引入相對擁堵費(fèi)作為政策變量，表征擁堵收費(fèi)政策對該群體出行方式選擇的影響，并基于Nested Logit模型，建立了擁堵收費(fèi)影響下的出行者出行方式選擇模型。利用對南京新街口商圈區(qū)域彈性出行的小汽車使用者進(jìn)行的RP和SP調(diào)查所獲得的數(shù)據(jù)，對模型參數(shù)進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果顯示:女性、低收入者、IC卡持有者、短途和高頻出行者在面對擁堵收費(fèi)政策時(shí)，更容易放棄小汽車而轉(zhuǎn)向公共交通出行。利用彈性理論，分析了不同擁堵費(fèi)水平下出行者對出行時(shí)間和擁堵收費(fèi)政策的彈性，結(jié)果發(fā)現(xiàn):①出行時(shí)間的彈性反映了出行方式的總體服務(wù)水平;②出行者在出行方式選擇時(shí)對擁堵收費(fèi)變得“顯著”敏感的臨界值為13.25元/次。(任 剛，等:擁堵收費(fèi)對彈性出行的小汽車使用者出行方式選擇影響研究)

提出1種基于蒙特卡羅的城市公交可達(dá)性的模擬方法，并研究道路擁堵狀態(tài)和公交發(fā)車間隔對公交可達(dá)性的影響。利用等時(shí)線模型提出公交可達(dá)性的度量方法。將公交出行時(shí)空過程劃分為候車、乘車、靠站、換乘4個(gè)階段，構(gòu)建每個(gè)階段的時(shí)間模型，從而建立公交可達(dá)性的蒙特卡羅模擬模型。模型的參數(shù)值均由實(shí)際的公交GPS數(shù)據(jù)標(biāo)定。建立理想的棋盤狀公交路網(wǎng)，并進(jìn)行不同道路狀態(tài)下和不同公交發(fā)車間隔下的模擬，數(shù)值模擬結(jié)果表明，在弱作用力下時(shí)，可達(dá)性增長速度提高了近5倍。(胡繼華，等:基于蒙特卡羅的城市公交時(shí)空可達(dá)性模擬研究)

為了量化交通擁堵對駕駛?cè)松砗托睦硖匦缘挠绊?，選取駕駛?cè)说男穆示禐橹笜?biāo)，在大量實(shí)測數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上研究交通擁堵程度對駕駛?cè)诵穆侍匦缘挠绊?，并?gòu)建心率均值和壓力系數(shù)間的關(guān)系模型。研究表明，交通擁堵對駕駛?cè)说男穆侍匦杂绊戯@著，3種回歸模型擬合優(yōu)度的確定系數(shù)都達(dá)到了0.6以上，且二次多項(xiàng)式的回歸效果最好。(漆巍巍，等:城市道路擁堵狀態(tài)下駕駛?cè)诵穆侍匦匝芯?

信息誘導(dǎo)是緩解交通擁擠的有效途徑，為了描述道路擁擠程度對出行者路徑選擇決策的影響機(jī)理，基于累積前景理論分析了出行者的出行決策過程，分析了出行者擁擠認(rèn)知模式以及不同出行方式的擁擠信息需求。解析了擁擠閾值的概念，將行程時(shí)間作為累積前景理論決策指標(biāo)建立了擁擠閾值的計(jì)算模型，以1個(gè)簡單路網(wǎng)進(jìn)行算例分析，模擬駕駛員的擁擠認(rèn)知及出行活動(dòng)決策。算例結(jié)果揭示了擁擠閾值對路徑選擇決策行為的影響，同時(shí)驗(yàn)證了擁擠閾值是出行者在決策過程中的決策變化分界點(diǎn)。出行時(shí)間在擁擠閾值內(nèi)出行者不改變出行路徑;出行時(shí)間超過擁擠閾值，出行者將改變出行路徑。(馮川，等:基于累積前景理論的擁擠閾值計(jì)算模型)

針對基于單一數(shù)據(jù)源、利用卡爾曼濾波理論建立行程時(shí)間預(yù)測模型存在的不足，采用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行行程時(shí)間預(yù)測以提高精度。浮動(dòng)車、固定檢測器是常用的交通信息采集方法，在信息種類、數(shù)據(jù)精度等方面存在一定的互補(bǔ)性。因此，選擇2種檢測器的實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)作為模型輸入?yún)?shù)。利用卡爾曼濾波理論，以流量、占有率、行程時(shí)間作為輸入量構(gòu)成參數(shù)矩陣，建立城市道路網(wǎng)絡(luò)行程時(shí)間預(yù)測模型。并通過Vissim仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型的有效性。結(jié)果表明:基于多源數(shù)據(jù)的行程時(shí)間預(yù)測模型平均絕對相對誤差為5.45%，其精度比單獨(dú)采用固定檢測器檢測數(shù)據(jù)預(yù)測提高了14.4%，比單獨(dú)采用浮動(dòng)車數(shù)據(jù)預(yù)測提高了7.5%。(江 周，等:基于多源數(shù)據(jù)的城市道路網(wǎng)絡(luò)行程時(shí)間預(yù)測模型)