只有通过动态分析才能搞清楚。因此动态交通分析引起了研究者的更大关注 (4)用1天的平均指标说明时时刻刻变化情况下的交通行动非常有局限性,也是导致偏差的原 因。所以过去用静态分析处理的问题,重新用动态分析加以处理,可以改善预测精度。 从以上分析可以看出,动态交通分析的研究内容很广泛。从时间角度,动态交通分析可 分为日变动特性分析(day-to- day dynamics)、1天中的时间变动特性分析(time-of-day dynamics)及实时动态特性分析( real time dynamics)三类 最近十几年,关于动态交通需求、交通行动分析的研究花费了较大力气。但无论是从理 论、还是从实践上都还残存着许多尚未解决的问题 (1)关于出发时刻决定问题,将模型向多OD交通网的扩长和实用解法的开发是当务之急 Vy thoulkas以概率均衡为基础的出发时刻,径路同时选择问题在现在是唯一成功的例子。应 该注意的是,他的模型采用的旅行费用为现在旅行费用。但是,从其它观点来构造此问题也 有可能。所以仍然有很多研究余地。另外,人的选择行动对他人的选择行动造成影响。在回 避交通拥挤方面,人们的选择行动互相具有竞争性。如果注意到这些问题,Nash均衡(利用 者均衡的特殊解)和避免最坏状态的观点出发, Minmax均衡为基础的出发时刻决定问题有新 的研究价值。不管哪个模型,出发时刻决定问题在一定的时候总是要同动态交通分配问题综 合起来,建立起理论体系 (2)关于动态交通量分配问题,近年来的研究在理论上的成果很显著。尚未解决的理论问题以 及实际应用时面临的问题有必要进一步开展研究。另外,为将动态交通量分配用于实际交通 ,开发更为有效的计算法也很重要。 (3)关于学习调整过程的模拟模型。如何构造所谓的学习调整模型。以实测的数据为基础进行 实证性研究很有必要。另外,从理论方面如果考虑日常通勤者需要量日身和处在交通环境没 有变化的话,以学习为基础的试行反复进行,最终将收敛到用户均衡状态。此外,有必要研 究 Smith证明的保证向均衡解收敛的学习调整模型的构造。一般来说,也有必要弄清学习调 整模型的收敛性条件。 (4)动态交通行动分析还处于研究阶段,将来会是很有发展前途的研究方向。今后,很值得从 理论和应用等多方面进行研究。 (5)分时间带的交通需求预测可以在城市圈水平上应用,同时我们习惯的四阶段预测方法也可 用此法,因而最具有实用性。作为今后课题,可以开发分时间带的四阶段预测法只有通过动态分析才能搞清楚。因此动态交通分析引起了研究者的更大关注。 (4)用 1 天的平均指标说明时时刻刻变化情况下的交通行动非常有局限性，也是导致偏差的原 因。所以过去用静态分析处理的问题，重新用动态分析加以处理，可以改善预测精度。 从以上分析可以看出，动态交通分析的研究内容很广泛。从时间角度，动态交通分析可 分为日变动特性分析(day-to-daydynamics)、l 天中的时间变动特性分析(time-of-day dynamics)及实时动态特性分析(real time dynamics)三类。 最近十几年，关于动态交通需求、交通行动分析的研究花费了较大力气。但无论是从理 论、还是从实践上都还残存着许多尚未解决的问题。 (1)关于出发时刻决定问题，将模型向多()D 交通网的扩长和实用解法的开发是当务之急。 Vythoulkas 以概率均衡为基础的出发时刻，径路同时选择问题在现在是唯一成功的例子。应 该注意的是，他的模型采用的旅行费用为现在旅行费用。但是，从其它观点来构造此问题也 有可能。所以仍然有很多研究余地。另外，人的选择行动对他人的选择行动造成影响。在回 避交通拥挤方面，人们的选择行动互相具有竞争性。如果注意到这些问题，Nash 均衡(利用 者均衡的特殊解)和避免最坏状态的观点出发，Minmax 均衡为基础的出发时刻决定问题有新 的研究价值。不管哪个模型，出发时刻决定问题在一定的时候总是要同动态交通分配问题综 合起来，建立起理论体系。 (2)关于动态交通量分配问题，近年来的研究在理论上的成果很显著。尚未解决的理论问题以 及实际应用时面临的问题有必要进一步开展研究。另外，为将动态交通量分配用于实际交通 网，开发更为有效的计算法也很重要。 (3)关于学习调整过程的模拟模型。如何构造所谓的学习调整模型。以实测的数据为基础进行 实证性研究很有必要。另外，从理论方面如果考虑日常通勤者需要量日身和处在交通环境没 有变化的话，以学习为基础的试行反复进行，最终将收敛到用户均衡状态。此外，有必要研 究 Smith 证明的保证向均衡解收敛的学习调整模型的构造。一般来说，也有必要弄清学习调 整模型的收敛性条件。 (4)动态交通行动分析还处于研究阶段，将来会是很有发展前途的研究方向。今后，很值得从 理论和应用等多方面进行研究。 (5)分时间带的交通需求预测可以在城市圈水平上应用，同时我们习惯的四阶段预测方法也可 用此法，因而最具有实用性。作为今后课题，可以开发分时间带的四阶段预测法