城市交通发展的优化模型与政策研究.doc
交通信号控制优化模型与方法研究
交通信号控制优化模型与方法研究交通拥堵是现代城市面临的重要问题之一，解决交通拥堵问题对于提高城市居民的生活质量和经济的发展至关重要。
交通信号控制作为交通管理的重要手段之一，可以通过优化模型和方法来改善交通流量，减少交通拥堵，提高路网的效率和安全性。
在交通信号控制的研究中，优化模型和方法被广泛应用于交通流量的分析和控制。
针对不同情景下的交通拥堵问题，研究人员通过建立数学模型并结合实际情况，来优化信号灯的设置和调整，以达到交通流量的最优化。
一种常见的交通信号控制优化模型是基于网络流理论的模型。
该模型将交通路网视为网络，通过建立节点和边的关系来表示路段和交叉口，进而对交通信号控制进行优化。
这种模型通过网络最大流算法来计算最优的信号灯配时方案，以最大化交通流量的通过能力，从而减少拥堵情况。
除了基于网络流理论的模型，还有一些其他的优化模型和方法应用于交通信号控制。
例如，遗传算法、粒子群算法等人工智能方法被应用于交通信号控制的优化中。
这些方法通过模拟自然界的进化和群体行为，来找到一组最优解，以优化交通信号配时方案。
这些方法在一定程度上能够克服传统方法的局限性，提高了交通信号控制的效果。
在实际应用中，交通信号控制的优化模型和方法需要考虑到多个因素。
例如，交叉口的交通流量、车辆的速度、道路的容量、交通信号的延误等等。
同时，还需要考虑到不同时间段和不同方向的交通流量变化，以及特殊事件对交通流量的影响。
这些因素需要在优化模型和方法中进行准确建模，以得到更为准确的信号配时方案。
此外，在交通信号控制的研究中，还需要对交通流量进行实时的监测和调整。
通过使用现代交通技术，例如智能交通系统和传感器网络，可以获取实时的交通流量数据，并将其应用于信号灯的优化控制中。
这种实时优化能够更好地适应交通流量的变化，提高交通路网的效率。
总之，交通信号控制优化模型和方法的研究对于解决交通拥堵问题具有重要意义。
通过建立准确的优化模型，并结合实时的交通流量数据，能够为交通信号控制提供科学的决策支持，改善交通流量，减少交通拥堵，提高城市的交通效率和居民的生活质量。
城市交通系统建模及智能化优化方法探讨
城市交通系统建模及智能化优化方法探讨城市交通是现代城市发展的重要组成部分，其优化和智能化是提高城市交通效率和减少交通拥堵的关键。
本文将探讨城市交通系统建模及智能化优化方法，以期为城市交通管理者和研究者提供有益的思路和方向。
一、城市交通系统建模方法城市交通系统是一个复杂的系统，包含了道路网络、交通管理、交通参与者和交通流动等多个组成部分。
因此，建立合理的交通系统模型对于分析和优化城市交通至关重要。
1.1 道路网络建模道路网络是城市交通系统的基础设施，对于城市交通流动和拥堵具有重要的影响。
通过建立道路网络模型，可以揭示道路连接性、拥堵状况和交通流量等重要信息。
常用的道路网络建模方法有：图论方法、基于GIS的方法、行为模拟方法等。
1.2 交通管理建模交通管理是城市交通系统中的关键环节，通过合理的交通管理可以达到减少拥堵、提高交通效率的目的。
建立交通管理模型可以帮助分析和优化交通信号控制、路线选择、停车管理等交通管理策略。
常用的交通管理建模方法有：传统的交通工程方法、优化算法、仿真模拟方法等。
1.3 交通参与者建模交通参与者是城市交通系统中的关键环节，他们的行为决定了交通流动和拥堵状况。
通过建立交通参与者的行为模型，可以预测交通流量、研究驾驶行为和评估交通政策的效果。
常用的交通参与者建模方法有：基于统计学的方法、机器学习方法、行为建模方法等。
二、城市交通智能化优化方法城市交通智能化是利用先进的信息技术和智能算法来优化城市交通系统，提高交通效率和减少交通拥堵。
下面将介绍几种常用的城市交通智能化优化方法。
2.1 交通信号控制优化交通信号控制是提高城市交通效率的关键手段，通过智能化优化交通信号控制可以实现有效的交通流动和拥堵的减少。
常用的交通信号控制优化方法有：基于微观仿真的方法、基于优化算法的方法、基于大数据分析的方法等。
2.2 路线规划与导航优化路线规划和导航是驾驶者出行过程中的关键环节，通过智能化优化路线规划和导航可以降低驾驶里程和时间，减少交通拥堵。
城市交通拥堵问题的仿真分析与优化策略研究
城市交通拥堵问题的仿真分析与优化策略研究第一章：绪论城市交通拥堵一直是一个严重的问题，它不仅会浪费人们宝贵的时间，还会影响城市经济发展和居民生活质量。
为了解决这个问题，许多城市已经开始采用一些优化策略。
本文则将从仿真分析的角度出发，探讨在城市交通网络中，如何通过仿真分析来优化运输网络，从而降低交通拥堵现象的发生。
第二章：城市交通网络建模与仿真技术城市交通网络建模是优化城市运输网络的重要步骤。
未经充分考虑的模型会导致对交通网络的错误分析和不适当的改进提议。
在建模时，我们需要考虑以下几个方面：车辆行驶的速度与车流量之间的关系；道路条件与车速之间的关系；交通信号灯、天气状况和道路施工等会对道路通行产生影响的外部因素。
在城市交通仿真技术中，决策者需要将特定策略注入仿真平台中，以评估该策略对交通网络影响的程度。
仿真平台可通过各种模型来制定测试策略和调整方案。
这些方案需要基于一定的目标判断，例如减少拥堵时间，或者最大化网络吞吐量。
第三章：交通拥堵仿真模型交通拥堵仿真模型广泛用于交通规划和交通流管理，可以有效模拟城市交通拥堵情况。
在仿真模型中，我们可以将城市交通网络看作是 nodes 和 edges 交织排列的网络。
每个节点代表一个道路交叉口或者其他连接两种或更多种传输系统的接口。
每个边表示不同节点之间的交通流量。
交通拥堵仿真模型还可分为宏观模型和微观模型。
宏观仿真模型通过定义通行能力与各种运输因素的关系，模拟网络中的总体运输水平。
这类模型通常是计算效率最高的，都是面向交通规划的大规模分析工具。
微观仿真模型由许多关于交通细节的假设组成，因此可以捕捉交通流特征的复杂性。
由于其高精度而受到交通流圈的广泛欢迎。
