一、动态交通网络的用户均衡配流模型（论文文献综述）
吴中明,李敏,徐红利[1]（2021）在《求解动态交通配流问题的快速投影梯度算法》文中指出针对同时考虑出行者出发时间和出行路径选择的动态交通配流问题,文中首先基于用户均衡理论,给出了均衡条件下的变分不等式模型.接着,对于给定模型提出了一种带松弛和外推的快速投影梯度算法进行求解,新算法能有效提高模型的求解效率.同时借助优化理论给出了新算法的收敛性结果.最后,将新算法应用于求解不同规模实际路网的动态交通配流问题,通过数值仿真实验验证了模型的有效性和新算法的优越性,并得到了均衡状态下不同时刻各路网的路径出发流量模式.这有助于交通网络动态配流的快速模拟和实现,给交通管理部门及时有效反馈,为制定管理措施和规划出行方案提供保障.
王辉[2]（2021）在《地铁运营中断条件下的应急接驳公交设计研究》文中认为作为地铁运营管理的热点问题之一的地铁中断研究,对于丰富地铁运营的理论具有重要的意义。本文分析了地铁中断后事故的分类及传播机理,基于此,分析了中断后乘客的选择行为。建立了地铁-公交网络双层规划模型,将UE配流理论引入到地铁中断的研究中。设计了基于过载弧段导向的启发式算法和双向搜索算法求解该模型。本文的研究对于地铁中断后的应急救援具有重要的参考意义。本文首先分析了地铁中断事故的分类及影响。在中断发生后,中断的传播在环线和射线上具有不同的传播机理。由于环线上存在大量的换乘客流,因此中断对环线的影响更为严重。为了满足中断时间内乘客的出行需求,采用接驳公交代替地铁在中断区域内行使运输功能,是目前公认的解决方案。通常地,当预估中断的时长及影响超过20分钟时,考虑启动公交接驳方案。经过一段时间后,当中断区域内的乘客小于阈值或者中断已抢救恢复,即可终止接驳公交服务。在实际的工程实践中,现场人员需要将事故状况上报至值班主任,值班主任分别通知相关调度人员做好应对措施。同时,要将中断信息逐级上报,有上级部门协调各部门做好应急措施。其次,鉴于本文所涉及的问题属于城市交通网络设计问题,本文阐述了常见的三类交通网络设计问题:离散网络设计问题、连续网络设计问题、混合网络设计问题。给出了离散网络设计问题和连续性网络设计问题的普适性数学表达,同时介绍了双层规划模型建模的思路与求解算法。一般地,交通网络设计的下层模型为配流模型。因此,本文给出了两种配流模型（用户均衡配流模型和系统最优模型）的数学表达及求解算法（Frank-Wolfe算法和相继平均法）。接着,本文采用在原有地铁网络上添加接驳公交弧段的方法,利用短途接驳公交的联接搭建地铁-公交复合运输网络。通过优化网络中公交弧段的添加方案,降低在用户均衡配流后网络中车站的乘客滞留人数。该网络设计问题建立为双层规划模型:上层模型最小化添加接驳公交弧段的数量,约束条件考虑车站中乘客的滞留人数;下层模型基于用户均衡（UE）理论实现客流在网络中的配载。为了求解该双层规划模型,本文设计了基于过载弧段导向的启发式算法,用以寻找一个高质量的初始可行解。在初始解的基础上,设计了双向搜索算法求解原双层规划模型的全局最优解。最后,本文将北京市部分地铁网络作为研究对象,设计了中断时长为30分钟的高峰客流案例。通过该案例验证了模型和算法的有效性和适用性。
饶文明[3]（2021）在《基于多源感知数据的城市大规模路网动态交通分配模型研究》文中认为动态交通分配是道路交通网络建模与分析的核心内容,基于实际采集多源感知交通数据,构建适应城市道路间断交通流特性、兼顾计算效率与准确性的大规模城市路网动态交通分配模型,对于有效提升城市道路交通智能化管控的鲁棒性水平,缓解城市道路交通拥堵具有重要现实意义。基于现实城市路网交通智能感知数据,既有动态交通分配模型研究存在车流OD估计严重依赖路径选择行为假设、交通流加载及传播描述能力不足、求解效率低等诸多问题,导致以动态交通分配模型为核心的智能交通管理技术（如主动式拥堵热点疏解）难以应用于大规模城市路网。面向我国城市道路智能化交通管控需要,本文提出了基于多源感知数据的城市大规模路网动态交通分配模型构建方法。研究主要包括多源数据环境下大数据驱动的动态交通需求模式（即OD模式）估计、网络交通流动态加载模型构建、动态交通分配建模与求解三个关键技术,具体的研究内容和结论总结如下。（1）针对当前城市大规模路网车流OD估计严重依赖路径选择行为假设问题,考虑卡口式电子警察采集的过车记录中存在大量轨迹数据,论文提出了一种多源数据环境下大数据驱动的动态OD模式估计方法,克服了既有方法未充分利用真实路径选择信息,OD模式估计结果难以反映现实路网交通需求分布的不足。首先,考虑到卡口式电子警察设备的空间覆盖率情况,从过车记录中提取的车辆轨迹通常是不完整的,提出了基于粒子滤波模型的轨迹重构方法。其次,基于重构的完整车辆轨迹,提出了一种以轨迹数据为主、断面交通流数据为辅的城市路网动态OD模式估计方法。在此基础上,考虑到轨迹数据空间分布异质性特点,基于空间统计学方法量化分析了轨迹数据异质性对OD模式估计的影响。最后,基于空间统计分析揭示的影响规律,提出了一种OD模式调优方法。基于提出的方法对昆山市中心城区路网的工作日早晚高峰和中午平峰的动态OD模式进行了估计。结果表明,估计的交通出行产生/吸引量能够准确反映路网交通需求的动态变化与空间分布,OD模式估计结果具有较高的精度,各时段的MAPE值均维持在20%以内;模型估计精度随着轨迹数据平均采样率的降低而减小,最小可接受采样率为60%;空间统计分析表明,出行产生/吸引变化量的局部空间自相关性几乎不随轨迹采样率而变化,受轨迹空间分布异质性影响较大的热点交通小区数量和位置分布与测试区域位置具有较强的相关性;OD模式调优方法通过精准调整与热点交通小区相关的需求估计值,即可实现了OD模式估计精度的有效提升。（2）针对既有动态网络加载模型对信号控制影响下的间断交通流描述能力不足问题,论文提出了一种基于改进元胞传输模型的城市路网交通流动态加载模型。首先,考虑传统基于路径的元胞传输模型视交叉口为节点、无法模拟信号控制对路口通行能力影响等缺陷,通过构建转向元胞流量传递方程,提出了一种适用于城市道路的改进元胞传输模型。其次,针对传统人工划分元胞的方法费时费力问题,提出了一种基于路网拓扑的元胞自动划分方法,实现了大规模路网的元胞模型快速搭建。最后,以改进的元胞传输模型为核心,研究构建了以路径流为最小加载单元、基于中观仿真的城市路网交通流动态加载模型。对长江路干线及其周边道路构成的局部路网上进行了交通流动态加载仿真测试。结果表明,在路径分配确定的前提下,提出的模型能够将给定的动态交通需求合理的加载至路网,并准确模拟交通流的动态传播演变以及交通拥堵的“形成-扩散-消散”过程;改进的元胞传输模型通过转向元胞通行能力约束近似模拟了信号控制对交叉口进口道及内部车流运行的影响,获得的转向流量仿真值较为准确;模型以进口道延误（进口道上的元胞行程时间）来替代信号控制延误,能够为DTA建模提供准确的动态路径阻抗,干线行程时间MAPE值处于10%左右。（3）针对既有动态交通分配模型在现实大规模路网应用场景中存在的求解复杂耗时问题,研究构建了一种基于空间域分解的大规模路网动态交通分配模型,设计了并行仿真求解方法,初步实现了分配准确性与计算效率的协调兼顾。首先,考虑智能化交通管控对模拟真实路网交通流状态的需求,构建了基于动态用户均衡分配准则的交通分配模型,提出了基于相继平均法的连续多时段动态交通分配仿真求解方法。其次,考虑到模型求解复杂度与经过元胞的路径数量成正比,定义了一个新的变量—元胞路径数,以路段上的元胞路径数作为路段负载。