基于实验室实验的日复一日路径选择研究与建模.第二部分:一种基于路径相关吸引力的随机过程模型
物理与社会
2023-03-08 v1 应用统计
摘要
为解释一系列实验室实验中观察到的日复一日(DTD)路径选择行为与交通动态,本研究的第一部分提出了一种基于离散选择的分析动力学模型(Qi 等,2023)。尽管该确定性模型能很好地复现实验观测,但其收敛于路径流的稳定均衡,而观测到的 DTD 演化明显带有随机振荡。为克服该局限,本文基于第一部分相同的行为假设,提出一种基于路径相关吸引力的随机过程(RDAB-SP)模型。通过模型估计与实验观测的细致比对,表明所提 RDAB-SP 模型能准确复现流切换与路径流演化两方面的随机振荡。据我们所知,这是首次尝试利用随机过程 DTD 模型解释并建模实验观测,且有趣地发现看似不可预期的现象(即随机路径切换行为)实际上由简单规则主导,即独立且基于概率的路径选择行为。最后,我们开发了一个近似模型,以简单高效的方式辅助模拟该随机过程并评估均衡分布,使所提模型成为交通政策设计中有用且实用的工具。
引用
@article{arxiv.2303.04095,
title = {Investigating and modeling day-to-day route choices based on laboratory experiments. Part II: A route-dependent attraction-based stochastic process model},
author = {Hang Qi and Ning Jia and Xiaobo Qu and Zhengbing He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.04095},
year = {2023}
}