冯涛
- 作品数：5 被引量：14H指数：1
- 供职机构：广岛大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 城市汽车保有量预测及道路交通经济效果分析
- 本研究从城市交通需求和交通环境容量两方面建立了城市汽车保有量的预测模型,为可持续发展的城市交通系统提供理论依据和数据依据.从汽车生产给国民经济带来的经济性和汽车使用引起的外部不经济性,来分析道路交通经济效果.首先利用人工...
- 冯涛
- 关键词：汽车保有量
- 文献传递
- 基于神经网络的城市小汽车保有量预测模型
- 随着经济的发展,居民生活水平的提高,我国城市的汽车保有量激剧增加,使得城市道路建设无法满足小汽车交通的需求,给城市交通带来压力.如何针对各种经济水平、城市形态、交通条件以及汽车拥有政策,准确地预测城市小汽车的保有量,对城...
- 杨忠振冯涛
- 关键词：汽车保有量神经网络城市交通
- 文献传递
- 环境承载力约束条件下城市最大乘用车保有量预测被引量：13
- 2006年
- 以城市环境承载力为约束条件预测城市内可容纳的最大乘用车保有量。预测模型是一个双层优化问题,其中上层是环境承载力约束下的最大乘用车保有量模型,以交通小区的乘用车保有量之和最大为目标函数,以各路段的环境承载力为约束条件;下层是道路网上的用户平衡分配模型,模拟乘用车出行者的路径选择行为,预测交通需求在道路网上的分布及行驶特征。开发了一个基于灵敏度分析的算法用于实现上下层模型间的反馈及同时求解两个优化问题。利用实例验证了模型及算法的有效性。
- 杨忠振苗国强冯涛
- 关键词：交通工程交通环境承载力交通量分配
- 考虑个体偏好异质性的定制公交选择行为
- 2024年
- 定制公交需求响应策略往往把出行者看成均一特征群体,忽视了出行者选择偏好异质性。为探究多样化需求下的定制公交选择行为机理,并充分挖掘不可观测变量影响,结合定制公交运营特性,构建了反映便捷性、舒适性和可靠性的心理潜变量,并将其作为解释变量加入Mixed Logit模型形成混合选择模型。在大连市运营的30条定制公交线路开展跟车问卷调查,采用实证数据研究定制公交运营特征,量化分析多类型属性对定制公交选择行为的影响。结果表明:定制公交对中高收入的中青年女性群体更有吸引力;可靠性与行程时间等传统服务水平变量对出行选择具有同等重要的影响,基于大连市数据得到出行者平均认知可靠性的效用与减少6.15 min行程时间的效用等同,出行者感知可靠性评价每提升一个等级,定制公交选择概率将增长为原来的1.09倍。混合选择模型比传统Logit模型对实证数据有更高拟合度,预测结果也更为稳健,出行者对行程时间、等待时间、常规公交是否有座位、定制公交票价折扣和绕行比率都具有偏好异质性;考虑异质性,为保障较稳定的满座率,需至少提供12%的票价折扣才能抵消约90%出行者对绕行10%路径的认知负效用。因此运营商在提供多车型、多模式出行服务的基础上,需要寻找定制公交需求响应式站点和线路调整与车费之间的平衡点。
- 刘锴王静王江波冯涛侯悦
- 关键词：交通工程
- 基于机器学习的时空出行选择行为研究综述与展望
- 2024年
- 近年来,机器学习模型因其优越的预测性能和灵活性,被广泛引入时空出行行为建模与预测研究中,但其基础研究框架和技术路线尚未明晰。论文通过回顾2010—2022年相关领域发表的重要文献,梳理了机器学习算法的应用对时空出行选择行为研究范式的影响,总结了当前研究中亟待解决的关键问题及影响时空出行选择行为建模效果的潜在因素和作用机理,展望了未来研究中需要重点突破的方向。将机器学习算法有效应用于时空出行选择行为研究,不仅需要与决策场景相契合的模型架构和决策机理支撑,还应克服诸多机器学习过程及方法的固有缺陷,并充分考虑外部研究条件对时空选择行为模拟和预测效果的影响。现有的机器学习模型已能够契合大多数出行选择决策场景,多元化、高效率的机器学习算法必将有力推动出行选择行为研究的发展。有限的可解释性仍然是学者们难以广泛信任基于机器学习的时空出行选择行为模型的根本原因。面对大数据时代时空出行选择行为研究的机遇与挑战,充分融合机器学习算法和经典决策理论及模型各自的优势,同时提升时空出行选择行为的模拟精度和模型可解释性是重要发展趋势。
- 王江波连芝锐冯涛唐立刘锴
- 关键词：非集计模型可解释性