为了确保并行计算时各进程具有相近的工作负载、减少进程等待时间,提出了以负载平衡为目标、路段负载为权重的基于广度优先搜索的路网空间域分解方法;在此基础上,提出了一种基于并行计算的仿真求解方法。以早晚高峰和午间平峰共20个15分钟时间间隔的动态OD作为模型输入,对昆山市中心城区路网进行了动态交通分配测试。结果表明,本文方法具有较好的收敛性,各测试时段模型经过13～19次迭代可达到收敛,相对间隙指标（Relative Gap,RG）的最佳阈值为0.4%,在同等迭代次数下平峰时段模型更易收敛于较低的RG值。被选路径的行程时间变化范围较小,最短路径的分配流量远高于非最短路,说明路径分配结果较好的满足动态用户均衡准则;断面流量和速度的空间分布与真实交通状况较为符合,路径行程时间的仿真值与观测值保持了基本一致的变化趋势,二者误差在8分钟以内。行程时间仿真值与观测值区间下限更为接近,说明现实路网交通流分布并非处于理想动态用户均衡状态。并行仿真求解方法显着提升了模型的求解速度,进程数为14时达到最优加速比（6.78）,计算时耗缩短至10分钟以内。本文构建的DTA模型初步实现了分配精度与计算效率的兼顾,基本满足智能交通管控应用的实时性要求。
贾晓燕[4]（2020）在《基于动态时空服务网络的危险货物运输配送方案研究》文中研究指明危险货物运输关系国计民生,随着我国工业化程度的增长,近年来危险货物运输需求稳步升高,然而一旦发生运输事故,不仅会造成人员伤亡和财产损失,还可能导致空气、土壤、水源、环境等污染,社会负面影响极大。因此,在确定危险货物运输配送方案时,减少对运输网络内车辆、人员、设施等造成的威胁并降低运输风险至关重要。按照距离及运输覆盖区域划分,危险货物运输可分为长距离跨区域产销地间的城际运输和城市路网短距离配送两种。由于运输网络车流量和状况随时间波动,所以不同时间运输危险货物的风险、成本等指标差别巨大,使得危险货物运输配送方案具有明显的时间和空间二维属性,在确定合理的运输路径时,必须兼顾路径周围各项指标的时变性特点,通过优化配送方案回避高风险的时段路段,降低危险货物配送方案的总风险值。本文针对危险货物城际间公铁联运和城市道路网络配送两类时空路径及配送方案分别展开研究,主要完成了下列工作:（1）根据危险货物运输特点和运输网络的时变性,设计了增加时间维度的长距离公铁联运时空服务网络,并设计时空服务网络时变权值;对于危险货物城市路网短距离配送,分别考虑同一时段内完成配送的时空服务网络和跨时段配送的虚拟时空服务网络,精确刻画出危险货物运输时变性配送方案的选择差异。（2）在公铁联运时空网络中,根据运输弧的时变权值,建立单车运输危险货物的时空路径多目标优化模型,并利用ε-约束法转化为以风险值最小为目标的单目标0-1整数规划模型,设计了时空网络中基于Dijkstra标号法的改进最短路算法。（3）对于危险货物车队在公铁联运网络中连续出发的情况,通过约束起点车辆的出发时间窗、相邻车辆间的最小发车间隔及车队从出发至全部到达终点的最长持续时长等指标,建立危险货物公铁联运多车组合时空路径的总风险值最小、总运输费用最低和总运输时长最短的多目标优化模型,转化为单目标优化模型并设计嵌套Dijkstra法的改进遗传算法求解。（4）在城市道路网络中增加配送站节点和时变性网络弧权值,构建时段运输弧的阻抗（安全防护成本）函数,建立基于用户均衡理论的双层规划模型,研究为多用户分散配送危险货物的最优方案问题,上层规划满足配送方案总运输成本最小、下层规划确保时段路径的流量阻抗均衡且最低,并设计了嵌套Frank-Wolfe法的改进遗传算法。（5）在城市危险货物时空服务网络中增加具有危险货物车辆临时停放功能的转运节点,建立虚拟时空服务网络,并以虚拟等待弧代表转运节点产生的阻抗（安全防护成本）和停留成本,建立双层规划模型求解危险货物均衡配流背景下运输成本最小的配送方案,并设计嵌套Frank-Wolfe法的改进遗传算法。本文引入时间维度反应危险货物运输路径及配送方案选择的时变性特征,设计了危险货物公铁联运时空服务网络和城市时空服务网络,能够兼顾运输配送方案多权值时间波动性,所制定的公铁联运时空最短路方案和城市优化配送方案能够有效降低危险货物运输的总体风险程度,研究成果在保障危险货物运输安全、降低对运输网络安全威胁方面可以为管理者提供理论支持。
杨君仪[5]（2020）在《基于后悔选择行为的轨道交通客流分配研究》文中研究指明我国城市轨道交通已步入大规模网络化发展阶段,乘客在路网中的出行行为更加复杂。构建更贴合乘客实际出行行为的路径选择模型应用于客流分配研究,有助于提升运输效率和客流组织水平。本文引入后悔决策理论,在乘客面临多路径选择的前提下,构建更符合乘客出行决策行为的客流分配模型,为考虑乘客有限理性选择行为的客流分配工作提供了新的思路与视角。该模型有助于满足细粒度、精细化的网络客流需求,并且可以为开行方案与时刻表研究提供一种可用的客流分布参考依据。论文的主要工作包括:（1）建立客流分配所需的时空拓展网络。首先,将轨道交通物理网络在时间维度上与列车运行时刻表映射,将乘客出行路径转化为时空拓展节点与时空拓展弧的有序集合,构建了城市轨道交通时空拓展网络。然后,提出有效路径的判定条件,提高了路径搜索效率。此工作为后续配流提供网络基础。（2）建立广义随机后悔路径选择模型。通过分析乘客路径选择机理,论证在有限理性条件下,后悔理论在刻画乘客出行选择行为上的可行性。再从路径特征属性入手,基于乘客自身在路径选择过程中的多个决策规则,建立了轨道交通运营中的乘客广义随机后悔路径选择模型。模型中包含能够反映乘客决策偏向性的后悔权重参数。此工作为后续配流提供了路径效用计算基础。（3）基于后悔选择行为对轨道交通客流进行分配。依据广义随机后悔路径选择模型表达路径效用,从而建立以广义后悔出行函数最小的配流目标函数。继而考虑乘客路径选择偏好程度,在时空拓展网络基础上提出模型约束,构建客流分配模型。为了提高求解模型的MSA算法效率,在算法中有效路径搜索部分加入了多条件判定。（4）实例研究。以北京轨道交通局部网络为实例进行验证,将早高峰时段的OD需求进行细粒度划分,同时考虑了乘客后悔选择行为与OD动态需求进行客流分配。再从距离和客流拥挤度等不同因素对路径选择及配流结果的影响进行多角度有效验证与分析。最后,通过参数调节,将得到的三种模型的配流结果对比,得到本文建立的模型具有可调节性强、半补偿性和模型稳定性较高等优势,对运营管理工作有一定的指导意义。
