【摘 要】
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近年来,城际出行需求急剧增长,虽然交通系统不断完善,但客流分布不均、出行规划困难等问题依旧存在。出行即服务(Mobility as a Service,Maa S)为解决城际出行问题提供了新的
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近年来,城际出行需求急剧增长,虽然交通系统不断完善,但客流分布不均、出行规划困难等问题依旧存在。出行即服务(Mobility as a Service,Maa S)为解决城际出行问题提供了新的途径。作为Maa S发展的基础之一,城际多模式出行系统与服务的完善至关重要。然而,当前城际多模式出行系统还存在诸多问题,例如出行规划未充分考虑多目标的协同,出行规划困难,规划方案的个性化不足等。针对这些问题,本文充分考虑城际多模式出行链及居民城际出行方式的多个影响因素,对城际多模式出行的个性化路径规划进行研究。在对比分析市内多模式出行与城际多模式出行的基础上,本文分别从城际交通系统和市内换乘系统的角度深入分析了城际多模式交通系统的结构及特征,并引入超网络理论建立了城际多模式交通网络模型。同时,通过文献分析、非结构化访谈、专家研讨和问卷调查等方法,系统地对城际多模式出行影响因素进行分析,完成了城际多模式出行影响因素的收集、扩展及精炼。基于影响因素分析的结果和城际多模式交通网络模型,分别以出行时间、出行费用、时间可靠性、舒适度、换乘便捷度为目标建立了城际多模式出行规划目标集和城际多模式出行路径规划的多目标模型。为有效支撑该模型的求解,本文引入能够反映个体出行偏好的权系数,通过线性加权法对多目标规划模型进行处理,并设计了相应的求解算法。同时,本文还提出了一种基于历史订单数据的个体出行偏好挖掘方法,用于计算不同出行个体的权系数。最后,本文选取了我国几个有代表性的城市,基于民航、铁路及市内换乘数据,对本文提出的个体出行偏好挖掘方法和多目标出行路径规划模型进行了验证。结果显示本文的研究方法具有较好的适用性,能够有效反映个体的出行偏好并生成用户满意的多模式路径规划方案。
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