發(fā)布時(shí)間：2020-11-11 19:06

　　 隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,機(jī)動(dòng)化水平日益提高,隨之而來的城市交通擁堵問題也日益嚴(yán)重。交通擁堵產(chǎn)生的本源可以歸結(jié)于城市交通供給與需求的不平衡。緩解交通擁堵的最有效方法之一是通過交通供給的優(yōu)化來縮小交通供需間的不平衡。交通供給優(yōu)化的核心,又在于實(shí)現(xiàn)城市多方式交通需求與多方式交通供給之間的平衡匹配。多方式交通供給,是指包括私人小汽車、公共交通、步行、自行車等一系列交通方式在內(nèi)的綜合交通系統(tǒng)供給。城市多方式交通供給的目標(biāo)是形成一個(gè)分工明確的級(jí)配良好的網(wǎng)絡(luò),以期引導(dǎo)多方式交通需求也向該級(jí)配方向去發(fā)展,最終實(shí)現(xiàn)城市多方式交通供給與需求的平衡。然而,我國(guó)大部分城市的多方式交通網(wǎng)絡(luò)級(jí)配并不理想。一方面,已有政策過度關(guān)注私人小汽車與公共交通之間的博弈,而忽略了其他交通方式的重要作用。已有的公交優(yōu)先、小汽車擁堵收費(fèi)等一系列舉措,都只著眼于一、兩種交通方式,以期實(shí)現(xiàn)整個(gè)城市交通系統(tǒng)的優(yōu)化,這必然難以實(shí)現(xiàn)。共享單車的突然崛起與迅速發(fā)展恰好印證了這一問題。另一方面,當(dāng)前交通領(lǐng)域正值智能化、網(wǎng)聯(lián)化迅猛發(fā)展階段,自動(dòng)駕駛汽車(Automated vehicle,AV)、智能網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車(Connected and automated vehicle,CAV)等新型車輛技術(shù)正得到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。這些新型車輛由于獨(dú)特的性能,由其帶來的路段通行能力的變化、交通出行方式的轉(zhuǎn)變將會(huì)對(duì)已有城市多方式交通出行產(chǎn)生顛覆性影響。因此,考慮智能化、網(wǎng)聯(lián)化交通方式的新型城市多方式交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在未來解決交通供需平衡、緩解交通擁堵方面將發(fā)揮重要作用。為此,本文依托國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目《現(xiàn)代城市多模式公共交通系統(tǒng)基礎(chǔ)理論與效能提升關(guān)鍵技術(shù)》(51338003)和《基于廣義交通樞紐的城市多模式交通網(wǎng)絡(luò)協(xié)同規(guī)劃理論與方法》(51638004),開展“城市多方式交通網(wǎng)絡(luò)客流分配問題”的相關(guān)研究,在分析城市多方式交通網(wǎng)絡(luò)客流分配基本方法的基礎(chǔ)上,分別從融合共享單車、自動(dòng)駕駛汽車、智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境、以及智能網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車專用車道四個(gè)方面對(duì)新型多方式交通網(wǎng)絡(luò)分配問題進(jìn)行深入研究。首先,梳理了城市多方式交通網(wǎng)絡(luò)客流分配的理論基礎(chǔ),為后續(xù)章節(jié)的研究提供依據(jù)。主要考慮了小汽車和公共交通在內(nèi)的多種交通方式,闡述了基于用戶均衡(UE)的小汽車客流分配模型與基于最優(yōu)策略的公交客流分配模型,同時(shí),提出了Logit-based的多方式交通網(wǎng)絡(luò)客流分配模型,最后,基于Nine-Node網(wǎng)絡(luò)和Sioux-Falls網(wǎng)絡(luò)分配進(jìn)行了算例分析,驗(yàn)證了所提基礎(chǔ)模型的可行性。第二,考慮了包含機(jī)動(dòng)化和非機(jī)動(dòng)化在內(nèi)的多種出行方式的交通網(wǎng)絡(luò),首先研究了組合出行下的多方式交通網(wǎng)絡(luò)分配模型,分析了非機(jī)動(dòng)化交通方式對(duì)多方式交通網(wǎng)絡(luò)客流分配的影響,其次考慮了不同用戶類型擁有不同交通方式選擇的影響,建立了多用戶類型下的包含組合出行的多方式交通網(wǎng)絡(luò)分配模型,再次基于多用戶類型和組合出行模型,研究了考慮共享單車的多方式交通網(wǎng)絡(luò)分配問題,最后基于Nine-Node網(wǎng)絡(luò)和SiouxFalls網(wǎng)絡(luò)分配進(jìn)行了算例分析,并分析了共享單車的票價(jià)等相關(guān)因素的影響。第三,分析了自動(dòng)駕駛汽車對(duì)多方式交通網(wǎng)絡(luò)的影響。自動(dòng)駕駛汽車通過自動(dòng)化檢測(cè)與控制手段,將減輕人工駕駛負(fù)擔(dān),提高了駕駛安全性,并進(jìn)一步提升交通流整體的運(yùn)行效率,對(duì)傳統(tǒng)的交通出行具有重要影響。首先研究了考慮自動(dòng)駕駛汽車在內(nèi)的混合交通流下道路通行能力的改變,其次基于該道路通行能力建立了多方式交通網(wǎng)絡(luò)分配模型,并提出了針對(duì)該混合交通流下網(wǎng)絡(luò)分配模型的求解算法,再次提出了考慮自動(dòng)駕駛汽車的網(wǎng)絡(luò)收費(fèi)模型及求解算法,最后基于Nine-Node網(wǎng)絡(luò)和Sioux-Falls網(wǎng)絡(luò)分配進(jìn)行了算例分析,驗(yàn)證了模型和算法的可行性。第四,分析了考慮智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的多方式交通網(wǎng)絡(luò),包括人工駕駛汽車與智能網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車,其中智能網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車分為車車網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車和車路網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛汽車。首先分析了智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的路段通行能力的改變,基于此提出了采用布設(shè)路側(cè)單元改善通行能力的策略,其次,研究了智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的最優(yōu)路側(cè)單元布設(shè)模型,用于改善智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的混合交通流運(yùn)行,再次,提出了智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下最優(yōu)路側(cè)單元布設(shè)問題的求解算法,最后,基于Toy網(wǎng)絡(luò)、Nine-Node網(wǎng)絡(luò)和South-Florida網(wǎng)絡(luò)分配進(jìn)行了算例分析,驗(yàn)證了模型和算法的可行性。最后,分析了考慮CAV專用車道的多方式交通網(wǎng)絡(luò)問題,該交通網(wǎng)絡(luò)由CAV和人工駕駛汽車兩種車輛組成。首先分析了CAV專用車道帶來的路段通行能力的改變,基于此建立了考慮CAV專用車道的多方式交通網(wǎng)絡(luò)布設(shè)模型,并提出了相應(yīng)的求解算法;其次,提出了考慮CAV專用車道與路側(cè)單元混合布設(shè)的問題,該模型融合了兩種改善混行交通流的方法,并提出了相應(yīng)的求解算法,最后,基于Nine-Node網(wǎng)絡(luò)分配進(jìn)行了算例分析,驗(yàn)證了考慮CAV車道布設(shè)及混合布設(shè)的有效性。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U12
【部分圖文】：

