基於路段的風險型交通分配模型與網路風險評估方法

《基於路段的風險型交通分配模型與網路風險評估方法》是依託同濟大學，由許項東擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於路段的風險型交通分配模型與網路風險評估方法
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：許項東
• 依託單位：同濟大學

中文摘要

行程時間不確定性對交通系統有著顯著影響，出行者和規劃者將之視為風險。全面評估交通網路中的風險是提升網路應對不確定性能力的關鍵。現有基於可靠度的網路性能評價僅考慮風險出現的機率，而未兼顧風險可能帶來的損失。本項目研究如何合理描述出行者的風險規避路徑選擇行為和網路流量均衡狀態，如何全面剖析不確定環境下網路風險的特徵。在綜合考慮風險機率及損失程度的基礎上，研究基於均值-超量的路徑選擇行為，建立適用於大規模路網的路段風險型交通分配模型；以高階矩和copula為方法，刻畫不確定性由供需源頭到路段流量再集計到網路性能的傳播過程；建立多目標性能的均值-超量網路風險指標及解析型估計方法，全面捕捉網路性能的可接受風險和不可接受風險，有機整合風險機率和損失程度。基於大規模路網，開展實證分析，驗證模型和方法的有效性。研究成果可為系統全面地評估不確定交通網路的性能提供方法論基礎，提升網路評價和資源配置的科學性。

結題摘要

交通系統受到許多不確定性因素的影響，如交通需求的波動、路段容量的退化，這些不確定性都會導致行程時間的不確定性。實證研究表明，行程時間不確定性對出行者的行為決策和交通系統的性能有著顯著影響。全面評估交通網路中的風險是提升網路應對不確定性能力的關鍵。本項目試圖構建不確定環境下交通網路性能評估的系統化理論體系和技術方法，包括不確定環境下的交通分配模型與算法、交通網路冗餘性和脆弱性評估方法、不確定性對網路檢測器布局最佳化和建設項目比選的影響研究。具體而言，針對客觀的供需不確定性，建立了不確定環境下基於路段的均值-超量交通分配模型，克服了現有路徑型模型在建模靈活性、面向大規模網路套用的算法設計方面的缺憾；針對主觀不確定性(即出行者的隨機感知誤差)，建立了能夠同時刻畫絕對和相對費用差的解析型路徑選擇行為模型及其等價的隨機用戶均衡交通分配模型，同時克服了現有廣泛使用的Logit模型和Weibit模型的缺陷；提出了交通網路冗餘性的系統化分析框架(包括定義、評價指標、計算方法、最佳化策略等)，為交通網路評價與最佳化提供了全新的分析維度，為提升網路應對災害的恢復力提供了方法論基礎；在此基礎上，提出了交通網路脆弱性包絡線的概念，建立了多路段同時失效情形下交通網路脆弱性的上下界模型，可有效支撐交通網路關鍵路段識別和資源配置；利用網路流量完整可觀測性條件和線性規劃理論，建立了檢測器布局魯棒最佳化模型，對輸入數據要求低，可套用於大規模交通網路；以BOT交通項目比選為例，在理論上從不同的角度證明了不確定性所造成的基於最大收益或最低成本準則的比選結果具有內在的選擇性偏見，它可能是交通需求預測結果不準確的另一內因，並設計了消除偏見的策略。研究成果豐富了交通網路流理論體系，可為系統全面地評估不確定交通網路的性能提供方法論基礎，增強了滿足精細化交通系統分析需求的能力，提升了交通網路規劃的魯棒性和可靠性。