區(qū)間不確定下的交通需求預測.pdf

1、交通需求預測是進行交通規(guī)劃的基礎,其預測結(jié)果,直接影響著決策者對規(guī)劃方案的制定。傳統(tǒng)交通需求預測方法,往往忽視不確定性,采用確定性的方法進行“點”預測,存在巨大的決策風險。為了提高預測結(jié)果的可靠度,降低決策風險,需要考慮交通需求預測中的不確定性。
　　 本論文主要是針對區(qū)間不確定下的交通需求預測模型與算法進行研究。首先,對交通需求預測中的不確定性進行了定性分析,明確了主要影響因素。通過對當前主要四種不確定性度量方法的對比分析,論

2、證了采用區(qū)間數(shù)度量不確定性交通需求的優(yōu)越性。其次,考慮需求的區(qū)間不確定性,構(gòu)建了區(qū)間需求下的交通分配模型。運用區(qū)間分析方法,設計了基于minmax后悔法的魯棒最短路算法,在此基礎上構(gòu)造了區(qū)間連續(xù)平均法進行模型求解。再次,考慮路段流量的區(qū)間不確定性,構(gòu)建了區(qū)間OD反推雙層規(guī)劃模型。將區(qū)間分析方法與遺傳算法相結(jié)合,通過構(gòu)造能夠進行區(qū)間運算的遺傳算子,設計了區(qū)間遺傳算法。最后,基于MATLAB平臺編制算法程序,利用算例對區(qū)間阻抗下的魯棒最短路