多准则拥挤收费机制与福利分析

In recent years, the study on congested road–use pricing has being the research focus in the traffic field. Previous studies of congestion pricing, especially the studies of multi-criteria Pareto system optimization are based on the linear function relationship between the travel time and the travel cost. But incontestable facts are that travel behaviors are closely connected with the socioeconomic characteristics of travelers and value of time (VOT) of travelers are complex and important in traffic flow assignment research. Under this background, there is a great need for considering the effects of VOT factors on network flow allocation and toll schemes, then further making quantitative analysis. In view of congestion pricing, this project will take the non-linear VOT and continuous VOT into the traditional models, and design and optimize the congestion pricing schemes in time unit and in cost unit. Firstly, the multi-user equilibrium models and the system optimization models are constructed in two different criteria to analyze the existence of pricing scheme which can drive multi-user equilibrium flow pattern into system optimal flow pattern. Secondly, a bi-criteria system optimization model is further designed, and the link toll schemes which can lead to Pareto system optimal link flow pattern are analyzed and optimized. Finally, the welfare effects for congestion pricing refunding schemes are investigated under the above different VOT conditions. The results of this project will enrich the congested road-use pricing theory and provide some valuable suggestions to traffic management sector.

近年来拥挤道路收费机制成为交通领域研究的热点，以往的异质用户模型，尤其是多准则帕累托系统最优模型的研究，大多是建立在用户的出行时间成本与出行费用成本之间呈线性函数关系的基础之上，由于时间价值因素的复杂性及其在交通配流中的重要作用，理论和实践迫切要求考虑更为贴近现实的时间价值因素对路网配流及收费方案的影响，并加以定量分析。本项目以拥挤收费理论作为研究对象，在传统的多准则模型中添加非线性时间价值和连续时间价值等因素，基于时间和费用两种计量单位，首先设计单目标多用户均衡模型和系统最优模型，分析使得两种配流方式达到一致的路段收费方案的存在性；然后构建多准则双目标系统最优模型，分析其帕累托最优流量，并针对相应的收费策略进行优化；最后基于上述两种时间价值假设，分析拥挤收费返还计划的福利效果及帕累托提高特性。本项目的研究结果将丰富拥挤道路收费理论，为交通管理部门决策提供有价值的参考意见。

本项目详细考虑出行者时间价值分布对多用户多准则交通配流的影响，从非线性时间价值和连续时间价值两个方面,阐述使得多用户均衡流量转化为系统最优流量的匿名路段收费方案的存在性。首先，基于时间和费用两种计量准则，设计单目标多用户均衡模型和系统最优模型，对连续时间价值的情形，证明了在以时间单位和费用单位计量的用户均衡状态下，路段流量和起讫需求都具有唯一的最优解, 且有非负匿名路段收费方案，能将基于费用计量的多用户均衡解转化为系统最优解；其次，在非线性时间价值条件下，证明了存在非负匿名路段收费方案，使得基于费用计量的多用户均衡解与系统最优解一致，但在时间计量单位下，使得系统最优解与多用户均衡解一致的匿名路段收费方案不存在。再次，研究了基于信用返还机制的拥挤收费方案，探讨路段收费和返还比例对私家车、公交车、合乘车三种出行方式流量分布的影响，以及对出行者从私家车出行方式转向公交出行方式的诱导作用。最后，研究了基于深度学习的城市主干道出行时间预测模型，根据出行数据的时间相关性重构交通流时间序列，利用递归神经网络实时准确的对主干道出行时间进行预测，引导交通流量分布，提高交通通行的效率。本项目的研究结果有助于加深对出行者时间价值的理解，引导交通需求在路网上的合理分布，丰富拥挤道路收费理论，为交通管理部门决策提供有价值的参考意见。