基于瓶颈模型的交通出行行为分析与管理策略研究
2013年数学建模瓶颈路段通行能力分析
数据分析。依据道路瓶颈路段交通设计的基本原理，对实际调查数据及交通状况进行分析，得出制约交叉口通行能力的影响因数。
4、瓶颈路段交通组织设计探讨。
5、瓶颈路段交通组织设计策略研究。
1）.设计准备
(1)收集基础资料
(2)现场勘察及分析问题
(3)交通政策的研究
2）.概略设计
主要包括的设计内容有:
2.国内研究现状
目前国内外学者对城市交通优化控制方面的研究工作已进行的较为深入,出现了如神经网络控制、模糊控制、多Agent控制等多种控制算法。但总的来说,以上的研究工作多针对与路口相关路段交通流处于正常状态(包括饱和状态与非饱和状态)的情况,而在实际过程中,当某路口的相关路段因发生事故或占道施工而出现路段交通瓶颈的现象时,为避免发生交通混乱(如路口发生车辆拥阻或发生二次事故等) ,如何对路口的信号控制策略进行相应的改变,也是一个值得研究的问题。
仅仅依靠单一的交通控制或者交通管理已解决不了车流量的增加对道路的影响，应从系统优化的角度进行综合整治。对主干道瓶颈区段问题进行通行能力分析并提出相关的对策，分别从路段资源整合、主辅路结合以及禁左与单行线设置等交通组织优化设计方法来缓解主干道瓶颈区段的交通压力，并进行具体实例对交通组织优化设计方法进行多方案论证。
稳定流状态是指车辆行驶速度受到前车的制约,但车辆行驶状态比较稳定,车流本身具有一定的抗干扰能力,在该状态下交通流量可以达到最大流量值,但是当交通需求继续增加,就会使车流产生较大的波动,车流运行速度出现显著下降,流量呈现出很大的波动性。
强制流状态下,交通密度较大,速度受前车制约性强,车辆行驶自由度小,车速稳定性较差,显示出较大的波动性,当流量继续增加,车流会出现走走停停现象。
移动瓶颈理论研究进展
移动瓶颈理论研究进展杨晓芳;付强【摘要】混合交通条件下,低速货运车辆的存在形成了道路上的移动瓶颈,移动瓶颈导致的时空资源损失随时间、空间都是动态变化,在降低了道路的通行能力和服务水平的同时,引发了严重的安全问题.分析了移动瓶颈理论的原理、应用及其发展历程,并提出了当前移动瓶颈理论的不完善之处和应用局限性,给出了移动瓶颈理论在我国的研究方向.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)005【总页数】4页(P1-3,23)【关键词】交通工程;移动瓶颈;评论;混合交通;货车【作者】杨晓芳;付强【作者单位】上海理工大学,管理学院,交通系统工程研究所,上海,200093;上海浦东工程建设管理有限公司,上海,201203【正文语种】中文【中图分类】U491近年来，在我国某些快速道路（包括高速公路、城市快速路以及城区与郊区交界的快速环线）路段，常出现运行交通量并没有达到设计通行能力而实际交通状况却拥挤不堪的现象，并迫使这些快速道路提前进入改造期，大大影响这些快速道路作为重要交通基础设施其社会经济效益正常发挥。
有关方面在分析我国快速道路难以达到设计通行能力的原因时，已渐渐认识到该现象很大程度上为我国快速道路上较多超载超限、性能较差的重载货车与其他快速车辆混行，在快速道路沿线形成大量的“移动瓶颈”[1-2]所致。
高速公路重载货车移动瓶颈问题是连续流交通设施内由于性能差异、速度不一的车辆组成一类新的“混合交通”运行中所表现出的现象。
超载、超限重载货车本身行驶性能的差异导致相关车辆的跟车、变换车道、超车的行为与常规交通流不一致，并且移动瓶颈导致的高速公路时空资源损失随时间、空间都是动态变化，所以重载货车在高速公路上产生移动瓶颈是一个复杂的交通现象，是复杂交通流理论与实验研究的前沿研究课题。
和发达国家不同，交通移动瓶颈问题在我国快速道路中非常突出，已成我国经济发达、交通繁忙区域高速公路通行能力下降、交通拥堵和安全恶化的主因之一，并对我国快速道路交通基础设施的科学规划建设、高效运营管理造成很大冲击。
城市快速路常发性瓶颈交通流失效生存分析模型
收稿日期：2012-04-15基金项目：国家自然科学基金（51278362） 城市快速路瓶颈交通流失效生存分析研究孙剑，张娟（同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804）摘要：瓶颈处交通流失效（Breakdown ）是导致快速路拥堵的重要原因，其致因则是交通需求、驾驶行为及设施设计等多因素交互作用的结果。
针对快速路常发性瓶颈失效的随机特征，基于海量检测数据，提出了快速路瓶颈失效的生存分析模型。
该模型首先以速度、密度组合阈值法判断失效是否发生；然后统计失效发生时刻及发生前的交通流参数，利用生存函数描述失效发生概率与瓶颈通行能力的关系；进一步采用Cox 回归模型分析瓶颈失效的影响因素。
上海市内环3个典型双车道常发性瓶颈点277个交通流失效事件分析表明，在50%的失效概率下，3个瓶颈每车道通行能力分别为1341，1552，1662vehh -1；通过调控主线车速及驶入匝道流量可对瓶颈失效起到有效的保护作用。
利用该方法可精细化确定瓶颈点概率通行能力，并为快速路主动交通管理措施设计提供理论依据。
关键词：快速路；常发性瓶颈；失效；生存分析；通行能力 中图分类号：u121 文献标识码：A 文章编号：Survival Analyses of Traffic Flow Breakdownat Urban Expressway BottlenecksSUN Jian, ZHANG Juan(Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education, Tongji University,Shanghai 201804, China)Abstract: One of the important factors causing Urban Expressway congestion was traffic flow breakdown at bottlenecks, which resulted from mutual effects of traffic demand, driving behavior and design of traffic facilities. Aiming at probabilistic nature of breakdown at Urban Expressway recurring bottlenecks, survival analyses models of breakdown were proposed based on large scale of detector data. Firstly, breakdowns were identified according to speed and density thresholds. Secondly, traffic parameters during and before breakdown interval were counted, and relationship between probability of breakdown and bottleneck capacity was described by survival function. Finally, factors of bottleneck breakdowns were analyzed by Cox regression models. 277 breakdown events were collected from three typical recurring bottlenecks in inner ring in Shanghai which had two lanes. Analyses results showed when the probability of breakdown was less than 50%, the single lane capacities of the three bottlenecks were 1341, 1552 and 1662vehh -1 respectively. It can effectively protect breakdown of bottlenecks to adjust or control speed of main lane and ramp volume. The probabilistic capacity of bottleneck would be quantified more precisely according to method from this article, which would supply theories for active traffic management strategies and designs.Key words: Urban Expressway; Recurring Bottlenecks; Breakdown; Survival Analyses; Capacity快速路是大都市交通的命脉，瓶颈则是快速路运行畅通与否的关键。
