考慮個體微觀特征的通勤行為建模與仿真簡介，目錄書摘
2020-02-10 14:28
來源：京東
作者：京東
考慮個體微觀特征的通勤行為建模與仿真
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內(nèi)容簡介:通勤出行是城市居民最基本和重要的行為之一。如何清晰地刻畫出行個體的路徑選擇決策行為和交通流量的動態(tài)調(diào)整過程一直都是交通領域關(guān)注的研究熱點。作為實現(xiàn)城市日常出行高效有序的重要內(nèi)容和手段，研究考慮個體微觀特征的通勤行為有助于理解城市交通擁堵的形成機理，提出行之有效的解決措施和政策建議?！犊紤]個體微觀特征的通勤行為建模與仿真》分為建模篇和仿真篇，圍繞個體微觀特征對通勤行為的影響，通過模型構(gòu)建和分析、仿真等方法，在多個場景下討論個體微觀特征在城市交通系統(tǒng)流量演化和均衡過程中所扮演的角色。
作者簡介:
目錄:目錄
第1章 緒論 1
1.1 出行行為研究的必要性 1
1.2 國內(nèi)外關(guān)于交通均衡與出行行為的研究概述 3
1.3 本書的主要研究問題和思路 25
第一篇 建模
第2章 基于CPT的合乘行為建模與分析 31
2.1 合乘與HOV車道 32
2.2 累積前景理論 32
2.3 基于CPT考慮HOV車道的合乘出行模型 36
2.4 均衡結(jié)果與參數(shù)敏感性分析 38
2.5 本章小結(jié) 46
第3章 基于CPT的停車換乘行為建模與分析 47
3.1 基于CPT考慮停車換乘出行的模型 48
3.2 模型求解算法 52
3.3 均衡結(jié)果與參數(shù)敏感性分析 53
3.4 本章小結(jié) 59
第4章 考慮出行時間區(qū)間和參考點的擇路模型 60
4.1 備選路徑的累積前景值 60
4.2 最優(yōu)路徑選擇與分析 66
4.3 本章小結(jié) 71
第5章 考慮動態(tài)雙參考點的多用戶網(wǎng)絡均衡與演化 72
5.1 基于動態(tài)擁擠收費和雙參考點的路徑感知價值 72
5.2 day-to-day多用戶網(wǎng)絡均衡以及求解算法 76
5.3 算例分析 78
5.4 本章小結(jié) 83
第6章 基于Dogit模型考慮路徑偏好的日常出行行為 84
6.1 基于Dogit模型的出行個體擇路機制 85
6.2 感知出行時間學習模式 86
6.3 個體路徑偏好動態(tài)更新規(guī)則 88
6.4 日常動態(tài)擁擠收費設計 88
6.5 算例分析 89
6.6 本章小結(jié) 96
第二篇 仿真
第7章 信息反饋策略對個體行為及系統(tǒng)特性影響研究 101
7.1 模型假設與信息反饋策略 102
7.2 無信號控制方式下的仿真結(jié)果 106
7.3 信號控制方式下的仿真結(jié)果 112
7.4 本章小結(jié) 118
第8章 信息反饋策略對出行者微觀換道行為影響研究 119
8.1 網(wǎng)絡模型 120
8.2 動態(tài)收費策略和信息反饋策略 122
8.3 仿真結(jié)果 124
8.4 本章小結(jié) 128
第9章 基于個體學習和信息作用的日常出行決策 129
9.1 網(wǎng)絡模型 130
9.2 路徑更新規(guī)則 131
9.3 仿真結(jié)果 132
9.4 本章小結(jié) 137
第10章 考慮局部微觀?？啃袨榈慕煌髂M研究 138
10.1 模型 139
10.2 車輛運行、換道和停靠規(guī)則 139
10.3 模擬結(jié)果 141
10.4 本章小結(jié) 146
第11章 結(jié)論與展望 147
11.1 主要研究結(jié)論 147
11.2 研究展望 150
參考文獻 152
第1章 緒論 1
1.1 出行行為研究的必要性 1
1.2 國內(nèi)外關(guān)于交通均衡與出行行為的研究概述 3
1.3 本書的主要研究問題和思路 25
第一篇 建模
第2章 基于CPT的合乘行為建模與分析 31
2.1 合乘與HOV車道 32
2.2 累積前景理論 32
2.3 基于CPT考慮HOV車道的合乘出行模型 36
2.4 均衡結(jié)果與參數(shù)敏感性分析 38
2.5 本章小結(jié) 46
第3章 基于CPT的停車換乘行為建模與分析 47
3.1 基于CPT考慮停車換乘出行的模型 48
3.2 模型求解算法 52
3.3 均衡結(jié)果與參數(shù)敏感性分析 53
3.4 本章小結(jié) 59
第4章 考慮出行時間區(qū)間和參考點的擇路模型 60
4.1 備選路徑的累積前景值 60
4.2 最優(yōu)路徑選擇與分析 66
4.3 本章小結(jié) 71
第5章 考慮動態(tài)雙參考點的多用戶網(wǎng)絡均衡與演化 72
5.1 基于動態(tài)擁擠收費和雙參考點的路徑感知價值 72
5.2 day-to-day多用戶網(wǎng)絡均衡以及求解算法 76
5.3 算例分析 78
5.4 本章小結(jié) 83
第6章 基于Dogit模型考慮路徑偏好的日常出行行為 84
6.1 基于Dogit模型的出行個體擇路機制 85
6.2 感知出行時間學習模式 86
6.3 個體路徑偏好動態(tài)更新規(guī)則 88
6.4 日常動態(tài)擁擠收費設計 88
6.5 算例分析 89
6.6 本章小結(jié) 96
第二篇 仿真
第7章 信息反饋策略對個體行為及系統(tǒng)特性影響研究 101
7.1 模型假設與信息反饋策略 102
7.2 無信號控制方式下的仿真結(jié)果 106
7.3 信號控制方式下的仿真結(jié)果 112
7.4 本章小結(jié) 118
第8章 信息反饋策略對出行者微觀換道行為影響研究 119
8.1 網(wǎng)絡模型 120
8.2 動態(tài)收費策略和信息反饋策略 122
8.3 仿真結(jié)果 124
8.4 本章小結(jié) 128
第9章 基于個體學習和信息作用的日常出行決策 129
9.1 網(wǎng)絡模型 130
9.2 路徑更新規(guī)則 131
9.3 仿真結(jié)果 132
9.4 本章小結(jié) 137
第10章 考慮局部微觀?？啃袨榈慕煌髂M研究 138
10.1 模型 139
10.2 車輛運行、換道和停靠規(guī)則 139
10.3 模擬結(jié)果 141
10.4 本章小結(jié) 146
第11章 結(jié)論與展望 147
11.1 主要研究結(jié)論 147
11.2 研究展望 150
參考文獻 152
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