大都市主干道突发事件下临时交通隔离对刚性出行司机交通选择行为影响机理研究

Currently in China, the traffic congestion issue due to the emergency incident (IV class) is quite prominent. Because of the traffic congestion, a great amount of people’s travel time is wasted, car exhaust pollution and traffic collision become more severe. Road diversion isolation for sudden incident segment is an important method for transportation management department. To provide the intelligent support to diversion of isolation facilities, this project puts traffic isolation facilities layout design and driver choice behavior in emergencies into a unified framework for research. With latest research in decision making under uncertainty statistical decision theory as a tool, the project studies the drivers’ choice action of traffic diversions isolation under uncertainty in the decision-making mechanism. Project is divided into drivers' “choice behavior survey”, “traffic choice behavior analysis”, “traffic choice behavior recognition, decision-making and clustering”, and “empirical and predicted traffic choice behavior”. The most prominent feature of the project is to combine multi-attribute decision theory, pattern recognition, and probabilistic choice model. This project aims to propose a new set of drivers’ selection behavioral decision methods, and the prediction method for the evolution of the time-space traffic flow at isolate road diversions sections, and to make contribution to the solution of urban traffic congestions.

目前我国大都市一般突发意外（Ⅳ级）下的交通拥堵问题非常突出，浪费了群众大量的时间，造成了汽车怠速尾气污染，并容易引发交通安全事故。对突发意外路段采取改道隔离是交通管理部门应急交通管理的重要手段。为了对改道隔离设施的使用提供智力支持，本项目将突发事件下的改道隔离设施布设与司机交通选择行为放在统一的框架下研究，以不确定性决策理论和统计决策领域的最新研究成果为工具，研究改道隔离情境下司机交通选择行为的不确定性决策机理。项目分为司机“选择行为的信息调查”、“交通选择行为分析”、“交通选择行为识别、决策与聚类”、“交通选择行为实证与预测”四个部分。项目最大的特色是将多属性决策理论与模式识别、概率选择模型等结合起来。本项目旨在提出一套新的大都市主干道改道隔离区刚性出行司机交通选择行为决策方法和改道隔离路段交通流的时空演化预测方法，为治理城市交通拥堵问题做出贡献。

本项目主要研究了我国大都市一般突发意外（Ⅳ级）下的交通拥堵问题。在拥堵事件发展规律方面，本项目将突发事件下的改道隔离设施布设与司机交通选择行为放在统一的框架下研究。在拥堵事件参与者方面，本项目分别从交通管理部门以及刚性出行司机两个角度展开了研究。项目分为“司机选择行为的信息调查”、“交通选择行为分析”、“交通选择行为识别、决策与聚类”、“交通选择行为实证与预测”四个部分。本项目的研究重点是“交通选择行为识别、决策与聚类”技术。该技术主要研究了不确定信息条件下的交通状态识别，交通信息的效用计算，交通选择行为的聚类与应用，交通控制信息的集成等四部分内容。(i)在交通状态识别部分，本项目基于基数理论给出了犹豫模糊集的新距离表达公式，进而利用方差概念，提出了对偶犹豫模糊粗糙集条件下的模式识别方法；根据犹豫模糊集的思路，提出了犹豫距离集的概念和计算方法，并将上述两种方法应用到了城市地面交通状态识别上。(ii)在交通信息的效用计算部分，本项目建立了一类区间犹豫模糊数的效用计算公式，并用其解决多属性决策问题；(iii)在交通选择行为聚类部分，本项目利用效用和熵的概念，提出了判定区间直觉模糊集不确定性的四个参数，并将这四个参数应用到数据聚类研究中。(iv)在交通控制信息的集成部分，本项目提出了一系列带有偏好参数的区间数直觉模糊数的得分函数公式，以及一系列犹豫模糊环境下带有参数的距离测度公式，并且将上述公式与各自领域的信息集成算子结合起来，得到了一系列新的信息集成模型。本项目的实践价值主要体现于“交通选择行为实证与预测”技术上。具体来讲，本项目解析了交通隔离设施布设条件下司机交通决策行为，提出了交通隔离条件下的公交优先技术，研究了主干道交通服务设施的维护。另外，本项目以效用为纽带，将直觉模糊集，犹豫直觉模糊集与交通分配模型结合起来，建立了一种不确定条件下的新交通分配模型。同时，本项目以参数化的思想研究交通控制系统及隔离设施的布设，提出了一种新型绿化隔离带。三年来，本人共依托项目发表学术论文31篇，撰写并申请国家发明专利10项，并由人民交通出版社出版专著1部。其中，本项目被第一标注14篇次，第二标注8篇次，上述论文被SCI检索22篇，SSCI检索3篇，EI检索3篇，上述专利获得授权5项，获得受理5项。上述成果为交通隔离设施布设、刚性出行司机决策行为研究提供了坚实的理论基础。