利用数据挖掘技术识别交通拥堵瓶颈分析
利用数据挖掘技术识别交通拥堵瓶颈分析交通拥堵是城市建设和发展难以避免的一个问题。
每天早晚高峰时段，道路上车辆排队等待的现象是司空见惯的。
交通拥堵的症结之一就是交通瓶颈，其存在使得路段难以通过并导致车流量增加。
利用数据挖掘技术，能够准确地识别交通拥堵瓶颈，并分析原因和解决方案，从而优化城市交通流动效率。
一、交通拥堵瓶颈的识别利用移动电话、车载GPS和道路监控设备等多源数据，能够获取大量的车辆运行轨迹数据。
这些大数据来源中蕴藏着宝贵的信息，可用于交通拥堵瓶颈的识别。
首先需要通过数据挖掘的方法对数据进行预处理，包括删除离群值、异常值和无效数据等。
对所得到的数据进行分析，可发现瓶颈路段的车流量呈现出显著的峰值，其中峰值点就是交通瓶颈点。
通过建立交通流量模型化对瓶颈点进行预测，并结合实际情况调整预测结果，得出瓶颈点的准确位置。
二、交通瓶颈的原因探究得到交通拥堵瓶颈的准确位置后，我们还需要进行进一步的探究，找出交通瓶颈的原因。
交通瓶颈的原因往往是多方面的，在交通网络中的道路、车辆、驾驶员和信号等因素都会影响交通的畅通和拥堵。
对于道路因素，我们需要通过实地调查考察路况的情况，寻找道路狭窄、交通流量过大的问题等。
对于车辆因素，我们需要收集车型、载荷等信息，通过模拟分析交通网络中的汽车行驶速度等参数，判断车辆因素对交通瓶颈的影响。
对于驾驶员因素，我们需要分析数据源中的驾驶行为数据，例如车速、变道频率等。
通过分析驾驶行为，可以发现某些驾驶习惯不良的行为，如频繁变道、紧急刹车等存在恶意操作，加大了道路拥堵的风险。
针对性地开展交通安全教育，可提高广大司机的交通安全意识，减少交通事故的发生。
对于信号因素，我们需要结合数据挖掘算法对城市交通信号灯进行优化。
根据交通流量、拥堵程度等因素，我们可以对信号进行调整，使得信号能够更好地指导车辆通行，减少交通瓶颈点的存在。
三、交通瓶颈的解决方案通过分析交通拥堵瓶颈的原因，我们可以得出一些解决方案。
道路交通瓶颈的分析、控制及模拟的开题报告
道路交通瓶颈的分析、控制及模拟的开题报告题目：道路交通瓶颈的分析、控制及模拟一、研究背景与意义交通瓶颈是指道路、交叉口、高速公路收费站等交通场所，由于交通量大，车辆需要按照一定的速度、时间和空间顺序通行，使得交通流在这些场所会受到一些限制，而形成的交通拥堵情况。
交通瓶颈又分为瓶颈断面和瓶颈延伸。
瓶颈断面是指由于道路路段宽窄、路口、交叉路口等地理因素造成交通流量的瓶颈，而瓶颈延伸是指由于车辆行驶速度、车速、车辆堵塞和停车等因素造成的车辆拥堵。
交通瓶颈给城市交通管理和道路建设带来了很大的挑战。
因此，对交通瓶颈的分析、控制及模拟研究具有非常重要的实践意义。
二、研究内容和方法本文将探讨道路交通瓶颈的分析、控制及模拟。
具体内容包括：1. 道路交通瓶颈的特点和原因分析2. 道路交通瓶颈的控制措施及机制研究3. 道路交通瓶颈模拟方法及模型建立4. 道路交通瓶颈模拟实例研究研究方法主要包括理论分析法和仿真模拟法。
理论分析法主要是基于现有的交通流理论，通过数据采集、观察和实地调查，深入实践，发现交通瓶颈的特点、原因和特征，为交通瓶颈问题的控制和解决提供理论支撑。
仿真模拟法主要是运用计算机技术和软件，通过建立交通流模型和参数，分析不同控制措施对瓶颈断面和瓶颈延伸的影响，以及优化交通流的方案，为交通瓶颈控制提供可靠的技术支持。
三、预期研究结果本文的预期研究结果主要包括：1. 道路交通瓶颈的特点和原因分析。
通过对现有瓶颈交通流理论和分析方法的研究，分析车流、路段、交叉口等交通场所的基本特征和瓶颈形成原因，为后续研究提供基础。
2. 道路交通瓶颈的控制措施及机制研究。
在分析道路交通瓶颈的基础上，提出一些解决瓶颈问题的控制措施和机制，如信号灯优化、车道控制、单向行驶等。
3. 道路交通瓶颈模拟方法及模型建立。
基于理论分析和交通流仿真软件，建立包括瓶颈断面和瓶颈延伸在内的交通流模拟模型。
4. 道路交通瓶颈模拟实例研究。
运用所建立的交通流模拟模型对不同车流密度、不同控制手段下的交通流运行状况进行测试和分析，为优化交通流提供方案和控制建议。
基于模型的城市交通拥堵分析与控制
基于模型的城市交通拥堵分析与控制城市交通拥堵是现代城市发展中的普遍问题，而随着车辆数量的不断增加，道路规划和交通管理已经无法有效地解决交通拥堵问题。
因此，基于模型的城市交通拥堵分析与控制已经成为解决交通拥堵问题的重要手段。
一、城市交通拥堵的成因城市交通拥堵的成因多种多样，如增长的人口和车辆数量，复杂的交叉口和道路系统，缺乏有效的交通管理和指导等。
其中，车辆数量的增长是造成城市交通拥堵的根本原因。
二、基于模型的城市交通拥堵分析方法基于模型的城市交通拥堵分析方法包括微观模型和宏观模型两种。
微观模型是对个体车辆和交通行为进行建模，可模拟交通拥堵的细节和交通变化；而宏观模型则是对交通流量进行建模，着重于分析大范围的交通拥堵趋势和影响。
在微观模型方面，经典的诱导、微观仿真等方法已经有了广泛的应用。
其中，仿真方法是基于离散事件模拟，通过模拟车辆和交叉口之间的交互作用来预测交通拥堵情况。
仿真方法不仅可以预测交通拥堵情况，而且能够评估不同的交通管理策略的有效性。
此外，计算流体力学（CFD）方法也被用于城市交通拥堵模拟中，通过数值模拟和分析交通系统的特征，提供了较为准确的城市交通拥堵分析结果，但该方法需要耗费大量时间和计算资源。
而在宏观模型方面，物理模型和统计模型是最常用的方法。
物理模型主要是基于流体力学理论，建立起交通流量模型，通过对交通流量进行建模，来研究城市交通拥堵的形成及其演化规律。
而统计模型是基于实际的交通数据对交通流量进行数据挖掘和分析，以找出与交通拥堵相关的关键指标，如交通密度、速度等。
三、基于模型的城市交通拥堵控制基于模型的城市交通拥堵控制主要包括两个方面：交通流量调控和交通管理策略。
交通流量调控是通过交通信号掌控和车道分配等措施来调整交通流量，以减少拥堵。
而交通管理策略则包括限制车辆通行、鼓励公共交通和促进非机动车等各种政策和措施，来减少车辆数量和促进公共交通的发展。
交通信号掌控是控制城市交通流量的有效手段之一。
交通控制理论和方法
交通控制理论和方法交通控制是指根据道路交通情况和交通需求，对交通流进行引导和调控，以确保交通有序、安全、高效的一种管理和控制方法。
交通控制理论和方法的研究可以使交通系统更加科学和合理，提高交通效率和安全性。
本文将从交通控制的目标、原则、理论模型和方法等方面进行探讨。
首先，交通控制的目标主要包括增加交通流量、减少交通拥堵、提高交通安全和减少交通事故等。
在实际交通控制中，要根据不同的目标制定相应的控制策略和措施。
其次，交通控制的原则主要包括合理性、安全性、效率性和灵活性等。
合理性是指交通控制方案要符合道路和交通需求的客观规律，安全性是指交通控制方案要保障交通安全，效率性是指交通控制方案要提高交通效率和减少交通拥堵，灵活性是指交通控制方案要适应交通需求和交通情况的变化。
在交通控制的理论模型方面，主要包括瓶颈理论、队列理论和控制论等。
瓶颈理论是指通过分析交通流中的瓶颈节点，确定并优化交通控制策略，以提高交通效率。
队列理论是指通过研究交通流的排队现象，确定并优化交通控制策略，以减少交通拥堵。
控制论是指通过建立交通控制系统的数学模型，分析和优化交通控制策略，以提高交通效率和安全性。
最后，交通控制的方法主要包括信号控制、导向控制、速度控制和交叉口优化等。
信号控制是指通过设置交通信号灯，引导车辆按照一定的优先级和时间间隔通行，以增加交通流量和减少交通事故。
