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基于风险认知的出行行为建模与均衡分析
基于风险认知的出行行为建模与均衡分析

基于风险认知的出行行为建模与均衡分析PDF电子书下载

交通运输

  • 电子书积分:8 积分如何计算积分?
  • 作 者:田丽君,黄海军著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2012
  • ISBN:9787030332011
  • 页数:123 页
图书介绍: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。本书将以数学规划理论,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。
《基于风险认知的出行行为建模与均衡分析》目录

第1章 绪论 1

1.1基于风险认知的出行行为研究的重要性 1

1.1.1城市交通问题及对策 1

1.1.2不确定环境下的交通行为与交通拥堵关系 3

1.2国内外关于出行行为和风险认知研究的概述 3

1.2.1国内外研究概况 3

1.2.2基于风险认知的出行行为研究所遇到的问题 12

1.3本书的主要研究问题和思路 13

1.3.1研究目标 13

1.3.2研究内容 13

第2章 具有异质参考点的多用户网络均衡模型 16

2.1基于CPT的感知价值 16

2.1.1前景理论和CPT 16

2.1.2基于CPT的感知价值的推导 18

2.2用户异质性定义 19

2.3基于CPT的多用户网络均衡模型 20

2.4数值算例 21

2.5本章小结 28

第3章 具有内生市场渗透率的混合多用户网络均衡模型 29

3.1基于CPT的混合多用户网络均衡模型 29

3.1.1用户异质性定义 29

3.1.2网络均衡模型 30

3.2求解算法 31

3.3数值算例 32

3.4本章小结 37

第4章 前景理论框架下BOT模式中的收益分配 38

4.1基于感知价值的多用户网络均衡模型 38

4.2求解算法 40

4.3网络模型 41

4.4数值结果讨论 43

4.5本章小结 49

第5章 考虑出行者到达时间感知价值的网络均衡模型 50

5.1符号定义和模型描述 50

5.1.1符号定义 50

5.1.2累积感知价值 51

5.2网络均衡模型 55

5.2.1均衡解的存在性 55

5.2.2均衡解的唯一性分析 56

5.3求解算法 56

5.4数值算例 57

5.4.1两条路段的网络 57

5.4.2五条路段的网络 59

5.5本章小结 61

第6章 基于累积感知价值的动态用户均衡模型 62

6.1符号定义和基本假设 62

6.2路段通行能力退化情形下的路段和路径出行时间 64

6.3基于CPV的动态用户均衡模型 67

6.3.1 CPV 67

6.3.2基于CPV的动态用户均衡条件 68

6.3.3均衡解的存在性 69

6.3.4求解算法 69

6.4数值算例 70

6.4.1不考虑通行能力退化的情形 70

6.4.2考虑通行能力退化的情形 72

6.5本章小结 73

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 74

7.1模型构建 74

7.2小汽车模式 75

7.3地铁模式 77

7.4均衡解的性质 79

7.5数值算例 80

7.6本章小结 86

第8章 路径选择理论结果和实证数据分析 88

8.1路径选择成本函数构建 89

8.1.1基于EU理论的出行成本函数 89

8.1.2基于前景理论的出行成本函数 89

8.2数值算例 90

8.2.1场景一下的比较结果 91

8.2.2场景二下的比较结果 92

8.2.3场景三下的比较结果 92

8.3问卷调查 94

8.3.1调查目的 94

8.3.2调查对象、资料收集、分析方法 95

8.3.3调查结果分析 95

8.4时间价值对路径选择的影响 96

8.4.1不考虑时间价值对均衡结果的影响 97

8.4.2考虑时间价值对均衡结果的影响 99

8.5本章小结 101

第9章 结论与展望 103

9.1主要研究结论 103

9.2未来研究展望 105

参考文献 107

附录 出行时间分布函数已知的情况下ATPV的推导过程 119

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