《交通信息化环境下随机道路网络拥挤收费理论与方法》在介绍运行时间可靠度、先进的出行者信息系统及随机交通网络分配理论的基础上,通过先进的出行者信息系统与道路拥挤收费有效融合,系统地阐述和研究交通信息化环境下城市道路网络随机性与边际成本收费之间的关系,提出若干随机道路网络下的边际成本收费模型,建立交通信息化环境下随机道路网络拥挤收费理论与方法。本书为深入理解和研究边际成本收费问题提供一个新的视角,也为交通管理部门有效地实施道路拥挤收费政策提供决策支持。
本书可供城市规划、
更多科学出版社服务,请扫码获取。
城市道路网络的不确定性和交通智能化、信息化趋势赋予了城市道路拥挤收费研究新的内涵。改革开放以来,中国大城市交通拥堵问题日益严重,而且变得越来越不稳定。造成交通拥堵的主要因素包括瓶颈路段、交通事故、施工区域、天气、交通控制设施、特殊事件和交通需求的季节性和时间性波动。这些因素的变化造成道路上的出行时间每时每刻都在变化,且运行时间可靠度越来越低。为了掌握出行时间的准确信息,先进的出行者信息系统应运而生,它的出现使出行者对道路网络运行状况的认知大幅度提高,避免或降低交通拥堵带来的出行延误。然而,传统的道路拥挤收费研究没有考虑到道路网络的随机性及先进的出行者信息系统的影响,降低了道路拥挤收费的实施效果。在此前提下,对城市随机道路网络进行基于先进的出行者信息系统和运行时间可靠度的拥挤收费模型和方法研究是十分迫切和必要的。
为此,本书系统地阐述了交通信息化环境下随机道路网络拥挤收费理论、模型与方法,并对世界范围内已经实施的道路拥挤收费典型案例进行了分析和展望。本书的主要贡献是将道路拥挤收费的研究从确定性道路网络引入随机道路网络,同时考虑交通信息化的影响。鉴于随机道路网络下影响用户随机路线选择行为的因素主要分为四个方面,即交通需求的不确定性、道路供给(通行能力)的不确定性、先进的出行者信息系统及用户自身对于出行时间的随机感知判断。本书将由浅入深地将这四个因素逐步融入到模型当中,力图用数学语言更加真实地反映随机道路网络拥挤收费问题。本书的研究成果在一定程度上有助于人们加深认识和理解基于风险的随机网络边际成本收费及风险状态下道路拥挤收费对用户路线选择行为的影响,从而为交通管理部门科学、有效地制定道路拥挤收费政策提供理论基础和政策启示。
目录
前言
第1章绪论1
1.1道路拥挤收费与边际成本定价1
1.1.1拥挤收费的起源、概念和分类1
1.1.2拥挤收费的边际成本定价分析3
1.2道路拥挤收费案例分析6
1.2.1新加坡7
1.2.2伦敦9
1.2.3奥斯陆11
1.2.4斯德哥尔摩12
1.3本书的研究意义、研究基础及主要研究内容14
1.3.1本书的研究意义14
1.3.2国内外研究现状及分析17
1.3.3本书的主要研究内容23参考文献26
第2章交通网络平衡模型概述31
2.1基本概念与分类32
2.1.1平衡的定义32
2.1.2网络平衡模型的分类33
2.2数学规划模型35
2.2.1符号定义35
2.2.2固定需求下的确定性网络用户平衡模型36
2.2.3弹性需求下的确定性网络用户平衡模型37
2.2.4确定性网络随机用户平衡模型39
2.2.5系统最优分配模型40
2.3变分不等式模型43
2.4非线性互补模型46
2.5不动点模型47
参考文献50
第3章道路拥挤收费模型概述52
3.1弹性需求下的拥挤收费模型52
3.2容量限制下的拥挤收费模型54
3.3多用户类型、多准则拥挤收费模型56
3.4随机系统最优拥挤收费模型59
3.5先进的出行者信息系统与拥挤收费整合模型63
参考文献65
第4章内生ATIS市场占有率下多用户类型随机系统最优拥挤收费模型68
4.1问题描述69
4.2模型构建70