第四章：城市交通优化策略城市交通优化策略是指通过制定新的政策和技术手段，以减少城市交通拥堵现象的发生。
以下是一些城市交通优化策略的示例：改善交通设施，缩短出行时间，提高通达性；鼓励多种出行方式，例如步行、自行车、公共交通等；加强交通管理，加强交通规划，执行交通限制措施；加强交通信息服务，提供实时路况信息，以方便市民出行；通过动态道路定价、停车费调控等手段，实现交通流量直接影响节点运行的目标，并指导交通改善。
路网优化模型研究
路网优化模型研究随着城市交通发展的不断进步，路网的优化成为了一个重要课题。
通过合理的规划和设计，能够最大化地提高路网的通行能力，减少交通拥堵，同时也能降低能源的消耗和对环境的影响。
本文将从路网优化模型的概念、类型、适用范围和优化效果等方面展开阐述。
1. 概念路网优化模型是指以计算机模拟等技术手段对城市道路网进行系统化、量化分析，找出城市交通网络存在的问题、优化方案及其优化效果的模型。
具体来说，它是通过建立数学模型，计算得出各个节点之间的最短路径和最小权重等数据，以实现最优化的路径选择和交通流控制。
2. 类型路网优化模型分为多种类型，主要有以下几种：(1) 网络分析模型。
这种模型利用图论方法分析路网结构和交通流动情况，以支持城市交通规划、交通调控和交通控制等工作。
(2) 路径选择模型。
该模型是通过路径选择算法对交通流进行规划和优化的，使其在时间成本或空间成本等方面达到最优化。
(3) 交通流模型。
这种模型能够模拟和预测大量的交通流动情况，帮助控制和调控城市交通流动，以保持城市交通网络的顺畅。
3. 适用范围路网优化模型适用范围广泛，主要包括以下几个方面：(1) 交通规划：为城市交通规划提供科学依据，帮助规划部门确定路网交通流量的变化趋势，为公共交通及人行步道等交通服务设施的规划提供重要参考。
(2) 交通调控：对交通拥堵地区，面向城市不同时间、地区和交通需求特点，制定最适合的交通规划和交通调控方案。
(3) 交通控制：利用交通控制手段，包括信号灯控制、交通信号预测和信号优化等，来实现城市交通流的控制。
(4) 交通安全：路网优化模型能够预测路面交通拥堵情况和交通事故发生率等，为路面交通的安全性提供支持。
4. 优化效果路网优化模型能够显著提高城市交通网络的通行能力。
通过合理的路网优化，可以达到以下几个目标：(1) 缩短路途时间：路网优化能够降低交通拥堵，加速车辆、行人的出行时间，提高通行效率，让人们更快地到达目的地。
城市交通拥堵状况预测与优化模型
城市交通拥堵状况预测与优化模型随着城市人口的增加和汽车数量的增加，城市交通拥堵问题日益凸显，给人们的出行带来了很大的不便。
为了更好地解决城市交通拥堵问题，提高交通运行效率，研发了许多城市交通拥堵状况预测与优化模型。
一、城市交通拥堵状况预测模型城市交通拥堵状况预测模型是通过对历史交通数据的分析和建模，结合实时交通数据的监测与采集，预测未来一段时间内城市交通拥堵状况的模型。
常见的交通拥堵预测模型包括基于时间序列方法、基于统计回归方法、基于人工神经网络方法等。
1. 基于时间序列方法基于时间序列方法是根据历史交通数据的特征和规律，建立数学模型来预测未来的交通拥堵状况。
常用的时间序列方法包括ARIMA模型、指数平滑模型等。
ARIMA模型基于时间序列的自相关性和移动平均性，能够较好地预测一定时间范围内的交通拥堵情况。
指数平滑模型则是基于时间序列中的平滑系数，通过调整权重来预测未来的交通状况。
2. 基于统计回归方法基于统计回归方法是通过建立交通拥堵状况与影响因素之间的关系模型，来预测未来的交通拥堵状况。
通常采集的影响因素包括交通流量、路网结构、道路限制条件等。
通过对这些因素的统计分析和回归建模，可以预测未来一段时间内的交通拥堵情况。
3. 基于人工神经网络方法基于人工神经网络方法是通过模拟人脑神经网络的工作原理，建立交通拥堵状况与影响因素之间的复杂非线性关系模型。
人工神经网络模型能够自动学习和提取交通数据中的隐藏信息并进行模式识别，从而准确预测未来的交通拥堵状况。
二、城市交通优化模型城市交通优化模型是为了减少交通拥堵，提高交通效率，设计出合理的交通规划和控制策略的模型。
常见的交通优化模型包括交通信号优化模型、路网优化模型、出行路线选择模型等。
1. 交通信号优化模型交通信号优化模型是通过对交通信号灯的控制策略进行优化设计，来提高交通流量和驶过路口的效率。
常用的交通信号优化模型包括传统的固定周期控制模型、感应控制模型、自适应控制模型等。
城市道路交通流量预测与优化模型研究
城市道路交通流量预测与优化模型研究随着城市化进程的加快，城市道路交通拥堵问题成为了人们日常生活中不可忽视的一个重要问题。
为了提高城市交通效率，减少交通拥堵，城市道路交通流量预测与优化模型的研究变得尤为重要。
本文将探讨城市道路交通流量预测与优化模型的研究现状，以及其中的挑战与前景。
一、城市道路交通流量预测模型研究城市道路交通流量预测是实现交通优化的基础，准确的交通流量预测可以帮助交通管理部门制定合理的交通优化策略。
目前，城市道路交通流量预测主要基于以下几种模型：1. 统计模型统计模型是最常见的预测模型之一，通过分析历史交通数据的特征和模式，来预测未来的交通流量。
常用的统计模型有自回归移动平均模型（ARMA）、指数平滑模型和灰色系统模型等。
这些模型通过数学统计方法分析历史数据的趋势和周期性，来预测未来的交通流量。
2. 机器学习模型随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习模型在交通流量预测中得到了广泛应用。
机器学习模型可以根据大量的历史交通数据，建立复杂的非线性模型，从而提高交通流量预测的准确性。
常用的机器学习模型有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林等。
这些模型可以根据输入的特征，学习交通流量与各种因素之间的复杂关系，进而预测未来的交通流量。
3. 融合模型为了进一步提高交通流量预测的准确性，近年来越来越多的研究将统计模型和机器学习模型进行融合。
