基于出行链理论的UE模型构建
基于活动链的出行需求预测模型解构与设计
基于活动链的出行需求预测模型解构与设计摘要：论文首先对交通需求预测模型的研究现状进行了概述，并以此为基础对基于活动链的出行需求预测模型进行了建模过程的数学解构，设计了模型的应用模块关系逻辑图，提出了分方式、分时段交通需求OD 的计算步骤。
关键词：交通需求、离散选择、活动链1、前言二十世纪五、六十年代出行需求预测模型开始广泛应用于对城市交通基础设施建设项目的评估，四阶段模型是典型代表。
但随着交通设施的固化和交通需求管理的强化，四阶段模型的缺陷被逐渐认知。
基于活动链的出行需求预测模型成为研究热点之一。
但综合来看，目前仅就一个或几个独立的模块进行了研究，在应用过程中也主要与四阶段模型相结合为主，对活动链各环节之间关系的研究不够，建模过程中活动链的链体特征、活动链各环节之间的关联约束没有完整的体现，其根本优势也没有发挥出来。
本文从整体的角度来解构活动链，对活动链各部分构成、各环节之间的关系进行研究，并探讨各环节的数学关系及模型应用的计算逻辑。
2、活动链模型的数学解构基于活动链的出行需求预测模型的研究对象是出行者一天的活动，由于活动的复杂性，要用数学方式来进行描述，需要对模型的进行简化。
考虑到人的活动是一系列思维决策的结果，可以将一天的活动分解为系列决策的过程：（1）首先是如何安排一天的活动，即活动模式，如上班、下班回家、外出购物、回家；（2）其次是对每一次活动而言，选择什么样的时间进行，如购物是在17：30 出发，18：30回到家中；（3）再者是到什么地方进行活动，采用怎样的交通方式。
据此，一天的活动可简化为如下决策过程：活动模式决策、出行时间的决策、交通方式/目的地的决策。
其中活动模式决策为最上层的决策，而时间的决策、方式/目的地决策为下层决策。
考虑到一天的活动由多次往返行程构成，对一天活动的决策可以理解为：首先对活动模式进行选择，然后在既定的活动模式下对每次往返行程的方式/目的地、时间段进行选择。
在数学上可对应分解为如下两个步骤：3、活动链模型的应用流程设计基于活动链的出行需求分析模型的主要特点是模型的各个部分之间存在约束或反馈的关系，构成一种链体，模型应用于预测时应根据逻辑上的先后顺序依次计算各选择概率。
用户均衡模型（UE）与随机用户均衡模型（SUE）在交通流分配阶段的适用性分析
科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·40·2019年第03期文章编号：2095－6835（2019）03－0040－02用户均衡模型（UE）与随机用户均衡模型（SUE）在交通流分配阶段的适用性分析王晓璠（中铁第四勘察设计院集团有限公司，湖北武汉430063）摘要：“交通流分配”作为交通规划“四阶段法”的最后一个阶段，对公路项目交通量分析与预测的准确性起到至关重要的作用。
针对交通流分配的不同模型与实际交通量观测数据存在精度不高的问题，结合具体实例，在交通补充调查的基础上，比较了用户均衡模型（UE）与随机用户均衡模型（SUE）的分配精度。
从TransCAD软件的交通规划建模结果来看，应用后者的模型在基础路网上进行交通流分配较前者的模型在不同路段的分配精度上均有不同程度的上升。
这说明了随机用户均衡模型（SUE）更加具有适用性，也为今后相关报告的编制提供了实例验证和数据支撑。
关键词：交通规划建模；交通流分配；用户均衡模型；随机用户均衡模型中图分类号：U491文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2019.03.040作为国内外道路工程交通预测通行的方法，“四阶段法”已被国内公路项目“工程可行性研究”及“交通影响评价”等报告的编制广泛应用。
而“交通流分配”作为交通规划“四阶段法”的最后一个阶段，对公路项目交通量分析与预测的准确性起到至关重要的作用。
目前，国内大多公路项目工程可行性研究报告将用户均衡模型（UE）和随机用户均衡模型（SUE）作为“交通流分配”阶段的主要应用模型，将各交通小区间的OD数据分配到已知的道路网模型上。
而现有文献缺乏对上述两个模型对于路网真实交通流量情况模拟的准确性以及对未来年道路网交通量分析和预测的适用性分析。
本报告在对大量公路项目交通量观测和OD调查和数据分析的基础上，利用宏观交通规划和需求预测软件TransCAD建立路网模型，并分别利用上述两个模型进行交通流分配，将分配结果与道路网真实交通量数据进行对比分析，为公路项目交通量分析和预测所利用的模型比选提供参考。
基于出行链的铁路车站开通初期客流预测研究
基于出行链的铁路车站开通初期客流预测研究叶玉玲;朱资岳;汪龙洋;宋唯维;周文涛【期刊名称】《华东交通大学学报》【年(卷),期】2024(41)1【摘要】【目的】为解决铁路车站开通初期客流预测缺乏数据支撑,以及估计不同交通方式成本来计算客流转移量结果与实际偏差较大的问题。
【方法】以新开通南沿江城际铁路江阴站为例,考虑该线与既有高速及城际铁路的线位关系,基于城际出行链,依托旅客出行行为调查对区域内可选择的不同交通方式的城际出行效用进行定量计算,采用Multinominal Logit(MNL)模型,区分工作日与非工作日,结合客流分配现状对效用变量系数进行标定,据此预测南沿江城际铁路江阴站开通后发往南京、上海枢纽的客流量,同时结合城市经济和社会发展推演计算发往沿线其他站点的客流。
