基于出行者路径选择行为的VMS诱导策略研究

发布时间：2017-08-25 02:38

  本文关键词：基于出行者路径选择行为的VMS诱导策略研究

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【摘要】：随着智能交通系统的快速发展,可变信息标志(VMS)被广泛应用于引导出行者路径选择,以缓解交通拥堵状况,但交通流是出行者决策的组合结果,因此出行者的交通决策行为在很大程度上决定了交通诱导系统的效用。现有的交通诱导系统基本是站在交通管理者的角度确定诱导周期、VMS发布内容等,缺乏理论指导和数据支撑,并且在VMS信息发布之后任由出行者进行择路,并没有考虑出行者对交通诱导信息的态度。另外,对路段交通拥堵和缓行的影响范围界定直接决定了交通诱导系统的建设规模。基于以上背景,论文依托国家自然科学基金项目“拥堵交通网络空间态势转换机理及其快速疏散研究(编号：1408085QF111)”,从出行者的路径选择心理出发,综合考虑出行者和交通管理者双方目标,制定符合当前交通需求水平的交通诱导策略。首先,通过SP (Stated Preference survey)问卷调查的方式,对出行者路径选择的影响因素进行分析,明晰关键影响因子,并建立VMS信息环境下出行者路径选择Logistic模型,求得出行者的路径转向概率。其次,根据交通诱导系统的动态实时性,建立动态用户最优分配模型,并将建立的出行者路径选择Logistic模型融入其中,使得模型更加符合出行者在择路时的决策心理。然后,基于交通管理者和出行者的目标不同,建立权衡两者效益的双层规划模型,并运用遗传算法寻求系统最优和用户最优之间的均衡解。最后,基于以上建立的双层规划模型,采用经典的路网网络进行模拟,一是求得交通管理者和参与者之间效益的博弈解,即得到VMS最优发布方案；二是对设置VMS前后模型的求解结果进行对比;三是对主要参数进行灵敏度分析,得到各个参数对模型的影响规律。
【关键词】：可变信息标志 路径选择行为 SP调查 Logistic模型 随机动态交通分配模型
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-22
• 1.1 研究背景15
• 1.2 国内外研究文献综述15-19
• 1.2.1 诱导信息下出行者路径选择行为15-18
• 1.2.2 VMS选址方法18-19
• 1.3 研究意义19
• 1.4 研究内容及流程19-22
• 1.4.1 研究内容19-21
• 1.4.2 研究流程21-22
• 第二章 VMS信息环境下出行者路径选择行为分析22-28
• 2.1 VMS概述22-23
• 2.1.1 VMS功能22
• 2.1.2 VMS分类22-23
• 2.2 出行者路径选择行为动态博弈分析23-27
• 2.2.1 博弈要素23-24
• 2.2.2 博弈类型24
• 2.2.3 路径选择行为动态博弈24-25
• 2.2.4 个体、群体博弈分析25-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第三章 VMS信息环境下影响出行者路径选择的因素分析28-43
• 3.1 SP调查方案设计28-29
• 3.1.1 SP调查研究框架28-29
• 3.1.2 SP调查问卷设计29
• 3.1.3 选取对象标准及样本量29
• 3.2 出行者路径选择行为初步统计分析29-35
• 3.3 路径选择行为建模分析35-41
• 3.3.1 Logistic回归简介35
• 3.3.2 Logistic回归预测35-41
• 3.4 预测概率聚类41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 VMS信息环境下动态用户最优分配模型及求解43-57
• 4.1 基本假设条件43-45
• 4.1.1 诱导信息类型43
• 4.1.2 路段分类43-44
• 4.1.3 出行者分类44
• 4.1.4 诱导周期44-45
• 4.2 VMS发布范围45-47
• 4.2.1 概述45-46
• 4.2.2 求解算法46-47
• 4.3 动态交通分配基础理论47-51
• 4.3.1 符号定义47-48
• 4.3.2 路段阻抗函数48-49
• 4.3.3 基本约束49
• 4.3.4 非负约束49
• 4.3.5 流量守恒约束49
• 4.3.6 先进先出约束49
• 4.3.7 流量传播约束49-50
• 4.3.8 路段能力限制约束50-51
• 4.4 VMS信息环境下的动态用户最优分配模型51-55
• 4.4.1 多用户择路原则51
• 4.4.2 路段流入流出率51-53
• 4.4.3 路段状态识别53
• 4.4.4 路段阻抗函数53
• 4.4.5 随机性分析53-54
• 4.4.6 VMS信息环境下的随机动态交通分配模型54-55
• 4.5 模型求解算法设计55-56
• 4.6 本章小结56-57
• 第五章 基于出行者路径选择行为的双层规划模型及求解57-62
• 5.1 基于出行者路径选择行为的双层规划模型57-58
• 5.1.1 VMS信息环境下个体与系统的博弈分析57
• 5.1.2 模型建立57-58
• 5.2 求解算法58-61
• 5.2.1 遗传算法概述58-60
• 5.2.2 遗传算法设计60-61
• 5.3 本章小结61-62
• 第六章 算例分析62-81
• 6.1 经典网络62-65
• 6.1.1 基本属性62-64
• 6.1.2 初始条件64-65
• 6.2 VMS信息环境下灵敏度分析65-69
• 6.2.1 诱导周期65-66
• 6.2.2 需求系数66-68
• 6.2.3 投资预算68
• 6.2.4 敏感系数68-69
• 6.3 模拟结果及分析69-80
• 6.3.1 VMS最优诱导策略69-76
• 6.3.2 网络运行状况分析76-80
• 6.4 本章小结80-81
• 第七章 论文总结和研究展望81-83
• 7.1 论文总结81-82
• 7.2 研究展望82-83
• 参考文献83-87
• 附录1 VMS信息环境下驾驶员路径选择行为调查87-89
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况89

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本文编号：734605