融合模型可以综合考虑历史交通数据的趋势和特征，以及交通流量与各种因素的复杂关系，从而提高预测准确性。
常用的融合模型有灰色关联度模型和支持向量机与自回归模型的融合模型等。
二、城市道路交通流量优化模型研究城市道路交通流量优化旨在通过调控交通流量，减少拥堵并提高交通效率。
目前，城市道路交通流量优化主要基于以下几种模型：1. 交通流模型交通流模型是优化城市道路交通流量的基础。
交通流模型可以描述车辆在道路上的运动规律，根据交通流模型，可以预测交通拥堵的发生和发展趋势。
交通拥堵预测与优化模型设计
交通拥堵预测与优化模型设计一、绪论随着城市的发展和人口的增长，交通拥堵已经成为城市面临的严峻问题之一。
交通拥堵不仅引发公众不满，也会带来环境污染和经济损失，因此，如何实现交通拥堵的预测和优化模型的设计成为了重要的研究领域。
本文将探讨交通拥堵预测和优化模型设计的实现方法和相关研究。
二、交通拥堵预测模型交通拥堵预测模型是建立在温度、天气、旅游等多种因素的基础上，通过分析历史数据和实时数据，对未来的交通拥堵情况进行预测。
目前常用的交通拥堵预测模型包括机器学习、时间序列和神经网络等方法。
1. 机器学习方法机器学习方法是一种基于样本数据的模式识别技术，它是通过对样本数据进行学习，然后通过对新数据的分析和预测，来生成预测结果的一种方法。
目前常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树和随机森林等。
支持向量机的基本思想是利用非线性映射将样本数据从低维空间映射到高维空间，然后利用核函数对高维空间的特征进行分类和回归；决策树是一种基于树形结构的分类方法，它是通过根据样本数据进行递归分析，得出判断结果的一种方法；随机森林是基于决策树的一种集成方法，它是通过将多颗不同的决策树组合在一起，提高模型的预测准确率的方法。
2. 时间序列方法时间序列方法是将一系列随时间变化的数据视作一个时间序列，然后利用时间序列模型对未来数据进行预测的一种方法。
目前常用的时间序列方法包括ARIMA、SARIMA和VAR等。
ARIMA是一种常用的时间序列方法，它是通过对时间序列进行差分、白噪声检验和模型拟合等方法，来对未来数据进行预测的一种方法；SARIMA是ARIMA的升级版，它是一种基于季节性差分的时间序列方法，它可以更好地对季节性数据进行预测；VAR是一种基于向量自回归模型的时间序列方法，它是通过对多个时间序列进行联合建模，来对未来数据进行预测的一种方法。
3. 神经网络方法神经网络方法是一种基于人工神经网络模型的情况识别技术，它是模仿人类神经系统的结构和功能，利用多层感知器对实验数据进行自适应处理和建模的一种方法。
城市交通需求模型的构建与应用
城市交通需求模型的构建与应用一、引言城市交通问题一直是困扰着现代城市发展的重要因素之一。
为了解决城市中日益增长的交通需求与有限的道路资源之间的矛盾，交通需求模型的构建和应用成为了重要的研究方向。
本文将探讨城市交通需求模型的构建方法以及在城市规划和交通政策制定中的应用。
二、城市交通需求模型的构建方法城市交通需求模型的构建方法可以分为宏观模型和微观模型两种。
1. 宏观模型宏观模型是基于统计数据和区域特征进行交通需求预测和规划的模型。
它以整个城市或区域为研究对象，通过收集交通流量、人口分布、道路网络等数据来分析交通流量的分布和变化趋势。
宏观模型可以运用多种方法，如产生-吸引模型、重力模型、交通分配模型等，来研究人口流动、交通流量和出行方式选择等问题。
2. 微观模型微观模型更关注个体出行行为和决策过程。
它通过分析个体特征、出行目的、交通工具选择等因素，构建个体出行行为模型，进而推导出整个城市的交通需求。
微观模型可以采用行程链模型、行为模拟模型等方法，通过建立出行链和模拟个体出行行为，预测未来交通需求和拥堵情况。
三、城市交通需求模型的应用城市交通需求模型在城市规划和交通政策制定中具有重要的应用价值。
1. 交通规划城市交通需求模型可以帮助规划者预测未来的交通需求，以便合理规划道路建设、公共交通线路以及交通设施的布局。
通过模型模拟不同的规划方案，在经济效益、社会效益和环保效益上进行评估，从而找到最优的规划方案，为城市交通的发展提供科学依据。
2. 交通拥堵管理交通拥堵是城市面临的普遍问题，针对交通拥堵问题，交通需求模型可以用于分析交通流量、交通瓶颈以及交通拥堵的成因。
通过识别瓶颈路段和瓶颈时间段，并提出针对性的交通管理措施，如交通信号优化、交通限行等，可以有效地缓解交通拥堵，提高道路使用效率。
3. 交通服务评价通过建立城市交通需求模型，可以评估交通服务质量，如出行时间、交通工具选择、出行成本等。
这有助于政府和相关部门了解市民对交通服务的满意度，并根据评估结果制定相应的政策和改进措施，提升城市交通服务质量。
城市公共交通运营优化模型的建立与应用
城市公共交通运营优化模型的建立与应用城市公共交通是城市发展的重要组成部分，也是城市居民生活不可或缺的交通工具。
在城市快速发展的过程中，随着人口的增加和城市空间的扩张，城市公共交通服务需求也逐渐增加。
因此，完善城市公共交通体系，提升交通服务质量，是城市可持续发展的必要手段。
为了提高城市公共交通服务质量，优化交通运营，研究和建立城市公共交通运营优化模型已经成为研究的热点。
本文将阐述城市公共交通运营优化模型的建立和应用。
一、城市公共交通运营的基础数据城市公共交通运营关键的基础数据包括线路覆盖、站点布局、车辆配备、班次规划和客流数据等因素，这些数据是建立城市公共交通运营优化模型的基础。
线路覆盖是指城市公共交通线路的布置和覆盖面积。
线路布置要综合考虑城市发展规划、居民区域布局、配套设施等因素。
站点布局是指线路上各个站点的位置，车辆配备包括车辆数量、车辆类型、车辆学习门槛等要素。
班次规划包括各班次的发车时间、路线走向、停靠站点等方面。
同时，客流数据是对城市公共交通的利用状况进行监测和评估，为城市公共交通的改善和优化提供决策支持。
