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基于扩展Logit的交通分配模型与算法研究开题报告
一、研究背景与意义
随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题逐渐凸显，交通分配模型与算法成为交通规划领域中非常重要的研究内容。交通分配模型与算法是指根据交通需求、交通网络特征和交通方式等一系列因素，建立数学模型和算法，预测未来某一时间段内交通分配情况的过程。
近年来，基于Logit模型的交通分配模型和算法在交通规划领域得到了广泛应用。但是，Logit模型也存在一些不足，如对网络拓扑结构复杂度和交通行为异质性的处理不足等。
因此，本研究拟基于扩展Logit模型，探索更加适用于复杂交通网络和多样化交通行为的交通分配模型与算法，具有较强的理论指导和应用价值。
二、研究内容和方法
本研究内容包括扩展Logit模型的理论建立和算法设计。具体内容可分为以下几个方向：
1.基于权重约束的复杂网络数据降维方法，将复杂网络数据降维至可处理范围内，降低交通分配模型和算法的计算复杂度。
2.基于扩展Logit模型的交通分配模型设计，考虑网络拓扑结构复杂度和交通行为多样性，建立适用于城市交通需求分析的交通分配模型。
3.基于集合理论的交通分配算法设计，将扩展Logit模型应用于交通分配算法中，提高算法的预测精度和鲁棒性。
4.基于实际数据集的模型和算法实验分析，利用城市交通数据对模型和算法进行实验验证，评估其适用性和预测效果。
三、研究计划
1.第一阶段：概述
对国内外相关研究进行梳理，明确本研究的研究目标、研究范围和重点。预计周期2周。
2.第二阶段：理论研究
开展复杂网络数据降维方法和扩展Logit模型的理论研究，研究网络拓扑结构复杂度和交通行为异质性的处理方法。预计周期4周。
3.第三阶段：算法设计
基于集合理论的交通分配算法设计和优化，提高算法的预测精度和鲁棒性。预计周期4周。
4.第四阶段：实验分析
利用城市交通数据集对模型和算法进行实验验证，对结果进行分析和评估，为模型和算法改进提供指导。预计周期6周。
5.第五阶段：论文撰写
总结研究成果，撰写学位论文并对其进行调优、完善和修改。预计周期6周。
总计周期22周。
四、预期成果
本研究预期实现以下几个方面的成果：
1.提出基于扩展Logit的交通分配模型和算法，适用于城市交通需求分析和规划。
2.建立复杂网络数据降维方法，实现交通网络数据处理的高效性。
3.将集合理论应用于交通分配算法，提高算法的预测精度和鲁棒性。
4.利用城市交通数据集验证模型和算法的实用性和可行性，对交通规划和交通管理等领域具有指导意义。
五、参考文献
[1]YangH,BellMG,ZhangY.Anon-compensatorymodelformodellingtravelerroutechoicebehaviorunderATISsystem[J].TransportationResearchPartE:LogisticsandTransportationReview,2011,47(5):669-682.
[2]YangH,ZhangY,HuangHJ.Generalizednonlinearcomplementarityproblemintransportationnetworkanalysis[J].TransportationResearchRecord:JournaloftheTransportationResearchBoard,2009,2123(1):85-95.
[3]GaoS.Tollpricinginacongestedurbannetwork:AstudyoftheMinneapolisdowntownnetwork[J].JournalofTransportationEngineering,2004,130(5):622-629.
[4]HuangY,LiT,LamWHK.ADTAmodelwithadaptiveuserlearningforanalyzingurbantrafficcongestion[J].TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2012,24:28-40.
[5]WangY,HaghaniA,WallerST.Variance-basedsensitivityanalysisofdynamicstochasticuserequilibriummodelswithadvancedpathflowestimatoralgorithm[J].TransportationResearchPartB:Methodological,2018,115:1-24.