【结果】结果表明,南沿江城际铁路江阴站的开通可以有效吸引江阴地区原本选择既有铁路、公路去往南京、上海的客流以及选择公路去往南沿江城际铁路沿线其他城市的客流。
【结论】因此,南沿江城际铁路的开通能有效缓解辐射范围内既有铁路、公路的运输压力,客流预测结果还将支撑站点运力资源配置优化研究。
【总页数】9页(P78-86)【作者】叶玉玲;朱资岳;汪龙洋;宋唯维;周文涛【作者单位】同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;同济大学交通运输工程学院;中国铁路上海局集团有限公司无锡站【正文语种】中文【中图分类】U293.1【相关文献】1.长沙市地铁1号线开通初期客流预测研究2.基于VMD-BP神经网络模型的铁路车站月度客流发送量预测研究3.贯穿型城市轨道交通新线开通初期线网客流预测方法研究4.基于出行链特征的地铁换乘公交客流概率区间预测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
ue建模课程体系
ue建模课程体系
以下是一个关于 UE 建模课程体系的概述：
UE 建模课程体系是一个专注于教授 Unreal Engine（虚幻引擎）建模技术的课程系列。
这个课程体系旨在帮助学生掌握使用 UE 进行建模的技能，从而能够创建出高质量的虚拟环境、角色和游戏资产。
1. 基础知识：本模块将介绍 UE 引擎的基本界面和工具，以及 3D 建模的基础概念，如多边形建模、UV 映射等。
2. 模型创建：学生将学习如何使用各种建模工具在 UE 中创建 3D 模型，包括几何形状的构建、细节添加和修改等。
3. 纹理和材质：本模块将教授学生如何为模型创建和应用纹理，以及如何调整材质属性以实现所需的外观效果。
4. 动画与骨骼：学生将学习如何创建角色动画和设置骨骼系统，使模型能够进行动态运动。
5. 场景搭建：本模块将专注于构建完整的虚拟场景，包括环境建模、道具放置和灯光设置。
6. 优化与导出：学生将了解如何优化模型以提高性能，并学习将模型导出到其他应用程序或游戏引擎中。
7. 项目实践：学生将参与实际项目，将所学知识应用于实践中，提升实际操作能力和解决问题的能力。
通过这个课程体系，学生将逐渐掌握 UE 建模的核心技能，并能够运用这些技能创建出高质量的 3D 内容。
无论是游戏开发、虚拟现实还是建筑可视化等领域，这些技能都将为学生的职业发展打下坚实的基础。
以上内容仅供参考，你可以根据实际需求进行调整。
交通运输网络优化模型的构建
交通运输网络优化模型的构建交通运输网络是现代城市化建设的重要组成部分，是城市与周边地区联系的纽带，同时也承载着人口、物资等重要需求的移动。
然而，由于人口、交通工具数量的增加、城市规划、道路建设等因素的影响，交通运输网络的瓶颈问题逐渐凸显，应对这个问题，建立交通运输网络优化模型成为了必然之选。
一、交通运输网络优化模型的概念和意义交通运输网络优化模型是指通过数学方法、模拟仿真等技术手段，对交通运输网络的各项因素进行建模和分析，进而设计出一套最优的交通运输方案，这个方案通常具有较好的公共资源利用效率，并能够减少交通拥堵、缓解环境压力、提升交通运输的安全性等多种优势。
建立交通运输网络优化模型的意义是多方面的，一方面可以减少交通拥堵和污染，通过最优的路线设定、优质的服务设施等，可以让交通运输更加顺畅和高效。
另一方面，可以提升城市形象，为城市推广和发展创造更好的环境。
二、交通运输网络优化模型的构建内容交通运输网络优化模型的构建内容包括：对交通运输网络的信息搜集、网络拓扑建模、交通需求模型、交通运输设施模型、交通组织调度模型等多方面，下面分别介绍一下：1. 信息搜集信息搜集主要是对交通运输网络各种因素的信息进行收集，包括交通运输网络的基本情况、城市的交通规划、交通拥堵状况、交通事故的发生情况等多个方面。
信息搜集是建立交通运输网络优化模型的重要基础，通过充分了解交通运输网络状况，才能为模型的建立提供更好的数据基础。
2. 网络拓扑建模网络拓扑建模主要是根据收集到的信息，对交通运输网络网络结构进行建模，通过建立节点与边的关系，构建起交通运输网络的图形结构。
通过网络拓扑图可以更加清晰地了解每个交通运输设施之间的联系，为后续对交通需求进行模拟调整提供依据和数据基础。
3. 交通需求模型交通需求模型是建立在网络拓扑基础上的模型，主要针对交通需求进行分析，包括交通出行方式、时间安排、交通量预测等多个方面。
通过对交通需求的多维度分析，可以更好地为交通运输模型指明方向，为交通优化提供定向策略。
智能交通系统中的交通模型建立与仿真
智能交通系统中的交通模型建立与仿真智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是指应用先进的信息、通信和传感技术，通过对交通运输系统的监测、控制和管理，提高交通运输效率、安全性和环境可持续性的一种综合技术系统。
在智能交通系统中，交通模型的建立和仿真是确保系统有效性和可靠性的重要环节。
交通模型是对现实交通系统的抽象和简化表示，通过模拟和仿真交通流动，预测和评估交通系统的性能指标。
智能交通系统的交通模型主要包括微观交通流模型和宏观交通流模型。
微观交通流模型用来描述交通系统中个体车辆的行驶行为和车辆之间的相互作用关系。