二、城市公共交通优化模型的建立城市公共交通优化模型的建立需要考虑到众多因素，如环节间关系、数据质量、科学合理性等。
具体包括总体框架设计、模型建立、数据采集等环节。
总体框架设计需要根据交通运营规划、城市发展规划等需求综合考虑各个环节关系，制定建模的总体框架。
模型建立需要针对具体情况，选择合适的建模方法，如系统仿真法、数据分析法等。
数据采集包括采集基础数据、交通运营数据、调查问卷等信息，需要挖掘并综合利用多方面数据。
三、城市公共交通优化模型的应用城市公共交通优化模型的应用可分为两个方面：改善交通服务质量以及优化交通运营成本。
为了提升交通服务质量，城市公共交通优化模型可应用于客流分配，如合理调整线路、站点、班车等参数，提高客运能力，减少拥堵，提高总体交通效率。
同时，模型可以优化出行时间，根据交通拥堵情况和出行需求，选择最优的路径和交通模式，实现交通出行的便利性和高效性。
城市交通运输问题的大数据建模与分析研究
城市交通运输问题的大数据建模与分析研究第一章引言随着城市化的快速发展和居民生活水平的逐步提高，城市交通运输问题已经成为城市发展中的重要瓶颈问题之一。
城市交通问题不仅影响居民的生活质量，还对城市的经济、环境和社会发展产生深远影响。
为解决城市交通问题，大数据建模与分析技术的应用变得越来越重要。
第二章城市交通问题的背景城市交通运输问题在中国已经持续了近30年，而随着城市化速度的加快，交通问题也越来越严重。
城市交通问题主要表现在以下几个方面：1.道路交通拥堵：由于城市交通工具的数量增加，道路交通拥堵问题日益严重。
交通拥堵不仅影响居民的出行效率，也对城市的经济运行产生了负面影响。
2.空气污染：城市交通是导致空气污染的主要原因之一。
汽车尾气排放中的有害物质对空气和环境造成不良影响。
3.能源消耗：城市交通是消耗大量能源的行业，油耗和能耗的增加也因此成为城市交通问题的一个面貌。
综上所述，城市交通问题不仅影响人们的出行，而且对城市经济、环境和社会发展产生深远影响。
第三章大数据建模与分析大数据技术和数据挖掘技术的出现为城市交通问题的解决提供了新的思路和方法。
大数据建模和分析可以通过对城市交通的大量数据进行采集、分析、挖掘，帮助我们更好地理解和解决城市交通问题。
城市交通的大数据建模包括道路交通拥堵问题、交通大数据分析、多模式出行模型以及交通预测模型等。
通过收集和分析城市交通数据，大数据建模可以为城市交通治理提供可靠的基础数据和良好的数据支持。
大数据分析模型的具体实现包括数据清洗、预处理、数据挖掘、建模和可视化分析等阶段。
数据挖掘阶段的难点在于如何有效地提取有关城市交通和出行的信息，建模阶段主要是针对大数据建模需求，研发出合适的模型。
第四章大数据建模与分析在城市交通中的应用大数据建模与分析技术在城市交通中的应用涉及到多个领域：1.交通流预测模型：城市交通预测模型基于大量的交通数据进行建模，可以实现对城市交通流量的预测和判断，有助于提高交通的效率和便利性。
城市交通道路规划与优化研究
城市交通道路规划与优化研究随着城市化进程的不断加速，城市交通问题已经成为了制约城市可持续发展的重要因素。
如何合理规划和优化城市的交通道路，成了当今社会所关注的热点问题之一。
本文将从城市交通规划的角度对这一问题展开探讨。
首先，我们需要认识到城市交通道路规划与优化的重要性。
交通道路是城市中最基础、最重要的基础设施之一，对于维护城市运行秩序和提高居民出行质量至关重要。
一个良好的交通道路规划可以有效解决交通拥堵、提高通行效率，进一步提升城市的可持续发展能力。
因此，我们迫切需要对城市交通道路进行科学合理的规划与优化。
其次，城市交通道路规划与优化需要考虑多方面的因素。
首先是行车需求和流量分布。
城市中的不同区域有着不同的人口密度和交通需求，根据实际情况，应该在交通规划中合理划分道路使用功能和流量分配，避免出现部分道路拥堵而其他道路空置的情况。
其次是交通组织和智能化应用。
随着科技的不断发展，交通管理的智能化已经成为了可能。
通过科学的交通信号灯控制，智能调控交通流量，可以更好地提高道路上的车辆通行效率。
此外，还可以通过智能导航系统、出行平台等手段，引导车辆在道路上分散分流，避免堵塞。
最后是环境保护和可持续发展。
在交通规划中，应该充分考虑环保因素，推广绿色出行方式，减少车辆污染和能源消耗，促进城市交通的可持续发展。
进一步探讨城市交通道路规划与优化的方法和技术。
在道路规划中，传统方法往往只能靠经验和直觉进行决策，难以实现精确规划。
而现代技术的发展给交通规划带来了新的机遇。
例如，通过交通仿真模型可以模拟不同的交通流量分布和道路布局，从而找到最佳的组织方案。
此外，地理信息系统的应用也为交通规划和道路优化提供了有力的支持。
通过对城市交通流量的实时监测和数据分析，可以及时调整道路交通的组织和优化，减少拥堵的发生。
最后，从长远角度看待城市交通道路规划与优化。
一个城市的交通问题是一个系统工程，需要综合考虑不同的因素和利益相关方的需求。
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。
基于多源数据的城市交通模拟与优化研究
基于多源数据的城市交通模拟与优化研究随着城市化的深入，城市交通问题日趋严重，通勤时间延长、交通拥堵、公共交通不便等问题成为城市居民生活的日常困扰。
为了解决这些问题，需要深入研究城市交通系统及其优化方法。
多源数据在城市交通模拟和优化中有着重要的应用，本文将介绍基于多源数据的城市交通模拟与优化研究。
一、多源数据在城市交通中的应用城市交通是一个复杂的系统，需要大量的数据支持来进行模拟和优化。
多源数据在城市交通中的应用极为广泛。
其中，地图数据是城市交通模拟的基础数据，可以用于绘制路网、交通流量以及交通信号灯等，是交通模拟的必备数据来源。
另外，智能交通设备产生的数据也是城市交通模拟的重要数据来源。
如交通摄像头、车载导航系统等设备产生的数据可以提供车辆的位置、速度等重要信息，利用这些数据可以实现实时交通模拟和预测。
同时，公交车和出租车的GPS数据也是城市交通模拟的重要数据来源。
