包郵多模式交通系統出行行為分析

作者：李大韋,宋玉晨,曹奇著

出版社：東南大學出版社出版時間：2024-09-01

開本： 16開 頁數： 168

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版權信息
內容簡介
目錄

多模式交通系統出行行為分析版權信息

ISBN：9787576616255
條形碼：9787576616255 ; 978-7-5766-1625-5
裝幀：暫無
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
工業技術
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汽車與交通運輸
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綜合運輸

多模式交通系統出行行為分析內容簡介

隨著城市化進程的加快和人口的增長，交通擁堵、環境污染和資源浪費等問題日益突出。為了解決這些問題，多模式交通系統應運而生，并成為現代城市發展的重要方向之一。多模式交通系統以其多樣性和靈活性，為人們提供了更為便捷、高效、環保的出行方式，但也引發了復雜的出行行為模式。因此，深入分析多模式交通系統出行行為，探討其應用和影響，對于城市交通規劃和政策制定具有重要意義。本書將深入探討多模式交通系統出行行為的復雜性、分析方法和應用，希望能夠為城市交通研究和實踐提供有益的參考和指導，共同推動城市交通系統的可持續發展
本書聚焦多模式交通系統出行行為分析及應用，從基于活動的出行需求建模、城際出行行為參數標定、多模式路徑選擇行為分析、基于活動的多模式交通網絡承載力分析等方面展開。本書可供交通運輸管理與規劃等專業的高校師生和研究人員參考。

多模式交通系統出行行為分析目錄

第1章緒論 1.1 出行需求預測模型發展趨勢 1.2 多模式交通系統出行行為分析及應用 1.3 本書內容及結構第2章城市居民多模式出行特征提取與活動出行鏈重構 2.1 概述 2.2 基于多方式數據的區間阻抗提取 2.3 基于手機信令數據的出行OD修復與活動出行鏈重構 2.4 基于土地利用數據的小區屬性計算 2.5 本章小結第3章城市多模式網絡活動出行鏈建模與選擇行為分析 3.1 概述 3.2 基于活動的出行需求預測模型構建 3.2.1 基于活動的模型分析理論 3.2.2 基于活動的模型框架 3.2.3 模型特征變量選擇 3.2.4 模型的基本特征 3.3 基于機器學習方法的模型可解釋性研究 3.3.1 機器學習的可解釋性 3.3.2 機器學習的解釋方法 3.3.3 深度神經網絡與隨機森林的可解釋性分析 3.4 模型驗證與評估 3.4.1 模型驗證樣本構建 3.4.2 模型的整體精度評估 3.4.3 模型參數標定 3.5 本章小結第4章城際區域多模式鏈式出行行為分析 4.1 概述 4.2 基于隨機用戶平衡分配的多模式交通分配模型 4.2.1 相關理論 4.2.2 分配模型構建流程 4.3 基于SPSA的出行行為模型參數標定 4.3.1 SPSA算法基本原理 4.3.2 標定參數選取 4.3.3 目標函數 4.3.4 參數標定方法設計 4.4 本章小結第5章考慮廣義路徑重疊的城市多模式路徑選擇行為分析 5.1 概述 5.1.1 相關研究 5.1.2 目標與貢獻 5.2 基于多模式網絡的組合路徑構建 5.2.1 組合路線選擇 5.2.2 廣義路徑重疊 5.3 考慮廣義路徑重疊的多層次混合Logit選擇模型 5.3.1 路徑選擇模型的網絡表述 5.3.2 多層次混合Logit模型 5.4 實證案例 5.4.1 網絡表述 5.4.2 模型參數 5.4.3 路徑選擇預測 5.5 本章小結第6章基于仿真的出行活動需求與動態交通分配融合 6.1 概述 6.2 人口生成理論 6.3 基于仿真的ABM與動態交通分配迭代融合 6.3.1 動態交通分配 6.3.2 基于MATSire的ABM-DTA迭代融合 6.4 實證案例 6.4.1 重慶限號政策 6.4.2 限號政策案例施行過程 6.4.3 限號政策案例結果分析 6.5 本章小結第7章基于雙層規劃的城市多模式網絡活動承載力建模 7.1 概述 7.2 多模式時空活動出行路徑 7.3 動態多模式網絡活動承載力建模 7.3.1 動態多模式網絡活動承載力模型構建 7.3.2 求解算法 7.4 基于活動承載力的網絡設計 7.4.1 問題描述 7.4.2 基于活動承載力的網絡容量設計模型 7.4.3 求解算法 7.5 實證案例 7.5.1 算例網絡 7.5.2 靜態網絡活動承載力分析 7.5.3 動態網絡活動承載力分析 7.5.4 基于活動承載力的網絡設計 7.6 本章小結第8章總結與展望 8.1 研究總結 8.2 研究展望參考文獻

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