针对单一价格存在的缺陷，本文建立了离散时间马尔科夫多维决策模型对高 铁客运进行动态定价决策.应用最大凹向包络理论，对离散时间的多维马尔科夫模型进行 求解.在理论上论证了潜在旅客需求量和收益是正相关的，同时还论证了销售时间越长期 望收益越大.以京沪高铁为例对本文提出的方法进行了验证，结果表明，在不增加运营成 本的基础上，可以增加高铁客运收益.
为了应对某些紧急且重要的出行需求，铁路部门会分配部分机动票额.由于机 动票额需求的不确定性和运输产品的不可存贮性，一般会在开车前的某一时机将机动票 额调整为公用票额，以避免席位浪费.为合理设置票额用途调整时机，本文基于机动票额 和公用票额的期望需求，考虑机动票的额外社会效益，构建以铁路企业期望效益最大化为 目标的票额用途调整数学模型，并设计动态决策方法对模型进行求解.算例表明，本文提 出的模型能准确描述票额用途调整时机的最优决策问题，基于动态决策过程的求解算法 计算效率较高且具有较强的可操作性，可使铁路部门的实际效益比期望效益增加14.3%， 比既有的固定转票时间方法所得效益增加33.3%，为科学的客票管理提供理论支持.
科学合理的定价策略可以有效提高铁路运输企业的经济效益和市场竞争力. 考虑货运价格与客户需求间的动态作用关系，在弹性需求条件下构建铁路快捷货运产品 定价多目标双层规划模型：上层规划模型以铁路运输企业利润最大化和公、铁、航三种运 输方式组成的运输系统碳排放最小化为优化目标函数；下层模型为描述货运量在各种运 输方式之间分配的用户均衡配流模型.同时设计了基于灵敏度分析法的双层规划模型求 解算法，并通过数值算例验证分析了模型应用的可行性和科学性.研究结果表明：面向弹 性需求的铁路快捷货运产品定价模型科学合理、简便易行.
为解决目前大量新建高铁客运枢纽缺少直观定量综合效益评估指标与模型的 问题，提出了枢纽吸引力这一概念，用以描述枢纽吸引客流的能力大小，通过直接客流和间 接客流两部分系统预测枢纽及其周边区域客流发生吸引量.以枢纽功能价值最大化为目标 函数，确定枢纽成本和能力约束下的最优服务半径，从而建立枢纽吸引力分析方法.最后， 以建设中的重庆高铁西客站综合交通枢纽为实例，计算得出2020年和2030年枢纽总客流 量分别为13.527 万人次和21.081 万人次，吸引力为1 781.51 万、2 179.78 万(人次·km /日)， 从而为客观衡量枢纽自身价值及对其城市发展的贡献提供了一种具有可比性的新方法.
公铁联运是公路与铁路运输的有机结合，兼具二者的优势.公铁联运发展过程 中也存在一些问题，比如枢纽延误导致货物在枢纽停留过长时间，降低了其竞争力.本文 从战略层面出发，采用托运人关注的时间和费用因素构造了货物运输广义费用，并建立 了公铁联运网络上的运输方案选择模型，用于定量分析枢纽延误对公铁联运竞争力的影 响，为管理者提供决策支持.算例结果表明：附加值低的货物随着枢纽能力增大，采用公铁 联运的货物比重增加十分明显，而附加值高的货物采用公铁联运的比重并不会随枢纽能 力增加而大幅增加，另外，枢纽能力逐渐增加的过程中，首先吸引附加值较低的货物，再 吸引附加值较高的货物.
为实现交通运输资源的合理配置，在区域综合运输网络下，研究公路、铁路、水 路和航空等4 种货运交通方式的优势运输距离范围(以下简称优势运距)，提出基于分担 率函数的优势运距量化分析方法.首先界定了货运方式绝对优势运距和相对优势运距内 涵；其次，以货运方式分担率分析为基础，分别构建了各货运方式的绝对运距模型与相对 优势运距模型；最后，进行实证分析.结果表明，在50~3 000 km运距范围内，航空货运不 具备绝对优势运距，公路、铁路、水路货运方式绝对优势运距分别是50~477、477~1 168、 1 168~3 000 km；而公路、铁路、水路、航空货运方式的相对优势运距分别为50~303、526~ 1 004、2 410~3 000、1 681~2 283 km.