李彦瑾[6]（2020）在《突发事件下城市道路网脆弱性识别方法与应用研究》文中研究指明随着我国城镇化建设进程的推进,城市道路交通网络在不断拓展、深化交通运输功能的同时,一些突发事件（诸如自然灾害、交通事故、道路保养、节日游行或恐怖活动等）的出现将会对路网的正常运行带来巨大的负面影响。在此背景下,依托多源交通信息,重点开发突发事件下预防预警、风险评估、应急救援的一体化决策仿真平台具有重要的应用价值和实践意义。该项研究的本质在于分析路网在突发事件下的脆弱性变化,并建立基于网络脆弱性的交通流分配方法。然而,当前关于路网脆弱性识别的研究中尚未考虑突发事件对路网交通流随机、时变特征的影响,且缺乏一般性的高效识别方法与合适的仿真应用技术对其进行描述与拓展。因此,本文从路网脆弱性视角出发,以突发事件、道路网络、交通流分布构成的系统为研究对象,进行了网络脆弱性识别、脆弱性随机动态特征分析、应急救援路径选择建模、一体化仿真应用平台开发的研究。具体来讲,本文的研究步骤主要从以下几个方面展开:（1）按事故类型与事故等级对突发事件进行了认定,将事故等级与事故导致的后果相对应,便于将其分门别类地在城市道路交通网络中予以表征。以单一路网单元失效情景下的静态脆弱性识别为研究起点,暂不考虑路网系统的随机、时变特征,通过突发事件下的路网拓扑结构变化与鲁棒性分析,构建了单一路段或交叉口完全失效下的静态脆弱性识别模型,并采用了Lagrange乘子法高效地求解模型,为后续研究提供了基础。（2）由于不同类型的突发事件对路网的影响程度各异,这反应在网络中便是失效网络单元的增多或受损程度的加剧。故在单一网络单元失效的基础上,重点研究了多路段失效下的脆弱路段集识别与多交叉口失效下的级联失效仿真。之后,对多个网络单元的完全失效与部分失效间的差异进行了对比分析,并讨论了多个网络单元失效下路网鲁棒性与脆弱性的关系。（3）考虑到突发事件作用于道路网络时,路段的通行能力变化将是随机的,且突发事件的负扩散效应会显着影响不同类型出行者的路径选择行为。因此,从随机因素对路段通行能力的改变入手,构建了一个考虑不同类型出行者路径选择行为的平衡配流模型,以一个新的指标来量化突发事件下路网脆弱性的随机特征,并通过路网压缩与双层算法设计实现了模型的高效求解。之后,分析了Logit模型与Probit模型对网络脆弱性分析结果的影响,并对既有模型进行了改进。（4）将研究进一步推广到一般场景中,鉴于突发事件在路网中的“产生—处理—消散”对应着事发路段通行能力的“失效—恢复—正常”这一动态变化过程,且出行者在制定、调整出行决策时,一般以实时交通信息为依据,其决策的合理性将不同程度地受到路况信息、个人异质性偏好等因素的制约。因此,从事发路段通行能力的动态变化入手,将道路网络抽象为一个反应型离散控制系统,结合出行者在突发事件下的路段选择行为分析了这一系统的随机、时变特征,并在压缩子路网上结合Logistic曲线完成了交通流分布的动态模拟,之后讨论了时变条件下路网脆弱性转移等相关问题。（5）把脆弱性识别方法落脚到应用层面,将突发事件下的路网应急管理分成了需求方与供给方两部分。考虑到对路网脆弱性状态的评估,实质是对突发事件下路网应急救援需求方的表征。因此,此处从供给方（救援方）视角出发进行了路网特性分析,结合随机一致性条件与GERT网络评审技术完成了救援路径的选择与关键路段的识别。之后,通过前面各部分的模型对比与模块集成,利用Matlab R2018b软件开发工具将它们集成于一个统一的仿真环境中,高效地实现了本文所有模型与算法的可视化与实用化。本文上述研究工作有望服务于与路网脆弱性相关的理论研究、路网规划、维护改造和应急管理等多个方面,可为构建城市道路安全一体化应急管理平台提供理论依据与技术支撑。
李翠杰[7]（2020）在《交通流量多阶段估计方法与应用》文中指出交通流量估计问题是运筹学与管理科学交叉研究的热点问题之一。交通流量可以反映城市交通系统需求的状况,是交通规划与管理的重要基础数据。本文从数据相关性的角度入手,首先定义了结点-路段-OD对关联矩阵,提出了基于网络结点交通流守恒特征的路段流量和OD需求估计方法;接着以路段之间的交通流量相关性为指标,建立了基于交通流量相关性的交通流量多阶段估计模型,并给出了求解算法和数值算例。第一章绪论部分介绍了交通流量估计问题的研究背景和意义,并对交通流量估计问题的研究现状进行分类介绍。第二章简要介绍了本文研究内容所用到的一些预备知识:给出了交通配流模型的概念,并对经典的用户均衡模型和求解算法进行了概述;对论文中涉及到的机器学习的XGBoost算法以及人工神经网络的原理进行概述。第三章提出了一种基于路网结点流量守恒特征的路段流量和OD估计方法,首先定义了结点-路段-OD对关联矩阵,通过高斯消去法求解需要被观测的变量的最小子集,从而推断出其余的路段流量和OD需求,实现全路网交通流量和OD需求的同时估计。最后,通过两个数值算例来验证此方法的有效性和正确性。第四章提出了基于交通流量相关性的交通流量多阶段估计模型,该模型归结为一个整数规划问题,应用遗传算法对此模型求解,得出每个阶段需要估计的变量个数。随后,将每一个阶段估计出的交通流量作为已知变量,使用BP神经网络对下一个阶段的交通流量进行估计,从而给出了多阶段交通流量估计方法。最后,通过两个小、中型网络来验证模型的有效性。第五章给出了本文的创新点、总结及展望。该论文有图11幅,表21个,参考文献83篇。
吴立烜[8]（2020）在《考虑数量调节的道路网络交通流演化研究》文中研究指明为了拓展传统网络交通流均衡分析方法,更加真实、全面地刻画网络交通流受到扰动后从非均衡状态向均衡状态的演化过程,本文以出行者路径选择行为分析为出发点,基于经济学非瓦尔拉斯均衡理论,探讨出行者在数量信号影响下,不同路径决策机制对路网流量分配的影响,进而描述交通流从非均衡逐渐向均衡演化的过程,论文主要研究内容及创新点如下:（1）基于经济学非瓦尔拉斯均衡理论,将数量信号引入出行者路径选择决策过程,提出了网络交通流从非均衡走向均衡过程中遵循的数量均衡原理。数量信号的引入导致交通分配过程中路径选择行为的重铸,论文从绝对数量和相对数量两个方面对数量信号加以定量描述,提出了分别以路径剩余容量和路径拥挤度为绝对和相对数量来刻画数量信号对出行者路径选择行为的影响。（2）利用经济学中网络摸索过程机制模拟出行者路径选择,考虑出行者路径选择受价格和数量信号双重约束,构建了基于价格-绝对数量和价格-相对数量混合调节的连续型交通流演化模型,并对模型解的存在性和唯一性,以及稳定性等方面进行数学解析和证明。网络数值模拟和参数分析表明,考虑绝对数量信号的价格一数量调节路径选择行为机制刻画了出行者在时间最短路径和剩余容量最大路径之间进行调整;考虑相对数量信号的价格——数量调节路径选择行为机制刻画了出行者在时间最短路径和拥挤程度最低的路径之间进行调整,两种混合调节机制都体现了价格-数量信号双约束下,出行者预期自己的交通需求不能得到完全满足时会调整供求关系,绕道自由程度高,不拥挤的路径行驶,通过调节价格信号和数量信号对路径选择的影响权重,可以较为灵活地描述路网交通流动态演化的过程,客观地反映出行者路径选择过程中对路径快捷性和舒适性需求偏好,并获得较为满意的网络均衡流。（3）基于价格——数量调节原理,以路径拥挤度为相对数量信号,构建了价格——相对数量混合调节的离散型随机交通流演化模型,并利用Brouwer不动点定理,非线性动力学稳定性理论等对模型的稳定性进行了数学证明。以Nguyen-Dupuis路网为例进行测试,路网中最拥堵的4条路段拥挤程度分别下降了 5.8%,4%,7%,1.2%,结果表明路径时间和路径拥挤混合调节机制下的离散型交通流演化模型使得拥挤路段的流量向拥挤程度低的路径上转移,而流量小的路段会吸引到更多的出行者,该结论正好反映了出行者由于计算能力有限或信息不完全,只能根据路段拥挤信息不断调整出行路径,不断学习的过程,而拥堵路段拥挤情况的改善表明,部分出行者由于舒适性偏好或者信息不完全选择了表面不经济的（出行时间长）的路线,但实际上避开了最拥堵或者最不舒适的路段,从而使得路网整体的效率更优,因此,及时地提供完善的数量信号信息或者利用数量信号合理调节交通流,可以引导舒适型或者兼具快捷舒适型偏好的出行者进行更合理的路径选择,从而达到改善路段拥堵的目的,也为制定网络交通流控制及诱导策略、交通规划等提供新的思路。
