte-Carlo）法设计了模型的求解算法。最后,通过一个算例验证了算法的有效性,表明该模型能反映出行者在交通信息影响下,做出的路径选择行为能带来一定的收益。     

ATIS 作用下弹性需求混合交通均衡的效率损失

在ATIS 用户和利己用户组成的交通网络中，利己用户遵循用户均衡原则选择出行路径，其目的是最小化自身出行成本；先进出行者信息系统(ATIS)用户遵循系统最优原则选择出行路径，其目的是最小化系统总出行成本. 本文基于ATIS 用户和利己用户路径选择原则的异质性，对弹性需求下该类混合交通均衡分配的效率损失进行探讨. 构建弹性需求下该类混合交通均衡分配的变分不等式模型，界定其效率损失上界. 结果表明，效率损失上界与用户均衡时社会总收益与社会总剩余之比相关，还与用户均衡时路段上ATIS 用户的流量与总流量之比有关.     

路网混合均衡交通分配模型研究

在先进的出行者信息系统下,假定有装置出行者能接收到完全信息并以用户最优方式选择出行时间最短的路径,而无装置出行者仅有部分信息并以随机方式选择出行时间更长的路径。基于路网混合均衡建模理论,构建了信息影响下的路网混合均衡交通分配模型,证明了该数学规划模型解的等价性,设计了模型求解算法,并进行了算例计算与分析。     

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公共交通出行者ATIS信息选择行为对ATIS实际实施效果存在显著影响。本文以大连市公共交通出行信息需求专项调查为基础,通过因子分析方法提取并定义ATIS信息因子,对公共交通相关ATIS信息进行合理分类,同时引入公共交通出行者年龄、职业、先进通讯技术使用情况等个人特征变量,建立公共交通出行者ATIS信息选择Binary Logit 模型,对公共交通出行者ATIS信息选择行为影响因素进行研究。研究结果显示公共交通出行者个人特征与ATIS信息内容特性对公共交通出行者ATIS信息选择行为存在不同程度的影响,城市交通信息服务系统的建设与运营应进一步面向公共交通出行者实现“以人为本”。     

基于时间剩余的随机后悔最小化路径选择

出行者路径选择行为的正确性直接影响到交通规划“四阶段”模型最后一步交通分配的可靠性,对交通规划领域具有重要意义.近年来,为了克服出行者路径选择主要理论（随机效用最大化模型）存在的问题,Chorus 提出了随机后悔最小化模型.本文借用经济学领域中的无差异曲线概念,建立基于时间剩余的出行时间和出行费用双重约束下的随机后悔最小化模型,并对模型中存在的路径重叠和路径感知方差问题进行改进.最后运用示例性路网进行数值检验.结果显示,改进模型更加合理,具有更好的可靠性.     

ATIS渗透率对有限理性用户行程可靠性的影响

鉴于行程时间可靠性是累积前景择路模型参考点设置的首要依据,采用先进交通信息系统(ATIS)引导此类用户择路能否显著改善路径、OD和系统行程时间可靠性成为一个有意义的研究课题.对此,本文构建了基于双参考点累积到达时间价值择路模型与ATIS引导下路径行程时间最可靠择路模型的多类用户均衡网络,以研究随机退化路网中ATIS渗透率对双参考点有限理性用户行程时间可靠性的影响.结果表明,针对路径、OD和整个系统而言,通畅时,高渗透率能提高系统可靠性,并增加可靠性曲线的稳定性;但拥堵时,一定比例的渗透率能增加可靠性值,而高渗透率反而可能降低部分用户的可靠性.     

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为科学评价“禁摩”对居民出行时间成本的影响,本文以广州市为例进行研究.通过结合广州市历次交通调查数据,分析了广州居民出行的特征及有关参数,并利用意愿调查和历史趋势法确定了实施“禁摩”与不实施“禁摩”两种情形下“禁摩”范围内居民出行方式的构成比例;在综合考虑出行目的、出行时间及收入情况等因素后,构建了“禁摩”对居民出行时间成本的对比分析模型.研究结果表明,“禁摩”政策会增加居民出行时间成本,其中总体成本增加3.01%,被限制的群体成本增加53.47%.     