公交市场结构和补贴是交通行业改革发展中关注的重要问题.采用随机前沿 分析方法，利用1990—2013 年我国33 个大中城市公共交通的运营数据，研究了市场结构 和补贴对城市公交成本效率和服务效果的影响.研究表明：公交补贴对成本效率和服务效 果均有正向激励作用，且补贴对公交服务效果的影响更为显著，补贴占成本比率与成本 效率和服务效果呈现倒“U”型关系，其比率在5%~10%区间时达到最高，说明适当的补贴 对提高公交运营效率有正面效果；国有主导下的公交市场结构会降低成本效率，提升服 务效果，且其成本效率和服务效果均高于市场化主导模式.
在车路协同环境中信息交互的准确性直接影响到车辆的安全高效运行.为了 减少车路协同信息交互数据信道冲突的发生，本文通过分析IEEE 802.11p 和EDCA信道 接入机制，优化EDCA协议的握手机制、RTS和CTS控制帧内容，形成了具有交通特性的 ATEDCA信道接入协议，提出了适用于具有交通特性的竞争窗口退避算法，并且设计了 车路协同通信评估模型.通过设计不同车辆密度、不同节点传输距离及不同车辆行驶速度 的仿真场景，在OPNET Modeler 中进行仿真，比较ATEDCA与EDCA对车路协同系统通 信性能的影响.结果表明：相同场景下，在传输延时方面，ATEDCA 较EDCA 减少了 10.1%；在吞吐量方面，ATEDCA较EDCA增加了7.5%；在退避时隙数量方面，ATEDCA 较EDCA减少了30.6%.因此，ATEDCA可以更好地减少消息信道冲突的发生.
交通路径诱导和单行交通组织都是区域交通微循环的重要措施，针对这两种 交通管理手段脱节的问题，提高区域交通效率，提出把信息板优化选址与单行交通组织 相结合的优化模型.并利用遗传算法对模型进行求解，得出VMS优化布置位置.在此基础 上，结合哈尔滨市经纬街片区实例，首先对区域进行单行交通组织，并在OD对中选取有 效规划路径，计算出信息板诱导效益最大的设置位置；然后利用VISSIM仿真软件对交通 微循环组织前后效果进行比较.仿真结果表明：在单行交通组织与路径诱导两种交通管理 手段配合使用的情况下，区域内次干道及支路的负荷度增大，而区域路网的旅行时间降 低7.8%，延误降低15.2%，达到了提高整体区域路网通行能力的目的.
鉴于目前行人元胞自动机仿真研究中对多出口疏散引导情况下模型的缺失， 提出了一种考虑引导作用的行人疏散元胞自动机模型.该模型引入无线通信理论，通过计 算引导受信度，量化引导作用力，结合可见出口吸引力、行人排斥力、行人吸引力和障碍 物排斥力，来反映行人流的微观特征.通过计算机仿真实验，模拟多出口疏散过程，得出行 人疏散消耗时间与期望疏散速度、初始人员密度的关系数据，并研究了引导作用力系数 对不同初始人员密度下行人流内部冲突效应的缓解作用.仿真结果表明，该模型能模拟多 出口行人流疏散的基本现象，有效反映行人流在多出口疏散引导情况下的微观特征.该研 究有助于相关多出口行人流疏散引导策略的评估与优化.
实时估算交叉口排队长度一直以来都是一个挑战性的问题.当信号交叉口没 有配备固定交通流检测器时，问题将变得更加复杂.本文中，我们研究利用车辆GPS数据 估算交叉口实时排队长度的关键技术，建立了基于交通波理论的信号交叉口实时排队长 度估算模型，并首次引入了“消散延误”的概念.利用实时排队长度估算模型与车辆的“消 散延误”数据，可以实现交叉口每一个信号周期的排队长度的实时估算.本文对模型和算 法进行了实地测试，测试结果表明，本文建立的模型和算法可以较为准确地估算信号交 叉口的实时排队长度.