毛亚兰[9]（2020）在《基于心理账户理论的城市轨道交通客流分配研究》文中研究说明随着我国城市轨道交通建设规划步伐的加快,国内各大中城市的轨道交通线网规模不断扩大,城市轨道交通运营逐步迈入网络化时代。为方便乘客出行,提高运营质量和管理水平,国内的城市轨道交通多采用“无缝换乘”模式,这导致乘客的出行过程成为只有起终点站输入的“黑箱问题”,其换乘信息无法被及时获取,网络上的客流分布特征与规律也难以把握,城市轨道交通的运营管理难度大大提升。因此,研究城市轨道交通出行中乘客的路径选择行为,科学合理地进行网络客流分配,有助于更加准确地把握轨道交通网络上的客流分布特征与规律,对于城市轨道交通的建设规划与运营管理具有重要意义。本文针对城市轨道交通网络的客流分配问题,考虑乘客的不完全理性决策行为,建立基于心理账户理论的城市轨道交通客流分配模型。首先,结合图论对城市轨道交通的网络结构及存储方法进行描述分析,总结对比现有的路径搜索算法,确定适用于轨道交通路径搜索的算法。然后,概述心理账户决策类型,设计城市轨道交通出行背景下的路径选择问题,证明乘客在轨道交通路径决策问题中会自发采用Topical Accounts,有效地解释乘客的选择结果随决策背景的变化而变化的现象。设计成都市轨道交通乘客出行意愿调查问卷,以网络和实地相结合的方式展开问卷调查,得出出行时间和换乘次数是最影响乘客路径决策的关键因素。分析城市轨道交通出行中路径出行时间和换乘次数的特点,明确乘客主要依赖于价值函数对路径效用进行评估,在此基础上,考虑二者的影响构造路径价值函数。采用收益分割方式整合不同账户的收益或损失,进而确定交易效用函数的数学形式,构建基于心理账户理论的客流分配模型,并提出基于路径的客流分配方法。最后,本文以成都市轨道交通为例构建网络模型,选取2018年4月某工作日的早高峰OD客流矩阵进行算例说明。通过C++软件编程实现全网客流分配,在transcad软件中进行配流结果展示,并将三对不同距离的OD对的模型计算结果与MNL模型计算结果及调查结果进行对比分析,以说明模型的可行性和有效性。实证结果表明,相较于传统的MNL模型,基于心理账户理论的客流分配模型能够更加准确地描述乘客的路径选择行为,得到的客流分配结果更符合实际情况。
石丽娜[10]（2020）在《电-交通互联系统综合优化定价策略研究》文中认为当今,全球能源问题和环境问题日益严重,电动汽车的出现对促进新能源发展至关重要。在能源互联网的大背景下,以电动汽车为纽带的电-交通互联系统通过优化电价策略引导电动汽车用户的出行方式及充电决策,从而实现互联系统的协调运行。针对电-交通互联系统综合优化定价策略问题,本文提出两种不同的定价模型,一是以实现电-交通互联系统中快速充电站零售商引导的多方参与者利益均衡为目标,提出非合作博弈定价策略模型。二是对电网、交通网进行系统层面研究,以实现互联系统运行成本最小为目标,提出电-交通互联系统最优节点边际定价策略模型,主要内容如下:首先,对电-交通互联系统的结构及相关理论进行研究。主要包括交通系统流量分配模型及其分类;电力系统直流与交流最优潮流模型;博弈理论概述及其在电-交通互联系统研究中的应用。其次,以实现电-交通互联系统中快速充电站零售商引导的多方参与者利益均衡为目标,提出非合作博弈定价策略模型,同时考虑电力供应链系统的收益共享机制约束和交通系统的用户均衡交通配流约束。采用牛顿型定点迭代算法对模型进行求解。仿真算例验证所提非合作博弈定价策略模型在实现电-交通互联系统中快速充电站引导下多方利益均衡的有效性。最后,对电-交通互联系统中电网、交通网进行系统层面研究,以实现互联系统运行成本最小为目标,在已建立的交通用户均衡配流模型基础上,考虑配电网最优潮流模型,建立电-交通互联系统最优节点边际定价策略模型。采用最优响应算法,通过迭代求解交通分配问题和最优潮流问题使互联系统达到均衡,得到节点最优电价、机组最优出力及交通最优流量分配。给出算例仿真以验证所提模型和方法的准确性。
二、动态交通网络的用户均衡配流模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、动态交通网络的用户均衡配流模型（论文提纲范文）
（2）地铁运营中断条件下的应急接驳公交设计研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 序言 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 地铁中断事故分析及接驳公交设计 |
| 2.1 地铁中断事故分析 |
| 2.1.1 城市轨道交通中断事故分类 |
| 2.1.2 中断事故的传播机理分析 |
| 2.1.3 中断事故后乘客行为分析 |
| 2.2 接驳公交设计 |
| 2.2.1 接驳公交的启动和结束条件 |
| 2.2.2 接驳公交的实施流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 城市交通网络设计问题研究 |
| 3.1 城市交通网络设计问题概况 |
| 3.2 交通网络分配问题 |
| 3.2.1 用户均衡配流模型 |
| 3.2.2 系统最优配流模型 |
| 3.2.3 交通网络分配问题的求解算法 |
| 3.3 城市交通网络设计问题的数学模型 |
| 3.3.1 双层规划模型 |
| 3.3.2 城市交通网络设计模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 地铁网络中断条件下接驳公交网络设计 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 符号定义 |
| 4.3 数学模型 |
| 4.4 算法设计 |
| 4.4.1 基于过载弧段导向的启发式算法 |
| 4.4.2 双向搜索算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实例验证 |
| 5.1 实验设计 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.3 灵敏度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于多源感知数据的城市大规模路网动态交通分配模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目标和内容 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 动态交通需求估计 |
| 2.3 交通流动态网络加载 |
| 2.4 动态交通分配 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基础数据获取与预处理 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 实例路网描述 |
| 3.3 数据描述及预处理 |
| 3.3.1 微波数据 |
| 3.3.2 高清卡口数据 |
| 3.4 车辆轨迹重构 |
| 3.4.1 粒子滤波模型构建 |
| 3.4.2 初始粒子生成 |
| 3.4.3 重要性采样与粒子权重更新 |
| 3.4.4 轨迹重构结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 动态OD模式估计及轨迹分布空间异质性影响 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于轨迹重构的动态OD模式估计 |
| 4.2.1 模型总体架构 |
| 4.2.2 出行特征分析 |
| 4.2.3 OD模式提取 |
| 4.2.4 实验结果分析与评估 |