导向控制是指通过设置交通导向标志和标线，引导车辆按照规定的路线和方向行驶，以减少交通拥堵和提高交通安全。
速度控制是指通过设置交通限速标志和测速设备，限制车辆的行驶速度，以减少交通事故和提高交通安全。
交叉口优化是指通过对交叉口的设计和布局进行优化，减少交通冲突和车辆等待时间，以提高交通效率和减少交通拥堵。
综上所述，交通控制理论和方法的研究对于提高交通系统的科学性和合理性非常重要。
通过制定合理的交通控制方案和采取适当的控制策略和措施，可以提高交通流量、减少交通拥堵、提高交通安全和减少交通事故等，从而实现交通系统的有序、安全、高效运行。
城市交通拥堵瓶颈分析与解决对策研究
城市交通拥堵瓶颈分析与解决对策研究城市交通拥堵是目前城市发展中的一个普遍问题，每天早晚高峰，大量车辆挤在道路上，造成严重拥堵，给人们的生活和工作带来很大的困扰。
为了解决这一问题，需要研究交通拥堵的瓶颈，并制定科学合理的对策。
一、交通拥堵瓶颈分析1、道路流量过大道路流量过大是造成交通拥堵的最主要原因，人们的出行需求增加，车辆数量急剧增长，而城市道路改造升级没有跟上，出现了瓶颈，难以满足城市快速发展的出行需求。
2、道路交通设施滞后城市交通设施建设滞后，导致道路交通拥挤。
比如城市的交通信号控制系统没有建设健全、交通设施（如地铁、公交车等）使用率较低，都会因为城市交通的瓶颈问题而给市民生活、工作带来极大不便。
3、机动车数量过多城市机动车数量和车辆类型、能耗、排放等因素都与交通拥堵有着密切关系。
由于机动车数量太多，交通拥堵问题愈加严重，尤其是交通洛阳路口、机场高速路等城市主要干道，每天都会出现长时间的交通拥堵，给人们日常生活带来很大困扰。
二、交通拥堵解决对策研究1、道路交通设施升级改造随着城市交通的不断发展，需要及时对道路交通设施进行升级改造。
比如，增加实时交通控制、提高各个道路的通行速度、建设公交专用道、在拥堵路口建立直行级左转渠道、统筹协调交通体系等，都可以缓解城市交通拥挤问题。
2、推广交通出行的集约化形态随着经济快速发展和城市化进程的推进，城市交通出行的集约化形态不断增多。
在已建成区域内，通过推广绿色出行、自行车出行、步行等方式，可以有效缓解城市交通拥堵问题。
而在建筑规划时，可以优化建筑设计，减少出行需求，并统筹规划出行车道等设施，旨在加强城市交通规划与建筑设计之间的协作，实现交通出行和城市空间构建的协同发展。
3、促进城市轨道交通的建设与使用随着人们的生活水平不断提高，城市轨道交通已经成为城市交通的重要组成部分。
城市轨道交通设施的建设及统一规划、坚持“产融并举”、加强住宅开发的建设与沟通、优化乘客的出行方案等都有助于缓解城市交通拥堵问题。
混合交通出行方式的瓶颈模型
混 合 交 通 出行 方 式 的瓶 颈 模 型
梁 喜 ， 代 路
（ 重庆 交通大学 交通运 输学院 ， 重庆 ４ ０ ０ ０ ４ １ ） 摘 要： 运用瓶 颈模 型理论 ， 在 用户均衡条件下 ， 对公共交通与私人交 通并存 的交 通系统 出行分 布进行分 析与扩展 。
分析公共交通 的运行特 点 ， 考虑 到公共交 通存 在的拥挤风 险费用 。而 扩展包含 了 ３个方面 ： 一是在 原有的交通 系统 上增加 轨道交通这一交通 方式 ； 二是考虑公共 交通 与轨 道交通运 输能力 的 限制 ， 运 用拥挤风 险费用 进行分析 ； 三是 在 考虑到私人小汽 车与公 共交通方式相互干扰 的情 况下 ， 使模 型更 加符合实 际。在用户平衡 的前提下 ， 通过计算 出 行 者在选择三种交通 方式 成本的平衡点 ， 得 到不同情况下 的需求分布 。最后 ， 给出一个简单的算例 。 关键词 ： 出行 分布 ； 用户平衡 ； 混合交通 ； 瓶颈模型
ＬＩ ＡＮＧ Ｘｉ ， ＤＡ１ Ｌｕ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｔｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ｏ ｆ Ｔｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｃｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ， Ｃｈ ｏ ｎ ｇ ｑ ｉ ｎ ｇ ４ ０ ０ ０ ４ １， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
ｌ ｉ ｎ ｅ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｂｙ ｌ ｏ ｏ ｋ ｉ ｎ ｇ ｆ ｏ ｒ ｔ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｒ ｓ ’ｃ ｏ ｓ ｔ ｂ ａ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ， ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｍｏ ｄ ｅ ｓ ｏ ｆ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｆｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ，ａ ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｉ ｓ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｔ ｒ ｉ ｐ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｕ ｉ ｓ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｌ ｉ ｂ ｒ ｉ ｕ ｍ； ｍｉ ｘ ｅ ｄ ｔ ｒ ａ ｆ ｆ ｉ ｃ ； ｂ ｏ ｔ ｔ ｌ ｅ ｎ ｅ ｃ ｋ ｍｏ ｄ ｅ ｌ
城市交通系统运营管理中的瓶颈与解决方案
城市交通系统运营管理中的瓶颈与解决方案第一章：城市交通瓶颈概述城市交通系统是城市发展的支撑和推动力之一，但是城市交通也面临着许多瓶颈问题。
这些问题不仅影响交通系统的正常运行，也制约着城市经济和社会的发展。
以下是城市交通中常见的瓶颈问题和解决方案。
第二章：城市交通拥堵城市交通拥堵是一个影响城市交通系统最明显的问题。
交通拥堵给城市带来的负面影响包括时间和能源的浪费、增加了交通事故的风险、影响城市经济等。
解决这一问题的方案包括：建设更多的公共交通、优化道路设计和管理、鼓励绿色出行、制定交通拥堵税等。
第三章：城市公共交通不足城市公共交通不足是城市交通系统中的另一个问题。
城市公共交通不足会导致更多的私家车上路，加剧城市交通拥堵，同时也会让城市中的贫穷居民无法享受到公共交通所带来的便利。
解决这一问题的方案包括：增加公共交通投入、加强公共交通服务的管理和维护、提高公共交通服务的覆盖范围和频率、建立完善的公共交通换乘网络等。
第四章：城市停车难题城市停车问题是一个攸关城市交通系统运营的大问题。
城市停车难不仅浪费了时间，也影响了城市经济和社会的发展。
解决这一问题的方案包括：加强停车信息化建设、制定完善的停车政策、建设停车场等。
第五章：城市交通事故率高城市交通事故率高是城市交通系统中的另一个瓶颈问题。
交通事故不仅会导致人员伤亡和财产损失，也会对城市交通系统的正常运行产生影响。
解决这一问题的方案包括：加强交通事故的前期预防、制定完善的交通管理和执法制度、加强交通事故的监控和统计工作等。
第六章：城市交通空气污染城市交通空气污染是一个影响城市居民健康和生活质量的问题。
交通排放是空气污染的主要来源之一。
解决这一问题的方案包括：加强交通管理和执法制度、制定空气污染防治措施、鼓励绿色出行等。
第七章：城市交通运营管理创新城市交通系统运营管理的创新和现代化是解决城市交通瓶颈问题的重要途径。
目前，许多城市已经开始探索和推广新的交通运营管理模式。
数学模型在城市交通优化中的应用研究
数学模型在城市交通优化中的应用研究城市交通问题一直是困扰城市发展的重要难题之一。
如何提高城市交通效率，缓解交通拥堵，减少交通事故，成为城市规划者和交通管理者需要解决的重要问题。
