本文關(guān)鍵詞：隨機(jī)用戶均衡下考慮學(xué)習(xí)行為的逐日動態(tài)模型研究

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【摘要】：理解交通流從不平衡狀態(tài)到平衡狀態(tài)的演化過程對于交通管理來說是非常重要的。逐日動態(tài)交通分配模型可以納入許多行為假設(shè),相比于靜態(tài)分配模型能夠更好地對交通流的演化進(jìn)行描述。在過去許多文獻(xiàn)中,學(xué)者們都認(rèn)為交通出行者過去的經(jīng)驗會影響其對出行成本的預(yù)測以及路徑的選擇。在此基礎(chǔ)上,經(jīng)典的二階逐日動態(tài)模型把出行者的學(xué)習(xí)行為及流量切換過程融合在一起進(jìn)行建模。該二階模型通過與物理中的彈簧振子模型作類比,定義了交通系統(tǒng)演化的動能和勢能。但是,其研究僅僅只討論了收斂到確定性用戶均衡下的情況。本文將上述動態(tài)模型擴(kuò)展成一個收斂到隨機(jī)用戶均衡下的動力學(xué)系統(tǒng),以此來捕捉出行者在審視不同出行成本的時候出現(xiàn)的誤差。在對用戶的路徑選擇行為進(jìn)行建模的時候,隨機(jī)均衡模型假設(shè)用戶在感知成本及選擇最短路的時候會存在誤差。通過將隨機(jī)因素引入到模型中,本文提出了一個新的動力學(xué)系統(tǒng)來更準(zhǔn)確地描述用戶逐日的交通行為選擇。本文證明了該系統(tǒng)的不動點就是隨機(jī)用戶均衡點。為了更好地理解該系統(tǒng),對系統(tǒng)的能量進(jìn)行了重新定義與類比。通過將定義的總能量構(gòu)造成李亞普諾夫函數(shù),本文給出了用于求解SUE的凸規(guī)劃問題的目標(biāo)函數(shù)意義。此外,證明了無論如何選取初始交通流,整個系統(tǒng)最后都會達(dá)到隨機(jī)用戶均衡,與此同時系統(tǒng)的總能量達(dá)到最小。通過算例,本文探討了模型中不同參數(shù)(靈敏度參數(shù)、記憶遺忘率以及SUE分布參數(shù))的作用。由于在實際中路段流量數(shù)據(jù)比路徑流量數(shù)據(jù)更容易獲取,本文提出了一個基于路段流量的考慮學(xué)習(xí)行為的逐日動態(tài)模型,并探究了該模型的一些基本性質(zhì)。證明了該模型最后會漸進(jìn)收斂到用戶均衡點。最后,本文設(shè)計了一個虛擬實驗(268人參與,為期26天)來對逐日動態(tài)路選擇過程進(jìn)行仿真�；谟^察到的路徑流量以及路徑成本,本文對文獻(xiàn)中一些經(jīng)典的逐日動態(tài)模型以及本文的新模型進(jìn)行了參數(shù)標(biāo)定及比較。實驗結(jié)果表明,考慮隨機(jī)因素的新模型在對現(xiàn)實路徑選擇行為的解釋力上有一定的加強(qiáng)。
【關(guān)鍵詞】：逐日動態(tài)模型 隨機(jī)路徑選擇 學(xué)習(xí)行為 虛擬實驗
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究內(nèi)容12-13
• 1.3 研究意義13-14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述15-22
• 2.1 靜態(tài)交通分配15-18
• 2.1.1 確定性用戶均衡(DUE)15-17
• 2.1.2 隨機(jī)用戶均衡(SUE)17-18
• 2.2 逐日動態(tài)分配模型18-22
• 2.2.1 確定性過程與隨機(jī)過程19-20
• 2.2.2 連續(xù)模型與離散模型20-21
• 2.2.3 基于路徑的模型與基于路段的模型21-22
• 第3章 隨機(jī)用戶均衡下學(xué)習(xí)行為建模22-33
• 3.1 考慮學(xué)習(xí)行為的二階模型22-23
• 3.2 隨機(jī)用戶均衡下學(xué)習(xí)行為模型23-26
• 3.3 模型性質(zhì)分析26-33
• 3.3.1 不動點描述26-28
• 3.3.2 系統(tǒng)能量的定義28-30
• 3.3.3 穩(wěn)定性分析30-33
• 第4章 基于路段流量的學(xué)習(xí)行為建模33-39
• 4.1 基本模型的建立33-34
• 4.2 模型性質(zhì)分析34-35
• 4.3 不變性分析35-36
• 4.4 穩(wěn)定性分析36-39
• 第5章 算例及參數(shù)分析39-46
• 5.1 路網(wǎng)基本屬性及情景設(shè)定39-40
• 5.2 參數(shù)α下交通流演化40-42
• 5.3 參數(shù)β下交通流演化42-43
• 5.4 參數(shù)θ下交通流演化43-46
• 第6章 虛擬實驗分析46-56
• 6.1 實驗介紹46-47
• 6.2 實驗數(shù)據(jù)分析47-50
• 6.3 隨機(jī)二階模型標(biāo)定50-52
• 6.4 不同模型對比52-56
• 6.4.1 模型離散化52-54
• 6.4.2 擬合結(jié)果54-56
• 結(jié)論和展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文65

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3 沈e，

本文編號：558262