这些数据可以用于分析城市的交通流量和行车路径，以及公交车和出租车的运营状况，为交通管理部门提供决策支持。
二、城市交通模拟方法城市交通模拟是通过计算机模拟城市交通流动情况的过程，可以通过模拟不同的交通管理策略和政策的实施效果，以评估其对交通系统的影响。
城市交通模拟方法包括微观模拟和宏观模拟。
微观模拟是通过对每辆车辆的运动进行模拟来预测交通流，其重要数据来源是车载GPS数据。
宏观模拟则是通过分析交通流量和道路容量的关系，建立流量-密度关系模型，来预测交通流量和交通拥堵情况。
三、城市交通优化方法城市交通优化是指通过对交通系统的规划和管理来减轻交通拥堵，提高通行效率的一系列措施。
城市交通优化方法包括基于传输网络的优化、道路网格化优化、公共交通优化、出租车管理优化、交通信号优化等。
其中，基于传输网络的方法主要是优化网络拓扑结构和调整交通流量，以适应交通需求。
道路网格化优化则是针对道路拓扑结构进行优化，包括道路布局和道路容量等方面。
公共交通优化主要是解决公共交通不便的问题，优化公交线路和车辆运营策略。
城市交通流量预测模型的建立与优化方法
城市交通流量预测模型的建立与优化方法随着城市人口的持续增长和城市化进程的快速发展，城市交通拥堵问题日益突出。
为了解决这一问题，建立有效的交通流量预测模型成为了城市交通规划和管理的重要任务。
本文将探讨城市交通流量预测模型的建立与优化方法。
一、数据准备建立交通流量预测模型首先需要充分的数据支持。
主要数据包括历史交通流量数据、交通流量影响因素数据以及相关空间数据等。
历史交通流量数据可以从交通监测设备、交通管理部门和第三方数据提供商等渠道获取。
交通流量影响因素数据包括天气、节假日、道路状况等。
相关空间数据包括交通网络结构、交通设施分布等。
二、建立传统模型传统的交通流量预测模型包括时间序列模型、回归模型和神经网络模型等。
时间序列模型基于历史交通流量数据，通过观察历史数据的趋势和周期性来预测未来的交通流量。
回归模型通过建立交通流量与影响因素的关系方程来进行预测。
神经网络模型则通过训练神经网络来学习历史数据的模式，并利用学习到的模式对未来的交通流量进行预测。
三、引入机器学习方法传统的模型在处理非线性、高维数据方面存在一定的局限性。
为了提高交通流量预测的准确性，引入机器学习方法成为了一种有效的选择。
机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。
这些方法通过对大量的历史数据进行学习和训练，能够发现其中的规律和模式，从而提高预测精度。
四、优化模型性能在建立交通流量预测模型后，优化模型的性能成为了一个重要的环节。
一方面，可以通过模型参数调整、特征选择和模型集成等方法对模型进行进一步优化。
另一方面，可以引入交通管理策略和智能交通系统等手段来优化交通流量预测的结果。
例如，通过调整信号配时方案、实施交通限行措施等，可以有效减少交通拥堵。
五、模型评估与改进建立交通流量预测模型后，需要对模型进行评估和改进。
评估模型的好坏可以采用误差指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
城市交通拥堵指数计算模型构建与优化研究
城市交通拥堵指数计算模型构建与优化研究城市交通拥堵是当今社会面临的一个严重问题。
随着城市化的不断推进和私家车的普及，交通拥堵问题日益突出，给人们的生活和工作带来诸多不便。
因此，建立一个准确可靠的城市交通拥堵指数计算模型，对于城市交通管理和规划至关重要。
本文将从多个角度对城市交通拥堵指数计算模型进行构建与优化的研究。
首先，我们可以考虑使用交通流量作为城市交通拥堵指数的主要指标之一。
交通流量可以通过道路收费系统、红绿灯监控系统等多种手段进行收集和分析。
通过对历史交通流量的统计和分析，我们可以建立一个基于交通流量的城市交通拥堵指数模型。
该模型可以根据不同时间段、不同道路、不同区域的交通流量数据进行计算，从而准确评估城市交通拥堵的程度。
除了交通流量，我们还可以考虑交通速度作为城市交通拥堵指数的另一个重要指标。
交通速度可以通过GPS导航系统、交通监控摄像头等设备进行实时监测。
同样地，通过对历史交通速度的统计和分析，我们可以建立一个基于交通速度的城市交通拥堵指数模型。
该模型可以根据交通速度的变化情况，结合道路长度和车辆密度等因素，准确评估城市交通拥堵的程度。
另外，还可以考虑引入交通事故指数来综合评估城市交通拥堵的情况。
交通事故指数可以通过交通事故报告和统计数据进行计算。
城市交通拥堵往往伴随着交通事故的增多，因此将交通事故指数纳入城市交通拥堵指数计算模型中，可以更全面地反映城市交通拥堵的情况。
除了以上几个主要指标，我们还可以考虑将其他因素纳入城市交通拥堵指数计算模型中。
比如交通基础设施的状况、公交车运营效率、道路施工情况等等。
通过综合考虑这些因素，我们可以建立一个更加全面和准确的城市交通拥堵指数计算模型。
在建立了城市交通拥堵指数计算模型之后，我们还可以通过优化模型参数，提高模型的准确性和可靠性。
例如，我们可以通过采集更多的交通数据，提高数据的精确性和时效性。
同时，还可以通过引入机器学习和人工智能等技术，对模型进行进一步优化，提高预测的准确性和精确性。
2024年城市交通系统优化研究课题申报
2024年城市交通系统优化研究课题申报摘要：本研究课题的目的是通过优化城市交通系统，提高交通效率和出行体验，解决当前城市交通拥堵和环境污染等问题。
我们将综合运用先进的智能交通技术、交通规划与管理、交通仿真模型等方法，着重解决交通信号控制、公共交通网络优化、智能交通管理和综合评价等方面的问题。
通过本研究的实施，我们期望为城市交通系统的建设和管理提供科学的决策支持，有效提高城市交通的运行效率和可持续性。
一、研究背景随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出。
交通拥堵严重影响了城市发展和市民的生活质量，同时也对环境造成了巨大的压力。
因此，优化城市交通系统成为了当前亟待解决的重要课题。