4.2.1多用户种类混合平衡70
4.2.2市场占有率与总出行需求量70
4.2.3平衡条件与边际成本收费72
4.3求解算法73
4.4算例分析74
4.4.1问题设置74
4.4.2问题讨论76
4.5小结83参考文献83
第5章内生ATIS市场占有率及遵从率下多用户类型随机系统最优拥挤收费模型85
5.1问题描述86
5.2模型构建87
5.2.1多用户种类混合平衡87
5.2.2市场占有率与总出行需求量88
5.2.3用户的ATIS遵从率89
5.2.4平衡条件与边际成本收费90
5.3求解算法91
5.4算例分析92
5.4.1问题设置92
5.4.2问题讨论94
5.5小结96
参考文献97
第6章内生ATIS市场占有率下基于风险的随机网络平均边际成本收费模型98
6.1前提假设100
6.2问题描述100
6.3模型构建104
6.3.1基于风险的随机网络平均边际成本收费104
6.3.2市场占有率107
6.3.3平衡条件与变分不等式108
6.4求解算法109
6.5算例分析110
6.5.1问题设置110
6.5.2市场占有率分析111
6.5.3服务水平分析111
6.5.4有效运行时间分析112
6.5.5拥挤收费分析113
6.6小结118参考文献118
第7章内生ATIS市场占有率和遵从率下基于风险的随机网络平均边际成本收费模型120
7.1前提假设120
7.2问题描述121
7.2.1路段和路径出行时间分布121
7.2.2实际和感知有效运行时间122
7.2.3基于风险的随机网络平均边际成本收费123
7.3模型构建124
7.3.1有导航和无导航用户路径选择概率124
7.3.2市场占有率和总交通需求125
7.3.3装备ATIS用户的市场遵从率126
7.3.4平衡条件与变分不等式127
7.4求解算法128
7.5算例分析129
7.5.1交通需求水平和运行时间可靠度置信度水平影响分析130
7.5.2有导航和无导航用户出行成本感知变化影响分析132
7.6小结136
参考文献137
第8章随机交通需求下基于感知风险的随机网络边际成本收费模型138
8.1前提假设139
8.2PRSN-SSO模型构建139
8.3PRSN-MCP模型构建142
8.3.1PRSN-MCP模型推导142
8.3.2对数正态需求下PRSN-MCP模型计算143
8.4算例分析145
8.4.1随机感知误差影响分析146
8.4.2道路拥挤收费影响分析147
8.4.3交通需求水平和可靠度价值水平对道路拥挤收费各组成部分的影响分析150
8.5小结152
参考文献153
附录A154
附录B155
附录C156
第9章供需两端不确定性下基于感知风险的随机网络边际成本收费模型159
9.1前提假设159
9.2道路网络供需两端不确定性下的随机出行时间160
9.2.1路段通行能力降级160
9.2.2交通需求的波动161
9.2.3路段通行能力和交通需求随机变化的共同影响162
9.3供需两端不确定性下随机网络边际成本收费162
9.3.1SN-MCP分析162
9.3.2SN-MCP计算163
9.4供需两端不确定性下基于风险的随机网络边际成本收费164
9.4.1RSN-MCP分析164
9.4.2RSN-MCP计算164
9.5供需两端不确定性下基于感知风险的随机网络边际成本收费166
9.5.1PRSN-MCP分析166
9.5.2PRSN-MCP计算166
9.6算例分析172
9.6.1考虑道路网络供需两端不确定性的重要性173
9.6.2考虑用户随机感知误差的必要性176
9.6.3PRSN-MCP模型在Sioux Falls网络中的应用177
9.7小结180
参考文献180