论文摘要：基于风险认知的出行行为建模与均衡分析

本文将基于风险认知的出行行为引入到研究框架内，考查了出行者在面对不确定的出行环境时，如何比较不同的备选方案，并最终作出自己的选择。通过引入前景理论，考虑参考点效应，将传统的出行成本概念转化为感知价值，研究了不同背景下的网络均衡模型。并对存在出行延误的两模式问题中的方式划分和出行时间均衡问题进行了探讨。本文的创新点主要体现在如下几个方面：首先，假设出行者具有异质的参考点，针对两种情况，一是各类用户的风险偏好参数依赖于其参考点；二是各类用户的信息装置市场渗透率依赖于其参考点，分别建立了相应的均衡模型，研究了参考点具有异质性的情形下的出行行为，并考察了各种交通政策对各类出行者感知价值的影响。其次，在BOT模式中，假设出行者具有异质的时间价值（VOT），基于累积前景理论，构建了多用户网络均衡模型并设计了求解算法。通过数值算例，在一个具有普遍道路和BOT道路的网络中，进行了参数敏感性分析，分析了各类用户的收益分配问题。再次，假设出行时间是随机变量，服从某个连续分布函数，那么，对应的到达时间也是随机变量。在累积前景理论框架下，提出了到达时间感知价值和累积感知价值这两个新的概念。其中，累积感知价值是由出行收益、出行负效用和到达时间感知价值这三部分内容构成的。然后分别针对静态问题和动态问题，构建了网络均衡模型。出行者通过最大化自己的累积感知价值进行路径选择或出发时间选择，在均衡态，没有人能够通过单方面改变自己的选择而变得更好。算例结果表明，在累积前景理论框架下获得的出发模式确实不同于以往模型中的结果，能够更加真实地再现现实情景。最后，将研究内容进一步延伸到两模式问题中，假设道路网络存在两种平行的出行模式，地铁模式和公路模式，且公路上存在随机延误，地铁上存在拥挤成本。出行者将通过权衡两种方式的期望出行成本，进行方式划分和出发时间选择，最终达到均衡状态。为获得直观的认识，借助一个数值算例，我们对各类参数进行了敏感性分析。

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