面向含拼车服务的网约车动态多区域 MFD 模型

直接面向网约车服务的动态网络级模型可支持制定高效策略，以缓解拥堵并促进更可持续的出行。近期研究提出的模型聚焦于网约车（单人乘车），但尚无工作在动态情境中涉及拼车（共享乘车）。本文旨在开发一个动态聚合交通网络模型，能够在宏观多区域城市网络中表征网约车服务与背景交通。我们将宏观基本图（MFD）与背景交通及网约车车辆在其活动中的详细状态空间及转移描述相结合，以建立质量守恒方程。基于累积的 MFD 模型可能因行程长度变化曲线（例如车辆巡游接客时）产生额外误差。我们整合了所谓 M-model，其利用剩余总距离来刻画不同车辆（私人或网约车）状态下区域与跨区域流量及累积的动态。该聚合模型能够复现复杂系统的动态而无需耗费资源的仿真。我们还表明，该模型可准确预测近未来车辆状态。随后，与基准模型的对比显示所提模型在所有状态下误差均更低。最后，我们评估了模型对其输入噪声的鲁棒性，即使网约车车辆输入偏离实际值 20%，预测误差仍低于 15%。此类模型的开发为制定基于实时反馈的管理策略（如基于优先级的边界控制或空闲网约车重新定位策略，以及在拥堵区域对网约车进行规制）铺平了道路。