微观交通模型通常基于车辆行驶的物理特性和驾驶行为的基础上，研究车辆的加速度、减速度、转弯等行为，模拟车辆在道路上的运动轨迹。
根据车辆间的相互作用，可以使用蓝色牛顿运动定律、交通流力学模型或者机器学习方法等进行微观交通流仿真建模。
通过微观交通流模型，可以研究交通堵塞、拥堵解决方案、交通信号优化等交通系统的细节问题。
宏观交通流模型用来描述交通系统的整体行为和交通流的分布情况。
宏观交通模型通常以一定的时间间隔为单位，考虑整个交通网络中车辆的数量、速度和密度等宏观指标，研究交通流在路网中的分布和传播规律。
常用的宏观交通流模型有流量-密度模型、流量-速度模型和流量-等级模型等。
宏观交通流模型能够为交通规划、交通控制和交通管理等决策提供重要支持。
在智能交通系统中，交通模型的建立和仿真是优化和改进交通系统的重要手段。
通过交通模型建立和仿真，可以对交通系统中的瓶颈道路、交叉口、车辆行为等进行分析和模拟，更好地理解交通流的动态演变和交通规律的内在机制。
通过模拟不同的交通管理策略，可以评估和比较不同策略对交通系统性能的影响，为交通决策提供科学依据。
交通模型建立与仿真领域的技术不断发展和创新，主要包括以下几方面的内容：1. 数据采集和处理：交通模型建立的首要步骤是获取真实的交通数据。
基于活动链特征分析的出行方式选择模型研究的开题报告
基于活动链特征分析的出行方式选择模型研究的开题报告一、研究背景及意义目前，随着城市化的不断深入，人类出行方式也正在发生着日新月异的变化。
出行方式选择不仅与出行距离、时间、费用等成本因素有关，更受到出行者自身个性、文化背景、社会网络等因素的影响。
因此，如何建立科学的出行方式选择模型，对于合理规划出行方式具有非常重要的现实意义。
活动链作为解释人类出行行为的理论模型，在描述和预测出行行为时展现出较大的优越性。
活动链模型将日常出行活动视为一系列连续的活动链，可以对多个出行意愿进行综合考虑，更好地反映出行者真实的出行方式选择特征。
因此，本研究拟采用活动链作为出行方式选择的理论框架，利用机器学习技术建立出行方式选择模型，为出行者提供更加科学合理的出行决策。
二、研究内容及方法（一）研究内容1.分析活动链特征：评估活动链中各个活动节点的重要性，探究哪些节点对出行方式的选择起到关键作用；2.建立出行方式选择模型：采用机器学习算法，结合活动链特征和个体属性等因素，建立出行方式选择模型；3.模型评价和优化：通过对实际出行数据进行验证，评估模型的准确性和效果，并对模型进行优化改进。
（二）研究方法1.文献调研：综合国内外相关文献，研究活动链理论及其在出行方式选择中的应用；2.活动链特征分析：采用数据挖掘技术，通过对出行数据的处理和分析，评估活动链中各个节点的重要性，并筛选出对出行方式选择影响最大的因素；3.模型建立：采用机器学习算法（如支持向量机、逻辑回归等），将筛选出的因素和个体属性等信息输入模型中，建立出行方式选择模型；4.模型验证：利用实际出行数据对模型进行验证，评估模型的准确性和效果，并进行优化改进。
三、预期成果及应用价值（一）预期成果1.基于活动链特征分析的出行方式选择模型；2.相关论文若干。
（二）应用价值1.为个体提供出行方式选择参考，提高出行效率和舒适度；2.为市政交通部门提供科学决策支持，规划交通网络和优化公共交通服务；3.拓宽出行方式选择的研究思路和方法，促进出行行为研究领域的发展。
基于出行链的城市轨道交通衔接客流预测研究
基于出行链的城市轨道交通衔接客流预测研究基于出行链的城市轨道交通衔接客流预测研究近年来，随着城市人口的快速增长和交通拥堵问题的日益严重，城市轨道交通系统成为解决城市交通问题的重要手段。
然而，为了提高轨道交通系统的运行效率和乘客出行舒适度，准确预测轨道交通客流变化以及合理调度运输资源至关重要。
本文将探讨一种基于出行链的城市轨道交通衔接客流预测方法，以改善交通运输规划和管理。
首先，我们需要了解出行链的概念。
出行链是指由一个或多个环节组成的出行过程，包括起点选择、路径选择、交通方式选择和终点选择等。
出行链的构建是基于乘客的出行需求和个体行为特征，因此它可以更准确地描述乘客的出行行为，并在预测客流时提供更多的信息。
在基于出行链的客流预测中，我们首先需要收集大量的数据，包括乘客的出行起点、终点、出行时间等信息，以及轨道交通系统的运行数据，如车辆运行速度、站点进出站人数等。
通过分析这些数据，我们可以构建乘客的出行链，并了解乘客的出行行为和规律。
接下来，我们可以利用机器学习和数据挖掘的方法来预测客流。
首先，我们可以使用聚类算法对乘客进行分类，将相似的出行链归为一类，以便更好地理解和分析乘客的出行特征。
然后，我们可以利用回归模型和时间序列分析等方法，将历史客流数据与其他相关因素进行建模，并预测未来客流量。
同时，我们还可以结合交通状况、天气等外部因素，提高预测的准确性。
基于出行链的客流预测方法不仅可以预测整个路网的客流量，还可以预测各个站点和线路的客流量，为轨道交通系统的运输资源调度提供依据。
通过实时调整列车班次和运行速度，我们可以更好地满足乘客出行需求，减少拥堵和延误，提高运输效率。
此外，基于出行链的客流预测方法还具有一定的可视化和交互性。
我们可以将预测结果以地图和图表的形式展示，帮助交通规划者和管理者更直观地了解客流变化趋势，并及时做出相应的调整和决策。
同时，我们还可以通过移动应用等方式与乘客进行互动，提供实时乘车建议和交通信息，提升乘客的出行体验。
基于出行链的有车家庭假日出行方式组合研究
