探析随机环境下的城市交通网络出行时间可靠性研究

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1、东南大学硕士学位论文随机环境下的城市交通网络出行时间可靠性研究姓名：葛华申请学位级别：硕士专业：交通信息工程及控制指导教师：黄卫20070101东南大学硕士学位论文摘要随着生活水平的提高和信息技术的发展，人们不仅仅要求缩短出行时间，更加期望能在预定的时问之内，安全、舒适地到达目的地。为此出行对问可靠性的概念应运而生。从提高出行时间的准时性出发，对交通网络出行时间可靠性进行系统地分析，将有利于城市现有交通问题的解决，对城市机动车出行选择有所启发，并且对未来的城市交通规划也很有帮助。出行时间可靠性的定义是在规定的时间内，车辆能够从起点到达目的地的概率。论文首

2、先对国内外研究现状做了综述，简要总结了国内外研究存在的问题，提出本文的研究思路和方法，随后阐述了出行时间可靠性的研究背景和交通网络分析基础理论，为问题的展开做铺垫。近年来，非集计模型发展迅速，已经成为交通分析的一项基本工具。本文从时间价值的概念得到启发，提出出行时间可靠性价值的概念，将出行时间可靠性的价值定义为出行者可以接受的与出行时间的标准差相等价的出行时间的长度，并设计调查表格，对南京市停车场的200名驾驶员进行了调查，根据调查数据，设计三种不同的效用函数，利用SAS软件分别进行参数标定和假设检验，得到被调查者的出行时间可靠性价值系数和出行效用函数。

3、路径选择行为是交通网络分析的基础，本文考虑了出行时间的随机变化和出行者的感知误差，将随机环境下的路径选择行为描述为一个不动点方程。由于交通网络的随机性表现在交通需求的随机性和通行能力的随机性两个方面，基于出行时间可靠性的路径选择行为必须同时考虑这两方面的影响，论文在定义交通需求和通行能力的分布函数后，通过蒙特卡罗方法仿真求解试验路网下不同路径和oD对的出行时间可靠性，其中出行者的效用函数采用非集计模型标定的结果，路径选择模型为基于SN-SUE的不动点方程。在交通网络设计中考虑出行时间可靠性的难点是设计适合路网模型的可靠性指标，论文将此可靠性指标定义为所有

4、路径的出行时间在预定范围内的概率，同时在下层规划中考虑基于出行时间可靠性的路径选择行为，并利用遗传算法求解。论文同时对比了另外一种交通网络设计方案，指出对于非关键路段，即便是增加很小的通行能力，也可以改进整个路网的出行时问可靠性性能。关键词：出行时间可靠性；出行时间可靠性的价值；非集计模型；路径选择行为；交通网络设计；双层规划模型；遗传算法东南大学硕士学位论文AbstractAlongwiththeimprovementofpeople’slivingstandardandthedevelopmentofinformationteelmology,peo

5、plesnotonlywishtoshortentheirtraveltime，theyalsowanttoarriveattheirdestinationsafetyandcomfortablywithintheiranticipatedtraveltime,thentheconceptoftraveltimereliabilityappeared．Aimedatimprovethepunctualityoftraveltime．thesystematicallyattalyscsoftraveltimereliabilityoftransportat

6、ionnetworkswillm矗keforthesettlementofurbantransportationproblemsanddirecttheautomobilevehicles’travel，itisalsoveryhelpfulforthefutureurbantransportationplanning．Thedefinitionoftraveltimereliabilityistheprobabilityofavehicletravelfromoriginationtodestinationinprescribedtraveltime．

7、Thesummarizationofresearchstatuswasprovidedfirstly,thesummarizationofresearchinsufficiencyinandoutofChinaandtheresearchthinkingandresearchapproachwereprovidednext．Theresearchbackgroundoftraveltimetel／abilityandbasictheoryoftransportationnetworksanalysisalsoexpatiatedinthispaper,i

8、tismattingfortheoutspreadoftheproblem．In