| 4.3 轨迹数据分布的空间异质性影响分析 |
| 4.3.1 试验场景设计 |
| 4.3.2 基于抽样轨迹的OD模式估计 |
| 4.3.3 空间自相关分析 |
| 4.3.4 试验结果分析 |
| 4.3.5 考虑轨迹空间异质性的OD模式调优 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于p-CTM模型的城市路网交通流动态加载 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于路径的城市道路元胞传输模型 |
| 5.2.1 p-CTM模型数学形式 |
| 5.2.2 信号交叉口转向元胞的处理 |
| 5.3 动态网络加载模型构建 |
| 5.3.1 基于路网拓扑的元胞自动生成 |
| 5.3.2 动态网络加载仿真流程 |
| 5.3.3 交通流参数估计 |
| 5.4 模型验证与评估 |
| 5.4.1 测试区域选取 |
| 5.4.2 元胞参数标定 |
| 5.4.3 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于空间域分解的大规模路网动态交通分配 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 基于仿真的用户均衡动态交通分配 |
| 6.2.1 动态交通分配基本原理 |
| 6.2.2 DTA模型仿真求解 |
| 6.2.3 本文的解决思路 |
| 6.3 基于元胞路径数的路网空间域分解 |
| 6.3.1 路段负载计算 |
| 6.3.2 基于路段负载的BFS算法 |
| 6.3.3 空间域分解方法 |
| 6.4 基于并行计算的DTA仿真求解 |
| 6.4.1 并行算法流程 |
| 6.4.2 进程间通信 |
| 6.4.3 收敛准则 |
| 6.4.4 算法步骤 |
| 6.5 模型参数标定与性能评估 |
| 6.5.1 模型参数标定 |
| 6.5.2 实验结果分析与讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究成果与结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ DNL模型测试路网路段属性参数表 |
| 附录Ⅱ DNL模型测试路网信号控制交叉口基本信息 |
| 附录Ⅲ DNL模型测试路网长江路干线元胞参数标定结果 |
| 附录Ⅳ DNL模型测试路网动态交通需求估计结果 |
| 附录Ⅴ 昆山市中心城区路网交通需求分布 |
| 附录Ⅵ 昆山市中心城区路网动态用户均衡路径配流(7:45-8:00) |
| 作者简介 |
（4）基于动态时空服务网络的危险货物运输配送方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 危险货物运输风险分析 |
| 1.2.2 危险货物运输路径问题 |
| 1.2.3 危险货物运输调度 |
| 1.2.4 危险货物运输网络 |
| 1.2.5 危险货物运输优化理论 |
| 1.3 技术路线 |
| 2 危险货物运输配送方案相关理论基础 |
| 2.1 危险货物运输的内涵 |
| 2.1.1 危险货物运输过程 |
| 2.1.2 危险货物运输风险 |
| 2.1.3 危险货物运输费用 |
| 2.1.4 危险货物运输时长 |
| 2.2 危险货物运输服务网络分析 |
| 2.2.1 危险货物公铁联运网络 |
| 2.2.2 危险货物城市配送网络 |
| 2.2.3 危险货物时空路径及配送方案 |
| 2.3 相关基础理论和方法 |
| 2.3.1 双层规划理论 |
| 2.3.2 用户均衡配流理论 |
| 2.3.3 Dijkstra算法 |
| 2.3.4 遗传算法 |
| 2.3.5 Frank-Wolfe法 |
| 3 基于公铁联运时空服务网络的危险货物单车路径优化 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 危险货物公铁联运网络 |
| 3.2.1 符号说明 |
| 3.2.2 危险货物公铁联运物理网络 |
| 3.2.3 危险货物公铁联运时空服务网络 |
| 3.3 危险货物公铁联运时空服务网络时空弧 |
| 3.3.1 时空弧类型 |
| 3.3.2 时空弧权值 |
| 3.4 危险货物时空路径多目标优化模型 |
| 3.4.1 目标函数 |
| 3.4.2 约束条件 |
| 3.5 基于ε约束法的单目标模型转化 |
| 3.6 基于Dijkstra标号法的动态时空最短路算法设计 |
| 3.6.1 算法思路 |
| 3.6.2 算法参数 |
| 3.6.3 算法步骤 |
| 3.7 算例分析 |
| 3.7.1 参数设置 |
| 3.7.2 Ⅰ类危险货物时空路径计算结果 |
| 3.7.3 Ⅱ类危险货物时空路径计算结果 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于公铁联运时空服务网络的危险货物多车组合路径优化 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 危险货物公铁联运网络 |
| 4.2.1 符号说明 |
| 4.2.2 危险货物多车组合时空路径 |
| 4.3 危险货物公铁联运时空弧权值 |
| 4.3.1 时空弧风险值 |
| 4.3.2 时空弧运输费用 |
| 4.3.3 时空弧运行时长 |
| 4.4 危险货物多车组合时空路径多目标优化模型 |
| 4.4.1 目标函数 |
| 4.4.2 约束条件 |
| 4.5 基于ε-约束法的单目标模型转化 |
| 4.6 多车组合时空路径最短路算法 |
| 4.6.1 染色体操作 |
| 4.6.2 算法步骤 |
| 4.7 算例分析 |
| 4.7.1 参数设置 |
| 4.7.2 OD对1-27 间组合时空路径计算结果 |
| 4.7.3 OD对1-24 间组合时空路径计算结果 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于城市道路时空服务网络的危险货物配送方案优化 |
| 5.1 问题分析 |
| 5.1.1 符号说明 |
| 5.1.2 城市时空服务网络的时空路径 |
| 5.1.3 城市时空服务网络的时段 |
| 5.2 城市危险货物运输时段拥堵及UE平衡 |
| 5.2.1 时段拥堵 |
| 5.2.2 阻抗函数 |
| 5.2.3 UE平衡 |
| 5.3 城市时空服务网络危险货物配送双层规划模型 |
| 5.3.1 问题假设 |
| 5.3.2 数学模型 |
| 5.4 算法设计 |
| 5.4.1 染色体操作 |
| 5.4.2 算法步骤 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 参数设置 |
| 5.5.2 计算结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于城市道路虚拟时空服务网络的危险货物配送方案优化 |
| 6.1 城市虚拟时空服务网络 |
| 6.1.1 符号说明 |
| 6.1.2 虚拟时空服务网络分析 |
| 6.2 阻抗函数 |
| 6.2.1 时空弧阻抗函数 |
| 6.2.2 综合阻抗函数 |