出行 链可 以很好 地刻画 出行 者活动 、 出行 的选 择和
Ｆ ａ ｋＰ ｉ ｒｎ ［ 研究 发 现 出行 方 式 、 动类 型 、 ｒｎ ｒ ａ ｏ４ ｍｅ ］ 活
出行 时间 、 年龄 、 性别 、 辆拥 有情 况 、 车 家庭 类 型等
与 出行链 复杂程度具 有相关性． 本文 以有车 家庭 出 行者假 日出行链作为研究 对象 ， 出行链 属性划 分 将 为链 中包 含往返行程数 量 、 中是否包 括通勤 目的 链 和链 复杂性 、 出行链 时间合 计和费用 合计 等几个 方 面属性 ， 根据是否使用 私家车 出行将 链 中出行方 并 式组 合类型划分为 ： ， ３ 重点分析 出行链 的以上几 类 方 面属性对于 出行 式组合 的影 响．
Ｖ０ ． ５ Ｎｏ ６ Ｉ３ ．
基于多智能体系统的智能交通模型建立与仿真
基于多智能体系统的智能交通模型建立与仿真随着城市人口的增加和交通出行需求的不断增长，如何有效管理和优化城市交通系统成为了一个亟待解决的问题。
基于多智能体系统的智能交通模型的建立与仿真技术为我们提供了一种有效的方法，可以帮助我们了解交通系统的运行特点、预测交通状况，并设计出更加高效和环保的交通方案。
一、智能交通模型建立的意义智能交通模型是通过建立交通网络、模拟车辆行驶和交通流动等方式，对城市交通系统进行描述和分析的模型。
它可以帮助我们从系统的全局角度来认识交通问题，预测交通拥堵、事故发生等情况，为交通管理提供科学依据。
智能交通模型的建立有助于我们更好地理解交通系统的复杂性和动态性。
交通系统是一个典型的多智能体系统，包含了大量的车辆、交通信号、行人等要素，因此交通系统的行为具有高度的不确定性和非线性。
智能交通模型能够帮助我们模拟和分析交通系统中各个要素之间的相互作用，揭示交通系统运行的规律和机制，为城市交通管理决策提供有力支持。
二、智能交通模型建立的方法1. 数据采集与处理智能交通模型建立的第一步是收集相关的交通数据。
包括交通流量、车辆速度、通行时间等信息。
现代交通监测技术的发展使得数据采集变得更加便利。
交通摄像头、车载传感器、无线通信技术等设备能够实时地采集交通数据，并将其传输到数据中心进行分析和处理。
数据处理主要包括数据清洗、数据标注和数据挖掘等步骤。
首先需要对原始数据进行清洗，包括去除异常值、填补缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
然后对清洗后的数据进行标注，将其与交通网络地图等信息进行匹配，以便构建交通系统的拓扑结构。
最后，使用数据挖掘技术从大量的数据中提取出有用的信息，例如交通拥堵的原因、拥堵的时空分布等。
2. 交通网络建模交通网络是智能交通模型的核心。
通过建立交通网络，可以描述交通系统中各个要素之间的相互关系和相互作用。
交通网络模型可以分为宏观模型和微观模型两种。
宏观模型主要研究交通流量的分布和拥堵情况等整体特征。
基于城市交通大数据的出行特征分析与模型构建
基于城市交通大数据的出行特征分析与模型构建随着城市化进程的不断加速，城市交通问题逐渐凸显出来。
了解城市居民的出行特征，对于改善交通状况、提高交通效率具有重要意义。
而城市交通大数据的应用为我们提供了更多准确的数据基础，为出行特征分析和模型构建提供了新的思路和方法。
下面，本文将围绕这一主题展开论述。
一、出行特征分析1. 周内出行量变化特征根据城市交通大数据的统计结果，城市居民的出行量存在一定的周期性变化。
工作日早晚高峰时段，交通拥堵现象较为明显，尤其是上下班时间段。
而周末和节假日，交通压力相对较小。
了解这一特征，可以针对不同时段合理调整交通流量和出行政策，以实现更加平滑和高效的交通运行。
2. 城市居民出行距离及时间特征城市居民的出行距离和时间可以根据交通大数据进行统计和分析。
通过对大量的出行记录进行挖掘，可以发现城市居民主要以近距离、短时间的出行为主，而超远距离的出行相对较少。
这一特征对于城市规划和交通布局的决策具有指导意义，可以优化公共交通线路和提高交通运行效率。
3. 不同出行方式的偏好特征城市居民的出行方式也是基于交通大数据进行分析的重要方面。
通过对出行记录中的交通工具选择进行统计和分析，可以得出不同居民对于不同出行方式的偏好特征。
例如，有些人更喜欢乘坐公交车，因为可以节省时间和交通费用；而有些人则更倾向于开车，因为可以更灵活地安排出行时间和路线。
对于这些偏好特征的了解，可以为交通管理部门制定出行政策和规划提供重要参考。
二、模型构建基于城市交通大数据的出行特征分析，我们可以进一步构建出行模型，以实现更加智能化和高效的交通运行。
1. 基于出行特征的交通预测模型通过对城市居民出行特征的分析，可以提取出一些规律和趋势。
基于这些特征，我们可以建立交通预测模型，预测未来某一时段的交通流量和拥堵情况。
通过准确的预测结果，交通管理部门可以提前做好交通组织和控制，避免交通拥堵和交通事故的发生。
2. 基于出行特征的公共交通优化模型公共交通作为城市交通的重要组成部分，其优化对于提高城市交通效率具有重要意义。
UE模型
Useease框架白皮书广州优亿信息科技有限公司第一章概述计算机软件可以说是人类创造的最复杂的一种产品，软件开发是一个非常复杂的过程。
有一个问题一直是软件开发人员的心病，软件是工具，开发的是客户业务的应用，但客户不了解软件，开发者不了解业务，如何有效沟通是软件质量的重大障碍。
