摘要 | 第4-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-25页 |
1.1 研究背景和研究目的 | 第11-13页 |
1.2 研究综述 | 第13-19页 |
1.2.1 日变网络交通流分配模型 | 第13-15页 |
1.2.2 基于学习理论的出行者的路径选择行为研究 | 第15-17页 |
1.2.3 交通信息对日变交通动态的影响研究 | 第17-19页 |
1.3 研究内容 | 第19-22页 |
1.4 研究意义 | 第22-23页 |
1.5 本章小结 | 第23-25页 |
第二章 强化学习和社会学习研究路径选择行为的适用性 | 第25-35页 |
2.1 出行者逐日路径选择的特点 | 第25-28页 |
2.1.1 出行环境的不确定性 | 第25-26页 |
2.1.2 出行者的有限理性 | 第26-27页 |
2.1.3 出行选择的满意原则 | 第27页 |
2.1.4 出行选择的随意性 | 第27-28页 |
2.2 强化学习研究路径选择行为的适用性 | 第28-31页 |
2.2.1 强化学习理论概述 | 第28-29页 |
2.2.2 强化学习的适用性 | 第29-31页 |
2.3 社会学习研究路径选择行为的适用性 | 第31-34页 |
2.3.1 社会学习理论概述 | 第31-32页 |
2.3.2 社会学习的适应性 | 第32-34页 |
2.4 本章小结 | 第34-35页 |
第三章 基于强化学习的出行者的逐日路径选择模型 | 第35-57页 |
3.1 引言 | 第35-36页 |
3.2 建模 | 第36-39页 |
3.2.1 出行者逐日路径选择过程 | 第36页 |
3.2.2 出行者逐日路径选择模型 | 第36-39页 |
3.3 模型性质 | 第39-50页 |
3.3.1 仿真程序和测试路网 | 第39-41页 |
3.3.2 记忆能力对日变交通动态的影响 | 第41-47页 |
3.3.3 学习能力对日变交通动态的影响 | 第47-50页 |
3.4 模型应用 | 第50-55页 |
3.4.1 路段容量退化场景 | 第50-52页 |
3.4.2 路段容量是随机值的场景 | 第52-55页 |
3.5 本章小结 | 第55-57页 |
第四章 他人出行经验对出行者路径选择影响的实证研究 | 第57-87页 |
4.1 引言 | 第57-58页 |
4.2 他人出行经验影响个体路径选择的情景分析 | 第58-59页 |
4.3 他人出行经验影响个体路径选择的实证调查 | 第59-63页 |
4.3.1 数据收集 | 第60-61页 |
4.3.2 统计分析 | 第61-63页 |
4.4 他人出行经验对个体路径选择的影响机制 | 第63-80页 |
4.4.1 信息采纳模型概述 | 第63-65页 |
4.4.2 概念模型构建 | 第65-67页 |
4.4.3 研究假设 | 第67-70页 |
4.4.4 变量的测量 | 第70-74页 |
4.4.5 数据的收集 | 第74-75页 |
4.4.6 数据分析 | 第75-80页 |
4.5 讨论与启示 | 第80-84页 |
4.5.1 结果讨论 | 第80-81页 |
4.5.2 结果启示-路径选择社会交互的真实场景分析 | 第81-84页 |
4.6 本章小结 | 第84-87页 |
第五章 社会交互影响下的日变交通动态 | 第87-111页 |
5.1 引言 | 第87-88页 |
5.2 基于社会交互的出行者的路径选择模型 | 第88-92页 |
5.2.1 交通路网 | 第88-89页 |
5.2.2 出行者之间的社会交互和社会学习 | 第89-91页 |
5.2.3 出行者的逐日路径选择行为建模 | 第91-92页 |
5.3 路网流量的演化 | 第92-97页 |
5.4 模型性质 | 第97-102页 |
5.5 数值仿真 | 第102-109页 |
5.5.1 场景设置 | 第102-103页 |
5.5.2 简单路网 | 第103-106页 |
5.5.3 复杂路网 | 第106-109页 |
5.6 本章小结 | 第109-111页 |
第六章 总结与展望 | 第111-115页 |
6.1 研究总结 | 第111-112页 |
6.2 创新点 | 第112-113页 |
6.3 研究不足与展望 | 第113-115页 |
参考文献 | 第115-135页 |
发表论文和参与科研情况 | 第135-137页 |
附录A:问卷一 | 第137-141页 |
附录B:问卷二 | 第141-146页 |
附录C | 第146-148页 |
致谢 | 第148-149页 |