二、研究目标本研究的主要目标是通过优化城市交通系统，提高城市交通的效率，减少交通拥堵和环境污染。
具体包括以下几个方面的内容：1. 提出针对不同城市交通需求的智能交通管理策略，优化交通信号控制系统，减少交通拥堵现象；2. 优化公共交通网络，提高公共交通的运行效率和服务质量，增加市民乘坐公共交通的便利性；3. 发展智能交通管理系统，集成交通信息和智能技术，提高交通系统的自适应性和决策能力；4. 建立综合评价指标体系，对城市交通系统进行综合评价，为决策者提供科学的依据。
三、研究方法本研究将综合运用以下几种研究方法：1. 数据收集与分析：收集城市交通相关数据，包括交通流量、交通信号数据等，通过数据分析提取交通系统的特征和规律；2. 交通仿真模型：建立基于交通流理论和交通规划的仿真模型，模拟不同交通管理策略的效果，并评估其对交通系统的影响；3. 智能交通技术：应用人工智能、大数据和物联网等技术手段，提高交通系统的智能化水平和运行效率；4. 综合评价方法：构建城市交通系统的综合评价指标体系，运用定量和定性分析方法，对交通系统进行评估。
四、预期成果本研究的预期成果包括：1. 提出适用于不同城市的交通管理策略，解决交通拥堵问题，提高交通效率；2. 优化公共交通网络，提高公共交通的服务水平和出行体验；3. 发展智能交通管理系统，提高交通系统的自动化水平和智能化程度；4. 建立综合评价指标体系，为城市交通系统的发展和管理提供科学的决策支持。
交通政策研究方案
交通政策研究方案一、研究背景随着城市化进程的加速，人口的增长以及居民生活水平的提高，交通需求呈现出快速增长的态势。
然而，现有的交通基础设施和管理手段在一定程度上难以满足这种需求，导致交通拥堵、环境污染、交通安全等问题日益突出。
交通拥堵不仅浪费了人们的时间和精力，还增加了能源消耗和温室气体排放。
环境污染对居民的健康造成威胁，同时也影响了城市的形象和吸引力。
交通安全事故给个人和家庭带来巨大的痛苦和损失。
因此，深入研究交通政策，寻求有效的解决方案，已经成为当务之急。
二、研究目标本研究旨在深入分析当前交通政策的现状和问题，提出具有针对性和可操作性的政策建议，以改善交通状况，提高交通效率，减少环境污染，保障交通安全，促进交通与经济社会的协调发展。
具体目标包括：1、评估现有交通政策的实施效果，找出存在的问题和不足。
2、分析交通需求的变化趋势和影响因素，为政策制定提供依据。
3、借鉴国内外先进的交通政策经验，结合本地实际情况，提出创新的政策思路。
4、制定一套完整的交通政策方案，包括短期、中期和长期的目标和措施。
5、对政策方案进行模拟和预测，评估其可能产生的效果和影响。
三、研究内容1、交通政策的现状分析梳理现有的国家和地方交通政策法规，包括交通规划、建设、运营、管理等方面的政策。
调查交通政策的执行情况，了解政策在实际操作中遇到的困难和问题。
分析现有交通政策对交通拥堵、环境污染、交通安全等方面的影响。
2、交通需求分析研究人口增长、城市化进程、经济发展等因素对交通需求的影响。
分析不同出行方式（如公共交通、私人汽车、自行车、步行等）的需求特点和变化趋势。
预测未来交通需求的规模和结构，为交通规划和政策制定提供依据。
3、国内外交通政策经验借鉴研究发达国家和地区（如欧洲、美国、日本等）在交通规划、拥堵治理、公共交通发展、绿色交通等方面的政策措施和成功经验。
分析国内先进城市（如北京、上海、深圳等）的交通政策创新实践，总结其可借鉴之处。
交通运输网络的多层次优化模型
交通运输网络的多层次优化模型在当今社会，交通运输对于经济发展、人民生活和社会运转起着至关重要的作用。
一个高效、可靠且适应性强的交通运输网络是实现区域协调发展、资源优化配置和提升竞争力的关键。
而构建这样的交通运输网络，离不开多层次优化模型的应用。
交通运输网络的构成是极为复杂的。
它涵盖了各种交通方式，如公路、铁路、航空、水运等，还包括了站点、枢纽、线路等众多要素。
这些要素相互作用、相互影响，形成了一个庞大的系统。
在这个系统中，不同层次的优化目标和约束条件各不相同。
从宏观层面来看，交通运输网络的优化需要考虑国家或地区的整体发展战略。
比如，要促进区域经济的均衡发展，就需要在交通基础设施的规划和建设上进行合理布局，使交通网络能够连接各个经济区域，促进资源的流通和产业的协同发展。
同时，还需要考虑环境保护和可持续发展的要求，减少交通运输对生态环境的破坏。
在中观层面，城市交通网络的优化是一个重要的研究领域。
城市的交通拥堵问题日益严重，如何通过优化道路网络、改善交通管理、发展公共交通等手段来提高城市交通的运行效率，是中观层面优化的重点。
例如，合理规划城市的主干道、次干道和支路的布局，设置智能交通信号系统，根据不同区域的出行需求调整公交线路和站点的设置等。
微观层面则更加关注个体交通行为和局部交通设施的优化。
比如，优化交叉口的设计，提高车辆的通行能力；优化停车场的布局和管理，减少车辆寻找停车位造成的交通拥堵。
为了实现交通运输网络的多层次优化，需要建立相应的数学模型。
这些模型通常会考虑多种因素，如交通流量、通行时间、建设成本、运营成本、环境影响等。
以交通流量为例，它是衡量交通运输网络运行状况的重要指标之一。
通过对不同路段和节点的交通流量进行预测和分析，可以发现潜在的拥堵点和瓶颈路段，从而有针对性地进行优化。
通行时间也是一个关键因素。
对于出行者来说，希望能够在最短的时间内到达目的地。
因此，在优化模型中，要尽量减少出行者的平均通行时间，提高交通运输的效率。
城市交通规划中的交通模型建立
城市交通规划中的交通模型建立第一章：引言城市交通规划的目标是确保城市交通系统的高效运行，提供便捷、安全和可持续的交通服务。
而交通模型作为城市交通规划的核心工具，起着预测、评估和优化交通系统的作用。
本文将介绍城市交通规划中的交通模型建立的重要性以及常见的交通模型类型。
第二章：交通模型的重要性交通模型是对城市交通系统进行全面分析和模拟的工具，可以帮助规划者了解交通需求、优化路网布局、制定交通政策和预测未来交通流量。
