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基于人群出行行为分析的疏散动态交通需求预测
| 论文题名： | 基于人群出行行为分析的疏散动态交通需求预测 |
| 关键词： | 人群出行行为;应急管理;疏散决策;交通需求预测 |
| 摘要： | 近年来,由于灾难的加剧,应急管理愈加艰巨。虽然已有相对完善的应急管理预案,但是这类方案的制定大多停留在管理体系建立,理论深度仍不足。其中,交通疏散管理作为应急管理的重要组成部分,也缺乏对其深入细致的研究。通常情况下,交通规划管理的基础是针对交通需求长期或短期预测,在应急状态下也不例外,交通疏散需求预测是应急交通管理最基础最重要的组成部分。因此,预测应急状态下动态疏散交通需求量变化情况这一问题亟待解决,若以合理的方法掌握动态疏散需求量变化情况,那么应急交通管理中其他相关问题将迎刃而解。应急状态下,人群的疏散具有不确定性、突发性、易变性等特点,疏散决策不但受到大量的外界条件影响也会受到自身因素影响。所以,通过对灾害情况下国内人员心理特征的研究、行为的调查寻找一些影响疏散决策的因素,并将这些影响因素应用于动态交通需求预测的建模过程中,从而提高预测模型的准确率,改进现有预测方法有十分重要的现实意义。 在问卷调查阶段,参考我国国民特殊的行为习惯及相近领域的研究成果,设计了合理的调查问卷,选取教育生活背景相近的受访者接受此次调查。通过调查取得的数据,利用频率统计配合最优尺度回归深入分析人群出行行为。得到大型灾难应急条件下,影响人群疏散决策的内部因素及外部因素。结合多分无序logistic回归建立了疏散决策与影响因素的优势比模型,并利用该logistic优势比模型获得疏散预测区间及预测区间概率,从而进一步得到动态疏散需求量。与此同时,在调查数据频率统计结果的基础上,结合compertz及Richards曲线拟合了疏散动态需求量与时间的模型关系。 文章最后一部分也是最重要的部分,即基于误差平方和最小准则的组合预测。多分无序logistic回归模型优点在于建立了影响因素与疏散动态需求的关系,缺点在于预测结果与实际调查结果相比存在一定误差,且缺乏明确的时间变量。Compertz与Richards曲线模型优点在于能够确定疏散动态需求与时间的明确关系,缺点在于模型没有考虑影响因素与动态需求的关系,因此预测结果可能与实际情况相比也有一定出入。为了优劣互补,因此采用了误差平方和最小准则,对于多分无序logistic、compertz及Richards曲线三种模型进行组合预测。最终得到了又考虑到影响因素又兼顾时间变量的组合预测模型。 |
| 作者： | 林洁 |
| 专业： | 交通运输规划与管理 |
| 导师： | 高明霞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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