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基于风险认知的出行行为建模与均衡分析

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资源简介
基于风险认知的出行行为建模与均衡分析
出版时间:2012年版
内容简介
  交通系统是一个存在大量不确定性因素的复杂系统,为了求解和分析方便,人们往往习惯于将它当作确定性问题来处理,显而易见,其理论结果与现实情景往往存在较大的差距,因此并不能达到直接用于指导现实的预期目标。作为实现城市交通出行效率的重要内容和手段,研究不确定情景下交通个体基于风险认知的出行行为对于理解交通拥堵的形成机理,从社会经济可持续发展的角度解决交通拥堵等诸多社会问题具有极强的社会背景和应用价值。符合我国实际需要,也是当前国际交通科学的一个前沿领域。《基于风险认知的出行行为建模与均衡分析》将以数学规划理论,交通均衡原理及心理学、行为科学、离散选择理论等相关知识为基础,深入分析不确定出行环境下的出行行为,构建基于风险认知的网络均衡模型,科学地“诊治”城市交通‘病“,从本质上发现和解释交通拥挤的产生原因和规律,从而进一步揭示城市交通网络动态特性和演变机理,为制定科学的城市交通规划管理手段和发展先进的交通管理与控制技术建言献策。
目录
总序
前言
第1章 绪论
1.1 基于风险认知的出行行为研究的重要性
1.1.1 城市交通问题及对策
1.1.2 不确定环境下的交通行为与交通拥堵关系
1.2 国内外关于出行行为和风险认知研究的概述
1.2.1 国内外研究概况
1.2.2 基于风险认知的出行行为研究所遇到的问题
1.3 《基于风险认知的出行行为建模与均衡分析》的主要研究问题和思路
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
第2章 具有异质参考点的多用户网络均衡模型
2.1 基于CPT的感知价值
2.1.1 前景理论和CPT
2.1.2 基于CPT的感知价值的推导
2.2 用户异质性定义
2.3 基于CPT的多用户网络均衡模型
2.4 数值算例
2.5 本章小结
第3章 具有内生市场渗透率的混合多用户网络均衡模型
3.1 基于CPT的混合多用户网络均衡模型
3.1.1 用户异质性定义
3.1.2 网络均衡模型
3.2 求解算法
3.3 数值算例
3.4 本章小结
第4章 前景理论框架下BOT模式中的收益分配
4.1 基于感知价值的多用户网络均衡模型
4.2 求解算法
4.3 网络模型
4.4 数值结果讨论
4.5 本章小结
第5章 考虑出行者到达时间感知价值的网络均衡模型
5.1 符号定义和模型描述
5.1.1 符号定义
5.1.2 累积感知价值
5.2 网络均衡模型
5.2.1 均衡解的存在性
5.2.2 均衡解的唯一性分析
5.3 求解算法
5.4 数值算例
5.4.1 两条路段的网络
5.4.2 五条路段的网络
5.5 本章小结
第6章 基于累积感知价值的动态用户均衡模型
6.1 符号定义和基本假设
6.2 路段通行能力退化情形下的路段和路径出行时间
6.3 基于CPV的动态用户均衡模型
6.3.1 CPV
6.3.2 基于CPV的动态用户均衡条件
6.3.3 均衡解的存在性
6.3.4 求解算法
6.4 数值算例
6.4.1 不考虑通行能力退化的情形
6.4.2 考虑通行能力退化的情形
6.5 本章小结
第7章 存在出行风险的方式划分和出行时间安排均衡模型
7.1 模型构建
7.2 小汽车模式
7.3 地铁模式
7.4 均衡解的性质
7.5 数值算例
7.6 本章小结
第8章 路径选择理论结果和实证数据分析
8.1 路径选择成本函数构建
8.1.1 基于EU理论的出行成本函数
8.1.2 基于前景理论的出行成本函数
8.2 数值算例
8.2.1 场景一下的比较结果
8.2.2 场景二下的比较结果
8.2.3 场景三下的比较结果
8.3 问卷调查
8.3.1 调查目的
8.3.2 调查对象、资料收集、分析方法
8.3.3 调查结果分析
8.4 时间价值对路径选择的影响
8.4.1 不考虑时间价值对均衡结果的影响
8.4.2 考虑时间价值对均衡结果的影响
8.5 本章小结
第9章 结论与展望
9.1 主要研究结论
9.2 未来研究展望
参考文献
附录 出行时间分布函数已知的情况下ATPV的推导过程
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