| 6.3 城市虚拟时空服务网络危险货物配送双层规划模型 |
| 6.3.1 问题假设 |
| 6.3.2 上层规划模型 |
| 6.3.3 下层规划模型 |
| 6.4 算法设计 |
| 6.4.1 染色体编码 |
| 6.4.2 算法步骤 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 参数设置 |
| 6.5.2 计算结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（5）基于后悔选择行为的轨道交通客流分配研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 相关研究文献综述 |
| 1.3.1 时空拓展网络研究综述 |
| 1.3.2 后悔理论在路径选择行为上的相关研究 |
| 1.3.3 常见客流分配模型综述 |
| 1.3.4 研究现状总结 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 2 基于列车时刻表的轨道交通时空拓展网络 |
| 2.1 符号定义及相关假设 |
| 2.2 构建基于列车时刻表的时空拓展网络 |
| 2.2.1 城市轨道交通物理拓扑网络 |
| 2.2.2 时空拓展网络构成要素 |
| 2.2.3 时空拓展网络构建过程 |
| 2.3 时空拓展网络构建案例 |
| 2.4 设置有效时空路径判别条件 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于后悔理论的轨道交通乘客路径选择行为建模 |
| 3.1 后悔理论应用于出行选择行为研究的可行性分析 |
| 3.1.1 后悔理论在出行选择行为研究中的必要性 |
| 3.1.2 后悔理论与其他路径选择理论的可行性比较分析 |
| 3.2 路径选择影响因素 |
| 3.2.1 乘客自身因素 |
| 3.2.2 出行属性因素 |
| 3.2.3 路径特征因素 |
| 3.3 考虑多决策规则构建路径选择行为模型 |
| 3.3.1 最大效用规则下的选择行为表达 |
| 3.3.2 后悔最小化规则下的选择行为表达 |
| 3.3.3 构建广义随机后悔路径选择模型 |
| 3.4 路径选择行为模型对比研究 |
| 3.4.1 路径选择行为算例 |
| 3.4.2 模型对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于后悔选择行为的客流分配 |
| 4.1 广义随机后悔出行函数 |
| 4.1.1 时空拓展网络有效路径的出行效用 |
| 4.1.2 有效路径各属性的后悔费用函数 |
| 4.1.3 有效路径的广义随机后悔出行函数 |
| 4.2 改进客流分配模型 |
| 4.2.1 考虑乘客路径选择偏好建立模型约束 |
| 4.2.2 基于后悔选择行为构建客流分配模型 |
| 4.3 求解算法 |
| 4.3.1 MSA算法求解客流分配模型 |
| 4.3.2 有效路径的多条件搜索算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 北京轨道交通局部线网案例分析 |
| 5.1 北京市轨道交通系统概况 |
| 5.2 案例基础数据处理 |
| 5.2.1 时空拓展网络基础数据选取 |
| 5.2.2 乘客出行客流数据筛选 |
| 5.2.3 参数取值 |
| 5.3 客流分配结果及分析 |
| 5.3.1 广义随机后悔路径选择下客流分配结果 |
| 5.3.2 路径选择因素对配流结果的影响分析 |
| 5.3.3 本文模型与其他模型对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文主要研究工作 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 调查问卷内容 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）突发事件下城市道路网脆弱性识别方法与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 路网脆弱性识别方法 |
| 1.2.1.1 路网脆弱性的内涵 |
| 1.2.1.2 脆弱性识别指标的构建 |
| 1.2.1.3 路网脆弱性的评估方法 |
| 1.2.2 突发事件下的出行选择行为 |
| 1.2.2.1 路网出行者的出行行为分析 |
| 1.2.2.2 交通信息对出行者的行为影响 |
| 1.2.2.3 突发事件下出行者的路径选择行为 |
| 1.2.3 突发事件下的应急救援策略 |
| 1.2.3.1 应急救援路径选择的定性方法 |
| 1.2.3.2 应急救援路径选择的定量方法 |
| 1.2.4 当前研究的不足 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 第2章 单一网络单元失效下的静态脆弱性识别 |
| 2.1 突发事件下的路网结构变化 |
| 2.1.1 突发事件的认定 |
| 2.1.2 突发事件下的路网拓扑 |
| 2.2 城市道路网鲁棒性分析 |
| 2.2.1 鲁棒性指标 |
| 2.2.2 指标的运用 |
| 2.3 单一路段失效下的路网脆弱性识别 |
| 2.3.1 情景分析 |
| 2.3.2 脆弱性识别指标的说明 |
| 2.3.3 模型构建 |
| 2.3.4 求解算法 |
| 2.4 单一交叉口失效下的路网脆弱性识别 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.6 进一步讨论 |
| 第3章 多个网络单元失效下的静态脆弱性识别 |
| 3.1 与单一网络单元失效的差异 |
| 3.1.1 网络单元的失效数量 |
| 3.1.2 网络单元的失效对象 |
| 3.2 多条路段失效下的路网脆弱性识别 |
| 3.2.1 失效路段数的极限 |
| 3.2.2 脆弱路段集的识别 |
| 3.2.2.1 目标函数 |
| 3.2.2.2 约束条件 |
| 3.2.3 线性化处理 |
| 3.2.3.1 目标函数线性化 |
| 3.2.3.2 约束条件线性化 |
| 3.2.4 求解算法 |
| 3.3 多个交叉口失效下的路网级联失效分析 |
| 3.3.1 脆弱交叉口集的获取 |
| 3.3.2 路网级联失效分析 |
| 3.3.3 级联失效量化指标 |
| 3.4 静态脆弱性识别模型的集成(模块A) |
| 3.4.1 模型对比 |
| 3.4.2 模型集成 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 进一步讨论 |
| 第4章 突发事件下路网脆弱性识别的随机特征 |
| 4.1 突发事件下路段阻抗的随机变化 |
| 4.2 改进的多用户平衡配流模型 |
| 4.2.1 路段阻抗 |
| 4.2.2 路径阻抗 |
| 4.2.3 选择概率 |
| 4.2.4 变量关系 |
| 4.2.5 目标函数 |
| 4.3 反映随机特征的脆弱性指标构建 |
| 4.4 路网压缩与模型求解 |
| 4.4.1 路网压缩的矩阵算法 |
| 4.4.2 模型分析与求解 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 进一步讨论 |
