多方式诱导下基于出行链的随机用户平衡模型

发布时间：2017-12-14 19:32

  本文关键词：多方式诱导下基于出行链的随机用户平衡模型

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【摘要】：为了评价多方式诱导信息对综合交通网络中交通流分配的影响,通过构建基于出行链的概率型随机用户平衡模型,并设计内嵌Monte-Carlo模拟的MSA求解算法,研究多方式诱导下组合出行方式选择、出行链费用和出行链结构的变化。求解过程中,引入超级网络理论,并基于超级网络进行流量分配。研究结果表明:多方式诱导信息使公共交通模式分担率增加5.63%,得到网络总收益为196.254,说明多方式诱导信息对引导出行者减少使用小汽车有显著效果,也有助于降低出行链费用,简化出行链结构。
【作者单位】： 北京交通大学交通运输学院;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51178032,11172035) “973”国家重点基础研究发展计划项目(2012CB725403) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(2013JBM051) 国家“十二五”科技支撑计划项目(2013BAG18B01) 中国人民公安大学基本科研业务费项目(2014JKF1130)
【分类号】：U491.1
【正文快照】： 实验室,北京100044)0引言国内外很多学者利用交通流分配模型研究交通信息的市场占有率、信息质量对出行行为及交通系统性能的影响,研究表明:路网的不确定性导致了出行的延误成本[1-2],而信息服务对交通系统产生了正向影响[3-4],即随着信息的准确度和信息使用比例的在一定范围，

本文编号：1289107