數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的出行行為分析

目錄
叢書序
序言
前言
方法論篇 交通行為實(shí)驗(yàn)的理論與方法
第1章 出行行為實(shí)驗(yàn)研究現(xiàn)狀.3
1.1 研究背景與問題 3
1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述 5
1.2.1 路徑選擇的行為實(shí)驗(yàn) 6
1.2.2 出行方式與出發(fā)時(shí)間選擇的行為實(shí)驗(yàn) 13
1.2.3 路徑選擇的理論模型 15
1.2.4 隨機(jī)與風(fēng)險(xiǎn)條件下的路徑選擇理論模型 20
1.3 研究現(xiàn)狀評(píng)述 27
1.4 本書研究?jī)?nèi)容 28
1.5 本書研究意義與創(chuàng)新點(diǎn) 30
第2章 實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)研究方法的簡(jiǎn)介 32
2.1 實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)極簡(jiǎn)介紹 32
2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的術(shù)語(yǔ)和基本原則 33
2.2.1 實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)的定義 33
2.2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的常用術(shù)語(yǔ) 33
2.2.3 如何通過有效的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn) “控制” 35
2.3 實(shí)驗(yàn)實(shí)施的基本原則和流程 36
2.3.1 實(shí)驗(yàn)實(shí)施的基本原則 36
2.3.2 開展行為實(shí)驗(yàn)的一般步驟 39
2.3.3 交通行為實(shí)驗(yàn)的基本流程 40
2.4 對(duì)交通行為實(shí)驗(yàn)研究的常見質(zhì)疑與回應(yīng) 40
第3章 實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法的適用性探討 45
3.1 實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用于交通行為研究的方法論基礎(chǔ) 45
3.2 實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展路徑對(duì)交通行為研究的啟示 47
3.3 當(dāng)前研究趨勢(shì) 48
3.4 未來研究方向.49
第4章 出行行為分析的理論和方法基礎(chǔ) 51
4.1 網(wǎng)絡(luò)擇路博弈 51
4.2 交通不確定性的來源 53
4.2.1 環(huán)境不確定性 53
4.2.2 策略不確定性 53
4.2.3 感知偏差隨機(jī)性 54
4.3 有限理性決策理論 57
4.3.1 累積前景理論 57
4.3.2 基于排序的多因素決策模型 59
4.4 行為學(xué)習(xí)理論 62
4.4.1 分類和一般框架 62
4.4.2 經(jīng)驗(yàn)加權(quán)吸引值學(xué)習(xí)模型 64
4.4.3 考慮后悔和慣性的馬爾可夫過程 65
4.5 逐日動(dòng)態(tài)交通路徑調(diào)整模型 66
4.6 離散選擇模型 68
4.7 多智能體仿真方法 69
4.8 序列挖掘算法 70
理論篇 天津大學(xué)MATS LAB部分出行行為理論研究
第5章 基于感知旅行時(shí)間分布的前景用戶均衡模型 73
5.1 主觀概率分布與概率權(quán)重的對(duì)比分析 73
5.2 均衡模型的構(gòu)建 77
5.2.1 基于感知旅行時(shí)間分布的路徑前景值 77
5.2.2 均衡模型的構(gòu)建 78
5.2.3 模型性質(zhì) 79
5.3 求解算法 81
5.4 算例分析 82
5.4.1 算例 1：一個(gè)三條路路網(wǎng) 82
5.4.2 算例 2：多起訖對(duì)多路段路網(wǎng) 86
5.5 本章小結(jié) 90
第6章 基于排序的雙因素用戶均衡模型 91
6.1 排序決策模型 91
6.1.1 排序決策機(jī)制下出行者及群體的選擇方案集分析 91
6.1.2 路徑選擇概率 94
6.2 基于排序的用戶均衡模型 96
6.3 求解算法 97
6.4 算例分析 98
6.5 本章小結(jié) 100
第7章 考慮概率認(rèn)知偏差的排序前景均衡模型 102
7.1 個(gè)體決策行為框架回顧與模型假設(shè) 102
7.1.1 個(gè)體決策行為框架回顧 102
7.1.2 模型假設(shè) 104
7.2 雙因素下考慮隨機(jī)感知偏差的排序前景風(fēng)險(xiǎn)決策模型 105
