[發明專利]一種基于巢式-交叉巢式的多模式換乘矩陣測算方法

有效

• 申請號: 202110331960.6
• 申請日: 2021-03-29
• 公開（公告）號: CN113160560B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 劉志遠;任闊;安秦鶴;陳英豪;陳景旭;王云珊
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06F17/16
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 羅運紅

本發明公開了一種基于巢式?交叉巢式的多模式換乘矩陣測算方法，該方法包括：分析換乘中心服務的多模式交通模式及換乘關系，明確出行者的備選出行鏈集合及待測算的多模式換乘矩陣；結合巢式Logit(Nested Logit,NL)模型和交叉巢式Logit(Cross Nested Logit,CNL)模型考慮多模式交通模式各模式間的相似性和多模式城市道路網的重合度，通過交通方式劃分(Mode Split,MS)和交通分配(Traffic Assignment,TA)結合的方法，構建最優化模型；利用Evans算法求解得到換乘矩陣測算結果。與現有技術相比，本發明對于輔助換乘中心規劃建設過程中的資源配置有重要作用。

技術領域

本發明屬于交通運輸技術領域，尤其涉及一種基于巢式-交叉巢式的多模式換乘矩陣測算方法。

背景技術

隨著城市群的發展及多種模式交通方式的出現，人們的出行逐漸向多模式交通轉變。北京、上海、廣州等特大城市大型現代化綜合交通客運樞紐，是實現多模式交通換乘的場所，是城市交通運輸的關鍵紐帶。我們在多模式交通規劃、運營及管理方面仍面臨著極大的挑戰，特別是在前期規劃階段，有必要對多模式交通換乘矩陣進行測算，從而對交通資源進行合理有效的配置。

多項式Logit(MNL)離散選擇模型由于其簡單的數學形式和易于估算的方法而被廣泛使用在交通分析四階段過程。但是，MNL模型受到無關選擇(IIA)的獨立性假設的限制。由于不同交通方式的相似性，前人提出了一些松弛模型來考慮交通方式的相似性。目前，很少有方法結合NL和CNL模型同時考慮交通模式相似性和路網的重合性。在多模式交通換乘矩陣的測算中，往往涉及多模式交通出行方式及多模式城市道路網絡。

因此，亟須一種完善的多模式換乘矩陣測算方法，輔助換乘中心規劃建設過程中的資源配置。

發明內容

本發明的目的在于，提出一種基于巢式-交叉巢式的多模式換乘矩陣測算方法，輔助換乘中心規劃建設過程中的資源配置。

為實現上述目的，本發明提出的技術方案是，一種基于巢式-交叉巢式的多模式換乘矩陣測算方法，包括如下步驟：

步驟1：分析換乘中心服務的交通模式，根據各模式的特征，結合不同交通模式之間的換乘關系，明確出行者的備選出行鏈集合，確定待測算的多模式換乘矩陣X＝[x_s,t]_n,n的規模，其中，x_s,t表示交通模式s與t之間的換乘系數，n表示交通模式的數量，s,t＝1,2,....,n；

步驟2：對于出行者首次選擇行為的備選集，即第一段出行可以選擇哪些交通模式，考慮各個交通模式之間的嵌套關系，構建NL模型進行第一次交通方式劃分；

步驟3：對于出行者基于首次選擇后的后續選擇行為，采用步驟2中的方法順次建立多模式換乘出行方案；

步驟4：對于所有可行的換乘出行方案，分析路網結構及組成的重合度，結合步驟2已構建的構建NL模型，考慮用戶均衡的交通流量分配，對總出行需求進行方式劃分和交通分配，構建基于巢式-交叉巢式的方式劃分和交通分配的NL-CNL-MSTA優化模型；

步驟5：利用Evans算法求解步驟4中構建的優化模型，得出多模式交通出行鏈中各模式的比例，從而得出換乘矩陣測算結果。

所述步驟1中涉及到的多模式集合有：NL模型中的上層首次選擇行為的備選模式的分類巢U_ij，表示OD對ij的巢的集合；下層首次選擇行為的備選巢M_iju，表示OD對ij的巢u中的模式集合；CNL模型中的上層路網分類巢E_ijum，表示CNL模型中OD對ij的巢u中模式m的巢；下層所使用的路徑巢R_ijume，表示CNL模型中與OD對ij的巢u中模式m相關的屬于巢e的路徑，OD為所有出行的起終點的集合。

所述步驟2的NL模型為：