通过交通模型，规划者能够更好地理解城市交通状况，并提出解决方案来改善交通拥堵、降低交通事故率和减少交通污染等问题。
第三章：交通模型建立的基本步骤交通模型的建立需要经过一系列的步骤。
首先是建立交通模型的基础数据，包括人口分布、道路网络、交通设施等信息。
接下来是确定交通模型的研究区域和时段，以及研究的交通需求。
然后，选择合适的交通模型类型，并根据实际情况进行参数估计和模型验证。
最后，使用交通模型进行交通需求和交通流量的预测，并根据预测结果提出相应的交通规划建议。
第四章：常见的交通模型类型4.1 基于四阶段分析的交通模型基于四阶段分析的交通模型包括旅行产生模型、旅行分配模型、路段交通流模型和交通现象模型。
这种模型通过对出行产生和分配的建模，以及交通流和交通现象的模拟，预测不同交通模式的流量、拥堵情况等。
4.2 微观仿真模型微观仿真模型是一种基于个体行为的交通模型，通过对每个交通参与者的决策和行为进行建模，模拟交通系统中的交通流动。
这种模型可以提供详细的交通行为信息，用于评估特定交通政策或建设项目的效果。
4.3 神经网络模型神经网络模型是一种模仿人类神经系统的交通模型，通过学习历史数据来预测未来的交通流量。
这种模型可以提供高精度的交通预测，适用于复杂交通系统的建模。
第五章：交通模型的应用交通模型在城市交通规划中有着广泛的应用。
首先是交通需求预测，通过交通模型可以预测未来的交通需求，帮助规划者制定合理的交通政策和规划方案。
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城市交通发展的优化模型与政策研究（张媛吕慧洁谢莉娟同济大学数学系理科班）摘要：本文就公交财政补贴、限制私家车发展、公交轨交分担率三个城市交通发展的优化问题建立了数学模型，在补贴、扩路、收费、征税等政策背景和博弈理论、成本理论等经济学背景下，以上海市道路交通的相关数据为基础，根据相关模型刻画了现有上海市交通状况的数学关系和政策目标的量化实现条件，并据此给出了具体的实施方案和政策建议。
关键词：公共交通；补贴；边际成本；分担率；Abstract: this paper discuss the optimized mathematical models focusing on the problems of public transportation subsidies, private cars restrictions as well as the share rate between bus and track. According to the actual data of the city Shanghai in recent years, we consider several policies including subsidies, road expanding, charging and taxation in the background of game theory and cost theory, and give the concrete quantitative relations of transportation in Shanghai. From the quantitative conditions of policy aims expressed, recommendations are listed for efficient policy making. Keyword: public transportation, subsidies, marginal cost, share rate1. 背景交通出行需求的激增伴随着汽车业的蓬勃发展，使得北京、上海、广州等特大城市的交通系统开始面临前所未有的挑战。
“优先发展公共交通系统”“限制私家车发展”“新增道路建设”等理念成为这些大都市应对交通压力的共同选择，在此背景下，“公交补贴”、“免费公交”、“单双号”、“摇号”“修路”等措施应运而生，然而由于缺乏全面、量化的考虑，许多具体政策在实施过程中带来了负面的社会效应，造成社会资源的浪费甚至干扰了正常的交通运行秩序；还有一些需要财政的大规模投入，给财政带来巨大压力的同时难以保证政策的持久性实施。
因此如何统筹城市交通发展，改善道路通行状况，满足日益增长的出行需求并提高出行质量，迫切需要就财政补贴与公交效率、道路新建与私家车发展、轨道交通与地面交通的分担等问题给出模型的刻画与量化的讨论，为制定实施科学可行的政策法案提供有力支持。
2. 问题与假设2.1问题重述考虑一个城市的公共交通系统，政府可以通过财政补贴的方式降低公共交通系统的使用费用来缓解城市的交通压力，但如果完全放弃收费可能会导致公共交通系统的崩溃，如广州亚运会前发生的情况。
选择以上海市的交通运营发展情况为例，根据相关实际数据，刻画上述关系，并给出分析建议报告2.2问题假设我们将此问题的讨论拆分成3个分析决策层面，以此出发分别给出假设，并在该假设的基础上讨论相关数量关系并给出改进方案。
2.2.1孤立整体公交系统层面在此层面上公共交通系统（包括地铁、公交等）做为一个整体考虑，并且孤立于其他交通选择方式。
即作此假设：选择公共交通的人群固定，每月有最低出行次数，且其不会选择其他出行方式代替公共交通满足其出行意愿；公交系统的票价并不受到其他其他竞争方式的干扰。
从而得到了一个满足孤立系统中经济学理论讨论前提条件的系统。
2.2.2公共交通资源开放层面在此层面上,假设交通系统中由公共交通系统和小轿车两部分构成，而不存在其他因素，公共交通系统作为一个整体（包括轨交和地面公交）和小轿车在共享新增基础设施建设资源上的同时存在着对新增资源的争夺。
假设人们在上述出行选择考虑上仅秉承价值规律选择（包括量化的时间成本等因素），而忽略了人们主观意愿的随机性。
2.2.3 轨交与公交二元层面在此层面上的讨论都是基于上述求得的整体最优状况，即固定补贴额度和客运总量讨论轨交和公交的分担比。
