组合出行模式下动态交通流分配模型与算法研究

摘要

随着城市交通的发展，出行者越来越需要通过换乘一种或多种交通方式完成出行，即组合出行。基于组合出行模式并考虑出发时刻与出行路径同时选择，是从多方式综合交通的角度对动态交通流分配问题进行研究，对智能交通和先进的交通管理与控制具有理论意义和学术价值。
　　构建组合出行模式下的动态交通流分配模型，研究组合出行模式下考虑出发时间与出行路径同时选择的随机动态用户平衡问题。根据多方式交通的出行特征，运用超级网络理论构造出适合描述组合出行模式的交通超级网络;从路径建模的角度，采用Logit模型描述出行者对出发时间与出行路径选择的偏好，分析考虑出发时间与出行路径同时选择的随机动态用户均衡条件，提出与均衡条件等价的变分不等式模型，采用启发式迭代算法求解模型，实现组合出行模式下的动态交通流分配。分别通过小型路网算例与中型路网算例验证模型和算法的可行性与高效性，分析模型中参数变化对交通流分布的影响，研究多类用户及突发事件下的交通出行行为的变化规律。
　　研究结果表明，该模型不仅能够实现组合出行模式下的动态交通流分配，还能得到出行者的出发时间，更能真实的反映出行者的出行行为。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 研究背景

1．2 研究意义

1．3 研究内容

1．4 研究方法及技术路线

1．5 论文结构

2 国内外研究现状综述

2．1 路网模型

2．2 动态交通流分配模型

2．2．1 数学规划模型

2．2．2 最优控制模型

2．2．3 变分不等式方法

2．2．4 仿真模型

2．3 随机动态用户均衡研究现状

2．4 组合出行交通流分配

2．5 本章小结

3 超级网络模型及有效超路径搜索算法

3．1 超级网络理论分析

3．1．1 交通方式出行特征

3．1．2 出行模式分析

3．1．3 超级网络特征

3．2 超级网络模型构建

3．3 超级网络模型拓扑描述

3．4 有效超路径搜索算法

3．4．1 有效超路径

3．4．2 有效超路径搜索算法

3．5 本章小结

4 组合出行模式下动态交通流分配模型与算法

4．1 符号定义

4．2 DDSUE均衡条件

4．3 模型约束条件

4．3．1 基本约束条件

4．3．2 路段状态方程

4．3．3 路阻函数

4．3．4 流量传播约束

4．3．5 FIFO与路段因果性约束

4．4 组合出行模式下动态交通流分配模型

4．5 求解算法

4．6 本章小结

5 算例

5．1 小型路网算例

5．1．1 结果分析

5．1．2 参数分析

5．1．3 多类用户

5．1．4 突发事件

5．2 中型路网算例

5．3 本章小结

6 总结与展望

6．1 主要研究成果

6．2 论文的主要创新点

6．3 研究展望

参考文献

作者简历

学位论文数据集