交通信息系统作用下的随机用户均衡模型与演进

在有交通信息系统作用下的路网中,出行者会根据交通信息系统提供的交通状况信息和以往的经验选择白己的出行路线和出发时间。根据出行者对交通信息的信任和接受程度,本文将出行者分为怀疑保守型和信任乐观型两大类,在他们的路径旅行时间基础之上,推导出新一轮期望理解路径时间函数,讨论了该函数的特性,并建立了一个等价的随时间演进的随机用户均衡模型。     

多用户类型弹性需求随机期望-超额用户平衡模型

为准确描述随机路网环境下出行者规避行程时间不确定风险的择路行为,推导了通勤者需求量服从对数正态分布和路段通行能力服从贝塔分布条件下计算期望-超额行程时间的计算公式,并在考虑出行者对行程时间的估计误差和路网服务水平对交通需求影响的基础上,建立了用等价变分不等式表示的多用户弹性随机期望-超额用户平衡模型.算例结果表明:随着需求水平波动程度和路段通行能力退化程度的加剧,当需求方差-均值比从0.5增至2.0、贝塔分布参数(l和m)从90和10变为10和10时,通勤者和非通勤者期望最小理解期望-超额行程时间分别增加了48.5%和99.2%.     

基于出行时间预算的SUE交通分配

基于均匀分布的路段容量,分析了降级路网中路段和路径出行时间的随机变动,假定出行者根据以往的出行经验获取路径出行时间的可变性,并以出行时间预算的形式将这种可变性纳入到其路径选择过程中,进而定义路径出行时间预算为路径出行时间均值与出行时间安全边际之和.在此基础上,采用变分不等式技术构建了基于出行时间预算的多用户类型弹性需求随机用户均衡交通分配模型,并证明了模型解的等价性.     

基于有限理性的交通网络可靠性均衡模型

为探索交通系统不确定性和出行者心理感知差异对出行路径选择行为的影响,将路网可靠性和有限理性融入出行者的路径选择决策中,提出双目标交通网络均衡模型.为应对模型多解问题,建立出行可靠性和有限理性下的贝叶斯随机用户均衡模型,运用贝叶斯统计和双层规划框架估计权重系数,采用变分不等式刻画交通均衡模型;分别设计迭代算法（iterative algorithm,IA）和相继平均算法（method of successive average,MSA）求解贝叶斯权重系数估计和变分不等式交通网络均衡模型.算例表明：随着观测变量和输入变量扰动变小,估计参数的均方根误差逐步减小;IA在运行15 s后均方根误差达到0.05,MSA在1 s内收敛精度达到10-6;变分不等式均衡模型可以同时反映出行者的风险态度和有限理性决策过程.     

考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型

步行和自行车等外界因素对机动车流的影响也具有随机性,但是这种影响更多地表现为可预见性和可控制性(尤其从交通管理的角度来看),可以说这种影响将导致可预见性的路段实际通过能力降级,并且可预见性特征使得这种影响不同于随机用户平衡中路段旅行时间的感知误差.笔者通过区分路段通过能力降级因素为内因(路段上车流量增加导致道路服务水平降级)和外因(由与路段上与车流量无关的外部因素,如随意过街人流、自行车流等外部因素,引起的道路通过能力降级),并且区分路段旅行时间为通行能力降级路段上行程时间和排解交通拥堵花费的滞留时间两个构成部分的基础上,建立了考虑自行车步行影响的交通平衡综合分析模型;通过对路段参数敏感性分析和实例对照,既展示了该综合分析模型-路径期望旅行时间平衡分析模型与确定性网络用户平衡分析模型的差异性,又展示了路径期望旅行时间平衡分析模型能较好地再现人们对道路路段通行能力降级情形下的车流路径选择行为.     

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城市道路网运行中受多种因素干扰,系统运行经常处于非稳定状态,出行者不仅要求尽量减少出行时间,而且越来越重视保障出行时间的稳定性、强调交通系统的可靠性.考察智能交通系统中人们出行选择的偏好,80%以上的通勤者认为行程时间可靠性是他们出行时第一或者第二位的要求,因此,本文以行程时间可靠性和行程时间作为出行者路径选择的两个主要因素,建立混合随机路网模型.借鉴随机平衡分配模型的求解方法,设计混合随机路网模型的求解算法.同时,通过熵来考察行程时间可靠性和行程时间在出行者路径选择中所占比例不同对道路网交通状态的影响.此模型可描述智能交通系统下,有无信息出行者的比例对路网交通状态的影响.通过案例研究发现,只有拥有信息的出行者比例达到一定程度时,路网才最稳定.     

多用户多方式混合交通均衡变分模型及求解算法

在城市混合交通路网中,出行者通常根据自己的出行偏好选择自己的交通方式和出行路径. 考虑城市道路中不同交通方式之间的相互影响,把出行者按照时间价值划分为多个用户类型,每类出行者可选择自驾车、出租车或公交车方式出行. 为解决这个多交通模式相互影响的混合交通均衡分配问题,从交通需求的角度出发,基于BPR公式构造了城市混合交通网络的路段旅行时间函数,建立了多用户多方式混合交通均衡变分不等式模型,并设计了基于对角化技术与MSA方法的混合求解算法. 算例结果表明,高时间价值类出行者倾向于选择自驾车或出租车出行,低时间价值类出行者倾向于选择公交车出行.