多方式弹性需求下公交定价双层规划模型

为描述多方式城市交通网络下公交定价与出行选择行为的相互作用与影响,将出行方式选择与路径选择涵盖于同一网络,建立了上层模型分别以企业利润最大化、乘客出行成本最小化和社会福利最大化为目标函数,下层模型为多方式弹性需求随机用户配流模型的公交定价双层规划模型。运用改进遗传算法对模型整体进行求解,下层模型采用综合对角化算法和MSA算法的组合求解算法。最后,设计了一个算例以说明模型应用。结果表明:运用双层规划模型所确定的公交票价较传统静态票价可使政府、企业及出行者三方都获得更高收益,且上层模型以社会福利最大化为目标函数能代表社会群体中多数人利益,优化效果最为理想。     

道路交通流状态的多参数融合预测方法

针对道路交通流普遍存在的混沌特性以及单交通参数不足 以全面反映交通流状态的实际情况,考虑交通动力学系统中多个 交通参数之间的关联关系,提出一种新的多参数混沌时间序列预 测算法.该算法在相空间重构理论的基础上,借助Bayes估计将多个参数在 同一高维相空间中进行相点最优融合,从而增加重构相空间的系统信息量, 使得相空间的相点轨迹更加逼近原交通系统的动力学行为.同时借鉴单 参数混沌时间序列预测方法,从不同角度对动力学系统的运动状态进行描 述,以实现多参数时间序列的混沌预测.实验结果表明,通过融合多交通参数时 间序列,获得了更加完整的交通流状态变化特征.与单交通参数时间序列的预测 结果相比,其预测误差显著降低,均衡系数相应增大,提高了交通流状态预测的准确率.