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位置识别率影响下基于博弈的共享单车停车奖惩策略研究 被引量:5
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作者 王瑜琼 贾顺平 +1 位作者 张思佳 李军 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期97-103,共7页
为解决共享单车停放问题,部分共享单车企业对用户停车行为进行奖惩,引导用户文明停车.本文研究了共享单车停车过程中,企业和用户的博弈过程.首先建立用户寻找规范停车点的时间成本函数,基于获得效用理论建立优惠券奖励效用函数,基于展... 为解决共享单车停放问题,部分共享单车企业对用户停车行为进行奖惩,引导用户文明停车.本文研究了共享单车停车过程中,企业和用户的博弈过程.首先建立用户寻找规范停车点的时间成本函数,基于获得效用理论建立优惠券奖励效用函数,基于展望理论建立用户惩罚效用函数;其次,建立奖励和惩罚两种机制下的停车选择的混合策略博弈模型,得到均衡状态下位置识别率、奖惩额度、停车点平均间距等影响因素的函数关系.最后,对两种机制的用户效用进行灵敏度分析,对不同出行时间和出行目的的停车行为引导效果的差异性进行分析.研究结果表明:两种机制均存在博弈均衡解,但惩罚机制的条件更严格;当位置识别率低于临界值时,不能使用惩罚机制.企业可综合考虑投入与效益,选择合适的奖惩方案,在不同的市场运营时期采取不同的策略. 展开更多
关键词 城市交通 共享单车停车 奖惩策略 混合策略博弈 位置识别率
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考虑地铁站点多方式接驳范围的接运网络配流模型 被引量:5
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作者 张思佳 贾顺平 +2 位作者 王瑜琼 李军 张桐 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期38-45,共8页
以接运地铁站点的多方式接驳网络内出行者接驳方式选择行为为研究对象,改进既有接驳时间费用的计算方法.本文考虑地铁站点不同接驳方式的接驳范围对出行者选择行为的影响,建立基于Logit-SUE的多方式接驳网络配流模型,并通过算例证明了... 以接运地铁站点的多方式接驳网络内出行者接驳方式选择行为为研究对象,改进既有接驳时间费用的计算方法.本文考虑地铁站点不同接驳方式的接驳范围对出行者选择行为的影响,建立基于Logit-SUE的多方式接驳网络配流模型,并通过算例证明了模型的可行性和有效性.进而分析出行者对路径阻抗感知系数θ、接驳距离增加系数β和共享单车停车位设置距离l?bike对配流结果的影响.结果表明:θ越大,配流结果随机性越弱,实际阻抗越小的接驳方式选择概率越大;β越大,接驳距离越长,步行方式选择概率越小,自行车方式选择概率先增大后减小,而公交方式选择概率则逐渐增大;l?bike越大,自行车方式选择概率越小,公交和步行方式选择概率则越大,且随着β的逐渐增大,l?bike对自行车接驳方式选择概率的影响程度先增加后减小. 展开更多
关键词 城市交通 地铁站 接驳范围 多方式 选择行为 Logit-SUE 通勤者
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习惯影响下城际出行方式选择意向形成机理 被引量:10
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作者 李军 贾顺平 +2 位作者 钱剑培 王瑜琼 张思佳 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期7-12,39,共7页
旅客在出行选择决策中存在依赖经验而不愿意进行新尝试的习惯行为倾向,研究分析旅客在选择普铁、大巴和高铁3种城际出行方式行为中的习惯影响程度及意向形成机理.本文在对习惯进行定义和测量的基础上,引入习惯潜变量改进计划行为理论,... 旅客在出行选择决策中存在依赖经验而不愿意进行新尝试的习惯行为倾向,研究分析旅客在选择普铁、大巴和高铁3种城际出行方式行为中的习惯影响程度及意向形成机理.本文在对习惯进行定义和测量的基础上,引入习惯潜变量改进计划行为理论,构建习惯与意向间关系的结构方程模型.模型标定结果显示,对于普铁、大巴和高铁3种城际出行方式,各潜变量对意向总的解释方差分别为71.9%、54.9%、62.3%,习惯对意向解释的总效应分别为0.538、0.851、0.538,其中间接效应分别为0.538、0.513、0.258.分析结果表明:城际出行方式选择中存在明显的习惯倾向,其中相对于直接影响,间接影响效应更强;3种出行方式中,大巴的选择受习惯影响最明显. 展开更多
关键词 综合交通运输 方式选择 结构方程 城际出行 习惯倾向 影响机理
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基于票务数据的团体旅客出行目的推断 被引量:2
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作者 钱剑培 邵春福 +2 位作者 李军 蔡楠 黄士琛 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期99-105,共7页
为推进城际交通大数据的应用,需要补全出行目的信息,将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比,开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型,以及团体旅客重建和语义化特征设计方法,并通过吉布斯采... 为推进城际交通大数据的应用,需要补全出行目的信息,将团体旅客出行目的决策与文本主题生成类比,开发基于无监督学习框架的出行目的推断方法.提出嵌入出发时间生成模块的主题模型,以及团体旅客重建和语义化特征设计方法,并通过吉布斯采样估计参数.基于调查数据的模型对比研究发现,模型对一般私务辨识性能提升7.7%;基于票务数据的案例研究发现,模型对出发时间预测精度达到90.9%,间接验证了模型的可靠性.主题标注表明,模型不仅推断出4种与典型模式相符的出行目的,还辨识出既有认识外的非常规模式.对道路客运分析表明,出行目的构成呈现地区差异,高铁开通对不同出行目的出行量的负向影响程度不一. 展开更多
关键词 交通工程 出行目的推断 主题模型 面板回归模型 道路客运 票务数据
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