把开发者变成客户业务的专家是个没有办法的办法，让软件企业付出的代价也是昂贵的。
瀑布模型、极限编程、敏捷开发是有代表性的开发模式，在对开发者、客户、最终的产品的关注上的变化，体现了软件开发管理者在管理模式上的变化。
1 瀑布模型-极限编程-敏捷开发1.1 瀑布模型瀑布模型(Waterfall Model)是Royce在1970年提出的，他把大型软件开发分为：分析与编程，像工厂流水线一样把软件开发过程分成各种工序，并且每个工序可以根据软件产品的规模、参与人员的多少进一步细分成更细的工序。
该模型非常符合软件工程学的分层设计思路，所以成为软件开发企业使用最多的开发模型。
图1.1 瀑布模型瀑布模型的特点：1、强调文档，前一个阶段的输出就是下一个阶段的输入，文档是个阶段衔接的唯一信息。
所以很多开发人员好象是在开发文档，而不是开发软件，因为要到开发的后期，才可以看到软件的“模样”。
2、没有迭代与反馈。
瀑布模型对反馈没有涉及，所以对变化的客户需求非常不容易适应，瀑布就意味着没有回头路。
3、管理人员喜欢瀑布模型的原因是把文档理解为开发的速度，可以方便地界定不同阶段的里程碑。
瀑布模型的用户很多，也有一些反对的意见：1、瀑布模型不适合客户需求不断变化的软件开发，尤其是客户的业务管理的软件，业务随着市场变化，而软件初期的设计可能已经大大变化，而后期的需求更改成本是开始的10倍基数。
在ERP盛行的软件市场里，一方面市场带动需求变化，另一方面初期客户对需求描述不清楚，都为瀑布模型的使用团队带来困难。
2、瀑布模型是一种软件文档的开发，把开发者变成流水线上的机器，大量重复性的工作让编程人员提不起兴趣，工作很枯燥，没有激情，编程成了一种没有创意的机械劳动，这让一向以高科技为标志的高级程序人员大为恼火。
交通出行行为模型构建
交通出行行为模型构建引言：交通出行行为模型的构建是研究城市交通规划和交通运输系统的重要基础。
通过分析人们的出行行为，在提供可靠的交通工具和服务的同时，优化城市交通网络的设计，提高交通效率，减少交通拥堵，实现可持续发展。
本文将探讨交通出行行为模型的构建方法和其在实际应用中的作用。
一、行为模型的类型与构建1. 需求模型需求模型是交通出行行为模型的核心，通过对人口、经济、社会等因素的调查和分析，预测出行需求的变化。
构建需求模型需要借助统计学和经济学等方法，结合大量的数据，进行模型拟合和参数估计。
2. 选择模型选择模型研究个体在面对多种交通方式选择时做出的决策过程。
这些决策受到个人经济收入、出行成本、时间、便利性等因素的影响。
通过调查问卷、实地观察和模拟实验等方法，研究者可以分析人们的选择行为，并构建选择模型。
3. 行为模型行为模型用于描述人们在途中的行为特征和决策过程。
例如，交通拥挤情况会影响人们的驾驶行为，人们可能会选择改变行驶速度或采取替代路线等方式。
构建行为模型需要通过数据采集、观察和模拟等方法，分析行为变化的原因和模式。
二、数据来源与分析方法1. 数据来源构建交通出行行为模型需要大量的数据支持。
数据的来源包括交通调查、人口普查、经济统计、手机定位等多种渠道，可以通过调查问卷、GPS轨迹记录、网络爬虫等手段获取。
数据的质量和多样性对于构建准确的模型至关重要。
2. 分析方法构建交通出行行为模型需要运用多种分析方法来处理和解释大量的数据。
统计学、机器学习、人工智能等技术可应用于模型参数估计、模式识别、行为预测等方面。
例如，通过人工神经网络算法，可以模拟人们的出行行为，并对未来交通状况进行预测。
三、模型的应用与意义1. 交通规划交通出行行为模型能够为城市交通规划提供决策支持。
通过对模型的运行和输出结果的分析，规划者可以确定交通设施、道路布局以及公共交通线路的调整建议。
合理的交通规划能够提高出行效率，减少拥堵，为居民提供更好的出行体验。
基于出行方式链的城市轨道交通客流分析方法
基于出行方式链的城市轨道交通客流分析方法史晟;杨超【摘要】传统"四阶段"法预测流程无法准确预测与轨道交通接驳的交通方式及换乘客流.借鉴基于活动的交通需求模型中利用出行链来解释人的出行行为的方法,提出了基于出行方式链的轨道交通客流分析方法.使用三层的Nested-Logit模型来模拟出行者选择轨道交通为主要出行方式接驳其他交通方式和预测各种方式的客流,建立了轨道交通出行方式链模型;提出了该方法在实际应用中的分析流程.%The traditional 4-step forecasting model can't forecast rail transfer modes and the volume of passengers precisely. Enlightened by an activity-based model which uses trip-chain to explain people' s behavior, this paper puts forward an urban rail transit passenger volume forecasting method based on trip mode chain, and provides a 3-step Nested-Logit Model to forecast the transfer modes and the volume of passengers. At last, this paper introduces the application procedure of this model.