为了降低交通运输系统能源消耗，同时满足居民的出行需求，需综合考虑机动 车燃油消耗和道路通行效率.针对此问题，引入交通网络车均燃油消耗和宏观基本图 (Macroscopic Fundamental Diagram，MFD)，建立了车辆完成率高、车均燃油消耗低的双目 标规划模型，并对模型进行求解.依据反馈原理和车流平衡方程提出了燃油消耗比例积分 控制(Fuel Consumption-Proportional Integral，FC-PI)控制方法，并通过FC-PI 控制方法降 低区域内车均燃油消耗，提高路网车辆完成率.最后通过实际城市路网验证所提出的燃油 消耗控制模型，并且与Bang-Bang 控制方法进行了比较.仿真结果显示，网络内车均燃油 消耗显著降低，同时网络内车辆完成率得到提高，且FC-PI 控制方法的控制效果要优于 Bang-Bang控制方法.
为了提高动态道路交通环境下汽车主动避碰的适应性和安全性，本文综合考 虑了动态交通环境、驾驶意图和车辆动力学约束条件，提出道路势场模型来规划汽车避 碰路径.该模型考虑了被控汽车与道路障碍物的相对运动状态，以及道路车辆的行驶意 图，结合栅格法对传统人工斥力场模型进行改进.通过设置局部目标点避免规划路径陷入 局部势能最小位置，进而导引被控汽车逐渐向全局目标点收敛.最后，为适应车辆动力学 特性需求，对规划路径的曲率进行优化.试验结果表明，所提出的路径规划方法能导引被 控汽车绕过局部势能最小位置，与传统人工势场模型的路径规划结果相比，汽车行驶过 程中的最大碰撞风险指数降低了55.1%，且满足车辆动力学约束条件.
现有对车道变换过程进行的研究，一般集中在变道车辆进入目标车道以后的 过程.基于NGSIM数据发现，在半过渡期，目标车道后车的驾驶行为同时受到本车道前车 和变道车辆的双重影响.针对此，本文把车道变换过程分为4 个阶段，然后把共同组成过 渡期的半过渡期和松弛期区别开来，单独对变道车辆进入目标车道之前的过程进行分析. 同时，引入了随变道车辆横向位移的变化而不断变化的关注度平衡因子，对现有的变道 模型进行了完善，以期准确把握车道变换对目标车道后车的影响.最后，利用车辆轨迹线 法对模型进行校检，模型校检结果标准误差和平均绝对百分比误差都充分体现了此模型 的合理性和优越性.
铁路货运量与其影响因素之间关系复杂，单一核函数支持向量机(SVM)难以 进行准确描述，而且各因素对铁路货运量的影响程度具有差异性，若忽略这种差异性，将 难以获得理想的铁路货运量预测结果.为此，本文提出一种基于灰色关联分析(GRA)与混 合核函数支持向量机(SVM-mixed)的铁路货运量预测方法.该方法采用灰色关联分析确 定各影响因素的权重，再将赋予权重的影响因素作为输入变量，构建多项式核函数与径 向基核函数线性组合的SVM-mixed 预测模型.针对SVM-mixed 参数难以确定问题，采用 果蝇优化算法(FOA)选择SVM-mixed 最优参数.基于中国铁路货运量的实例分析表明，该 方法可有效提高铁路货运量的预测精度，为准确预测铁路货运量提供了一种新途径.
铁路快捷货物运输是适应社会物流发展的必然趋势，合理的快运组织能够提 高运输服务质量及市场竞争力.利用离散时空网络方法构建铁路货物运输初始网络；在传 统货物运输基础上考虑单元化运输对集装器具的需求，以及集装器具使用后所产生的影 响；由于货物在运输过程中存在不确定的货损货差，应用概率论及随机约束描述不同运 输服务下的货物丢失、损坏情况及造成的损失；在满足货运需求的前提下考虑包括运输 成本、装卸成本等总成本最低为目标构建优化模型，同时考虑货运时效性约束对初始网 络进行优化研究.通过将随机约束确定化处理，利用Cplex 优化软件对模型求解；通过算 例验证该模型的可靠性及合理性.