圖 3-2 共享單車圖 3-3 共享單車對(duì)出行的改變[131]同時(shí)兼有共享經(jīng)濟(jì)和自行車兩種屬性。共享性保障了單車使擁有自行車的條件下可以隨時(shí)隨地地使用共享單車進(jìn)行出行

48圖 3-3 共享單車對(duì)出行的改變[131]單車同時(shí)兼有共享經(jīng)濟(jì)和自行車兩種屬性。共享性保障了單車使用的在不擁有自行車的條件下可以隨時(shí)隨地地使用共享單車進(jìn)行出行。同有自行車的屬性，主要表現(xiàn)在承擔(dān)短距離出行和長(zhǎng)距離換乘的功能武漢市和長(zhǎng)沙市為例，共享單車的平均單次騎行距離分別為 1.69 公 公里以內(nèi)的騎行比例占到了 86%左右，平均單次的騎行時(shí)間也僅為鐘，20 分鐘以內(nèi)完成騎行的比例分別達(dá)到 83%和 89%。因此，共享享便捷屬性的承擔(dān)短距離出行功能的出行方式。

第三章 考慮共享單車的多方式交通網(wǎng)絡(luò)研究常有限的短距離出行者會(huì)轉(zhuǎn)用共享單車或共享單車+公交的方式，絕大部分小汽車用戶還是選擇小汽車完成長(zhǎng)距離出行。值得一提的是，由于共享單車帶來的便捷性，許多原本采用步行的出行者轉(zhuǎn)用共享單車，但這一轉(zhuǎn)換受共享單車使用費(fèi)用的影響。此外，對(duì)比有無共享單車的情況下，整個(gè)多方式網(wǎng)絡(luò)總出行時(shí)間由 5139.07 下降到 4195.49，總出行時(shí)耗下降了 18.36%，效果非常顯著。（3）共享單車票價(jià)敏感性分析本文對(duì)共享單車票價(jià)進(jìn)行了敏感性分析，其費(fèi)用分別設(shè)置為從占出行時(shí)間的 1%、5%、10%、15%以及 20%�；�于 MMUE-NLP 和 MMBUE-NLP 進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如圖3-7 所示。

本文編號(hào)：2879611