【期刊名称】《城市轨道交通研究》【年(卷),期】2011(014)001【总页数】4页(P29-32)【关键词】出行方式链;城市轨道交通;客流预测【作者】史晟;杨超【作者单位】同济大学交通运输工程学院,201804,上海;同济大学交通运输工程学院,201804,上海【正文语种】中文【中图分类】U293.1+3;U231First-author's address School of Transportation Engineering,Tongji University,201804,Shanghai,China轨道交通不是一种“门到门”的交通到达方式,因此居民出行选择轨道交通方式的同时,也面临着一个选择从出行起始端到轨道交通站的出行方式,然后换乘轨道交通,到达后选择从轨道交通站使用另一种出行方式到达出行目的端的过程。
ue 模型形变
ue 模型形变标题：UE模型的形变之旅引言：在现代工程设计中，使用UE（有限元）模型进行形变分析是一项必不可少的技术。
通过对物体的形变进行模拟和分析，我们可以更好地了解结构在不同条件下的响应，从而为设计和改进提供重要的依据。
本文将带领读者走进UE模型的形变之旅，感受它的魅力和应用。
1. UE模型的基础理论UE模型是一种基于有限元法的形变分析方法，它将复杂的结构分割成有限数量的小元素，并通过数学计算模拟这些小元素之间的相互作用。
这种方法可以精确地预测物体在受力下的形变情况，从而帮助我们更好地了解结构的强度、稳定性和可靠性。
2. UE模型的应用领域UE模型广泛应用于工程设计、材料研究、建筑结构计算等领域。
例如，在汽车工业中，通过UE模型可以对车身在碰撞时的形变进行模拟，从而提高汽车的安全性能；在航空航天领域，UE模型可以用于模拟飞机在高速飞行时的变形情况，以确保飞行安全。
3. UE模型的形变分析过程UE模型的形变分析过程包括几个关键步骤：首先，需要将结构进行离散化，将其分割成有限数量的小元素；然后，根据材料的力学性质和加载条件，建立相应的数学模型；接下来，通过数值计算方法求解模型，得到结构在受力下的形变结果；最后，根据形变结果进行分析和评估，为工程设计提供参考。
4. UE模型的局限性与发展趋势虽然UE模型在形变分析中具有重要的作用，但它也存在一些局限性。
例如，模型的精度和计算效率往往是一个矛盾的问题；另外，材料的非线性和结构的复杂性也给模型的建立和求解带来了挑战。
未来，随着计算机技术的不断进步，UE模型将更加精确和高效，同时也会应用于更多的领域。
结语：UE模型的形变分析是一项重要的工程技术，它为我们了解结构的形变规律和性能提供了有效的手段。
通过学习和应用UE模型，我们可以更好地进行工程设计和改进，提高产品的质量和可靠性。
让我们一同走进UE模型的形变之旅，感受科技的魅力，为人类的发展贡献自己的力量！。
基于多智能体系统的交通仿真模型构建
基于多智能体系统的交通仿真模型构建在现代交通领域中，模拟仿真技术显得越来越重要。
基于多智能体系统的交通仿真模型是一种拥有很高应用价值的仿真方法。
这种方法通过对多智能体行为模型的刻画，同时分析多智能体之间的互动，为交通管理部门提供了一个端到端、全面的交通仿真方案。
因此，本文将阐述基于多智能体系统的交通仿真模型构建的相关问题。
一、多智能体系统多智能体系统是指多个独立智能体之间通过信息交互和协作实现目标的系统，它是一种典型的分布式系统。
每个独立智能体都可以自主做出决策，且在决策过程中会考虑到与其他智能体的交互，以此实现整个系统的最优化。
在交通领域中，每辆车都可以看作是一个智能体，其目标是按照指定的路径规划到达目的地。
车辆之间的交互包括加速和减速等，并且两车之间的状态相互影响。
交通仿真模型就是通过建立多智能体系统，对这些车进行建模，并模拟车辆之间的交互和行为。
二、交通仿真模型的建立交通仿真模型是一种重要的技术手段，它可以用于评估交通问题的解决方案，预测交通流量和拥堵情况等等。
而基于多智能体系统的交通仿真模型，通过将车辆和驾驶员看作是独立的智能体，并通过车辆之间的协作和互动进行交通仿真。
在建立多智能体系统时，首先需要确定智能体（即车辆和驾驶员）的行为模型。
一般而言，行为模型可以分为以下几类：1. 按规则行驶：车辆根据交通规则和标志来行驶，驾驶员只是单纯的按照规则和标志进行操作。
2. 反应式行为：车辆根据前车和交通信号灯的状态来做出反应，驾驶员的操作是基于前车和信号灯的状态进行决策。
3. 主动感知行为：车辆根据自身的感知和对周围环境的理解来主动做出响应，驾驶员的操作也是基于这些感知和理解来进行的。
在确定了各个智能体的行为模型后，还需要建立智能体之间的交互模型。
这些交互包括交通信号控制、车辆之间的通信以及协调，以及对道路和交通规则的遵守等等。
三、仿真结果分析交通仿真模型一旦建立，可以进行仿真实验，通过实验结果来评估实际交通状况并提供改进方案。
基于出行链的居民出行次数建模与仿真方法[发明专利]
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专利名称：基于出行链的居民出行次数建模与仿真方法专利类型：发明专利
发明人：陈大伟,卢静,何流
申请号：CN201210119080.3
申请日：20120423
公开号：CN102708283A
