基于系统动力学的城市客货运出行对交通拥堵的影响研究

发布时间：2020-06-20 08:43

【摘要】：城市人口激增和居民收入持续增长的合力推动,使居民在社交、娱乐、通勤等方面的客运需求得到增加,同时,诸如快递和商超配送等满足居民生活需要的货运需求也在快速增长,由城市客货运出行所引起的交通拥堵已成为制约城市全面发展的瓶颈之一。城市客货运出行系统是一个受人口、经济、资源、环境、交通(包括交通需求、交通供给、交通出行和交通管理)等多种因素影响的复杂非线性动态系统,传统的数量统计方法无法描述系统内部的反馈机制,而系统动力学不仅能表述系统复杂性,还能将系统行为以动态反馈的形式表达,在处理高阶次、多重反馈复杂系统问题时有无可比拟的优势。鉴于以往研究往往忽略城市货运对交通拥堵的影响,本文以城市客货运出行系统为研究对象,运用SD(System Dynamics,SD)理论将客货运出行系统分为城市发展和城市交通模块;利用ISM(Interpretative Structural Modeling,ISM)方法确定子系统的相互作用机制,采用PLSR(Partial Least Squares Regression,PLSR)方法和一般回归方法设计模型的结构方程式,从宏观客货运出行和微观出行方式选择的角度,构建以研究交通拥堵形成机制为目的的城市客货运出行的交通拥堵SD模型;在Vensim PLE软件平台上,以北京市为例进行仿真实验,通过对八种交通情景下的仿真结果比较分析,提出相关治堵建议,为城市交通拥堵问题的有效治理提供决策参考。本文的主要工作与研究成果包括:(1)从系统理论的角度出发,对客货运出行的交通拥堵问题进行分析,结合新时代发展下客货运出行的影响因素,通过系统分析初步拟定系统的影响变量及边界,通过结构分析构建影响变量的ISM模型,明确各子系统相互作用机制。(2)以城市客货运出行的交通拥堵系统主要变量的因果回路图为基础,在构建系统流图时,引入PLSR方法对城市客货运需求进行预测分析,以解决变量间的多重相关影响,同时采用一般回归方法确定其他子系统中系统变量的结构方程式。(3)构建城市客货运出行的交通拥堵SD模型,设置模型中的标定数据及转化数据等参数;基于Vensim PLE仿真平台,以北京市为例,对模型进行稳定性、有效性和灵敏性分析;通过模拟八种不同交通情景,比较和分析交通管理政策变化前后城市发展及城市交通模块中相关变量的仿真数据,结果表明:基于城市客货运出行的交通拥堵SD模型能较好地表达交通拥堵的变化规律,货运出行对交通拥堵的影响不容忽视,应放在与客运同等重要的地位。在此基础上,提出通过合理控制机动车保有量、提高客货运出行通达性、鼓励客运共享出行和货运资源共享,可有效缓解城市交通拥堵。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F572
【图文】：

汽车保有量,数据来源,保有量

景及意义景来，我国经济逐渐由粗犷增长向可持续发展转变，，这一阶段最显著的特征就是城市交通的规模化扩市交通的迅速发展在给城市居民带来便利的同时，中最普遍也最严重的就是交通拥堵问题。与 2016 年城市中有 27%的城市拥堵基本与去年持平，22%的模不断扩大的带动下，我国城市居民的消费水平日益也不断增长，出行规模不断扩大，其最直观的表现。图 1-1 显示了 2010~2016 年七年间我国民用汽车保载客汽车保有量增长较快，载货汽车保有量平稳上呈增长趋势，从 7801.83 万辆增长到 18574.54 万辆

回路图,因果链,表示图

（3）信息与反馈信息是物质和能量在时空中分布状态的一种表述。反馈是指系统内同一单元或同一子块输出与输入之间的关系，其伴随着信息的传递。反馈主要分为使自身趋势加强的正反馈和自我修正不断寻的的负反馈。（4）系统动力学建模方法在 SD 建模的过程中，表达系统因果关系和反馈回路的是因果回路图，系统中反馈回路随时间积累的过程则用存量流量图表述。因果回路图（Causal Loop Diagram, CLD）能够非技术性地、直观地描述模型结构，是表达系统反馈回路最基本的载体，普遍用于模型构思的初始阶段。因果回路图中变量之间的关系通过带有极性箭头的因果链进行连接，其极性以正负号的形式表现。正号表示，箭头讫点的潜变量与箭头起点的源变量的变化趋势保持一致；负号则与之相反[60]49。具体如图 2-2 所示。

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