| 第5章 突发事件下路网脆弱性识别的动态特征 |
| 5.1 突发事件下路段交通负荷的动态变化 |
| 5.2 基于LOGISTIC曲线的动态脆弱性识别 |
| 5.2.1 反应动态特征的脆弱性指标构建 |
| 5.2.2 事发路段的Logistic曲线模拟 |
| 5.2.2.1 对阶段1的曲线刻画 |
| 5.2.2.2 对阶段2的曲线刻画 |
| 5.2.3 正常路段的动态交通分配 |
| 5.2.3.1 目标函数 |
| 5.2.3.2 约束条件 |
| 5.2.3.3 变量关系 |
| 5.2.4 模型最优解的一阶条件 |
| 5.2.5 求解算法 |
| 5.3 LOGISTIC曲线的成因分析 |
| 5.3.1 突发事件产生—消散过程的拓展 |
| 5.3.2 多用户的路径选择行为 |
| 5.3.3 场景实验 |
| 5.4 .脆弱性特征模型的集成(模块B) |
| 5.4.1 模型对比 |
| 5.4.2 模型集成 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.6 进一步讨论 |
| 第6章 路网脆弱性识别方法的应用与仿真开发 |
| 6.1 救援方视角下的路网特性分析 |
| 6.2 救援方对行程时间的模糊估计 |
| 6.3 基于脆弱性的应急救援路径选择 |
| 6.3.1 救援车辆的随机一致性条件 |
| 6.3.2 鲁棒优化模型 |
| 6.3.3 模型转化 |
| 6.3.4 求解算法 |
| 6.4 基于脆弱性的应急救援关键路段识别 |
| 6.4.1 救援车辆的路段选择概率 |
| 6.4.1.1 矩母函数的基本数学性质 |
| 6.4.1.2 路段选择概率的计算 |
| 6.4.2 GERT网络在实际路网的解析 |
| 6.4.3 关键路段识别 |
| 6.5 脆弱性识别应用模型的集成(模块C) |
| 6.5.1 模型的对比 |
| 6.5.2 模型的集成 |
| 6.6 路网脆弱性仿真应用平台的搭建 |
| 6.6.1 模块的逻辑关系与变量传递 |
| 6.6.1.1 模块A的输入与输出 |
| 6.6.1.2 模块B的输入与输出 |
| 6.6.1.3 模块C的输入与输出 |
| 6.6.1.4 模块间的协调与统一 |
| 6.6.2 基于GUI的仿真平台搭建 |
| 6.6.2.1 主视图与界面交互 |
| 6.6.2.2 模块A的界面与功能设计 |
| 6.6.2.3 模块B的界面与功能设计 |
| 6.6.2.4 模块C的界面与功能设计 |
| 6.6.3 仿真集成算例 |
| 6.7 进一步讨论 |
| 结论 |
| 1.研究工作总结 |
| 2.研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
| 论文情况 |
| 荣誉奖励 |
| 科研项目 |
（7）交通流量多阶段估计方法与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 经典的交通平衡配流模型 |
| 2.2 机器学习 |
| 3 基于守恒性的交通流量估计问题 |
| 3.1 基于结点的路段流量完全可推断性方法 |
| 3.2 基于结点的路段流量和OD需求完全可推断性方法 |
| 3.3 数值算例 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于机器学习的路段流量和OD需求多阶段估计 |
| 4.1 基于XGBoost的路段流量和OD需求之间的相关性分析 |
| 4.2 路段流量和OD需求多阶段估计模型建立 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.4数值实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）考虑数量调节的道路网络交通流演化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 网络均衡流研究现状 |
| 1.2.2 交通出行行为研究综述 |
| 1.2.3 交通流动态演化模型综述 |
| 1.3 研究主要内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 交通流数量均衡模式分析 |
| 2.1 网络交通流演化基础理论 |
| 2.2 基于非瓦尔拉斯均衡的数量调节原理 |
| 2.2.1 经济学非瓦尔拉斯均衡理论 |
| 2.2.2 基于非瓦尔拉斯均衡的数量均衡原理 |
| 2.3 基于路径行为偏好的数量信号分析 |
| 2.3.1 交通出行市场中数量信号特点分析 |
| 2.3.2 路径选择行为偏好与路径选择准则分析 |
| 2.3.3 基于舒适性偏好的数量信号分析 |
| 2.4 数量均衡模式的路径决策机制 |
| 2.4.1 绝对数量均衡模式下的路径选择行为 |
| 2.4.2 相对数量均衡模式下的路径选择行为 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 考虑数量调节的连续型交通流演化模型 |
| 3.1 单一价格调节的连续型交通流演化模型 |
| 3.1.1 单一价格调节的连续型交通流演化模型构建 |
| 3.1.2 单一价格调节模型演算步骤 |
| 3.2 考虑数量调节的连续型交通流演化模型 |
| 3.2.1 考虑绝对数量调节的连续型交通流演化模型 |
| 3.2.2 绝对数量调节模型演算步骤 |
| 3.2.3 考虑相对数量调节的连续型交通流演化模型 |
| 3.2.4 相对数量调节模型演算步骤 |
| 3.3 数值实验和分析 |
| 3.3.1 单一价格调节 |
| 3.3.2 单一绝对数量信号调节 |
| 3.3.3 单一相对数量信号调节 |
| 3.3.4 实验结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考虑价格-数量混合调节的连续型交通流演化模型 |
| 4.1 价格-数量混合调节下的网络均衡流模式 |
| 4.2 考虑价格-数量混合调节的连续型网络交通流演化模型 |
| 4.2.1 考虑价格-绝对数量混合调节的连续型交通流演化模型 |
| 4.2.2 考虑价格-相对数量混合调节的连续型交通流演化模型 |
| 4.3 混合调节模型稳定性分析 |
| 4.3.1 模型稳定状态分析 |
| 4.3.2 模型解的存在与唯一性证明 |
| 4.3.3 模型解的稳定性证明 |
| 4.4 数值实验和分析 |
| 4.4.1 小型网络测试 |
| 4.4.2 Nguyen-Dupuis网络测试 |
| 4.4.3 相关结论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 考虑价格-相对数量混合调节的离散型交通流演化模型 |
| 5.1 考虑相对数量调节的离散型交通流演化模型 |
| 5.1.1 路径决策假定说明 |
| 5.1.2 数量随机用户均衡与混合随机用户均衡 |
| 5.1.3 相对数量调节的网络交通流离散演化模型构建 |
| 5.2 考虑价格-相对数量混合调节的网络交通流离散演化模型 |
| 5.2.1. 模型构建 |
| 5.2.2 模型演算步骤 |
| 5.3 模型稳定性分析 |
| 5.3.1 模型解的存在性和唯一性证明 |
| 5.3.2 模型解的稳定性证明 |
