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时间:2019-03-10
《区域综合运输系统运输需求预测及评价指标体系研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、东南大学博士学位论文区域综合运输系统运输需求预测及评价指标体系研究姓名:于世军申请学位级别:博士专业:交通运输规划与管理指导教师:李旭宏20070106摘要区域综合运输系统运输需求预测及评价指标体系研究研究生:于世军学号:039299导师:李旭宏教授(东南大学交通学院江苏南京210096)论文首先对区域综合运输系统的构成和基本关系进行了分析.建立了区域综合运输需求预测的总体框架。在基础数据扩展利用方面,研究并建立了基于多源数据的区域出行OD矩阵推算模型,并给出启发式求解算法。分别对区域客、货运需求预测的方法与模型体系进
2、行了研究。在方式划分预测中,采用用户方式和网络方式的二级描述方法来表示综合运网上的不同运输方式,建立了克服IIA特性的增量D.Logit模型,提出基于集合网络的效用函数计算方法,实现在方式划分过程中考虑综合运输的联运过程。在货运需求预测中,建立了基于随机效用的空间投入产出模型,将运输费用纳入整个投入产出过程中,使得费用的计算具有投入产出的递归特性。基于区域综合运输网络描述模型,建立了考虑联运过程的多类别多方式网络随机平衡配流模型。研究了基于转向罚函数的多方式网络最短路算法和基于转向的随机网络加载算法,以这两个算法为基础
3、.采用精简对角化算法对多类别多方式网络随机平衡配流模型进行求解。最后,论文从综合性和整体性的角度对区域综合运输系统评价的目的、内容和特点进行了分析:依据评价指标体系的建立原则,构造了区域综合运输系统评价指标体系的结构模型:采用层次分析法对评价目标逐层展开,从交通功能、经济效果、社会影响和环境影响四个方面分别选择评价指标,建立了综合评价指标体系。关键词:综合运输;需求预测;评价指标;客运;货运;OD矩阵推算;多方式网络;平衡配流摘要StudyonTransportDemandForecastandEvaluationIn
4、dicesofRegionalComprehensiveTransportationSystemAbstractP11.D.Candidate:YuShijunSupervisor:Prof.LiXuhong(TransportationCollege,SoutheastUniversity,JiangsuNanjing210096,China)Basedonanalysisofregionalcomprehensivetransportationsystems仃11ctureandrelations.锄overall
5、frameworkofregionaltransportforecastisestablished.Inordertomakefullu∞ofsurveydata.allODmatrixestimationmodelbasedOnmulti—sourcedataissetup,andtheheuristicalgorithmisgiven.Thenthebasicframeworksofregionalpassengerandfrcighttransportdemandforecastair@establishedan
6、drelatedmodelsarestudied.Inordertomodelmodalsplit,adualrepresentationcontainingusermodeandnetworkmodeisintroducedtodescribea-ansportationmodes,and弛inerementalD-Logitmodelisbrought,InwhichIIApropertyisovercoHle.Inthemodalsplitmodel.intermodalbchaviorisconsidered.
7、Aspatialinput-output(v01modelbasedonrandomutilityiscons打uctedtoforecastchangesoffutureproductiontoconsumptionODmatrix.InthespatialI/OmodeltransportcostsarebrowIgh,intothewholeinput-outputprocess,whichmakescostscalculationpossessrecursivecharacteristic.BasedOilth
8、erepreseutationmodelofmulti-modalnetwork,amulti-classmulti—modalnetworkSUEmodeliscoⅡs仃un缸Ashortestpathalgorithmwithterminaltransferimpedanceandastochasticnetworkloadi
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