在城市轨道交通末班车时段，时刻表协同优化不仅需保障网络可达性，还要减 少乘客等待时间.基于各线路列车间的衔接顺序不确定，通过引入0-1 变量和换乘失败惩 罚系数，来描述末班车时段列车间衔接关系，建立网络换乘模型；根据末班车时段内网络 衔接客流的分布特征，通过调整发车间隔、停站时间及区间运行时间等，构建以总乘客换 乘等待时间最小化为目标的末班车时段时刻表协同优化模型；并利用CPLEX对优化模 型进行求解.最后，以北京市轨道交通网络为案例，验证模型的有效性和准确性.结果表 明，该模型能有效生成末班车时段网络协同时刻表，为网络化运营组织提供决策依据.
定期对未成网城市轨道交通系统进行绩效评价，有助于探索轨道交通符合市 场规律的最佳运输组织模式.在考虑未成网城市轨道交通系统特征的基础上，建立绩效评 价指标体系，采用平移修正后的距离熵计算最终分析系数，引入信息损失可容忍度将修正 带来的数据信息损失控制在合理范围内.以昆明城市轨道交通系统为基础的案例研究表 明，建立的指标体系可较好地描述城市轨道交通运营初期特征，列车运行图的调整将大幅 影响城市轨道交通的运营绩效.平移修正后的距离熵可以克服熵权法的固有缺陷，保证所 有指标均对绩效评价起作用，降低人为因素带来的不确定性，提高绩效评价的可靠性.
动车所调车作业计划编制复杂，如何实现计算机自动编制及优化是亟待解决的难题.本文在分析动车组一级修典型作业流程特点的基础上，将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型.模型的目标是最小化调车总钩数，约束条件则考虑了股道占用冲突、进路（包括调车进路和接发车进路）冲突及工序作业时间标准等.然后，本文设计了粒子群优化算法对问题进行求解.最后以上海南动车所为案例背景验证了模型和算法的有效性.计算结果表明，利用本文提出的方法能在较短时间内获得优化的调车作业计划，在提高计划编制效率的同时改进了计划编制质量.
为解决现实路网中存在单行路，以及双向隔离的情况下灵活公交车辆路径优化问题，本文创新提出一种新型的公交车运营服务模式，允许公交车临时偏移基准线路服务乘客需求站点，途径特殊路段可同时服务道路两侧的乘客需求.同时提出一种以最小化公交车运营时间为目标的路径优化模型，在当多辆公交车运营在目标服务区域内时，模型可以用于寻找最短路径以便最近的车辆来服务乘客需求.其次，就模型的求解给出了一种三阶段求解算法，将待求解问题转化为旅行商问题，有效提升了求解速度.最后，利用案例分析验证了模型和算法的有效性，能在合理的时间范围内求解出运营车辆路径.
公交服务承载着广大城市居民日常的出行需求，深入了解居民公交出行特征是公交管理部门的迫切需要.近年来，IC 卡数据已成为公交出行调查数据的新来源，能提供更全面的时空信息.本文考虑居民公交出行模式及周期性特征，提出了一套居民出行特征分析框架.首先基于IC 卡数据的挖掘获取居民个体出行信息，应用DBSCAN聚类算法来检测居民的历史出行模式，并提出了基于模式划分的出行周期性分析方法；最后结合多项出行特征指标，利用K-means++算法对居民出行规律性进行聚类评价.在实例分析中，以广州市居民作为研究对象，开展了居民出行特征分析.实验结果表明了该方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对提升公交服务政策具有重要意义.
准确预测公交车辆到站时间对于改善公交服务水平、提升公交吸引力、缓解交通拥堵具有重要意义.公交车辆到站时间受到实际路面情况影响很大，粒子滤波算法对于这种非线性、非高斯的随机系统具有很好的适用性.因此本文探索性地应用粒子滤波算法建立公交车辆到站时间预测模型(BAT-PF)，并以北京市公交300 路内环线位置数据为基础，选取高峰和平峰时刻进行实例研究，并将预测结果与卡尔曼滤波算法所得预测结果进行对比分析.结果表明，本文建立的公交车辆到站时间粒子滤波预测模型具有更好的适用性和稳定性，而且预测精度高.
以计划行为理论为理论框架，通过对北京市出租车驾驶员寻客目的地选择行为的研究，选取商业区域、居民区域和机场区域这3 类典型目的地，探讨出租车驾驶员在寻客过程中的态度、主观规范、行为控制和目的地选择意向等心理状况对目的地选择行为的影响.研究结果表明，出租车驾驶员对目的地的态度评价是影响本人到此目的地寻客的关键因素.在3 类典型目的地中，出租车驾驶员更倾向于前往居民区域寻找乘客.这对于掌握城市出租车的运营规律、提升出租车空车效率有一定借鉴意义.