| 5.4 数值实验和分析 |
| 5.4.1 Nguyen-Dupuis路网测试 |
| 5.4.2 数据分析 |
| 5.4.3 相关结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 研究主要工作与结论 |
| 主要创新 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A: 攻读学位期间发表论文目录 |
（9）基于心理账户理论的城市轨道交通客流分配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心理账户理论 |
| 1.2.2 基于行为经济学的客流分配 |
| 1.2.3 城市轨道交通客流分配 |
| 1.2.4 国内外研究现状综述 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 轨道交通网络构建与路径搜索 |
| 2.1 城市轨道交通网络构建 |
| 2.1.1 网络结构描述 |
| 2.1.2 路网数据存储 |
| 2.2 有效路径搜索 |
| 2.2.1 有效路径定义 |
| 2.2.2 最短路搜索算法 |
| 2.2.3 有效路径搜索算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 乘客路径选择心理账户分析 |
| 3.1 心理账户理论 |
| 3.1.1 心理账户决策类型 |
| 3.1.2 价值函数与权重函数 |
| 3.2 乘客路径选择影响因素分析 |
| 3.3 乘客出行调查及数据分析 |
| 3.3.1 问卷设计 |
| 3.3.2 调查结果分析 |
| 3.4 乘客心理账户分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于心理账户理论的客流分配方法 |
| 4.1 基于心理账户理论的客流分配模型 |
| 4.1.1 路径价值函数 |
| 4.1.2 参考点 |
| 4.1.3 路径效用函数 |
| 4.1.4 客流分配模型 |
| 4.2 参数估计 |
| 4.3 客流分配方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 案例分析 |
| 5.1 成都市轨道交通网络概况 |
| 5.2 基础数据准备 |
| 5.3 客流分配与模型有效性分析 |
| 5.3.1 配流结果 |
| 5.3.2 模型有效性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 成都市轨道交通乘客出行意愿调查问卷 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 攻读硕士期间发表的论文及科研成果 |
（10）电-交通互联系统综合优化定价策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电-交通互联系统研究现状 |
| 1.2.2 综合优化定价策略研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 电-交通互联系统结构及相关理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 交通流量分配模型及其分类 |
| 2.2.1 用户均衡/系统最优准则 |
| 2.2.2 静态交通分配(STA) |
| 2.2.3 半动态交通分配(SDTA) |
| 2.2.4 动态交通分配(DTA) |
| 2.3 最优潮流模型 |
| 2.3.1 直流最优潮流(DCOPF) |
| 2.3.2 交流最优潮流(ACOPF) |
| 2.4 博弈论在电-交通互联系统研究中的应用 |
| 2.4.1 博弈论概述 |
| 2.4.2 博弈论在电-交通互联系统定价策略研究中的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电-交通互联系统非合作博弈定价策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 快速充电站零售商之间的非合作博弈模型 |
| 3.2.1 目标函数 |
| 3.2.2 收益共享合同机制约束 |
| 3.2.3 基于用户均衡出行策略约束 |
| 3.3 牛顿型定点迭代算法求解非合作博弈定价策略模型 |
| 3.3.1 非合作博弈模型解的存在性证明 |
| 3.3.2 纳什均衡点的求解 |
| 3.3.3 互补松弛条件的KKT等价转化 |
| 3.3.4 牛顿型定点迭代算法 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 牛顿型定点迭代算法收敛性分析 |
| 3.4.2 电力供应链系统收益仿真结果分析 |
| 3.4.3 收益共享因子对各电力供应链系统收益的影响分析 |
| 3.4.4 交通网络流量分配仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电-交通互联系统的节点边际定价策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电-交通互联系统的节点边际定价策略模型 |
| 4.2.1 交通网最优流量分配模型 |
| 4.2.2 配电网最优潮流模型 |
| 4.3 最优响应算法求节点边际定价策略模型 |
| 4.3.1 初始化 |
| 4.3.2 求解交通网均衡流量分配 |
| 4.3.3 求解配电网最优潮流模型 |
| 4.3.4 判断迭代收敛条件 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 最优响应算法收敛迭代过程 |
| 4.4.2 节点边际电价及发电机出力结果分析 |
| 4.4.3 配电网最优潮流与交通网流量分配仿真结果分析 |
| 4.4.4 充电需求对互联系统协调运行的影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、动态交通网络的用户均衡配流模型（论文参考文献）
- [1]求解动态交通配流问题的快速投影梯度算法[J]. 吴中明,李敏,徐红利. 系统工程理论与实践, 2021(10)
- [2]地铁运营中断条件下的应急接驳公交设计研究[D]. 王辉. 北京交通大学, 2021
- [3]基于多源感知数据的城市大规模路网动态交通分配模型研究[D]. 饶文明. 东南大学, 2021(02)
- [4]基于动态时空服务网络的危险货物运输配送方案研究[D]. 贾晓燕. 兰州交通大学, 2020(01)
- [5]基于后悔选择行为的轨道交通客流分配研究[D]. 杨君仪. 北京交通大学, 2020(03)
- [6]突发事件下城市道路网脆弱性识别方法与应用研究[D]. 李彦瑾. 西南交通大学, 2020(06)
- [7]交通流量多阶段估计方法与应用[D]. 李翠杰. 中国矿业大学, 2020(01)
- [8]考虑数量调节的道路网络交通流演化研究[D]. 吴立烜. 长沙理工大学, 2020(06)
- [9]基于心理账户理论的城市轨道交通客流分配研究[D]. 毛亚兰. 西南交通大学, 2020(07)
- [10]电-交通互联系统综合优化定价策略研究[D]. 石丽娜. 燕山大学, 2020(01)