数学模型作为一种解决问题的工具，在城市交通优化中发挥着重要作用。
本文将探讨数学模型在城市交通优化中的应用，并分析其优势和局限性。
一、交通流模型交通流模型是数学模型中的一个重要组成部分，用于表示城市交通中的车辆流动情况。
交通流模型可以用于预测交通状况，优化信号灯配时和交通路线，从而提高交通效率。
常见的交通流模型包括瓶颈模型、饱和流模型和微观交通模型等。
瓶颈模型是研究交通流在瓶颈处的堵塞情况，根据车辆流量、道路容量和车辆速度等参数，预测瓶颈处的拥堵现象。
瓶颈模型的应用可以帮助交通规划者合理设计瓶颈处的道路，提高交通通过能力。
饱和流模型是研究交通流量达到饱和状态时的交通情况。
通过分析交通流量和道路容量的关系，可以预测道路在高峰期的拥堵情况。
饱和流模型的应用可以在交通规划中合理选择交通工具和道路，提前预防交通事故的发生。
微观交通模型是研究交通流中每辆车的行为和互动情况。
通过分析车辆的运动规律、驾驶行为和交通信号等，可以优化交通信号配时、缓解堵塞和减少交通事故。
微观交通模型的应用可以在交通管理中制定合理的驾驶政策和交通信号控制策略，提高交通流动效率。
二、路径选择模型路径选择模型是研究城市交通中车辆选择最优路径的数学模型。
通过分析路径选择的因素，包括道路拥堵程度、交通事故发生率、路程长度等，可以帮助交通规划者优化道路网络和提供路径建议。
最短路径模型是路径选择模型中的一种基本模型，通过计算不同路径的长度，选取最短路径作为车辆行驶的路径。
最短路径模型的应用可以帮助交通管理者减少车辆行驶距离，缓解道路拥堵。
最速路径模型是路径选择模型中的另一种常见模型，通过考虑道路拥堵情况和车辆速度等因素，选择最快的路径作为车辆行驶的路径。
最速路径模型的应用可以帮助交通规划者根据交通状况调整信号灯配时，减少车辆的停车等待时间。
基于渗流理论的城市交通网络瓶颈识别研究
基于渗流理论的城市交通网络瓶颈识别研究吴若乾;周勇;陈振武【摘要】已有的城市交通网络瓶颈识别研究往往关注于路网结构特征或是路段交通流的属性,而较少从整体网络层面研究交通流的组织变化情况.将统计物理学中的渗流理论引入城市交通研究,从整体网络的交通连通性角度出发,探究交通网络中的全局连通交通流崩溃为局部连通交通流的动态组织变化过程.整个过程类似于统计物理的渗流相变过程,因此也被称为交通渗流.基于深圳市的城市交通数据,对实际道路网络进行抽象建模,利用实时浮动车数据构建动态交通流网络研究交通渗流现象.通过对交通渗流的相变临界过程进行探究,识别对于维持交通流全局连通性具有关键作用的交通瓶颈.该研究方法从复杂网络和统计物理学的角度为城市交通研究提供了新视角,并为识别城市交通的瓶颈路段和治理城市交通拥堵提供参考.【期刊名称】《城市交通》【年(卷),期】2019(017)001【总页数】6页(P96-101)【关键词】交通连通性;交通渗流;交通拥堵;交通瓶颈;深圳市【作者】吴若乾;周勇;陈振武【作者单位】深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司,深圳市交通信息与交通工程重点实验室,广东深圳518021;深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司,深圳市交通信息与交通工程重点实验室,广东深圳518021;深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司,深圳市交通信息与交通工程重点实验室,广东深圳518021【正文语种】中文【中图分类】U491.1+121 研究现状交通流理论是一门运用物理学和数学定律描述交通特性的理论。
交通流理论兴起于20世纪30年代，并于50年代得到迅速发展。
到20世纪70年代，研究人员已分别从理论物理学、应用数学、经济学等多个学科领域对交通流进行研究，使其成为一门交叉性综合学科。
20世纪80年代以后，交通流的研究进入平稳发展阶段。
常用的交通流模型可分为三类：宏观模型、微观模型以及中观模型。
在宏观模型中，模型更关注的是交通流的宏观统计特性和所有车辆的总体平均行为，而并不在意车辆的个体行为，以及它们之间可能存在的相互作用。
城市轨道交通运能瓶颈识别方法研究
城市轨道交通运能瓶颈识别方法研究寇春歌;何世伟;何必胜【摘要】The huge passenger flow makes transport capacity bottleneck problems becoming increasingly prominent , and has a bad impact on the system operating efficiency .In order to better analyze the problem ,this paper puts forward a recognition model on station static bottleneck ,and studies on station dynamic bottleneck by making use of capability utili-zation formulas as well as AnyLogic simulation software .Then this paper establishes a kind of line bottleneck analysis method based on passenger flow .Furthermore ,this paper also analyzes the dynamic transmission rules of bottlenecks . Finally ,the case study results show that the station bottleneck of FUXINGM EN Station emerges in the transfer stairs , while the Line 2 interval capacity utilization is balanced ,and its line bottleneck is generated between JIANGUOMEN Sta-tion and CHAOYANGMEN Station .Considering the characteristics of station and line ,this method puts forward corre-sponding bottleneck identification thoughts ,and it proves to be of practical value .%城市轨道交通庞大的客流量导致了运能紧张及能力利用不合理的现象，严重影响了系统的整体运行效率。
城市交通拥堵状况评估鉴定方法
城市交通拥堵状况评估鉴定方法随着城市化的不断发展，城市交通拥堵问题日益突出，给人们的生活和出行带来了很大的影响。
因此，对城市交通拥堵状况进行评估鉴定，成为了一个重要的课题。
本文将介绍一种常用的城市交通拥堵状况评估鉴定方法。
首先，城市交通拥堵状况评估鉴定方法的首要任务是确定拥堵指标。
常见的拥堵指标包括平均车速、旅行时间延误和交通流量。
平均车速是指单位时间内通过某一交通路段的车辆的平均速度，通常以公里/小时为单位。
旅行时间延误是指车辆在行驶途中因交通拥堵而造成的额外时间消耗，通常以分钟为单位。
交通流量是指单位时间内通过某一交通路段的车辆数量。
其次，评估鉴定方法需要选择合适的数据收集方法。
常见的数据收集方法包括交通摄像头监测、车辆GPS定位、路段传感器和问卷调查等。
交通摄像头监测能够实时记录交通路段的车辆情况，包括车辆数量和车速等信息。
车辆GPS定位可以追踪车辆的行驶路径和速度，从而获取到更精确的数据。
路段传感器可以通过监测车辆经过时的震动和压力等信号，来估计交通流量和车速。
问卷调查可以收集到居民对交通拥堵的感知和评价，但受到主观性较强的限制。
然后，评估鉴定方法需要建立合理的评估模型。
常用的评估模型包括瓶颈模型和交通仿真模型。
瓶颈模型基于分析交通网络中的瓶颈路段和关键节点，通过计算交通流量和车速等指标，来评估整个交通网络的拥堵状况。
交通仿真模型基于对交通流动过程的模拟，通过模拟车辆的行驶路径和速度等，来评估交通网络的拥堵状况。
