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摘要:
一般来说,用于交通需求预测的数学模型往往缺少对出行个体微观水平上的异质性和可变交通情景的考虑。针对这些问题,本文提出了一种基于计算实验的公共交通需求预测方法。该方法主要由交通调查、基于Agent 的人工交通系统(Artificial transportation system, ATS)和计算实验3部分组成。在出行个体Agent建模中引入BDI (Belief-desire-intention)模型,来推演各出行个体在出行过程中对各交通选择的决策制定过程。在人工交通系统的基础上,可以设计并执行大量的计算实验来进行交通需求预测。本文通过基于校车系统的一系列交通调查和计算实验验证了该方法的可行性和优越性,并针对各种不同交通情景进行了交通分布预测和交通方式划分预测。
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文献信息
篇名 基于计算实验的公共交通需求预测方法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 计算实验 交通需求预测 基于Agent的建模与仿真 BDI (Belief-desire-intention)模型
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 60-71
页数 12页 分类号
字数 11553字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2017.c150723
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李炜 华中科技大学自动化学院 39 904 13.0 30.0
3 陈曦 华中科技大学自动化学院 75 327 10.0 15.0
9 彭蕾 华中科技大学自动化学院 4 12 1.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
计算实验
交通需求预测
基于Agent的建模与仿真
BDI (Belief-desire-intention)模型
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
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