7.2.1 雙因素下參照點(diǎn)的生成 105
7.2.2 雙因素下基于感知旅行時(shí)間分布的前景值 106
7.2.3 均衡模型的構(gòu)建 108
7.2.4 求解算法 108
7.3 算例分析 109
7.3.1 算例1：三路段路網(wǎng) 109
7.3.2 算例2：多起訖多路段路網(wǎng) 114
7.4 本章小結(jié) 118
第8章 社會(huì)交互影響下的日變交通動(dòng)態(tài) 119
8.1 引言 119
8.2 基于社會(huì)交互的出行者的路徑選擇模型 120
8.2.1 交通路網(wǎng) 120
8.2.2 出行者之間的社會(huì)交互和社會(huì)學(xué)習(xí) 121
8.2.3 出行者的逐日路徑選擇行為建模 122
8.3 路網(wǎng)流量的演化 124
8.4 模型性質(zhì) 129
8.5 數(shù)值仿真 135
8.5.1 場(chǎng)景設(shè)置 135
8.5.2 簡(jiǎn)單路網(wǎng) 136
8.5.3 復(fù)雜路網(wǎng) 140
8.6 本章小結(jié) 143
實(shí)驗(yàn)篇 天津大學(xué)MATS LAB部分*新出行行為實(shí)驗(yàn)研究
第9章 動(dòng)態(tài)路徑調(diào)整的學(xué)習(xí)過程檢驗(yàn) 147
9.1 本章研究問題與思路147
9.2 引言 148
9.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與學(xué)習(xí)模型選擇 150
9.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集選擇 150
9.3.2 學(xué)習(xí)模型選擇 152
9.4 模型擬合與評(píng)價(jià)方法152
9.4.1 模型擬合方法 153
9.4.2 模型評(píng)價(jià)方法 153
9.5 模型預(yù)測(cè)的靜態(tài)結(jié)果154
9.6 模型預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)結(jié)果155
9.6.1 流量分布隨時(shí)間變化 156
9.6.2 路徑調(diào)整比例隨時(shí)間變化 158
9.6.3 個(gè)體路徑調(diào)整頻率的分布 159
9.7 本章小結(jié) 161
第10章 動(dòng)態(tài)路徑調(diào)整的行為實(shí)驗(yàn)163
10.1 本章研究問題與思路 163
10.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施 164
10.2.1 參數(shù)設(shè)計(jì) 164
10.2.2 實(shí)驗(yàn)實(shí)施 165
10.3 檢驗(yàn)基準(zhǔn)模型 168
10.3.1 觀測(cè)變量定義 168
10.3.2 模型預(yù)測(cè)結(jié)果 169
10.4 慣性和響應(yīng)強(qiáng)度的不對(duì)稱性 171
10.4.1 多元回歸分析 171
10.4.2 行為解釋 173
10.5 響應(yīng)模式的異質(zhì)性 175
10.5.1 響應(yīng)模式的測(cè)量 175
10.5.2 四種典型響應(yīng)模式 177
10.6 本章小結(jié) 179
第11章 動(dòng)態(tài)路徑調(diào)整的確定型模型 180
11.1 引言 180
11.2 實(shí)驗(yàn)組織與描述性統(tǒng)計(jì) 182
11.2.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象 182
11.2.2 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景 182
11.2.3 實(shí)驗(yàn)步驟 183
11.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的描述性統(tǒng)計(jì) 184
11.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果的行為學(xué)分析 185
11.3.1 換路率 185
11.3.2 基準(zhǔn)模型 186
11.3.3 觀測(cè)換路率 187
11.4 模型假設(shè) 192
11.5 模型構(gòu)建 194
11.5.1 個(gè)體換路模型 194
11.5.2 網(wǎng)絡(luò)流量演化DTD模型 195
11.6 均衡性質(zhì) 197
11.6.1 存在性與唯一性 197
11.6.2 穩(wěn)定性 198
11.6.3 與**均衡的關(guān)系 200
11.7 模型標(biāo)定與檢驗(yàn) 201
11.7.1 兩路徑網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景模型擬合結(jié)果 202
