基于出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析

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1、Seediscussions,stats,andauthorprofilesforthispublicationat:https://www.researchgate.net/publication/286164775Multi-modeandmulti-classuser'surbantransportationequilibriumanalysisbasedontraveltimebudgetArticleinZhongnanDaxueXuebao(ZiranKexueBan)/JournalofC

2、entralSouthUniversity(ScienceandTechnology)·November2011CITATIONSREADS3574authors,including:JiaYaoZhongZhouHarbinInstituteofTechnologyUtahStateUniversity11PUBLICATIONS54CITATIONS20PUBLICATIONS660CITATIONSSEEPROFILESEEPROFILELianboDengCentralSouthUniversi

3、ty27PUBLICATIONS102CITATIONSSEEPROFILESomeoftheauthorsofthispublicationarealsoworkingontheserelatedprojects:StudyonTrafficParadoxFeaturesforStochasticRouteChoiceModelsViewproject“multi-modaltrafficequilibriumwithcapacityconstraintsandroadresourceoptimala

4、ssignment”fundedbyNSFCViewprojectAllcontentfollowingthispagewasuploadedbyJiaYaoon05January2017.Theuserhasrequestedenhancementofthedownloadedfile.第 42卷第 11期中南大学学报(自然科学版)Vol.42No.11 2011年11月JournalofCentralSouth University(Scienceand Technology)Nov. 2011基于

5、出行时间预算的多模式多类用户城市交通均衡分析要甲，史峰，周钊，邓连波(中南大学交通运输工程学院，湖南长沙，410075) 摘要：在道路交通与轨道交通组成的多模式城市交通网络中，考虑路径出行时间的不确定性，对用户的交通模式与路径的选择行为进行分析，建立基于出行时间预算的多模式多类用户均衡交通分配模型，设计基于路径配流的求解算法。研究结果表明：该算法适用于路径费用不具备可加性的交通均衡模型的求解；交通需求、路网降级及用户所需的可靠度水平对交通模式及路径选择均具有显著影响；随着交通需求水平的提高或路网降级加剧

6、，用户选择轨道交通出行的份额增加，且可靠度需求较高的用户选择轨道交通的份额增幅更高。关键词：城市交通；出行时间预算；logit方式分担；用户均衡；相继平均法中图分类号：U491 文献标志码：A文章编号：1672−7207(2011)11−3572−06Multimode andmulticlassuser’surban transportation equilibriumanalysis based ontravel time budgetYAOJia,SHI Feng,ZHOUZhao,DENGLia

7、nbo (SchoolofTrafficand Transportation Engineering,CentralSouth University,Changsha 410075,China)Abstract:Thetransportation mode androuteschoice behaviors were investigated andanalyzed consideringthe uncertaintyoftraveltimeinthe multimode urbantransporta

8、tion network consistingofboth roadwayand railway.Based on traveltimebudget,amultimode andmulticlassuserequilibriumtrafficassignmentmodelwasproposed.Apathbased trafficassignmentalgorithm,which was suitablefornonadditive fea