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摘要：本发明公开了一种城市共享交通的居民出行需求预测方法，将城市交通网络表示为一个由多种出行模式和多类型用户参与下的复杂交通网络。本发明预测了现代城市交通网络在随机共乘用户均衡状态下的服务水平，并预估了交通网络出行服务水平影响下的城市居民出行需求。本发明充分考虑了出行者对交通出行成本主观感知的随机性和差异性，根据现实情况对交通出行成本进行了精细化的分类，细致探究了网约车出行这一新兴的共享出行方式对于交通网络运行状态的影响，从而为交通运输需求管理政策、共享出行企业经营策略的制定与调整提供有力的支持。

主权项：1.一种城市共享交通的居民出行需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1建立城市交通网络的拓扑结构，城市交通网络中的出行模式包括私家车出行、网约车出行和公交出行，城市交通网络中的用户类型包括有车用户和无车用户，获取出行者感知参数以及公交公司、网约车平台运营参数；2根据历史数据获得城市居民出行需求与出行服务水平的函数关系，即弹性需求函数；3根据城市交通网络拓扑结构、用户类型和出行模式信息，构建与城市网络相对应的多模式多用户随机共乘用户均衡交通网络，并基于该网络建立共乘匹配约束；4根据城市交通网络中各出行模式的实际特征，结合出行者对出行成本的个体感知差异，构建适用于共享出行环境的广义出行成本；5预估该城市交通网络在多用户随机共乘用户均衡状态下的交通网络出行服务水平；6根据弹性需求函数，结合所得的交通网络出行服务水平以及该服务水平下的广义出行成本，预测该城市交通网络的居民出行需求；在步骤2中，所述城市居民出行需求与出行服务水平的函数关系如下： 上式中，和分别表示OD对w间的有车用户和无车用户的居民出行需求；和表示弹性需求函数；和分别表示OD对w间的有车用户和无车用户的居民出行需求的上限；μ表示指数函数中的参数；和分别表示OD对w间的有车用户和无车用户所感受的出行服务水平，和越大表示出行服务水平越高： 上式中，i∈C和i∈NC分别表示有车用户和无车用户；表示连接OD对w的路径p上的选择出行模式i的出行者所承担的广义出行成本；θ表示logit选择模型中表示出行者的感知误差的参数；步骤3的具体过程如下：301输入城市道路网络的拓扑结构、用户类型和出行模式信息，在软件中构建与城市交通网络相对应的多模式多用户城市交通网络结构，该交通网络结构包括路网中节点、路段的连接情况、路段容量和长度信息；在用户类型方面，根据网络中的出行者是否拥有私家车，分为有车用户和无车用户，分别用i∈C和i∈NC表示；在出行模式方面，根据出行角色将交通网络中的网约车出行、私家车出行和公交车出行这三种方式进行划分，得到私家车司机、网约车司机、网约车乘客和公交车乘客四种出行模式，依次对应i∈SD、i∈RD、i∈R、i∈PT；再根据是否拥有私家车对上述出行模式进行细分：RD＝RDc∪RDnc、R＝Rc∪Rnc和PT＝PTc∪PTnc；其中，i∈Rc和i∈Rnc分别表示有车的网约车乘客和无车的网约车乘客；i∈RDc表示搭载了网约车乘客i∈Rc的网约车司机，i∈RDnc表示搭载了网约车乘客i∈Rnc的网约车司机；i∈PTc和i∈PTnc分别表示有车的公交乘客和无车的公交乘客；302针对构建的多模式多用户城市交通网络结构，建立共乘匹配约束： 上式中，表示连接OD对w的路径p上选择模式i的出行者流量，Γri表示网约车司机i∈RD所对应的网约车乘客i∈R，Ni表示网约车司机i的车内所搭载乘客的数量； 上式中，表示OD对w间的网约车司机i∈RD的流量，即网约车出行服务的供应量；表示OD对w间网约车乘客Γri∈R的流量，即网约车出行服务的需求量；在步骤4中，所述广义出行成本： 上式中，表示出行者感知的出行时间： 上式中，ρi指选择模式i的出行者的时间价值参数，和分别指路径p和路段a上的小汽车行驶时间，和分别指路径p和路段a上的公交车行驶时间，表示路段—路径转换系数，如果路径p包含路段a，否则， 表示车内不便体验： 上式中，γi是选择模式i的出行者的不便体验参数； 表示出行者费用成本： 上式中，表示OD对w间的路径p的里程，bi、和ri分别是网约车平台所制定的网约车出行时长参数、里程参数和浮动定价参数，τb表示公交公司所制定的公交里程参数，表示由共乘匹配约束生成的拉格朗日乘子，Γrdi表示将i∈R的网约车乘客匹配到响应的网约车司机；cf表示私人小汽车的固定成本，ct表示私人小汽车的使用成本。

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