为弥补群体式停车诱导的不足，定义了面向个体需求的个性化停车诱导概念和服务流程，构建了基于个性化诱导需求的停车场分配模型.模型上层目标是实现区域范围高峰停车泊位均衡利用，避免局部停车拥堵；下层目标是驾驶员总的步行距离最短，实现下层决策者的最大受益.设计了基于变形粒子群算法的嵌套优化算法，内嵌表上作业法求解下层规划.仿真实验显示，高峰停车溢出指数最大值由0.257 降至0.195，拥堵高峰时间由5.67 h 缩短到3.67 h，说明基于个性化停车诱导需求的停车场分配模型在均衡利用泊位资源，缩短停车拥堵时间，降低高峰停车指数方面具有显著作用.
基于北京市实测数据，分析了不同平均速度下的VSP 与瞬时速度分布规律，并建立了平均速度与进行排放测算所需的运行模式参数分布对应模型.此外，本文利用所开发的模型，以及MOVES 模型中的运行模式计算排放.结果显示，本文模型对HC，NOx和CO的预测误差分别为：6.9%，0.6%和0.3%，远远小于利用MOVES默认行驶周期计算而得的误差.
合理的充电站布局对减少用户里程焦虑和电动汽车普及起到重要作用.本文首先从提高用户体验角度出发，提出充电站容量和偏离距离相结合的效用函数，并基于Logit 模型对多个充电需求进行合理分配.然后综合考虑充电站排队时间和电动汽车里程约束，以最大化用户总效用为目标建立竞争环境中的充电站选址模型，并采用免疫优化算法对模型进行求解.最后给出实例，结果表明，充电站运营商不仅可获得最佳选址方案，还可根据充电站内部状态和电动汽车到达情况实时调整运营策略以满足大量充电需求.而影响选择因素权重实验则说明，相对于偏离距离，充电站容量更具有吸引力.
为了更加精准地描述动态交通流演变过程，得到状态的最优无偏估计，本文基于多项式趋势模型和卡尔曼滤波理论，提出一种实时动态OD矩阵估计的多项式趋势滤波算法.该算法首先将状态变量定义为实际OD流量相对于其历史值的偏差，并将该偏差表述为一个具有滑动趋势的随机演变过程，然后通过建立一个多项式趋势滤波模型实现对动态OD矩阵的估计与预测.最后以一条接近实际路况的高速路网为研究对象进行仿真.大量仿真试验结果表明，本文提出的算法性能优于传统方法，能获得更准确的OD矩阵估计与预测信息.
基于现实生活中客户有多个时间段可以接受服务及客户对服务时间要求模糊性的特征，将多个时间窗模糊化，通过服务开始时间的隶属度函数量化客户满意度，在给定一定满意度的基础上，以总成本最小及满意度最大为目标，构建了多模糊时间窗的车辆路径问题模型.根据模型特点，利用惩罚因子处理约束条件，应用粒子群算法求解模型，实验结果表明,该算法能够较好地解决多模糊时间窗的车辆路径问题,并将算例结果与原结果相比较发现，多模糊时间窗车辆路径问题模型能够更加有效地降低配送成本.
随着航空运输业的快速发展，航班延误及传播问题越来越严重.本文建立基于航班串的贝叶斯网络模型模拟航班延误波及和航班间延误的相互关系，揭示不正常运营条件对航班计划可靠性的影响.根据对航班运营可靠性的分析找出航班串中的薄弱环节，即关键机场，运用加权马尔科夫链模型对关键机场的整体延误状态进行预测，反映机场随机因素对航班串中延误传播的影响.从而更准确地预测航班延误状况，并根据预测结果对航班计划进行相应调整，以提高航班计划运营可靠性.
