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Car ownership level for a sustainability urban environment

机译：可持续城市环境下的汽车拥有量

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This study forecasts the maximum car ownership in a city that is consistent with environmental sustainability. A bi-level optimization model is used, where upper-level establishes car ownership consistent with the maximum environmental load on the road network, while the lower level assigns traffic demand across the network. Modal split and traffic environmental load models are used to connect the two levels. An algorithm, embracing sensitivity analysis (an acquiring derivative function of link flow and traffic demand with respect to zonal car ownership) is developed. To estimate the traffic environmental load accurately, an artificial neural network model is used to calculate the pollutants concentrations along the roads.
机译：这项研究预测，在一个城市中，与环境可持续性相一致的最大汽车拥有量。使用双层优化模型，其中上级建立与道路网络上最大环境负荷相一致的汽车拥有权，而下级则分配整个网络的交通需求。模态拆分和交通环境负荷模型用于连接两个级别。开发了一种包含敏感性分析的算法（获取关于区域汽车所有权的链接流量和交通需求的导数函数）。为了准确估算交通环境负荷，使用了人工神经网络模型来计算道路上的污染物浓度。

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