最后，评估鉴定方法需要进行数据分析和结果解释。
通过收集到的数据，利用建立的评估模型进行数据分析，得到交通拥堵状况的评估结果。
根据评估结果，可以对交通拥堵问题进行定量化的描述和解释，为城市交通规划和管理提供科学依据。
总结起来，城市交通拥堵状况评估鉴定方法需要确定拥堵指标、选择合适的数据收集方法、建立合理的评估模型，最后进行数据分析和结果解释。
通过这种方法，可以科学地评估城市交通拥堵状况，为交通规划和管理提供决策支持。
城市交通拥堵模型
城市交通拥堵模型交通拥堵一直是城市发展中的重要问题。
人们常常被困在交通堵塞中，耗费时间和精力。
为了解决这个问题，许多研究者提出了不同的交通拥堵模型。
本文将介绍几种常见的城市交通拥堵模型，并分析它们的优缺点。
一、瓶颈模型瓶颈模型是最常见的交通拥堵模型之一。
它认为交通拥堵是由于道路瓶颈造成的，如突然减少的车道或交叉口。
在这种模型中，当车辆通过瓶颈时，速度减慢，引起交通堵塞。
这种模型可以帮助我们理解交通拥堵的物理原理，但它忽视了其他影响交通流动性的因素，如交通信号灯和路口设计。
二、流体力学模型流体力学模型是一种将交通流动看作流体流动的模型。
它基于流体力学的原理，将车辆看作流体的粒子，交通道路看作管道。
这种模型可以通过建立流体力学方程来预测交通的流动情况，并从理论上指导交通管理。
然而，这种模型需要大量的计算和观测数据，并且在实际应用中存在一定的限制。
三、神经网络模型神经网络模型是通过模拟人类大脑的工作原理来研究交通流动的模型。
它利用大量的交通数据进行训练，从而能够较准确地预测交通流量和拥堵情况。
这种模型可以根据实时的数据进行调整，提供实时的交通状况。
但是，神经网络模型需要大量的数据和计算资源，并且需要进行复杂的训练和调整。
四、马尔可夫链模型马尔可夫链模型是一种基于概率和统计的模型。
它将交通流动看作一系列状态的转移，并通过建立马尔可夫链模型来预测交通流量和拥堵情况。
这种模型可以利用历史数据和当前状态来预测未来的交通情况，并为交通管理提供参考。
然而，马尔可夫链模型的预测结果受到模型参数和假设的影响，可能存在一定的误差。
五、智能交通系统模型智能交通系统是一种综合运用信息技术和通信技术来管理和优化交通流动的模型。
它利用传感器、相机等设备收集大量的交通数据，并通过智能算法进行分析和优化。
智能交通系统可以实时监测交通流量和拥堵情况，调整信号灯和路口设计，提供实时路况信息给驾驶员等。
这种模型在解决交通拥堵问题上具有一定的优势，但需要投入大量的技术和设备。
高速公路交通流预测与瓶颈识别方法研究
高速公路交通流预测与瓶颈识别方法研究交通拥堵问题一直是城市发展和人民生活的难题之一。
为了解决高速公路的交通拥堵问题，交通管理部门需要准确地预测交通流量和识别交通瓶颈，以便采取相应的措施来提高交通效率和道路安全性。
本文将介绍高速公路交通流预测和瓶颈识别的方法研究，探讨一些主要的技术和应用。
一、高速公路交通流预测方法研究高速公路交通流预测是指通过收集和分析历史交通数据，利用预测模型来估计未来交通流量的技术。
目前，主要采用的高速公路交通流预测方法包括基于统计模型的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于统计模型的方法基于统计模型的方法通过对历史交通数据进行分析，提取出交通流量的统计特征，并利用这些特征来预测未来交通流量。
常用的统计模型包括时间序列模型、回归模型和ARIMA模型等。
这些模型能够很好地捕捉到交通流量的周期性变化和趋势变化，但对于一些非线性的交通流量变化模式，效果可能不佳。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法利用历史交通数据中的特征，通过训练机器学习模型来预测未来交通流量。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和神经网络等。
这些方法能够很好地处理非线性关系和复杂的交通流量变化模式，但需要大量的数据进行训练，且对特征的选择和模型参数的调整较为敏感。
3. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法是近年来兴起的一种高效的交通流量预测方法。
该方法通过构建深度神经网络模型，利用大规模交通数据进行训练，可以有效地捕捉交通流量的复杂空间和时间特征。
尤其是循环神经网络和卷积神经网络的结合应用，使得深度学习在交通流量预测中取得了很好的效果。
二、高速公路交通瓶颈识别方法研究高速公路交通瓶颈识别是指通过对交通数据进行分析和处理，确定高速公路上的交通拥堵点和瓶颈位置的技术。
主要采用的高速公路交通瓶颈识别方法包括基于流量分布的方法、基于交通状态的方法和基于车辆轨迹的方法。
1. 基于流量分布的方法基于流量分布的方法通过分析交通流量的分布情况，从而确定高速公路上的交通瓶颈位置。
基于瓶颈模型的交通出行行为分析与管理策略研究
基于瓶颈模型的交通出行行为分析与治理策略研究大城市的交通拥堵问题日益严重,已经成为制约城市可持续开展的主要因素之一,先进的交通需求治理理论是缓解城市交通问题的重要方法.出行者作为出行的主体,其决策行为将直接影响整个交通系统的状态.只有深入分析出行者的行为规律才能制定有效的交通治理策略.而交通拥堵常常发生在道路的瓶颈处,特别是在早晚顶峰期.因此研究瓶颈模型有助于人们熟悉城市出行者的通勤出行规律,对于缓解交通拥堵具有重要的意义.本文主要研究了在具有瓶颈的交通网络中 ,出行者的出发时刻选择行为.具体的研究内容如下:〔1〕研究了基于个人感知的瓶颈模型.针对出行者持有早到或者晚到的态度,可以将出行者划分为两类：积极主动者和不积极主动者.根据出行者的个人感知状况,本文考虑了出行者可能出现的三种情况.并详细分析了这三种情况中到达均衡状态时,出行者的出行选择行为.相关数值算例说明,出行者的出发时刻选择不仅与每类出行者所占的比例有关,还与其出行感知系数的大小有关.〔2〕研究了基于瓶颈模型的异质出行者早高峰出行问题.本文针对高速公路〔含有高承载力车道〕和普通道路存在瓶颈时,研究了时间价值不同的出行者在早顶峰的出行选择行为.基于瓶颈模型的均衡条件 ,推导出不同收费标准下,出行者改变出行方式时个人早到时间的临界值.研究发现,当收费较低时,时间价值较低的出行者使用高承载力车辆的数量会增加.当收费到达一定程度时,即使是时间价值较高的出行者也会选择高承载力车辆出行数值算例说明设置恰当的收费标准可以降低系统出行时间式瓶⑶研究了双模颈网络中出行者的出行选择行为.首先分析了基于边际本钱定价和平均本钱定价下,实施两种不同的阶段收费与补贴对于出行者选择出行方式的影响.其次通过分析地铁站内的拥堵现象,基于地铁出行者的特性,建立了地铁瓶颈模型.由于票价作为一种直接有效的经济手段,可以直接影响出行者的出行行为, 因此,研究发现在地铁瓶颈模型中实施票价打折策略能够有效地改变出行者的出行选择行为.最后分析了在双模式瓶颈网络中,同时实施道路收费与票价打折策略对于出行者的影响.(4)建立了基于随机特性的早顶峰通勤模型. 在普通道路上,受各种随机因素的影响,出行者在道路上的出行时间具有随机性.基于这种不确定的情况,本文构建了基于随机出行时间的瓶颈模型.根据出行者在同一时间出发,早到或者晚到的可能性,可以将出发时间区间分为三个子区间.根据均衡条件,推导出了三个子区间的邻界点.另一方面,通过考虑地铁发车间隔的不确定性,得到了出行者的等待时间和发车间隔之间的关系.同时考虑了车厢内的拥挤效应对于出行者的出发时刻选择行为的影响.在这两者的根底之上,提出了基于随机特性的早顶峰通勤模型,并着重分析了随机因素对于出行者选择出发时间和出行方式的影响.。
考虑异质出行者的随机瓶颈模型
考虑异质出行者的随机瓶颈模型肖玲玲;黄海军;田丽君【摘要】研究早高峰期内通勤者由生活区开车通过高速公路到达工作区的交通行为。
假设出行者是异质的，其时间价值（VOT）按照递增的顺序排列，并假设高速公路上瓶颈的通行能力在某一区间内随机变化，基于经典瓶颈模型对出行者的均衡出发时间选择行为进行解析求解，给出了模型的均衡性质和个人出行总成本。
结果显示，随着瓶颈通行能力随机性的增大，出行者的期望等价出行时间和高峰期长度增加。
当瓶颈通行能力的随机性降低时，个体均衡出行成本下降，时间价值越大的出行者，其成本降低的收益越大。
算例结果验证了理论分析结论。