机场场面拥挤是目前国内外机场管理部门面临巨大的挑战之一，且在未来较长时期将持续存在.为了提升飞机推出控制效率，缓解场面拥堵、降低地面运行油耗及CO排放，本文设计基于离散差分进化的飞机推出控制策略.首先综合分析飞机地面运行成本，然后建立飞机地面运行成本及乘客停机位等待时间的双目标优化模型，接着设计出用于飞机推出时隙分配的新的离散差分进化算法，对溢出取值范围的解向量进行修正将其限定在搜索空间，并提出相应的交叉策略，删除解向量中重复整数.最后将模型与算法应用于新郑机场飞机推出决策优化，计算结果证实了所提出模型及算法的优势.
国际干散货海运市场源于国际经济贸易衍生需求，受世界经济贸易外部环境影响，是一个典型的周期性市场.海岬型干散货市场作为国际海运市场重要组成部分，研究其周期特征具有重要意义.运用傅里叶变换和谱分析理论，在检验序列平稳性基础上，建立海岬型海运市场周期特征谱分析模型，对其周期性波动进行理论研究和实证分析.海运市场周期性谱分析方法能够衡量市场指标时间序列中各周期因素相对重要程度，确定周期长度.分析时间序列周期特征，特别是确定不同频率的周期成分对序列变化影响时，谱分析是非常有效的数学工具.研究结果表明，海岬型干散货海运市场具有明显周期性特征，最显著的周期是1~1.5 年时间，其次是5 年左右的短周期，这种周期性规律可为海运企业船舶投资和市场经营提供决策依据.
鉴于航空运输企业在民航产业链中的重要地位及其对现代经济发展的重要影响，本文首次利用三阶段DEA模型对民航运输企业效率展开深入的实证研究，克服以往研究没有剔除环境因素和随机因素影响的弊端.研究发现，相对而言，国有航空极易产生资源投入的冗余或浪费，从而导致较低的运营效率，而经过环境和随机因素的调整后，两者的纯技术效率都略微上升且几乎一致，而规模效率都出现大幅下降，民营航空尤甚.说明国内航空运输企业已经具备较强的资源配置能力，而不具备行业规模经济优势，尤其是支线航空急需政策的积极引导和支持.最后给出了相关的政策建议.
为合理预测寒冷地区冰雪期城市道路交通事故数量进而提出有效的交通安全保障措施，本文采用车头时距作为判定交通冲突的指标，用冲突次数作为预测交通事故的指标.基于寒区冰雪期的车速与路面附着系数调查数据，计算出不同速度下车辆产生交通冲突的车头时距阈值.采用回归分析方法构建交通冲突数量与交通量的关系模型；进而根据交通冲突与交通事故的关系，构建交通事故数量与交通量的关系模型，并计算给出了寒区冰雪期不同交通量对应的交通冲突与事故数量预测值.结果表明，交通冲突次数与交通量的关系符合Logistic 模型，交通冲突数和交通事故数量都随着交通量的增大而上升，其增长趋势是由慢到快再变缓.
居民出行调查是城市交通规划中最为重要的调查门类之一，当前主要通过问卷、入户和抽样的方式完成，而抽样率直接影响调查结论的精度或误差大小.首先介绍了与误差分析相关的概念和方法，如绝对误差、有效数字和误差传递等，并建立了可靠性评判标准.然后基于南京市江南八区2011 年和2012 年的居民出行调查信息及主要结论，分析人均出行次数和居民出行方式结构数据的可靠性.结论显示：就目前采纳的样本量和抽样率调查居民出行特征所得到的关键结论并不可靠，难以反映各自的近似准确值，也难以比较不同年份的数据大小关系；指出满足精度要求的调查抽样率应高达9%.最后指出相关导则中的抽样率推荐值缺乏科学性.
出行个体每日的路径选择，不仅与路径的感知出行时间有关，还受到出行个体自身偏好、习惯等因素的影响.本文基于Dogit 模型，在传统的日常路径选择模型中加入路径偏好动态更新规则，并给出三种感知出行时间学习模式，对比分析了个体路径偏好对日常路径流量演化轨迹的影响.算例结果表明，与静态Dogit 模型相比，Logit 模型会因忽略个体路径偏好而高估路径之间的差异性，且总是会高估“优势”路径的流量，低估“劣势”路径的流量.当个体路径偏好动态更新时，其均衡流量结果介于Logit 模型和初始参数相同的静态Dogit模型之间.
