考虑用户微观偏好的逐日交通调整行为模型与干预策略研究

发布时间：2020-10-17 12:55

　　 城市交通网络因时常受到内外因素干扰而处于不平衡状态,因此不宜采用平衡理论来分析,然而现有的非平衡网络交通流建模方法尚未充分考虑出行者的微观行为偏好,相关干预策略也不能准确对接交通状态时变条件下的管理需求。有鉴于此,本文综合运用多学科理论和方法,综合考虑出行者逐日交通调整行为的宏观特性与微观偏好并建立模型,再在此基础上探讨一种动态分时段收费策略对交通流演化过程进行合理的干预调节,以期现实交通管理决策提供辅助支持。论文的主要创新性工作总结如下:(1)提出逐日交通调整行为建模不仅要遵守理性行为调整这一宏观准则,还应考虑边际成本偏好以及本文新引入的从简偏好与就近偏好等微观行为偏好,再在此基础上通过对相关路径调整模型进行增维改进,构建了对向行为导向下宏观准则与微观偏好相融又能规避过度调整问题的逐日出发时间-路径双调整模型(简称DTRSP),并从理论上验证了模型的若干关键性质,同时借助数值仿真分析了模型的稳定性以及微观偏好的影响,数值结果表明,三种微观偏好对于DTRSP的演化特性均有重要影响,而尤以从简偏好的影响最为显著。(2)通过借鉴DTRSP的建模思路,进一步构建了最短路调整行为导向下的逐日出发时间-路径双调整模型(简称MDTRSP),MDTRSP可兼容宏观准则与上述三种微观偏好,具有良好的行为性质,灵敏性分析及相关对比数值实验结果表明,MDTRSP的稳定性与DTRSP类似,也受到从简偏好的关键影响;此外,调整行为导向会影响网络交通流演化过程,不过不会影响其最终演化结果。(3)针对一天当中网络交通状态的时变特性,提出了一种逐日分时段收费策略,并构建了相应的路段费用动态定价模型,模型以系统最优为目标并采用DTRSP来刻画网络交通流的逐日演化过程,鉴于模型目标函数不可导且无封闭的显式表达式,本文采用不依赖于导数信息的约束型指针寻优算法来求解,并通过数值实验对所提策略方法和模型进行了分析,实验结果显示:所用指针寻优算法可有效求解模型;逐日分时段收费策略也可有效降低系统演化总成本,并且策略实施空间越充裕,系统改善越明显。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U491
【部分图文】：

范围内小型载客汽车保有量达２．０１亿辆，首次突破２亿辆，其中私家车保有量（即??私人小／微型载客汽车）持续快速增长，２０１８年达１．８９亿辆，近五年来年均增长??１９５２万辆（见图１－１）?Ｗ。私家车保有量的增长造成了居民出行需求的增加，激化??了城市交通系统供给与需求的矛盾，道路拥堵形势因此愈发严峻。交通道路拥堵??不仅降低了路网的运输效率，还加剧城市环境污染，严重制约了城市的健康运行??以及可持续发展。??２．５????■小型载客汽车■私家车??２．０１??１．８??ｉｉ?ｉ?＿?＿??Ｍｉｌｌ??２０１４?年?２０１５?年?２０１６?年?２０１７?年?２０１８?年??图１－１过去五年我国小型载客汽车和私家车保有量统计??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｔｈｅ?ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｍｉｎｉｂｕｓ?ａｎｄ?ｔｈｅ?ｐｒｉｖａｔｅ?ｃａｒ?ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ?ｄｕｒｉｎｇ?ｔｈｅ?ｐａｓｔ?ｆｉｖｅ?ｙｅａｒｓ??ｉｎ?Ｃｈｉｎａ??为解决大量增加的交通需求，缓解当前严峻的交通拥堵形势，各地政府从供??１??

概括总结全文的创新点以及研宄结论，指出本研宄存在的不足与??局限，并提出了下一步的研宄方向。??论文的组织结构如图１－２所示。??绪论??Ｊｉ??理论基础???０?￣ｉ??！?｜基于对向规则的逐日出发时间＿路径调整行为建模｜?门??行为卜ｉ?，一一５??ＳＳＨ?｜?最短路导向的逐日出发时间－路径调整行为建模?｜?一＾???二：二卩?Ｌ」??管理一Ｉ?逐曰动态分时段交通拥挤收费策略建模?Ｉ—?￥??，略?Ｌｌ?＿｜Ｔ?ＬＪ?丨既???ｉｚ???总结与展望??图１－２论文组织结构图??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｌｏｇｉｃａｌ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ??１１??

Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?Ｔｈｅ?ｓｔａｔｅ?ｅｑｕａｔｉｏｎ?ｏｆ?ＣＴＭ??２－２所示，ＣＴＭ的计算原理是将每条道路离散为均匀的路段（或单元），??离散化为若干个时间间隔，以便将单元长度设置为自由流交通在一个时??行驶的距离，其本质是将路网中车流的行驶转化为在等距元胞内的流动。??车流方向???？????元胞ｚ‘一１?元胞元胞／?＋?１????图２－２?ＣＴＭ计算原理??Ｆｉｇｕｒｅ?２－２?Ｔｈｅ?ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ?ｏｆ?ＣＴＭ??流量传播模型??小节将分别介绍简单连接、合流元胞连接以及分流元胞连接下的流量传播??
【参考文献】

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1 张文义;关伟;樊玲玲;马继辉;毛保华;;多模式交通网络路径动态调整模型[J];交通运输系统工程与信息;2014年03期

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1 韩凌辉;多种交通网络条件下出行者的出行选择行为分析[D];北京交通大学;2014年

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本文编号：2844808