致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
ABSTRACT | 第8-9页 |
1 绪论 | 第13-27页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-23页 |
1.2.1 交通系统不确定性研究现状 | 第15-20页 |
1.2.2 考虑行程时间不确定的出行者路径选择及用户均衡模型 | 第20-21页 |
1.2.3 网络设计问题研究现状 | 第21-23页 |
1.3 论文的主要研究内容及结构 | 第23-27页 |
1.3.1 研究内容 | 第24页 |
1.3.2 章节安排 | 第24-27页 |
2 交通网络均衡、网络设计理论及模型 | 第27-33页 |
2.1 符号与假设 | 第27页 |
2.2 用户均衡分配方法 | 第27-30页 |
2.2.1 城市道路交通系统的构成 | 第27-28页 |
2.2.2 Wardrop均衡原理 | 第28-29页 |
2.2.3 Wardrop用户均衡最优化模型 | 第29-30页 |
2.2.4 Wardrop均衡的变分不等式模型 | 第30页 |
2.3 交通网络设计问题概述 | 第30-32页 |
2.3.1 网络设计问题的一般双层规划模型 | 第31页 |
2.3.2 网络设计问题求解算法 | 第31-32页 |
2.4 本章小结 | 第32-33页 |
3 考虑时空因素的城市道路行程时间预测 | 第33-53页 |
3.1 引言 | 第33-35页 |
3.2 经典道路行程时间预测方法分析 | 第35-41页 |
3.2.1 历史平均模型 | 第35-36页 |
3.2.2 差分自回归移动平均模型 | 第36-37页 |
3.2.3 卡尔曼滤波模型 | 第37-38页 |
3.2.4 BP神经网络 | 第38-40页 |
3.2.5 K近邻算法 | 第40-41页 |
3.3 考虑时空相关性的行程时间预测模型 | 第41-45页 |
3.3.1 行程时间的时空相关性分析 | 第42-45页 |
3.3.2 改进的KNN模型 | 第45页 |
3.4 实证分析 | 第45-52页 |
3.4.1 数据来源 | 第45-46页 |
3.4.2 数据处理 | 第46-47页 |
3.4.3 行程时间预测误差分析 | 第47-51页 |
3.4.4 改进的KNN模型与经典模型的比较 | 第51-52页 |
3.5 本章小结 | 第52-53页 |
4 随机路网出行者路径选择模式 | 第53-69页 |
4.1 引言 | 第53-55页 |
4.2 基于行程时间预算的路径选择行为及分析 | 第55-60页 |
4.3 基本假设和出行者风险偏好描述 | 第60-62页 |
4.4 出行者路径选择——行程时间的负效用函数 | 第62-64页 |
4.5 出行者路径选择模式 | 第64-65页 |
4.6 求解算法 | 第65-66页 |
4.7 算例 | 第66-68页 |
4.8 本章小结 | 第68-69页 |
5 基于负效用确定性等价的用户均衡模型 | 第69-83页 |
5.1 引言 | 第69-70页 |
5.2 符号与假设 | 第70-71页 |
5.3 基于负效用确定性等价的用户均衡模型 | 第71-75页 |
5.3.1 基本假设和结论 | 第71-73页 |
5.3.2 给定风险偏好参数后的最优路径选择标准 | 第73-74页 |
5.3.3 负效用确定性等价用户均衡模型 | 第74-75页 |
5.4 算法设计 | 第75-76页 |
5.5 数值算例 | 第76-82页 |
5.6 本章小结 | 第82-83页 |
6 可变车道的随机交通网络设计模型 | 第83-95页 |
6.1 引言 | 第83-84页 |
6.2 可变车道 | 第84-85页 |
6.3 城市交通网络设计模型 | 第85页 |
6.4 基于负效用确定性等价的双向道路随机网络设计模型 | 第85-88页 |
6.5 算法设计 | 第88-89页 |
6.6 数值算例 | 第89-93页 |
6.7 本章小结 | 第93-95页 |
7 结论 | 第95-101页 |
7.1 研究总结 | 第95-96页 |
7.2 研究展望 | 第96-101页 |
参考文献 | 第101-113页 |
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第113-117页 |
学位论文数据集 | 第117页 |