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反馈信息差异下的出行者响应模式划分:基于路径选择实验

为掌握交通反馈信息差异对出行者路径选择行为的影响机理,提出一种基于行为试验与KMeans条件概率模型的出行者信息响应行为识别与分析方法。首先,在对称和非对称的双路径路网中,设计并实施了反馈部分信息、全面信息和付费信息3种不同场景下的路径选择行为实验。然后,根据构造的路径选择决策变量可能出现的几种情形,基于K-Means理论建模并进行聚类探讨出行者信息响应行为。实验结果表明,在不同的信息反馈场景下,系统都逐步趋于用户均衡状态;相比全面信息场景,反馈付费信息有助于系统快速趋于均衡状态,并提高系统的稳定性;出行者的出行收益与策略改变频率呈负相关,这种相关趋势在非对称路径下更为显著。出行者对信息的响应模式存在显著的个体差异,可划分为正向响应型、反向响应型、惯性响应型、风险规避型以及选择高风险型;在不同的信息反馈场景下,这5种响应模式的概率分布呈现出明显的差异;随着反馈信息内容的丰富,正向响应型和反向响应型出行者的数量逐渐减少,风险规避型出行者数量增多。研究表明,反馈信息场景和路网结构的差异会显著影响出行者的路径选择行为及信息响应模式。为此,构建一套更加科学和合理的信息反馈机制尤为关键,以有效引导出行者的决策行为、缓解交通拥堵,进而全面提升和优化整个交通系统的运行效率。