%This paper stu dies commuters’departure time choice behavior along a bottleneck constrained highway connecting a resident area and a workplace. Commuters are differentiated by their value of time, and the bottleneck capacity is assumed to follow a uniform distribution within a range. The equilibrium prop-erties of the proposed model are derived and individual travel cost is obtained. It is found that at equilibrium, the increase of capacity variability would change the commuters’travel behavior by increasing the expected equivalent travel time and lengthening the peak period. Every commuter is better off by reducing the individ-ual travel cost if the stochasticity of the capacity decrease, and commuters with high value of time benefit more than those with low values. Numerical results are presented to support analytic findings.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】6页(P93-98)【关键词】公路运输;出行选择行为;瓶颈模型;随机通行能力;异质性【作者】肖玲玲;黄海军;田丽君【作者单位】北京航空航天大学经济管理学院，北京100191;北京航空航天大学经济管理学院，北京100191;福州大学管理学院，福州350108【正文语种】中文【中图分类】U121Vickrey[1]应用确定性排队理论，首次提出了一个令所有出行者具有相同出行成本的内生出发时间选择模型，这就是著名的瓶颈模型（Bottleneck model）.该模型假设生活区和工作区之间由一条通行能力有限的公路连接，所有出行者每天早上都经由这一路径上班，并希望在规定的上班时刻准时到达目的地，但由于瓶颈通行能力有限，不能保证所有的出行者都能够准时到达目的地，必然有一部分人早到或晚到，并产生相应的延误成本.因此，出行者必须在出行时间成本和延误成本之间进行权衡，选择一个最佳的出发时间，使得总出行成本最小化.在均衡态，所有出行者的总出行成本相等，没有人能够通过单方面改变出发时间而使自己变得更好. 瓶颈模型以简单、直接的方式刻画了早高峰通勤行为.此后，学者们从不同角度对瓶颈模型进行了扩展[2-4].Mahmassani和Herman[5]通过数值仿真方法探讨了早高峰通勤问题中的出发时间和路径选择行为.Kuwahara[6]在一个具有两个起始点一个目的地的多瓶颈网络上研究了早高峰通勤问题. Tabuchi[7]最早提出了包含公路瓶颈和并行地铁的双出行模式模型，研究了不同收费政策下两种交通方式之间的竞争.Huang[8，9]进一步扩展了Tabuchi[7]的工作，比较了不同收费策略下异质出行者的行为选择.传统的瓶颈模型是关于确定性交通环境下的出行选择行为.事实上，受许多因素影响，如雨雪天气、交通事故、道路维护等，造成出行环境不确定，使得路段通行能力退化和出行时间波动.近年来，越来越多的学者意识到不确定性在出行决策中的重要性[10，11].尽管上述研究增强了人们对瓶颈环境下出行行为的理解，但现有大多数研究都假设出行者是同质的，即通勤者具有相同的时间价值，并具有相同的早到和晚到惩罚率.而现实中，无论从收入水平还是从个人偏好上来看，出行者都应该是异质的.显然，理想化的同质假设无法准确地刻画出行者的行为，将导致社会福利分析出现偏差. 交通行为研究中，异质性一般是通过赋予不同出行者不同出行成本函数来考虑的.在静态行为研究方面，一些学者给出了多用户类均衡问题的一般表达式（Dafermos[12];Smith[13]），多用户类均衡问题可以转化成变分不等式问题（Yang和Huang[14];Nagurney[15]）.也可以变换网络，将多用户类问题转变成新网络中的标准问题（Dafermos[12];Nagurney[15]），de Palma和Lindsey[16]就利用双层网络模型讨论了不同收费方案对异质出行者的福利影响.在动态行为研究中，如果出行者不能在偏好时刻点到达工作地，通常假设出行者需要承担延误成本.在线性关系下，比偏好时刻早到的单位成本记为β，比偏好时刻晚到的单位成本记为γ，单位出行时间价值记为α.围绕这些参数，许多学者研究了出行者异质性对出行行为的影响.Cohen[3]引入两类出行者，让他们具有不同的偏好到达时刻点和不同的时间价值参数，讨论了收费有效性问题.de Palma和Lindsey[17]对比分析了考虑异质性的瓶颈模型和同质性的模型.本文假设瓶颈的通行能力是随机的，出行者是相互异质的，研究早高峰的出发时间选择问题，推导和分析均衡解的性质.考虑一条高速公路将生活区H和工作区W连接起来，每天早晨有N个同质通勤者开车从生活区H到工作区W上班.高速公路上设有一个具有有限通行能力的瓶颈，所有通勤者都希望经由高速公路在上班时刻准时到达工作地，但由于瓶颈通行能力有限，总有一部分出行者必然早到或迟到，因早到或迟到产生的成本称作延误成本.不失一般性，假设出行成本由出行时间成本和延误成本两部分构成，出行者通过选择出发时间而最小化其出行成本.t时刻出发者的出行成本可表示为式中α是单位出行时间成本；β是单位早到延误成本；γ是单位迟到延误成本；为t时刻出发者的出行时间，s为瓶颈的通过能力，T0为自由流时间，因为T0是常数，可以设T0=0，Q(t)为t时刻瓶颈处的排队长度；SDE(t)早到时间；SDL(t)为迟到时间.t时刻的累积出发量为式中te为最早出发时刻，r(t)为t时刻的出发率. t时刻出发者在瓶颈处遇到的排队长度可表示为在均衡状态下，所有人的出行成本都相等，没有人可以通过单方面改变出发时间来减少其出行总成本，即dc(t)dt=0，由此可以推导出高峰期的开始和结束时刻、高峰期内的出发率、排队长度和均衡个人出行成本.3.1 出行者异质性在现实生活中，个体的工资水平影响着出行者对时间价值的感知程度，由于个体工资存在差异，出行者的时间价值（VOT）往往是不同的.本文假设出行者的时间价值α是异质的，服从某一概率分布，那么有此外，出行者的工作灵活性一般由比值αβ和α γ的大小决定，为简单起见，本文假设所有出行者的单位出行时间成本与单位延误成本的比值是固定的常数，即βα=η1，γ α=η2，即时间价值高的出行者其单位延误成本也高，这意味着β和γ与时间价值α服从相同的分布.假设出行者是按照VOT递增的方式依次排序，α(x)表示第x个出行者的时间价值.由定义可知，α(x)与VOT的累积分布函数的关系可表示为同时，还可以得到α′(x)与VOT的概率密度函数的关系如下：由式（5）和式（6）可知，只要已知VOT的概率密度函数或累积分布函数就可以推导出α(x).3.2 随机通行能力在确定性瓶颈模型中，通常假设瓶颈处的通行能力是固定的.事实上，由于随机因素的存在，如雨雪天气、道路维修、交通事故等，通行能力通常是变化的，这必将导致出行时间也随之发生变化，从而影响出行者的出行行为.为体现通行能力随机变化这一情形，本文假设在高峰期瓶颈的通行能力是一个随机变量，在区间[θs¯,s¯]内服从均匀分布，其中s¯是瓶颈的初始设计通行能力，且参数θ≤1总成立.3.3 用户均衡由于瓶颈处的通行能力s是随机变量，导致每天同一时刻对应的出行时间也是随机变量.为简单起见，假设从生活区H到工作区W的自由流时间为零，且所有出行者的准时上班时间是相同的，都假设为零.