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基于活动方法的个体出行行为分析与出行需求预测模型系统研究

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摘要

城市交通拥堵一直是世界性的热点和难点问题,其产生的根本原因是交通供给的刚性与交通需求的柔性之间的不平衡,即交通供需在出行方式、出行时间和空间上的耦合性矛盾。目前解决这一问题最有效的途径就是在适度增加交通供给的同时,采用合理的出行需求管理措施和手段来动态地引导或约束交通需求的产生。为了分析与评价交通需求管理政策的可行性,一般需要建立出行需求预测模型。现有的以传统“四阶段”方法为代表的出行需求预测模型将单个出行作为基本分析单元,缺乏活动假设基础,忽视了左右出行和活动之间的时空联系,而正是这些联系构成了出行者一天的出行模式。根据人类活动和行为理论,将出行作为活动参与和决策的派生需求来考虑,受到家庭决策、时空约束和生活周期等条件影响。本论文就是从活动和出行决策过程的角度出发,研究基于活动的出行需求分析和预测理论、模型及实例应用。概括起来,本论文的研究内容主要包括以下几个方面。
　　 (1)根据人类活动和行为理论,对个体出行行为的表达方法进行了归纳和总结。回顾了基于活动的出行需求分析的理论基础,讨论了活动和出行决策体系,系统分析了活动决策的影响因素和选择过程,在此基础上提出了基于活动方法的出行需求预测模型的系统要求,并详细介绍了4种典型活动模型的建模方法和模型结构。
　　 (2)针对时间地理学思想在活动一出行行为分析领域的潜在优势,将其引入到三维时空环境下人类活动和出行行为的研究中,设计并开发了一个面向时空路径的三维时空GIS数据模型,进而在统一时空约束条件下直观分析个体出行者的活动一出行模式和人们之间的交往方式。
　　 (3)采用非集计的微观仿真思想,提出了一个基于活动方法的出行需求预测模型系统的组成框架,主要包括基于活动的居民出行选择模块和交通均衡分配模块。
　　 (4)借助人类活动和出行决策的选择过程,以及经济学随机效用理论,确立了基于活动的居民出行选择模型的模块结构,是由一系列不同层级和决策周期的离散选择模型构成。根据居民出行决策的时间特性,将活动一出行选择模型分解为人口模拟系统、基于家庭决策的居民出行长期选择模型和活动一出行日程模型,并在Delphi2005编译器下采用C语言编程实现了该模型的应用算法,同时在CUBEVoyager交通规划软件的应用框架下完成了模型输出结果(所有出行者完整一天的活动一出行计划)到集计的OD出行矩阵的转化。
　　 (5)建立了基于交通分析与模拟系统(TRANSIMS)的交通均衡配流模型。并把该模型系统的模拟结果与传统“四阶段”模型的预测结果进行比较,证明了该模型的先进性和实用性。
　　 (6)将构建的基于活动的出行需求预测模型系统应用到美国底特律市区的大使桥门户重建项目,并结合4种特定的实际和模拟场景,包括道路封闭事件和实施的交通拥堵缓解措施,进而评价道路施工区的流动性影响和出行模式的变化,以及不同类型出行者的出发时间转移。

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