考虑尾气排放的双模式交通网络道路收费研究

发布时间：2017-09-23 20:00

  本文关键词：考虑尾气排放的双模式交通网络道路收费研究

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【摘要】：城市交通带来的尾气排放物严重影响了人们的生活,在当前日益严峻的空气污染形势下,这一影响更加受到人们关注,随着我国城市化进程的不断推进,有理由相信交通尾气污染问题将会给我们带来更大考验。基于这一背景,本文试图探究一种方式使得城市交通带来的尾气污染问题得到一定程度上的改善。通过对已有相关研究的了解发现,道路收费能够使得系统尾气排放得到适当控制,基于这一思路并结合配流模型等相关知识,笔者开始了本文的研究。本文在第二章首先介绍了配流模型的相关内容,并着重给出考虑相互影响不对称的双模式变分不等式模型；第三章在第二章模型的基础上进一步考虑了尾气排放约束及目标,并针对不同的管理目标建立了多个双层规划模型;第四章首先对第三章所建立的模型给出了其求解算法,并进一步结合一个数值算例进行了分析,分析结果表明：通过对私家车进行收费可以使得更多的人选择公交车出行,进而改善系统的各项指标,如降低系统总排放量、系统总出行时间、系统总出行成本等；实施道路收费后,公交车出行者出行成本会降低,私家车出行者从路网拥挤程度降低中的获利抵减了其面临的收费成本,因而其总成本并不会显著上升,甚至有可能下降；此外对原先使用私家车后来因收费原因转而选择公交车的出行者而言,其从路网拥挤程度降低中所获得的收益可能会大于其选择公交车而增加的时间成本,即通过选择速度相对慢的公交车出行,出行时间反而有可能降低。虽然收费可以解决部分问题,但收费并非越高越好；在收费方式上,每个路段的收费标准有所差异要优于每个路段统一收费标准；尾气排放目标与系统总时间最小或总成本最小目标之间并非总是一致的,针对多目标之间存在权衡取舍的情形,本文也有所考虑。此外,通过对模型参数的灵敏度分析发现,提高私家车的平均载客人数能够非常有效地降低系统的尾气排放水平,特别是在路网并不拥挤的情况下,这一措施也能起到较为明显的效果,另外,降低出行者对私家车的偏好以及提高公交车的吸引力也是降低系统尾气排放总量的有效措施。通过本文的研究,较好地回答了如何通过道路收费来达到降低尾气排放目的。
【关键词】：尾气排放 道路收费 双模式 变分不等式 双层规划 遗传模拟退火算法
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X322;F512
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-22
• 1.1 研究背景及意义11-14
• 1.1.1 研究背景11-13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 尾气排放模型及量化研究14-15
• 1.2.2 考虑尾气排放的交通配流研究15-16
• 1.2.3 考虑尾气排放的道路收费研究16-18
• 1.2.4 降低汽车尾气排放的实证研究18-19
• 1.3 本文研究内容和框架19-20
• 1.4 本文创新点20-22
• 第二章 双模式交通网络的均衡配流模型22-32
• 2.1. 网络及基本符号定义22
• 2.2 Wardrop均衡配流模型22-24
• 2.2.1 用户最优模型22-23
• 2.2.2 系统最优模型23-24
• 2.3 双模式均衡配流的数学规划模型24-28
• 2.3.1 离散选择模型25-26
• 2.3.2 基于Logit的双模式均衡配流模型26-28
• 2.4 双模式均衡配流的变分不等式模型28-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 考虑尾气排放的道路收费双层规划模型32-43
• 3.1 尾气排放计算与排放约束条件32-36
• 3.1.1 尾气排放的量化方法32-34
• 3.1.2 排放约束条件的构建34-36
• 3.2 双层规划模型简介36-37
• 3.3 考虑排放约束的用户最优道路收费模型37-39
• 3.4 考虑排放约束的系统最优道路收费模型39-40
• 3.5 考虑排放目标的系统最优道路收费模型40-42
• 3.5.1 基于排放单目标的道路收费模型41
• 3.5.2 基于排放与出行时间双目标的道路收费模型41-42
• 3.6 本章小结42-43
• 第四章 基于遗传模拟退火算法的模型求解及算例分析43-64
• 4.1 基于遗传模拟退火算法的模型求解43-49
• 4.1.1 遗传算法43-46
• 4.1.2 模拟退火算法46-47
• 4.1.3 遗传模拟退火算法47-49
• 4.2 算例分析49-59
• 4.2.1 无排放约束时的基准分析50-53
• 4.2.2 排放约束下的用户最优道路收费53-55
• 4.2.3 排放约束下的系统最优道路收费55-58
• 4.2.4 排放目标下的系统最优道路收费58-59
• 4.3 模型参数的灵敏度分析及结论59-62
• 4.4 本章小结62-64
• 第五章 总结与展望64-66
• 5.1 本文研究的主要结论64-65
• 5.2 研究展望65-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-71

【参考文献】

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本文编号：907159