那么，t时刻从生活区出发的第x个出行者的均衡期望出行成本由两部分构成：期望排队成本和期望延误成本，可表示为其中定义为t时刻第x个出行者的期望等价出行时间.在均衡态，第x个出行者选择任何时刻的期望等价出行时间相等，即期望等价出行时间的计算依赖于期望排队时间和期望延误时间.由于每天的通行能力s是随机变量，因此出行者即使每天选择同一时刻出发也有可能早到或迟到，可能排队也可能不排队.本文考虑通勤者可能出现的四种情况：(i)肯定早到；(ii)可能早到亦可能迟到；(iii)肯定迟到；(iv)肯定迟到但可能排队.这四种情况分别通过出发时间选择区间予以讨论.另外，定义te和tl分别为最早和最晚的出发时间，t1、t2和t3为对应每种情况的时间区间边界点.由于篇幅有限，下面我们直接给出相继四种情况的出发率r(t).（i）肯定早到的区间[te,t1].在该区间内，无论瓶颈通行能力s如何变化，没有一个出行者会迟到.式（9）可表示为式中f(s)=1(s¯-θs¯)，将式（11）代入式（10），可得该时间区间内的出发率为该情况的边界条件为：当s=θs¯时，有SDE(t1)=0，且有R(t1)=-teθs¯.（ii）可能早到亦可能迟到的区间[t1,t2].选择在该时间区间内出发的通勤者可能早到也可能迟到.如果通行能力s足够大，通勤者将会早到.反之，则会迟到.那么该临界通行能力应该满足等式T(t)+t=0，即有s=-R(t)te.因此式（9）可表示为将其代入式（10），得式中该情况的边界条件为：当时，有且有（iii）肯定迟到的区间[t2,t3].类似于情况（i），即使通行能力s达到最大s¯，选择该区间内出行的通勤者仍然面临迟到.因此式（9）可表示为将其代入式（10），得该情况的边界条件是，R(t3)=s¯(t3-te)，即当s=s¯时，选择t3出发的通勤者排队长度为0.（iv）肯定迟到但可能排队的区间[t3,tl].该区间内，出行者面临的情况类似于（ii），且通勤者可能排队亦可能不排队.那么t时刻排队长度为零的临界通行能力s应满足方程R(t)=s(t-te)，即s=R(t)(t-te).因此式（9）可表示为代入式（10），得此区间的边界条件满足r(tl)=0，且有R(tl)=sˆ(tl-te)，其中3.4 区间边界时刻和均衡出行成本由3.3可知，如果t＞tl，出发率始终为零，即r(t)=0.同时，在均衡态，高峰期起始时刻及各情况的时间区间边界点与x无关.那么，tl时刻的累积出发人数满足方程R(tl)=N=sˆ(tl-te)，可得tl=te+N sˆ.另外，根据用户均衡准则，可知总成立.由此，可得其中由（i）-（iii）的边界条件，可得各区间边界时刻如下：式中由式（20）可得每个人的期望等价出行时间为那么第x个出行者在高峰期的均衡出行成本可表示为同时，可得总系统成本为定理1在均衡态，参数θ增加，高峰期长度下降.证明：由式（21）可知第一个和最后一个通勤者的出发时刻，因此高峰期区间可表示为根据式（19），可得表明sˆ是关于θ的单调递增函数.此外，由于出行需求N为一固定常数，由式（29）可知，高峰期长度tl-te是关于参数θ的单调递减函数，命题得证.定理2在均衡态，参数θ增加，每位通勤者的出行成本下降，时间价值（VOT）越大的出行者，其成本降低的收益越大.证明：由式（27）可知，第x个出行者的均衡出行成本为将式（19）和式（22）代入上式，关于θ求导可得由此可得和此外，可推知，成立，即VOT越高的出行者，其均衡出行成本降低的收益越小.命题得证.本节用一个算例来支持前面的理论分析结果.模型的输入参数如下：N=100,s¯=50，η1=0.609，η2=2.377，α(x)=0.128x，即α在区间[0,12.8]内服从均匀分布.表1给出了期望等价出行时间及各时间区间边界点随参数θ变化的关系.可以发现，参数θ越小，通勤者的最早出发时间就越早，最迟出发的时间也越早，高峰期长度越长（与3.4节中定理1的结论相符），出行个体的期望等价出行时间越大.这可以解释为，参数θ值越小，通行能力退化的程度越严重，从而出行时间的不确定性越大，风险也就越大.因此，出行者会通过选择提早出发来减少出行时间不确定性带来的风险，同时，θ值越小，则意味着可用的通行能力越小，所以导致高峰期长度延长，出行者的成本相应增加.图1刻画了在其它参数保持不变的情况下，各类出行者的均衡出行成本与参数θ的关系.固定参数θ，可以发现，时间价值越大的出行者，其出行成本越大.相反，对于某一确定的时间价值，θ值越大，具有该时间价值的出行者成本越小.因此，我们可以得出这样的结论，在均衡态，随着参数θ增大，每个通勤者出行成本均随之减少.这进一步印证了定理2的结论.此外，对于一个固定的参数θ，时间价值越大的出行者，其收益越大.本文假设瓶颈通行能力随机变化，研究了异质出行者从生活区到工作区的早高峰通勤问题.出行者的时间价值(VOT)被设定成一个连续的随机变量，出行者按照递增的VOT顺序排列，且单位早到和迟到成本与时间价值的比值是固定的，在这一条件下刻画了异质出行者的出发时间选择行为，并研究了随机瓶颈模型下的高峰期长度，以及个体均衡出行成本的变化.基于用户均衡准则，推导出了均衡的出发率、期望等价出行时间及相应各时间区间的边界点.在均衡态，没有人能够通过单方面改变出发时间来减小其期望等价出行时间.另外，我们发现，随着瓶颈通行能力随机程度减低，高峰期长度也随之减小，个体均衡出行成本随之降低，且时间价值（VOT）越大的出行者，其成本降低的收益越大.【相关文献】[1]Vickrey W S.Congestion theory and transport invest⁃ment[J].American Economic Review，1969,34:414-431.[2]Arnott R,de Palma A,Lindsey R.The welfare effects of congestion tolls with heterogeneous commuters[J].Jour⁃nal of Transport Economics and Policy,1994,28(2): 139-161.[3]Cohen muter welfare under peak-period conges⁃tion tolls:who gains and who loses?[J].International Journal of Transport Economics,1987,14(3):293-226.[4]田丽君，陈捷娜，许岩，等.均匀行驶信用计划管理瓶颈拥挤和方式划分[J].交通运输系统工程与信息，2012，12(6)：127-131.[TIAN L J,CHEN J L,XU Y,et al.Uniform travel credit scheme for managing bottle⁃neck congestion and model split[J].Journal of Transpor⁃tation Systems Engineering and Information Technology, 2012,12(6):127-131][5]Mahmassani H,Herman R.Dynamic user equilibrium departure time and route choice on idealized traffic arte⁃rials[J].Transportation Science,1984,18:362-384.[6]Kuwahara M.Equilibrium queuing patterns at a two-tan⁃dem bottleneck during the morning peak[J].Transporta⁃tion Science,1990,24(3):217-229.[7]Tabuchi T.Bottleneck congestion and modal split[J]. Journal of UrbanEconomics,1993,26:320-327.[8]Huang H J.Fares and tolls in a competitive system with transit and highway:the case with two groups of commut⁃ers[J].Transportation Research Part E,2000,36(4): 267-284. [9]Huang H J.Pricing and logit-based mode choice models of a transit and highway system with elastic demand[J]. European Journal of Operation Research,2002,140: 562-570.