假设在两者相互影响的讨论中,不存在小轿车、路面占有率等第三方对其的影响，且其最优分担率的讨论和实现仅与人们的基于一个固定数量规律所作出的选择意愿有关，而忽略个体主观意愿的随机性。
2.3 模型符号说明●——居民出行效用函数●Z——每月乘坐公共交通出行次数●——每月乘坐公共交通出行次数上限●M——居民每月总支出●J——居民每月支出中除乘坐公共交通外的费用●——每人次的公共交通成本●——每人次的公共交通政府补贴●——公交资源效用最大时地面公交，小汽车的个人边际成本●——公交资源效用最大时地面公交，小汽车的社会边际成本●——实际小汽车的个人边际成本●——小汽车的平均每月成本中政府可调控总费用●——居民利用地面公交，轨道交通一次出行的时耗●——轨道交通，地面公交的客流分担率●——利用轨道交通，地面公交出行广义费用3. 模型的建立与修正3.1孤立公交系统的价格需求博弈模型。
在孤立公交系统层面上，基于假设2.2.1，我们给出如下重述1)选择公交出行的乘客人群固定，其将公交作为出行的唯一选择，且其每月至少乘公交出行的次数为。
2)在这个人群中其出行意愿、次数与公交价格相互作用，且整个过程中票价的高低不受到除乘客和公交公司外的第三方影响，最终可以使得体系中人均月乘公交次数和票价达到一个相互制衡的稳定状态。
基于上述假设体系中公交票价和乘客需求就符合一类经典的价格需求博弈模型[1]，首先我们不考虑财政补贴票价，仅从供需出发作出如下讨论设此模型中居民人均月可支配收入为，公交票价为，博弈模型中的效用函数为，其大小只与人均月乘车次数Z和月支出中除乘坐公共交通支出外的费用J相关，而且有满足：其中，居民预算的约束函数为根据K—T条件，有：记，由上述最优化问题解得居民每月乘坐公共交通随票价变化规律满足为：进而计算出企业收入为：3.1.1引入票价补贴情况下的修正模型在上述模型中引入政府按次补贴，即设政府直接为每人次乘客进行财政补贴，即直接对票价额度进行补贴，则,为上述人群实际支付票价，那么该模型可直接修正为①此时，企业总收入为：政府补贴总数：居民乘车支出下面我们根据2010年上海官方公布的实际原始数据，确定上述模型参数如下(见表一，数据来自上海统计年鉴2010)表一上海居民相关数据我们首先对地面公交和轨道交通做一致化整体处理，且下面的讨论始终将公共交通系统作为一个整体讨论票价和人均月出行次数的关系。
根据地面交通和轨道交通的载客量作为权重计算出整个公交系统的平均票价（补贴后）为元，由表中数据可计算在上述平均票价下的人均月出行次数为次将、的值代入①式内，解得参数。
由表中财政公交补贴每月总投入和居民月出行总次数可得到，平均每人次的公交交通补贴额为：元故认为公交系统的原始票价为元。
由上述变量值带入①可绘制出如下曲线：因为存在上限，所以我们在等式右边增长速度中引入阻滞增长项，和人均月出行次数上限，得到：，根据上海交通运行状况分析，我们令次，由原始模型曲线经过点（0.688,40），我们以此点作为修正过程中的不动点带入上述修正模型，解得：②用matlab绘制曲线（如下图）图二由图中看出，当补贴额度很小时（<0.5元），函数斜率较小，说明人们对政府补贴不敏感，也就是说，当政府补贴增加时，人均每月出行次数增量相对较小，通过公交补贴提高公交出行意愿的作用不明显；当补贴额度逐渐增大时，函数斜率陡然增大，人们对政府补贴敏感度加强，补贴对出行意愿的影响效果明显；当补贴额度超过1时，函数斜率减小，出行环境恶化，人群出行意愿趋于饱和，整个社会客流需求接近公共交通系统可以承载的上限。
因此，我们要在充分利用公共交通系统满足社会流动性需求和保证出行环境舒适之间找到一个平衡点，为此我们引入此平衡问题中的效益函数。
令，表示平均单位补贴对人均出行次数的贡献，将②式代入中，得到关于P的函数关系，并绘制如下曲线：图三由上图中看出，当政府补贴很小时，效益趋于正无穷，但此时人均每月出行次数很小，显然公交资源没有被充分利用，所以考虑时的图像特性知，在P 的增加过程中存在的最大值。
关于P求导得，绘制的导数随P关系曲线：图四解得导数的零点为0.8086，对应效用函数的最大点处有：说明，当每人次政府补贴达到0.8086元时，公交资源得到最有效的利用，而且保证了环境的舒适度。
在前面的计算中发现，现在的政府补贴为0.688元/人次，所以现有状况下，公交资源还没有得到最有效的利用，政府补贴还有较大的上调空间。
3.1.3地面公交和轨交的补贴分配方案下面我们根据前述得到的对整个公共交通系统讨论的补贴方案，具体到地面交通和轨道交通的每种出行方式乃至每种票价上来，细化补贴额度和补贴方案。
分配原则1：根据地面公交与轨道交通各自的交通成本比例进行两个系统补贴分配，其中：根据当前上海市的地面公交和地铁票价，我们认为不考虑换乘地面公交的当前补贴后地面公交票价可直接认为是2元；轨道交通系统的票价取各种票价的按次数分布的中位数为4元。
根据表一相关补贴和客流量的数据，假设当前日均公交补贴中，地面公交补贴为（万元），则轨道交通补贴为885-（万元），则相关补贴和成本可分别表示为（见表二）：表二公交补贴一个公正的财政补贴分配方案是根据地面公交与轨道交通的成本比例分配补贴额度，据此列出比例关系式：解得：说明：在讨论中我们将地面公交和轨道交通分别当做两个整体，政府对地面公交的日均补贴得到为377万元，对轨道交通的日均补贴为508万元。
将x=377带入上表中相关补贴和成本数据，并除以对应的日均客流量，得到作为地面公交系统和轨道交通系统分别整体讨论中的平均每人次的成本、补贴、现有票价对照表（表三）：表三地面公交、轨道交通价格表3.1.4 按实际票价种类的补贴分配方案上述讨论中无论是成本还是平均票价都是将地面公交和轨交分别作为一个整体讨论的补贴方案，而实际生活中成本和补贴的分配都应考虑不同里程数不同票价具体的分配数量，据此我们讨论按现有票价种类分类的补贴分配方案地面公交与轨道交通成本比为：根据地面公交和轨交的上述成本、客流分配比例，我们考虑在公交整体的票价处于 3.1.2孤立公交系统阻滞修正补贴方案中最优点处的补贴额度讨论实际公交系统的具体补贴分配方案。