探析基于活动的交通需求模型理论与实现方法研究

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时间:2019-03-10

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1、同济大学交通运输工程学院博士学位论文基于活动的交通需求模型理论与实现方法研究姓名:赵文秀申请学位级别:博士专业:交通信息工程及控制指导教师:张红军20090301摘要近年来,我国的交通事业随着经济腾飞也取得了飞速发展。随着大规模交通建设的逐步完成及人们对交通系统的重新认识,交通管理者逐步将注意力由交通建设转向了交通管理。传统的基于“四阶段”模式交通需求预测方法,主要面向大规模交通基础设施建设的需要,而对于短期、微观交通政策的研究则表现出局限性,在人类逐步进入精细交通管理时代这一背景下,基于活动的交通需求模型,由于能从交通产生的本源来解释出行行为,在交通系统评价方面呈现出了较大的优越性。

2、论文重点对基于活动的交通需求预测理论和实现方法展开研究。论文首先在总结分析国内外众多基于活动的交通需求预测模型特点的基础上,结合我国居民的出行特征,提出了适合我国国情的基于活动的模型的总体结构,并详细分析了各子模型的具体计算方法。模型总体结构包括人口合成、长期选择项预测、日活动模式预测、Tour级预测、Trip级预测等若干个子模型。考虑到活动模型和传统模型的分析对象不同,论文对调查数据的获取和整理方法进行了详细阐述;在通过对模型构成分析的基础上,对模型的模拟方法进行了研究,并结合某市具体的交通状况和居民出行状况,建立模型对公务员错时上下班策略的实施效果进了分析评价。分析表明建立基于活动

3、的出行需求预测模型,由于其构建思路更加接近于人脑的决策过程,可以全面有效地进行交通需求管理策略的评价研究,为交通部门制定管理政策提供依据。最后,探索了专用模型软件(ABMS)的实现方法,研究了模型数据库系统的构建、系统的主要功能和主要界面等。为进一步完善模型和简化模型使用提供了基础。论文对基于活动的交通需求预测模型理论与实现方法等方面进行了系统的研究,提出了模型的总体结构和计算方法,构建了基于交通需求预测软件的基本雏形,对于我国基于活动的交通需求预测理论的发展具有重要的意义和价值,同时也为相应预测软件系统的开发及应用提供了理论和指导方法。关键词:交通需求预测行为模型活动模型交通需求管理

4、ABSTRACTInrecentyears,thecauseoftrafficinChinahasmaderapiddevelopmentwiththedevelopmentofeconomicgrowth.Asthecompletionoflargetransportproject,peoplegraduallyshifttheirattentionfromthetrafficconstructiontotrafficmanagement.Thetraditional”fourstep”traffic—forecastingmodel,mainlyforlarge-scalecons

5、tructionneeds,demonstrateslimitationsforshort—termtrafficforecastingandmicro—policystudiesoftraffic.Whiletheactivity-basedmodelshowedgreatsuperiorityintheevaluationoftrafficsystemasitcanexplainpeople’Strafficbehaviorfromtheorigin.Thisdissertationfocusedonstudyingthetheoryandimplementationmeasure

6、oftheactivity—basedmodel.Firstofall,thisdissertationputforwardthestructureoftheactivity-basedmodelsuitabletoournationbasedonanalyzingnumbersofactivity-basedmodelofdifferentcountriesandconsideringthetrafficcharacteristicsofourresidents,andalsoanalyzedthecalculationmethodofthemodelindetail.Themode

7、lincludedpopulationsynthesis,long-termlevelmodel,daylevelmodel,tourlevelmodel,triplevelmodelandSOon.Consideringthedifferencebetweentheactivity-basedapproachandtrip-basedmethodinresearchobject,thisdissertationexpoundedsurveyi

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