[10]Arnott R,de Palma A,Lindsey rmation and timeof-usage decisions in the bottleneck model with sto⁃chastic capacity and demand[J].European Economic Review.1999,43(3):525-548.[11]Fosgerau M.One the relation between the mean and vari⁃ance of delay in dynamic queues with random capacity and demand[J].Economic Dynamics and Control.2010,34(4):598-603.[12]Dafermos S C.The traffic assignment problem for multi⁃class-user transportation networks[R].Cornell Universi⁃ty，Department of Operations Research,1971.[13]Smith M.The marginal cost taxation of a transportation network[J].Transportation Research Part B,1979,13: 237-242.[14]Yang H，Huang H J.Mathematical and economic theory of road pricing[M].Elsevier Press,2005.[15]Nagurney work economics：A variational inequali⁃ty approach[M].KluwerAcademic Publishers,1999.[16]De Palma A,Lindsey R.Congestion pricing with hetero⁃geneous travelers:A general equilibrium welfare analy⁃sis[J].Networks and Spatial Economics,2004,4:135-160.[17]De Palma A,Lindsey parison of morning and eve⁃ning commuters in the Vickrey bottleneck model[J]. Transportation Research Record,2002,1807:26-33.。
交通瓶颈预测模型与应用
交通瓶颈预测模型与应用交通拥堵已成为现代城市的一大难题，不仅耗费大量时间和金钱，还导致空气污染、交通事故等问题。
因此，为了更好地预测和缓解交通拥堵，交通瓶颈预测模型应运而生。
一. 交通瓶颈预测模型的定义和意义交通瓶颈预测模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术，通过分析历史交通数据，预测未来交通流量，进而识别出可能成为交通瓶颈的路段或交叉口。
其意义在于，可以帮助政府部门和交通管理者制定更科学、更有效的交通管理方案，从而缓解交通拥堵，提高城市交通运行效率。
二. 交通瓶颈预测模型的构建过程交通瓶颈预测模型的构建过程包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和模型调优等步骤。
其中，数据采集和预处理是非常关键的环节，它们决定了后续的特征提取和模型训练的质量和效果。
1. 数据采集：交通瓶颈预测模型需要使用大量的交通数据，包括车辆速度、流量、车道数、路段长度、进出口道车流量等。
这些数据可以通过传感器、摄像头、GPS等设备进行采集，也可以通过公交车和出租车等车辆携带的移动设备收集。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据清洗等。
此外，还需要对原始数据进行分时段、分地点、分路段等处理，以便更好地分析和提取重要特征。
3. 特征提取：特征提取是交通瓶颈预测模型构建过程中最重要的环节，它是指从原始数据中提取出反映交通拥堵状况的重要特征。
常用的特征包括交通流量、拥堵指数、车速变化率、拥挤程度等。
4. 模型训练和调优：在完成特征提取后，可以利用机器学习或深度学习等方法进行模型训练。
常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
在模型训练过程中，需要对模型进行验证和调整，以保证其预测结果的准确性和稳定性。
三. 交通瓶颈预测模型的应用场景交通瓶颈预测模型可以应用于城市道路交通、高速公路交通、机场航空交通等多种交通场景中，对于缓解交通拥堵、提高交通运行效率、减少交通事故等方面都具有重要作用。
1. 城市道路交通：交通瓶颈预测模型可以帮助城市交通部门预测未来的交通拥堵情况，并及时调整交通信号灯、限制车辆通行等措施，从而尽可能地减少拥堵影响。
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基于瓶颈模型的交通出行行为分析与管理策略研究大城市的交通拥堵问题日益严重,已经成为制约城市可持续发展的主要因素之一,先进的交通需求管理理论是缓解城市交通问题的重要方法。
出行者作为出行的主体,其决策行为将直接影响整个交通系统的状态。
只有深入分析出行者的行为规律才能制定有效的交通管理策略。
而交通拥堵常常发生在道路的瓶颈处,特别是在早晚高峰期。
因此研究瓶颈模型有助于人们认识城市出行者的通勤出行规律,对于缓解交通拥堵具有重要的意义。
本文主要研究了在具有瓶颈的交通网络中,出行者的出发时刻选择行为。
具体的研究内容如下:(1)研究了基于个人感知的瓶颈模型。
针对出行者持有早到或者晚到的态度,可以将出行者划分为两类:积极主动者和不积极主动者。
根据出行者的个人感知状况,本文考虑了出行者可能出现的三种情况。
并详细分析了这三种情况中达到均衡状态时,出行者的出行选择行为。
相关数值算例表明,出行者的出发时刻选择不仅与每类出行者所占的比例有关,还与其出行感知系数的大小有关。
(2)研究了基于瓶颈模型的异质出行者早高峰出行问题。
本文针对高速公路(含有高承载力车道)和普通道路存在瓶颈时,研究了时间价值不同的出行者在早高峰的出行选择行为。
基于瓶颈模型的均衡条件,推导出不同收费标准下,出行者改变出行方式时个人早到时间的临界值。
研究发现,当收费较低时,时间价值较低的出行者使用高承载力车辆的数量会增加。
当收费达到一定程度时,即使是时间价值较高的出行者也会选择高承载力车辆出行。
数值算例表明设置恰当的收费标准可以降低系统出行时间。
(3)研究了双模式瓶颈网络中出行者的出行选择行为。
首先分析了基于边际成本定价和平均成本定价下,实施两种不同的阶段收费与补贴对于出行者选择出行方式的影响。
其次通过分析地铁站内的拥堵现象,基于地铁出行者的特性,建立了地铁瓶颈模型。
由于票价作为一种直接有效的经济手段,可以直接影响出行者的出行行为,因此,研究发现在地铁瓶颈模型中实施票价打折策略能够有效地改变出行者的出行选择行为。
最后分析了在双模式瓶颈网络中,同时实施道路收费与票价打折策略对于出行者的影响。
(4)建立了基于随机特性的早高峰通勤模型。
在普通道路上,受各种随机因素的影响,出行者在道路上的出行时间具有随机性。
基于这种不确定的情况,本文构建了基于随机出行时间的瓶颈模型。
根据出行者在同一时间出发,早到或者晚到的可能性,可以将出发时间区间分为三个子区间。
根据均衡条件,推导出了三个子区间的邻界点。
另一方面,通过考虑地铁发车间隔的不确定性,得到了出行者的等待时间和发车间隔之间的关系。
同时考虑了车厢内的拥挤效应对于出行者的出发时刻选择行为的影响。
在这两者的基础之上,提出了基于随机特性的早高峰通勤模型,并着重分析了随机因素对于出行者选择出发时间和出行方式的影响。