交通信息影响下的出行路径选择行为分析文献综述

 2022-11-01 02:11

文献综述(或调研报告):

1、交通信息影响下的出行路径选择行为分析

(1)国外研究现状

国外发达国家对于这类问题的研究较早,从计算机网路技术的普及及相关软件的开发应用,国外的学者已经将其运用到出行者路性选择行为的研究,并且包含了较广的研究范围。

Hussein Dia 和Sakda Panwai表明:描述驾驶员动态路径选择决策的神经网络模型也可以在微观交通仿真工具中实施,用以评估提供实时的交通信息对交通走廊范围内的影响。模拟结果表明出行者转移到备用路线的决定,由他们的社会经济特征所影响;也与对路网条件的熟悉程度和对超过与每个通勤相关联的延迟阈值的改进期望相关。

通过Polydoropoulou等人进行的一项研究发现,随着说明性信息的增加,旅行者的采取替代路线的倾向也会增加。这些信息可以是定性,定量或预测延迟信息。说明性信息建议旅客作出具体选择(即采取替代路线)。描述性信息可以是定性或定量的,并提供了旅行时间,事故地点和预期延迟的信息。当三种信息都对常规和可选路线有提供时,采取替代路线的倾向会最显著增加。

Khattak等人通过对ATIS提供信息的准确度与可靠度研究,得出结论:信息对旅客决策的影响取决于其内容,格式或发布风格,与本质(即静态,动态或预测)。有准确的定量延迟信息的情况下,当遇到意外延误时乘客可以克服他们的行为惯性。

Dia等人的研究通过问卷调查出行者的相关属性,包括:所选交通工具的使用和通勤方式、受访者社会经济属性、受访者对交通信息资源的偏好、路线变化的频率和意外拥堵的原因、途中对假定的ATIS信息的反应等条件来确定在不同情况下影响路线变化的因素。

Hawas 则提供了一个最先进的路径选择模式,他讨论了两种方法(离散选择模型和人工神经网络模型)的优点和缺点,并提出旨在解决其局限性模型的公式的最新进展。审查清楚地指出用离散选择方法来对驾驶员模糊的驾驶行为建模的局限性。在这项研究中,神经网络技术被选为建模范例来预测驾驶者对出行信息的信任程度。

(2)国内研究现状

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