11.7.2 三路徑網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景模型擬合結(jié)果 203
11.7.3 模型檢驗(yàn) 206
11.8 解釋性數(shù)值例子 206
11.9 討論 207
11.9.1 觀測(cè)流量波動(dòng)的復(fù)現(xiàn) 207
11.9.2 關(guān)于路徑依賴的吸引力假設(shè) 208
11.10 本章小結(jié) 210
第12章 動(dòng)態(tài)路徑調(diào)整的隨機(jī)型模型 211
12.1 引言 211
12.2 逐日路徑選擇實(shí)驗(yàn) 213
12.2.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景 213
12.2.2 基于選擇的確定性離散模型 214
12.2.3 確定型模型的局限性 215
12.3 基于路徑依賴吸引力的隨機(jī)DTD模型 215
12.4 模型檢驗(yàn)結(jié)果 217
12.4.1 轉(zhuǎn)移流量 217
12.4.2 下一時(shí)步路徑流量分布 220
12.4.3 均衡流量分布 221
12.5 近似模型 223
12.5.1 穩(wěn)定性分析 224
12.5.2 模型比較 226
12.6 數(shù)值例子和政策啟示.227
12.6.1 網(wǎng)絡(luò)均衡流量分布 227
12.6.2 演化過程與穩(wěn)定性 228
12.6.3 計(jì)算效率 229
12.6.4 政策啟示 230
12.7 本章小結(jié) 230
第13章 一類共享出行的社會(huì)困境實(shí)驗(yàn) 232
13.1 引言 232
13.2 實(shí)驗(yàn)研究的文獻(xiàn)回顧 234
13.3 理論分析 235
13.3.1 成本分擔(dān)博弈 235
13.3.2 實(shí)驗(yàn)的成本結(jié)構(gòu) 236
13.3.3 均衡分析; 社會(huì)困境 238
13.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 239
13.4.1 參與者 239
13.4.2 實(shí)驗(yàn)實(shí)施 239
13.5 研究結(jié)果 240
13.5.1 初步分析 240
13.5.2 偏離平衡;參與者角色分析 243
13.5.3 個(gè)體層面分析 245
13.6 本章小結(jié) 247
第14章 演化雪堆博弈中的個(gè)體策略更新規(guī)則研究 249
14.1 研究背景與意義 249
14.2 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線.252
14.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 252
14.3.1 重復(fù)雪堆博弈 252
14.3.2 策略更新規(guī)則 254
14.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 256
14.4.1 雪堆博弈 256
14.4.2 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景 257
14.4.3 實(shí)驗(yàn)軟件 258
14.5 實(shí)驗(yàn)實(shí)施 259
14.5.1 實(shí)驗(yàn)組織 259
14.5.2 數(shù)據(jù)概況 260
14.6 聚類分析 262
14.6.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 263
14.6.2 聚類結(jié)果 265
14.7 IPM序列挖掘算法 267
14.7.1 問題要求 267
14.7.2 算法步驟 268
14.8 特征模式提取 269
14.8.1 重要定義和參數(shù)設(shè)定 269
14.8.2 不同群體的特征分析 270
14.8.3 高收益群體的特征分析 272
14.9 基于特征模式的 Agent 建模 273
14.9.1 參數(shù)估計(jì) 273
14.9.2 模型檢驗(yàn) 274
14.10 基于EWA學(xué)習(xí)模型的個(gè)體決策建模 275
14.10.1 模型估計(jì)與校驗(yàn) 276
14.10.2 異質(zhì)個(gè)體EWA模型 278
14.11 基于EWA學(xué)習(xí)的Agent模型.279
14.11.1 參數(shù)估計(jì) 279
14.11.2 模型檢驗(yàn) 281
14.12 基于EWA學(xué)習(xí)的聚類分析.284
14.12.1 個(gè)體參數(shù)的空間分布 285
14.12.2 個(gè)體決策特征分析 286
14.13 策略與排名 287
14.14 本章小結(jié) 290
實(shí)證篇 天津大學(xué)MATS LAB部分出行行為