公开日：
20121003
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于出行链的居民出行次数建模与仿真方法，该方法包括以下步骤：首先建立出行者年龄、收入等基本数据库；其次对当前出行者进行日出行活动仿真；对学生采用二项logistics回归建模，对老人采用泊松分布建模，对就业者采用树状分对数建模，最终生成所有出行者的日出行记录并统计出行次数。
与现有技术相比，本发明将城市宏观社会经济数据运用于微观个体出行活动中，数据获取易，结果可靠度高。
申请人：东南大学
地址：210096 江苏省南京市四牌楼2号
国籍：CN
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：艾中兰
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智能交通系统模型构建与优化
智能交通系统模型构建与优化智能交通系统是一种融合了多种智能技术的交通模型，它可以有效地提高道路交通的效率和安全性。
智能交通系统通过信息通信技术、传感器技术和计算机技术等多种技术手段来实现车辆之间的通信和协调，从而优化城市的交通系统。
本文将探讨智能交通系统模型的构建和优化。
一、智能交通系统模型构建智能交通系统模型的构建需要依据实际情况，考虑道路、车辆和人口等多个方面的因素。
首先，需要确定交通系统中的关键节点，如交叉口、出入口等。
其次，需要考虑车辆进出路段的数量和容量，以及道路维护和管理的成本。
对于人口因素，需要了解市民出行的规律和习惯，以及不同时间、地点的交通流量情况。
模型的构建还需要考虑数据来源和数据处理的问题。
一些数据可能需要通过传感器和监控设备来采集，而一些数据则需要通过数据挖掘和分析等方式进行处理。
对于复杂的数据处理，可以利用人工智能的技术来实现，如机器学习等。
二、智能交通系统模型的优化智能交通系统的优化可以采用多种技术手段。
其中，一些主要的优化技术包括：路网优化、交通流量优化、车辆调度问题优化等。
路网优化主要是针对现有的道路网络进行改进和优化，以提高其运输效率和安全性。
这可以通过增加或减少道路，改变道路的容量和速度限制，以及提高道路的维护和管理等方式来实现。
交通流量优化主要是针对道路的交通流量进行管理和优化。
这可以通过交通导向系统、控制信号灯、有序出发等方式来实现，从而减少道路拥挤和排队等问题。
车辆调度问题优化主要是针对车辆在道路上的行驶问题进行管理和优化。
这可以通过精准的车辆调度和路况监测来实现，从而减少车辆拥堵和发生事故的几率。
除了上述这些主要技术外，还可以通过智能交通管理平台来实现智能交通系统的管理和优化。
智能交通管理平台可以对交通流量、车辆状况和道路信息进行实时监测和分析，从而准确地掌握交通状况，并及时采取应对措施。
三、智能交通系统的应用案例智能交通系统已经得到了广泛的应用。
例如，国际上广泛应用的城市交通优化模型SUMO（Simulation of Urban MObility）可以有效地模拟城市交通流量，从而帮助城市交通规划者进行城市交通规划。
考虑出行链的城市货运量与交通量的转换模型研究
考虑出行链的城市货运量与交通量的转换模型研究
张怀容
【期刊名称】《交通运输工程与信息学报》
【年(卷),期】2012(010)004
【摘要】由于货运具有衡量尺度多维化的特点，在进行货运交通需求预测时，需要建立各种转换模型来保证指标的统一。
在“基于货物”的货运交通需求预测方法中，货运量与交通量的转换是货运交通分配前的重要步骤之一。
本文以出行链理论为基础，分析了货运车辆的出行行为，总结了货运车辆的出行链模式，基于一系列假设条件建立了考虑出行链的货运量与交通量的转换模型，并运用模型计算了某市货运交通量的OD分布矩阵，分析了其货运空车出行量占出行总量的比例，和出行总量与实际货运出行总量的误差。
【总页数】6页(P110-115)
【作者】张怀容
【作者单位】西南交通大学交通运输与物流学院,成都610031
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1
【相关文献】
1.城市配送车辆出行链模式及影响研究 [J], 陈晓娇;张永;毛海军;徐海旭
2.城市通勤出行链模式选择行为研究 [J], 杨柳
3.基于出行链的城市公交服务评价研究 [J], 陈欢; 冯川; 于洁涵; 赵骥; 李莹
4.考虑出行链的城际旅客换乘选择行为研究 [J], 马书红;李阳;岳敏
5.基于集计出行链的城市交通模型架构研究 [J], 佘世英;郑猛;向燕陵;刘恒;陈艳艳;雷焕宇
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上海轨道交通出行方式链模型研究
上海轨道交通出行方式链模型研究
董志国
【期刊名称】《城市轨道交通研究》
【年(卷),期】2012(015)007
【摘要】随着上海轨道交通网络的形成,以轨道交通为主、多种交通方式组合的交通出行已经成为上海重要的交通模式.从轨道交通客流出行的多方式组合特征入手,建立上海轨道交通出行方式链模型,研究乘坐轨道交通的出行者选择哪一个轨道站点进入轨道交通系统,以及选择何种辅助交通方式到达该站点.该模型能揭示轨道站点周边的用地、配套交通设施与轨道客流之间的内在关系,从而提高轨道客流预测分析技术的可靠性.
