北京二环交通路网中BRAESS悖论的深度分析与预测模型

本论文主要探讨了城市交通网络中的BRAESS悖论及其影响，结合数学模型和信息技术进行深入分析。首先，在章节3.1中，模型假设部分阐述了研究的基础设定，可能包括假设城市交通系统中的参与者是理性的经济主体，其行为受成本效益驱动，以及交通需求与出行时间之间的动态关系。 3.2节的符号说明部分详细列举了用于表述交通流量、旅行时间、成本等因素的符号，以便后续分析的精确性。在第四章，论文深入讨论了BRAESS悖论的本质，即在某些情况下，增加道路设施可能会导致整体旅行时间增加，这与直觉相反。接着，作者分析了北京二环区的交通数据，展示了BRAESS悖论的具体实例，并对比了不同时间段的变化趋势。 第四个部分进一步探讨了NASH均衡原理的应用，利用小波神经网络来预测路段的NASH平衡比率，这是一种通过理解网络中各节点间相互作用的动态平衡状态来优化交通流量的方法。通过模型构建、小波函数的选择、隐层小波元的确定以及求解过程，论文揭示了近十年北京二环路段BRAESS悖论的情况，并模拟了NASH平衡比率与路段延迟系数的关系。 论文还引入了GPS动态导航的车辆运行模型，阐述了GPS交通系统的动态随机特性、车辆导航用户的需求以及在动态环境下的路径优化算法。此外，通过ATM路由选择与人工神经网络的结合，预测了这种动态导航对路段的影响，并利用灰色GOMPERTZ模型分析了算法的误差。 遗传算法被用来优化模型，包括目标函数的设定、选择与交叉、变异操作，以及最优保存策略。遗传算法的结果分析显示了模型在解决路径选择问题上的改进。最后，论文构建了一个基于瓶颈路由博弈的网络路径选择性模型，旨在提供更全面的交通决策理论框架。 总结来说，本文主要围绕BRAESS悖论、NASH均衡、小波神经网络、GPS导航、ATM路由选择、遗传算法和博弈论在城市交通优化中的应用展开，为理解和解决城市交通拥堵提供了多角度的理论依据和技术方法。