Copula函数在交通网络行程时间可靠度计算中的应用

"这篇论文研究了基于Copula函数的交通网络行程时间可靠度计算方法，旨在更准确地评估路径和OD对之间的行程时间可靠度。该方法利用Copula理论构建函数来反映路段行程时间的随机性和相关性。通过实测路段流量数据校准模型，并考虑了同一路径上不同路段的相关性。通过对三种拓扑结构的实际路网进行案例分析，验证了模型算法的有效性，指出不考虑路段间相关性会高估路径行程时间的可靠度。" 在交通工程领域，行程时间的可靠度是一个关键指标，它衡量的是出行者能够按照预定时间到达目的地的概率。传统的方法往往忽略了路段行程时间的随机性和路段间的相关性，这可能导致对交通网络性能的误判。这篇论文提出的计算方法基于Copula函数，这是一种统计学工具，用于建立两个或多个随机变量之间的依赖关系，即使这些随机变量的边际分布不同。在交通网络中，各路段的行程时间可以视为随机变量，Copula函数能捕捉它们之间的相关性，比如交通堵塞在一个路段可能会影响到相邻路段的通行时间。 论文首先介绍了背景和问题，即如何有效地利用路段行程时间的随机性特征来计算路径、OD对以及整个交通网络的行程时间可靠度。然后，详细阐述了基于Copula理论的新方法，包括如何构建和应用Copula函数来获取行程时间的联合密度分布。这种方法的一个显著优点是能够考虑同一路径上不同路段的相关性，这对于理解和预测交通网络的复杂行为至关重要。 论文的实证部分展示了使用三种不同类型拓扑结构的实际路网进行的案例研究，这些案例验证了新算法的准确性。结果表明，如果不考虑路段间相关性，计算出的路径行程时间可靠度可能会被过高估计，这对交通管理和规划决策具有重要的启示意义。这强调了在分析交通网络性能时，充分考虑路段相关性的必要性。 关键词“行程时间”、“可靠度”、“路段相关”和“Copula函数”揭示了研究的核心内容，即通过Copula函数来处理交通网络中行程时间的不确定性，提高可靠度计算的精度，特别是对于相关路段的处理。这项工作对交通工程、交通规划和交通管理领域的理论研究和实践应用都具有重要的参考价值，有助于推动交通网络性能评估的科学化和精细化。