【总页数】7页(P15-21)
【作者】董志国
【作者单位】上海市城市综合交通规划研究所,200040,上海
【正文语种】中文
【中图分类】U293.13
【相关文献】
1.基于出行链的有车家庭假日出行方式组合研究 [J], 赵昕;关宏志;刘诗序
2.通勤出行方式-出行链模式联合选择模型 [J], 鲜于建川
3.基于出行链方式的私人小汽车出行属性分析方法研究 [J], 高峰;郭彦云;陈金川
4.基于出行链联合选择模型的通勤方式选择研究 [J], 王玲玲
5.居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的交叉巢式Logit模型 [J], 杨励雅;李娟
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法与有效集算法求解平衡配流问题，得出有效集算法更适于求解 Nhomakorabea建的模型。
关键词：交通网络；出行行为；出行链；ＵＥ模型；有
效集算法
中图分类号：Ｕ４９１
文献标识码：Ａ
ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆＵｓｅｒＥｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｒｉｐ－ｃｈａｉｎｉｎｇ
ＰＡＮＤｏｎｇ，ＤＯＮＧＹｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｕｎ
图 １ 非链结方式 图 ２ 链结方式
１２ 用户平衡状态与假设 在日常出行中，出行者选择路径的基本出发点是
引言
用户平衡配流理论为交通网络平衡分析奠定了
收稿日期：２０１８—０５—１０ 作者简介：潘冬（１９９１—），男，山东滨州人，助理工程师。 — ２０—
理论基础。Ｗａｒｄｒｏｐ早在 １９５２年就已经提出了 ＵＥ的 理论思想，但 ＵＥ等价的数学模型则是于 １９５６年由 Ｂｅｃｋｍａｎｎ最早提出［１］。在 ＵＥ模型的基础上衍生出 了多种多样的配流模型，丰富并发展了城市交通平衡 理论体系。出行者在做出行选择时会受到各种条件 的约束，尤其会受到时空的约束。为了参与更多活动 以达到自身感知的经济效益最大化，出行者倾向于以 链结方式将各个活动联系起来。传统的网络平衡配 流是在单一目的出行的基础上进行的，这与出行者的 实际选择行为是不相符的。因此，研究基于出行链的 配流方法势在必行。ＨｇｅｒｓｔｒａｎｄＴ于 １９７０年在欧洲 区域科学学会会议中提出了时空限制理论，指出了人 的行为受 到 能 力 限 制、连 接 限 制、权 限 限 制 三 大 限 制［２］；Ｋｉｔａｍｕｒａ以出行链为分析单元，研究结论得出， 出行者以效用最大化为出发点，优先选择能够链结其 他活动目的的出行［３］；Ｂｏｗｍａｎ和 Ｂｅｎ－Ａｋｉｖａ将家庭 活动作为分析单元，以日活动数目及弹性大小作为分 类 依 据，细 化 形 成 了 几 种 出 行 链 的 结 构 ； ［４－５］ ＧｏｌｏｂＴＦ在分析非 集 计 模 型 理 论 的 基 础 上 构 建 了 基 于往返行程 的 分 析 模 型 ［６］；ＩｐｅｋＮＳｅｎｅｒ，ＰｈｉｌｌｉｐＲ． Ｒｅｅｄｅｒ运用 ｃｏｐｕｌａ方法集成分析了影响工作者积极 活动出行行为的大量因素［７］；ＡｋｓｈａｙＶｉｊ，ＡｎｄｒéＣａｒｒｅｌ 等人研究了潜类模式偏好对出行方式选择行为的影 响，表明出行方式选择与居民长期的出行决定和生活 周期特征有很大联系［８］。国内的陈团生、毛保华等人 将出行链理论与 Ｆｉｓｋ的随机用户平衡模型结合在一 起，构造了一种基于出行链的网络随机用户平衡配流 模型［９］；张伟华、隽志才、倪安宁在出行链理论的基础 上，构建了一种能够反映出行者弹性需求的随机网络 平衡配流模型［１０］；杨励雅、邵春福、李霞在分析出行方 式选择与个人属性等因素相互影响的基础上，构造了 一种居民 出 行 方 式 选 择 的 结 构 方 程 模 型［１１］；诸 葛 承 祥，邵春福等在对通勤者出行时间与出行方式选择之 间关系进行分析的基础上，构造了一种出行时间与出 行方式选择的 ＮｅｓｔｅｄＬｏｇｉｔ模型［１２］；陈坚等将结构方 程模型与传统的 Ｌｏｇｉｔ模型进行有机融合，构造了一 种考虑潜变量的出行方式选择模型［１３］。目前，国内的
基于出行链理论的 ＵＥ模型构建
潘 冬，董 莹，张 逊 （山东省交通科学研究院，山东 济南 ２５００３１）
摘要：为使传统用户平衡配流模型所得结果更加
符合出行者实际出行行为，在分析出行链和传统
用户平衡配流两大理论的基础上，将传统 ＵＥ模
型中的路段流量转变为出行链的流量，构建了基
于出行链的 ＵＥ模型；通过分析比较运用传统算
（ＳｈａｎｄｏｎｇＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＳｈａｎｄｏｎｇＪｉｎａｎ２５００３１Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｍａｋｅ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ Ｕｓｅｒ Ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｍｏｄｅｌｒｅｓｕｌｔｓｍｏｒｅｉｎｌｉｎｅｗｉｔｈ ｔｈｅｔｒａｖｅｌｅｒａｃｔｕａｌｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆｔｒｉｐ－ｃｈａｉｎｉｎｇｔｈｅｏｒｙａｎｄｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｕｓｅｒｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｔｈｅｏｒｙ，ｒｏａｄｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＵＥ ｍｏｄｅｌｗａｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏｔｈｅｔｒｉｐ－ｃｈａｉｎｉｎｇｆｌｏｗ．ＡＵＥ ｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｔｒｉｐ－ｃｈａｉｎｉｎｇｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｂａｓｅｄｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ａｂｏｕｔｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ ｐｒｏｂｌｅｍ ｗｉｔｈ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ａｃｔｉｖｅ ｓｅｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅａｃｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｏｓｏｌｖｅ ｔｈｅｍｏｄｅｌ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｒａｎｓｐｏｒｔｎｅｔｗｏｒｋ；ｔｒａｖｅｌｂｅｈａｖｉｏｒ；ｔｒｉｐ－ ｃｈａｉｎｉｎｇ；ＵｓｅｒＥｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ ｍｏｄｅｌ；ａｃｔｉｖｅｓｅｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ
山东交通科技 ２０１８年第 ４期
大部分研究集中于将出行链与交通方式划分结合在 一起，很少有结合出行链与出行行为的网络平衡配流 研究。
１ 基于出行链的用户平衡配流分析方法
１１ 出行链概述 出行链是一种由若干个关联的出行活动相互链