模糊层次分析法在用户路径选择行为分析中的应用

对于用户路径选择行为的分析和研究是进行交通量分配的基础和依据。在实际中，人们对路径的选择受很多因素的影响，然而由于一些因素不便量化，因此常常被忽略，本文采用模糊层次分析法来解决这一问题，并通过举例分析验证了这种方法的可行性。

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出行心理.